生成式Al的浪潮已不再停留于工具层面，而是深入企业的每一个角落，改变着组织结构、人才分布与工作方式。
《2025年上半年全球劳动力市场Al影响报告》指出，全球估计已有超过1000万个全职岗位被Al及相关自动化技术实质性取代，或显著弱化对人的需要。
猎聘大数据监测显示，2025年上半年中高端人才招聘量触底回升，但岗位结构正发生深刻变化。根据其的岗位数据分析，Al对劳动市场的影响呈现出显著的两极化趋势：
一方面，标准化、可量化的岗位正在加速被替代，如数据录入、报告生成、客服、招聘初筛、基础文案撰写等。这些工作具备明显的流程可复制性和算法替代性，Al可在几分钟内完成过去人工数小时的任务。销售、客服、人力等职能类岗位下降明显，部分营销岗位降幅超过30%。
另一方面，Prompt Engineer(提示词工程师)、AI Trainer(Al训练师)、数据治理专家、组织变革顾问等一批新型岗位正在迅速崛起。Al算法、机器人工程、芯片设计、飞行器制造等新兴领域需求大幅增加。它们不是传统意义上的 “新职业” ，而是围绕Al展开的 “新能力”，代表了人类与Al协作的新方式。
岗位在重塑、组织在再造、人的价值也在被重新定义。本篇内容尝试从实践视角出发，梳理这些变化的关键趋势，并提出企业与个人可借鉴的思考路径。由于行业演进极快、实践仍在持续探索中，本报告的观察难免有所局限。如果您在这一议题上有更多思考或实践经验，欢迎与作者进一步交流与探讨，共同完善这场关于 “智能时代组织进化” 的讨论。
什么样的人将更受组织欢迎?
Al技术人才紧缺明显、市场供不应求
下图数据显示，在Al技术相关职能中，职位占比前五依次为算法工程师、图像算法、机器视觉、深度学习与机器学习。2025年1—7月，算法工程师以逾50%的同比增幅领跑；机器学习、深度学习分列增速第二、第三，双双超过25%，显示企业正加速技术向业务场景纵深渗透。整体来看，市场更青睐具备算法能力和跨领域经验的复合型人才，Al技术红利仍处于扩张周期，未来竞争将聚焦 “算法行业知识” 的交叉能力。
来源：猎聘大数据；若TSI>1，表示人才供不应求；TSI=l，表示人才供求平衡；TSI<1,表示人才供大于求。
企业要求员工必须使用Al，每个人都要一专多能
无论是从过去还是到现在，企业主尤其喜欢一专多能的人才，即这个也能干那个也能干，而且还是某个领域的专家。如今，生成式Al提升了个人的综合生产力，使 “一专多能” 的员工成为组织中新的核心。
同时，企业管理层普遍关注的指标也从过去的绩效指标转向 “Al工具使用渗透率” ——即员工使用Al工具的普及度，例如合兴餐饮CTO就和虎嗅智库表示，要求员工深度、频繁且体系性地熟练运用Al，且每天需要达到规定使用时长。
家电、金融行业对人才需求增幅较高
行业间的人才需求也存在差异明显，例如互联网、电子半导体集成电路、计算机软件占比 (Al技术岗新发职位) 位居前三。从增长比例来看，家电行业的Al技术职位需求增长最快，反映了 “硬件+Al” 的升级趋势；此外,金融行业的人才需求增长率也较高，位居第二，预示着Al在风控、投顾等核心环节进入规模化应用阶段。
再次强调，虽然制造业、零售、金融、互联网的人才重构速度不同，但共通点在于 “用Al的能力” 已成为新的门槛。猎聘数据显示，会使用AI工具的员工平均年薪较不使用者高出约8-10万元，且招聘广告中出现 “会用Al工具” 的要求正成为常态。
中层管理的传统职能正在被Al取代
值得注意的是，在中高端人才市场，最明显的变化不是职位数量，而是职位结构。
过去企业都关注岗位匹配，现在更看重人员能力。猎聘大客户总经理赵光鹏对虎嗅智库提到，企业客户调研显示，超过六成受访企业计划未来一年内缩减中层岗位（指上传下达、监督执行的岗位），但会增加跨部门协作型、数据分析型与Al应用型人才的比例，能跨界、懂Al、能协作是一个关键趋势。
总体来看，中国劳动力市场正经历从 “职位中心” 向 “能力中心” 的结构性迁移，从静态的岗位结构转向动态的任务编制。
组织更需要重新设计人和Al的关系
当岗位发生变化,那么组织逻辑也必须要重新定义。那么AI时代，管理者需要扮演什么角色呢？先抛出结论，管理者需要进阶为战略家和教练。
过去企业关注人岗匹配，现在要关注人机协同。因为80%的岗位都会受到AI的冲击，其中人际关系依赖较高的工作岗位、纵深专精的专业型工作岗位会被强化，逐渐进化到人机融合（工作重塑）。
在Al逐步承担60%标准化工作的背景下，企业人力资源管理者要重新定义 “哪些工作交给Al，哪些留给人” 。
以一个Al+人力场景案例为例：
浪潮的HCM系统中，Al已被嵌入招聘、培训、绩效等核心流程：智能招聘助理可自动生成岗位JD、匹配候选人简历、生成面试问题；Al培训推荐系统基于员工能力画像与职业路径自动规划学习计划；绩效Al质检模型实时追踪员工行为数据，生成动态反馈报告。
