智能体时代来临 人工智能会取代哪些职业?

国际劳工组织最新数据显示,全球每四个工作岗位中就有一个可能因生成式人工智能而改变。

智能体时代来临 人工智能会取代哪些职业?

全球AI相关企业总数已超过17.1万家,雇员人数突破1160万,年新增岗位达120万。

与此同时,世界经济论坛预测人工智能领域将创造1100万个岗位,同时取代900万个岗位。2025年5月,国际劳工组织发布的报告指出,全球四分之一的工作岗位可能受到生成式人工智能影响。

01 宏观冲击

国际劳工组织在最新研究中指出,全球25%的就业岗位可能会受到生成式人工智能的影响,高收入国家的比例更高,达到34%。

这一数字背后,是人工智能技术从“概念阶段”快速进入“产业应用阶段”的现实。根据该研究,这种影响更多表现为岗位转型而非直接被取代。

全球已有超过17.1万家公司和4.62万家初创企业在推动AI技术创新,创造就业岗位超过1160万个。这些企业遍布金融、医疗、制造、法律和内容创作等多个领域,正以前所未有的速度改变着职业结构。

02 高风险职业群

微软研究院最近的一项研究列出了40个“最有可能受到人工智能影响”的职业。

研究团队专门研究了美国就业市场,但指出这些预测几乎可以适用于目前任何发达国家或发展中国家。

位居榜首的是翻译人员,研究指出98%的翻译人员工作职责已经可以由人工智能完成。紧随其后的是历史学家、空乘人员和列车乘务员、销售代表、作家和文案撰稿人等。

世界经济论坛的报告也预测,收银员、票务员、文职岗位、行政助理、印刷工人、会计和审计员等职业将大量减少。

03 行业颠覆浪潮

金融服务业正处于人工智能转型的前沿,转型完成率达到85%

摩根大通的人工智能系统每年审查1.2万份商业信贷申请,而这项工作以往需要36万个小时的律师工作时间。高盛的算法交易已占股票交易的80%。

医疗诊断行业70%的转型已经完成。谷歌DeepMind开发的人工智能系统可以检测50多种眼部疾病,准确率高达94%,超越大多数专家水平。

在医疗领域,人工智能影像诊断已能良好运行,可以快速检索和生成法律文书,一些医学影像师和助理律师的工作正在被取代。

运输和物流业的转型完成率为60%。亚马逊使用人工智能优化了95%的仓库运营,使每个仓库的人力需求减少了50%。UPS的ORION人工智能路线优化系统每年可节省1000万加仑燃料。

04 新职业崛起

人工智能替代简单化、程式化岗位的同时,也催生了新职业的产生。人工智能的研发和应用带动了信息技术、数据科学、芯片设备等技术密集型行业的就业需求

世界经济论坛预测,未来5年内大数据专家、金融科技工程师、人工智能和机器学习专家、软件和应用程序开发人员的增长率将超过80%。

近60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标,这一比例远超金融业的40.1%和专业服务业的26.7%。

大模型算法工程师以24760元/月的薪酬中位值领先,深度学习工程师和自然语言处理工程师紧随其后,月薪中位值均超过24000元。与核心技术岗位相比,AI测试工程师和AI数据训练师等支持性岗位的薪资存在显著差距。

05 应对策略

面对人工智能的冲击,劳动者需要掌握认知技能和社会技能这两大人工智能不可替代的“软技能”

国际劳工组织的报告呼吁各国政府、雇主和工人组织参与社会对话,制定积极主动、具有包容性的战略。特别是在高风险行业,提高生产力和就业质量成为关键。

研究发现,当人工智能技术实现对简单化、程式化岗位的替代之后,劳动者可以集中精力于那些需要创造力、判断力等抽象思维能力的领域,发挥人的独特优势。

一些职业因其工作性质而相对不易被替代。需要体力劳动或情感交流的职业,例如护士、静脉采血员、机械师等,目前面临的风险较小。

国际劳工组织的研究人员开发出一套基于真实职业场景的评估工具,帮助各国精准评估风险并制定应对策略。

这种转型并非完全由技术驱动,而是取决于技术普及的管理方式。数字化过渡政策将成为关键因素,决定劳动者能否在受人工智能转型影响的岗位中留存。

人工智能对就业市场的影响正从理论预测走向现实应用,正在成为重塑全球劳动力市场的核心力量。

相关新闻

  • ChatGPT会取代程序员吗?

