分析1.8亿份招聘数据后，告诉你AI究竟取代了哪些工作！

从2022年11月ChatGPT发布以来，就不停有媒体和学术机构在讨论AI对就业的影响。之前OpenAI和微软都发布过一些关于最容易受AI影响的岗位的数据报告。

但更多都是停留在分析层面，而缺少一些实实在在的数据。

今天看到一份研究，收集和分析了近1.8亿份全球招聘信息，时间跨度从2023年1月到2025年10月。研究者是Henley Wing Chiu，Revealera（招聘数据提供商）的联合创始人，发表在Bloomberry上。

原文链接：https://bloomberry.com/blog/

先说明一下，这份研究主要是全球数据，但以美国市场为主。

我看完后觉得这个研究挺靠谱的。数据量大，方法也透明。他还用Indeed的数据做了交叉验证（Indeed报美国岗位下降7.3%，他的数据是8%），基本吻合。

美国的数据我觉得对我们还挺有参考价值的，尤其考虑到美国是2023年初ChatGPT爆火后开始大规模用AI，中国是2025年初DeepSeek爆火后才跟上。差了两年左右。

美国现在发生的事，可能就是中国未来一两年要面对的。

当然，中美就业市场结构不太一样，有些岗位需要谨慎看待。我会在文中具体说明。

基于这份研究，我想聊聊我的理解：AI到底在取代什么工作？哪些工作其实还挺安全？

先说核心观点：AI不是造成大规模失业的主因，同时，它的影响在不同类型的岗位上表现不太一样：执行类工作在下降，决策类工作相对安全。层级越高，受冲击越小。

更多求职方法：

一、市场整体下降8%，这是基准线

2025年，招聘信息总量同比下降8%。

这个数字很重要，它是判断各个岗位是否异常的基准线。

一个岗位下降8%？那只是跟着市场走。下降20%、30%？那才是真的被冲击了。

反过来，市场下降8%的情况下还在增长，说明需求很强。

很多人讨论AI对就业的影响时，会忽略这个基准。他们说"某个岗位下降了10%，肯定是AI搞的"，但其实市场整体就在下降。

所以我们要看的是：哪些岗位的下降幅度远超8%？哪些岗位在逆势增长？

二、创意执行类岗位跌得最惨

下降最多的岗位里，有3个都是创意类：

1. 计算机图形设计师（Computer Graphic Artists，包括3D艺术家、VFX艺术家等）：-33%
2. 摄影师（Photographer）：-28%
3. 内容写作者（Writers，包括文案、编辑、技术写作等）：-28%

这不是一年的事。这些岗位连续两年下降。比如计算机图形设计师，2024年下降12%，2025年又下降33%。

记者（Journalist/Reporter）也在下降，-22%，刚好在Top 10之外。

但有意思的是，不是所有创意工作都在下降。

创意总监（Creative Director）、创意经理（Creative Manager）、产品设计师（Product Designer），这些岗位基本接近基准线，没有大幅下跌。

产生这种分发的关键我觉得在"执行"和"策略"的区别。

图形设计师的工作是什么？根据需求做图。摄影师呢？根据需求拍照。内容写作者？根据需求写文字。这些都是执行层面的工作。

AI现在恰好擅长这个——给它一个需求，它能快速输出。MidJourney、Stable Diffusion、即梦、豆包可以生成图片，Claude、GPT、DeepSeek、Qwen、豆包可以写文案。虽然质量不一定完美，但对于很多场景来说，够用了。

但创意总监、创意经理做的是什么？

他们要理解客户需求、做战略决策、判断什么方案更好、协调团队执行。这些需要大量沟通、判断、权衡。AI目前做不好。

平面设计师（Graphic Designer）和产品设计师表现也好于基准线，因为他们的工作涉及大量客户沟通和迭代。不是"给需求→出图"这么简单。

所以真正在下降的，并不是创意类的工作，而是那种单单只是做执行的工作。想法比执行本身更值钱的时代

三、哪些岗位在逆势增长？

市场整体下降8%，但有些岗位在增长，而且增速很快。

机器学习工程师（Machine Learning Engineer）+40%，增长最快。

这不是一年的事。2024年就增长了78%，2025年继续+40%。

整个AI基础设施的岗位都在增长：

1. 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：+40%（部署模型）
2. 机器人工程师（Robotics Engineer）：+11%（AI从屏幕走向物理世界）
3. 研究/应用科学家（Research/Applied Scientist）：+11%（开发专有模型）
4. 数据中心工程师（Data Center Engineer）：+9%（提供算力基础设施）

这很好理解。AI需要有人开发、部署、维护。公司不会只用OpenAI的API，他们要做自己的模型、自己的系统。

还有一个有意思的岗位：网红营销专员（Influencer Marketing Specialist，负责品牌和KOL合作）增长18.3%。

而且这也是连续两年增长（2024年+10%，2025年+18.3%）。

为什么？

我觉得可能和AI有关，但是反向的。

当互联网上充斥着AI生成的内容时，人们对传统渠道的信任度在下降。搜索结果？AI生成的。展示广告？AI设计的。冷邮件？AI写的。

但一个TikTok、YouTube的护肤推荐视频？那感觉还是真实的。

人们在AI泛滥的时代，反而更相信"人"。

所以网红营销反而在增长。

国内这个趋势可能更明显。小红书、抖音、B站的达人营销增长很快，MCN机构、品牌投放团队都在招人。这个岗位在国内应该也是增长的。作为一名博主，我自己也能感受到这两年的品牌营销需求很强。