某大型制造集团部署浪潮HCM系统后，Al完成了95%的简历筛选与80%的培训计划推荐，绩效复盘报告生成效率提升3倍。
对于这个案例，浪潮HCM生态总监李浩总结道——其中真正价值不在于节省了多少时间，而在于人力资源的角色转变——从事务中心变成了战略伙伴。HR从‘管人’转向‘设计人+Al的关系’。
所以说，组织能力的智能化跃迁并非简单引入Al工具，而是要改变组织运营模式，重新定义岗位，创造新的价值。
浪潮在实践中提出 “从人到人+AI” 的理念——让Al成为组织的 “第二劳动力” ，让管理系统从事务执行者转向智能教练。因为人工智能的跨越式发展，增加了企业经营环境的复杂性，在企业发展与变革中，员工技能的滞后性是全球企业都非常关注的因素，人才技能进化的速度远低于业务的变化。
所以，虎嗅智库建议让Al成为员工的 “成长伙伴” 或 “数字教练” 。比如帮助员工总结日报、推荐培训课程、话术Al陪练、规划职业路径等。员工用得越多，系统越懂他，形成正向反馈。
此外，从组织协同角度来看，Al确实提高了效率，但同时带来了组织摩擦。部门边界变得模糊，流程重叠，职责交叉，反而让管理复杂度上升。
这也要求管理层具备更强的系统设计能力，从而实现Al和人协同地、高效的工作。
管理者需要重新思考：如何设计流程，让AI介入员工的关键环节（如决策、沟通、复盘）；如何培训员工，让他们掌握AI使用方法与思维；如何调整绩效指标，让AI带来的成果被正确衡量；如何管理多数字员工，多种大模型等。
同时，组织要避免AI焦虑，建议通过培训、共创项目、激励机制让员工理解AI价值。员工愿意用AI的关键，不在功能，而在体验。需要思考AI如何帮员工更好地做成事，而不是增加负担。
展望与建议
值得注意的是，Al不只是让员工 “更高效” ，而是让他们 “更强大” 。Al赋能的本质不是提效，而是扩能。
Josh Bersin在2025年多份报告与公开演讲中，把 “Al让员工成为超级员工” 的演进明确拆成4个递进阶段（如下图），并给出了每阶段的AI角色定位、效率提升幅度与核心价值。
Bersin强调，只有走到第3-4阶段并同步 “重新设计工作” ，企业才能把AI从 “效率工具” 升级为 “业务价值放大器” ，同时让员工的创造力、战略协同力和薪酬水平出现指数级跃迁。
传统意义上的 “效率提升” ，往往意味着节省时间、减少错误、完成更多任务。但Al的出现，让员工的能力边界被重新定义。
虎嗅智库的大鲸案例库里就有多个涉及各类场景的相关案例。例如，一个营销专员过去一天只能写3条广告文案，而现在借助Al生成工具，他不仅能写30条，还能根据数据反馈实时优化内容、预测效果。
在Al增强下，员工能够获得更高的知识密度、更强的决策能力、更大的创意输出、 更高的跨领域能力。Al相当于为他增加了一整支 “隐形团队” 。
同样，当Al让每个人都能像一个小型团队一样工作，组织整体的产出不再是线性增长，而是指数增长。
所以，Al让普通员工拥有过去只有高绩效团队才能实现的创造力与洞察力,从而推动整个组织从 “效率驱动” 迈向 “智能驱动” 。
那么对于人来说，正在面临一场 “能力价值链” 被Al从底向上逐步吃掉的过程。需要思考的是，该如何让自己变得稀缺？除了前文中提到的几个职业演进趋势可以借鉴，如下几个原则值得关注：
主动承担高不确定性、高人际互动或高伦理风险的任务，对Al能处理的任务保持警惕；
建立并培养跨领域的能力，积累数据、创意、技术、人文等方面的经验,做流程的架构师，而不是节点上的螺丝；
在自己的简历上增加关于Al能力的描述，以及处理多种类型、跨领域任务的经历，并尽可能丰富。
综上，我们可以明确，企业正在步入一个由 “Al驱动组织进化” 的关键阶段：
从岗位重构到能力重塑：Al让组织从 “职能分工” 走向 “能力协同” ；从流程优化到智能协作：Al打通信息壁垒，使管理更加实时和动态；从工具使用到文化共建：Al的价值不止于效率，更在于建立信任与激励。
对于企业与管理者，虎嗅智库建议：
1.小场景切入，快速试错：如从招聘、绩效、培训等易量化环节入手，建立 “AI+HR试点团队” 。
2.投资数据治理与伦理体系：AI依赖高质量数据，确保安全与隐私合规同步建设。
3.重塑管理角色：让管理者从 “监督者” 转向 “教练” 与 “架构师” ，让Al真正融入每个人的工作流。
对于员工与个人来说，创造力、洞察力、沟通力、同理心将成为新的竞争壁垒，需要提升不可替代的软技能。
此外，具备数据素养、算法思维和提示设计能力的人，能够让Al在信息检索、内容生成、分析预测等方面发挥最大效能，从而显著提升个人的决策质量与执行速度。
人要把AI当成 “第二大脑”，主动主动培养与Al协同的数字化能力。实现个人产能的指数级提升。
文章来源：虎嗅智库服务