    ChatGPT会取代程序员吗?

    AI不会取代所有程序员,但会重新定义编程工作:一份来自2026年的从业者观察 近期关于“AI取代程序员”的讨论甚嚣尘上,作为一名身处一线的软件工程师,我认为与其陷入情绪化的焦虑,不如理性审视数据与趋势。我的核心结论是:AI不会让程序员失业,但它正在彻底重塑这份职业的形态、技能要求和价值重心。结构性调整已经发生,适应新范式的人将获得前所未有的杠杆。 一、 现状:替代已发生,但呈结构性分化 根据斯坦福大学经济学家2025年发布的研究,自ChatGPT上线以来,在软件开发等“可高度自动化”的岗位上,年…

    新闻中心 2026-01-15
  • Nano Banana 2 技术解析:当生成速度与专业画质不再需要二选一

    Nano Banana 2 技术解析:当生成速度与专业画质不再需要二选一

    2月26日,谷歌正式发布了 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image) 。如果你是第一次接触AI图像生成,可能会被各种版本绕晕;但如果你是技术决策者,这次更新值得你花十分钟重新评估——因为它正在改变AI生图的单位经济模型。 产品定位变了:不是替代,是分层 先理清一个关键认知:Nano Banana 2 并不是 Nano Banana Pro 的替代品,而是另一条产品线的能力补齐。 回顾一下时间线: 2025年8月:初代Nano Banana(Gemini 2.5 …

  • 从“人眼观测”到“AI慧眼”:智能技术如何重塑虫害防治新范式

    从“人眼观测”到“AI慧眼”:智能技术如何重塑虫害防治新范式

    在传统的农业生产中,虫害识别高度依赖植保人员多年的经验。面对田间复杂的环境和微小的害虫,人眼判断不仅效率低下,且易受主观因素影响,常因误判或延迟而导致防治时机贻误,造成经济损失。如今,这一延续了数千年的困境,正被人工智能(AI)技术所打破。从精准的图像识别到前沿的行为分析,从单点监测设备到空天地一体化网络,AI正在将农作物保护带入一个“数据驱动、智能决策”的新阶段。 一、 技术核心突破:从“形态识别”到“行为预判” AI在虫害防治领域的应用,已从初级的图像比对,发展为多层次、多维度的智能感知体系…

    新闻中心 2026-01-23
  • -47.4℃极寒 宇树机器人突破低温极限 深度解析来了

    -47.4℃极寒 宇树机器人突破低温极限 深度解析来了

    新疆阿勒泰,2026年1月 —— 在人类滑雪起源地之一的极寒雪原上,一项非比寻常的测试正在悄然进行。宇树科技的G1人形机器人,在实测零下47.4摄氏度的低温中,完成了全程无人工干预的自主行走。这不仅是一场酷寒中的耐力跑,更是一次对中国机器人全栈技术能力的极限压力测试。 传统机器人,尤其是复杂的人形机器人,其工作温度下限通常被设定在零下20摄氏度左右。低于此温度,常规锂电池放电能力会急剧衰减,润滑油可能凝固,金属材料变脆,传感器精度漂移,控制系统失准。突破这一极限,远非简单的“加件棉衣”,它要求从…

