作者:克洛德,深潮 TechFlow
深潮导读: Oliver Wyman 联合纽约证券交易所对全球 415 位 CEO 的最新调查显示,43%的 CEO 计划在未来一到两年内削减初级岗位,转向中高级人才配置,这一比例较去年的 17%翻了一倍多。AI 正在系统性替代初级员工承担的常规任务,而资深员工凭借经验判断力反而变得更有价值。高盛此前测算,AI 每月净淘汰约 1.6 万个美国就业岗位,Z 世代首当其冲。
过去裁员潮来袭时,年龄大、薪资高的员工往往第一个被盯上。但 AI 时代的逻辑正在逆转。
据彭博社 5 月 16 日报道,管理咨询公司 Oliver Wyman 联合纽约证券交易所发布的 2026 年 CEO 议程调查显示,超过 40%的 CEO 计划在未来一到两年内缩减初级岗位,将人员结构向中高级员工倾斜;仅 17%的 CEO 表示会扩大初级岗位比重。一年前,这组数字几乎完全相反。
该调查覆盖 415 位 CEO(266 位来自上市公司、149 位来自私营企业),上市公司样本合计占全球市值约 10%,其中 65 位为财富 500 强企业 CEO。
Oliver Wyman Forum 负责人 John Romeo 在接受彭博社采访时表示,「初级员工进入职场的难度确实在加大。CEO 们现在更看重中高级员工来驱动生产力。」
43% 的 CEO 削减初级岗,AI「资历偏向」效应浮现
转向的逻辑并不难理解:AI 智能体(Agent)目前能够胜任的工作,恰好高度集中在初级员工的典型任务范畴。写代码、评估销售线索、审阅文档、整理数据报告,这些过去由初级员工完成的常规性认知劳动,正在被 AI 系统快速替代。
但 AI 目前无法复制的,是需要多年行业积累才能形成的判断力。未来工作领域顾问 Ravin Jesuthasan 对彭博社表示,企业的态度正在变为「我需要一个真正做过这些事的人,因为她的经验、判断力和解决问题的能力,让她比 AI 更有价值。」
这一现象在学术界已有数据支撑。哈佛大学研究者 Seyed M。 Hosseini 和 Guy Lichtinger 的论文分析了覆盖 6200 万名员工、28.5 万家美国企业的简历和招聘数据。结果显示,自 2023 年初以来,积极采用生成式 AI 的企业中,初级员工数量在六个季度内相对非采用企业下降了 7.7%,而高级员工数量基本不受影响。关键发现是:这一下降主要来自招聘放缓,而非大规模裁员。换句话说,不是在裁人,而是不再招人。
Oliver Wyman 的报告将这一趋势的含义说得更直接:「规划周期最长的 CEO 最有可能计划缩减人数。这表明他们预期组织将在 AI 增强下变得更精简,不是作为削减成本的手段,而是作为终局状态。」
高盛测算:AI 每月净淘汰 1.6 万个美国岗位,Z 世代首当其冲
高盛经济学家 Elsie Peng 在 4 月的研究报告中测算,过去一年间 AI 替代效应每月消灭约 2.5 万个岗位,同期 AI 增强效应每月新增约 9000 个岗位,净淘汰约 1.6 万个。 Frontierbeat
冲击的分布高度不均。在 AI 替代暴露最高的职业中,30 岁以下入门级员工与 31 至 50 岁资深员工之间的失业率差距较疫情前大幅扩大。薪资差距同步恶化,高盛的回归分析估算,AI 替代暴露每上升一个标准差,入门级与资深员工之间的薪资差距就扩大约 3.3 个百分点。 Fortune
Z 世代不成比例地集中在数据录入、客服、法务支持、账单处理等常规白领岗位,这些恰恰是 AI 最擅长自动化的领域。他们缺乏资深员工所拥有的经验缓冲。 Fortune
斯坦福大学去年 11 月的一项研究进一步印证了这一点:在 AI 暴露最高的领域,年轻员工失业的可能性比其他群体高出 16%。 Fortune
人才管道断裂的长期风险
削减初级岗位在短期内能压低成本、提升效率,但其隐性代价正在引发警惕。
Oliver Wyman 领导力与变革全球负责人 Helen Leis 对彭博社指出,企业如果希望未来有中高级人才来管理 AI 驱动的工作流,「这些人需要先在公司里学会这份工作」。不招初级员工,就等于切断了自己的人才输送管道。
MIT 数字经济研究中心联合负责人 Andrew McAfee 此前对《哈佛商业评论》表达了类似担忧:除了在职学习和培训学徒制,人们还能怎样学会做一份工作?
Monster 的调查数据显示,2026 届毕业生中有近九成担忧 AI 或自动化会取代初级岗位,较 2025 年的 64%急剧上升。 Fortune
这些担忧并非空穴来风。据 SignalFire 报告,2023 至 2024 年间,美国 15 家最大科技公司的初级岗位招聘量下降了 25%。英国情况更为严峻,2024 年科技领域毕业生岗位减少了 46%,预计到 2026 年将再减少 53%。 IEEE SpectrumRezi
少数企业逆势而行,AI「赢家」反而更重视初级员工
有趣的是,AI 部署最成功的企业反而呈现出不同的人才策略。
Oliver Wyman 报告指出,「一批逆向操作的先进 AI 采用者认为,这项技术是在提升初级人才的价值,而不是取代他们。」在 AI 投资回报率较高的企业中,向初级岗位倾斜的比例高于那些尚未看到回报的企业。
IBM 在今年 2 月宣布,计划将美国初级岗位招聘量扩大至此前的三倍,并为 AI 时代重写岗位描述。Salesforce CEO Marc Benioff 本周宣布招聘 1000 名应届毕业生和实习生来构建其 AI 系统,并在 X 平台上写道,「他们说 AI 会消灭初级岗位,但这些毕业生和实习生正在构建 AI。」Amazon Web Services CEO Matt Garman 则公开表示,用 AI 替代初级员工是「公司能做的最蠢的决定之一」,理由是初级员工往往是 AI 工具最熟练的使用者。
但这些案例在整体趋势中仍属少数。Oliver Wyman 的调查显示,74%的 CEO 正在冻结或缩减人员编制,高于去年的 67%。最激进的裁员发生在科技、媒体和电信行业。
AI 的 ROI 困境:多数企业仍在「烧钱试错」阶段
CEO 们对 AI 改变人力结构的信心,与 AI 实际交付的回报之间存在显著落差。
Oliver Wyman 调查显示,67%的企业 AI 部署仍停留在规划和试点阶段。53%的 CEO 表示现在评估 AI 投资回报为时尚早,这一比例较去年的 41%进一步上升。仅 27%的 CEO 表示 AI 投资回报达到或超出预期,低于去年的 38%。近四分之一表示 AI 对收入完全没有影响。
报告将此描述为「并非信心危机,而是对大规模重新设计工作的认识:这件事比最初的热情预期更慢、更困难。」
不过,报告同时指出,跨越两个以上应用场景部署 AI 的企业,其报告的成本节约和收入增长大约是单一场景企业的两倍。AI 的价值曲线是非线性的,真正的回报集中在规模化部署之后。
新学院经济学家 Teresa Ghilarducci 对彭博社表示的一句话,或许概括了当下的处境:即便 AI 在职场天平上向资深员工倾斜,这也不意味着他们就获得了工作保障。「企业对员工的承诺越来越弱了。」