  • AI真的能帮助企业构建复杂的系统吗

    AI真的能帮助企业构建复杂的系统吗

    AI构建复杂系统:一项精密但并非万能的重构工程 当企业考虑引入AI来构建或重构核心业务系统时,答案并非简单的“能”或“不能”。真实的答案是:AI正在成为构建新一代复杂系统的核心组件,但这绝非用AI“替代”传统开发,而是一场融合了确定性与概率性、颠覆了传统软件架构范式的深度重构。 一、 核心结论:从“功能自动化”到“智能内核化” 过去,软件系统的复杂性体现在庞大的代码量、精密的业务逻辑流程和错综的模块间交互上。而AI原生应用的复杂性,核心在于构建一个具备自主理解、推理、决策和执行的“智能内核”。 …

  • 每周/月都要写业务报告?AI一键生成轻松搞定

    每周/月都要写业务报告?AI一键生成轻松搞定

    在现代企业管理中,报告无疑是最常见的工作。无论是每周的业务报告还是每月的业绩分析,几乎所有部门的员工都面临着“写报告”的任务。特别是当企业规模不断扩大时,报告数量和频率也会增加,手动报告的工作量变得巨大,严重影响员工的工作效率和时间利用率。 然而,随着技术的进步,特别是人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始依靠报告一键生成系统。今天,我们将讨论如何通过人工智能一键生成业务报告,以帮助企业减少时间浪费,提高工作效率。 为什么每周/月都要写业务报告? 首先,我们要思考一个问题:为什么公司要求员工…

  • 全球首场大型机器人晚会亮相:500台机器人的协同挑战与精准演绎

    全球首场大型机器人晚会亮相:500台机器人的协同挑战与精准演绎

    夜幕中,一座由伺服电机驱动、代码编排的机械剧院悄然开启,这里没有传统的舞台监督,只有闪烁的信号灯与精密的算法在无声对话。 超过500台各型机器人组成的表演阵列,近日在深圳完成了全球首次大规模机器人专场晚会公演。这场历时70分钟的演出,标志着机器人技术从工业车间和实验室,正式迈入复杂艺术表达与大规模协同表演的新阶段。 01 舞台构成,技术集群的精准协作 晚会并非由单一明星机器人撑场,而是一个高度协同的技术系统。表演主体由三大类机器人构成:120台六轴工业机械臂、300台自主移动机器人以及80台仿人…

    新闻中心 2026-02-04
  • 企业如何使用Dify和N8N

    企业如何使用Dify和N8N

    Dify与n8n:企业AI落地的“大脑”与“手脚”协同实战 在企业推进AI应用时,常面临一个困境:好不容易用大语言模型(LLM)构建了一个聪明的“大脑”,却不知如何让它灵活地调用内部系统、处理实际业务。这正是Dify和n8n这两个开源工具可以协同解决的核心问题。简单来说,Dify负责构建和驱动AI“大脑”,而n8n则扮演执行与连接的“手脚”。 一、 核心定位与架构差异:为何需要两者配合? 理解它们的技术基因是有效使用的前提。 Dify:专注于LLMOps的AI应用工厂 Dify的核心是降低生产级…

  • 软件定制开发公司:系统能用,但不“聪明”?你缺的是AI能力!

    软件定制开发公司:系统能用,但不“聪明”?你缺的是AI能力!

    在数字化转型的浪潮中,许多企业已经部署了各种业务系统——CRM、ERP、供应链管理、客户服务平台……这些系统能够运行,处理基本流程,完成日常任务。但你是否常常感到,你的系统只是“能用”,却远远谈不上“聪明”? 01 你是否遇到过这样的场景: 1、你为客户开发的CRM系统功能齐全,但客户抱怨“还是得手动整理客户意向,太耗时” 2、你交付的库存管理系统运行稳定,但客户说“无法预测哪些商品会突然爆单” 3、你精心打造的客服平台能处理工单,但客户反馈“大量重复问题仍需要人工回复” 02 为什么你的系统只…

    新闻中心 2025-12-29
在线沟通
客服微信
客服微信
在线咨询
联系我们

联系我们

400-103-7662

售前咨询邮箱:
sales@king-v.com

工作时间:
法定工作日 9:00-18:00

返回顶部