四、最反常识的发现：这些工作没被AI大规模取代

如果你问大家"AI会取代什么工作"，很多人会说：程序员、客服、销售。

但数据显示，这些岗位整体都挺稳的。

1. 软件工程师基本稳定

大部分软件工程岗位的下降幅度接近或好于8%的基准线：

1. 后端工程：接近基准
2. 全栈工程：接近基准
3. DevOps：接近基准

唯一下降比较多的是前端工程。我猜可能和Cursor、Lovable、Bolt.new这些vibe coding工具有关。这些工具让非技术人员也能快速搭前端页面，可能挤压了一部分初级前端的需求。

但至少就短期和整体来说，软件工程师似乎还是很安全的。

因为AI让工程师更高效，不是让他们失业。

你给工程师配上Cursor、Claude Code，他们能更快完成功能、解决更复杂的问题。公司不会因为工具好用了就裁人，反而会让这些人做更多事。

不过，AI编程工具能力的爆发依然还只持续了一年左右的时间，我觉得这部分的影响还需要再持续观察一段时间。

2. 客户服务代表只下降4%

客户服务代表（Customer Service Representative）下降4%，好于市场8%。

这挺反常识的。大家都觉得AI客服会取代人工客服，但数据不支持这个判断。

可能是因为AI客服很难替代人挨骂吧，在面对客户愤怒或困惑的时候，需要的是一个能理解他们、做出灵活判断的人，不是一个按脚本回复的机器人。

同理心和判断力，AI暂时替代不了。

3. 销售岗位整体稳定

销售岗位的表现也好于市场：

1. 客户经理（Account Manager）：+1.6%
2. 销售总监（Director of Sales）：+2.5%
3. 收入总监（Director of Revenue）：+10.2%

唯一下降的是销售运营专员（Sales Operations Specialist，-8%），可能因为CRM管理、数据分析这些结构化的工作，AI能帮上忙。

但销售本身还是需要人。

销售不只是发邮件、打电话。它需要理解客户需求、建立信任、谈判、判断什么时候该push、什么时候该退。这些高度依赖人际互动和判断力。

有意思的是，GTM工程师（Go-to-Market Engineer）增长了205%（虽然岗位数量少，没达到统计阈值）。

AI在赋能销售，不是取代销售。

公司需要懂技术的人用AI工具搭营销系统、自动化流程、优化转化率。但销售的核心——和客户建立关系、成交订单——还是得人来做。

五、层级分化：高层比IC安全得多

这是整份研究里最扎心的发现。

市场下降8%，但如果按层级拆分：

1. 高层领导（Director/VP/C-Suite，总监/副总裁/C级高管）：-1.7%（好于市场6.3个百分点）
2. 中层管理（Manager，经理）：-5.7%（好于市场2.3个百分点）
3. 一线员工（Individual Contributor，简称IC，指不带团队的基层员工）：-9%（差于市场1个百分点）

层级越高，受冲击越小。

而且增长最快的岗位里，5个都是总监级别或以上：

1. 数据工程总监（Director of Data Engineering）：+23%
2. 房地产总监（Director of Real Estate）：+21%
3. 法务总监（Director of Legal）：+21%
4. 软件工程总监（Director of Software Engineering）：+14%
5. 工程副总裁（VP of Engineering）：+12%

为什么会这样？

AI赋能了高层领导，让他们不再需要那么多一线员工。

举个例子。以前一个VP想验证一个技术方案，得找工程师开会、讨论、让团队做原型。现在呢？打开Cursor，自己就能快速做一个原型出来。

以前一个产品总监想分析用户数据，得找数据分析师。现在呢？用Claude直接问，几分钟就能拿到答案。

AI让高层领导更独立，不再那么依赖大团队。

公司需要更多做决策的人，更少做执行的人。

这个趋势在创意行业也一样。创意总监稳定，创意执行下降。

Google去年裁了大量中层管理者，也是类似的逻辑。扁平化组织，减少中间层，让决策者直接对接执行者。

国内可能会有类似趋势，但要看公司文化。国内很多公司的管理层级更多，决策流程更长，AI能不能真的让高层"更独立"，还不确定。但"一线员工受冲击最大"这个趋势，应该是一样的。

六、我的理解

看完这份研究，我有几个感受。

第一，AI的影响是选择性的，不是普遍的。

不是"所有工作都危险"，也不是"所有工作都安全"。关键看你做什么。

你的工作是"接受需求→输出结果"？那确实要小心。AI擅长这个。

你的工作涉及大量判断、沟通、权衡、决策？那暂时还比较安全。

第二，执行和决策的差距在拉大。

AI让执行变得更容易，但决策还是需要人。所以会出现一个很明显的分化：

会用AI做决策的人，效率暴涨，一个人能做一个团队的事

只会执行的人，需求在下降，因为AI可以代劳

这不是"有AI vs 没AI"的分化，而是"用AI做决策 vs 用AI做执行"的分化。

第三，不要过度焦虑，但也不要掉以轻心。

软件工程师、客服代表、销售岗位整体稳定，说明AI不会一夜之间大规模取代人。

但创意执行、医疗记录员这些岗位的下降也是真实的。

关键是知道自己在哪个象限，然后主动调整。

第四，中美有差异，但趋势值得参考。

这份研究以美国市场为主，有些岗位（比如医疗记录员、合规专员）在国内情况不一样。

但核心趋势——执行类下降、决策类稳定、AI基础设施岗位增长——应该类似。

因为时间差，美国现在发生的事，可能就是中国未来1-2年要面对的。

七、给读者的建议

如果你想评估自己的岗位安全性，问自己几个问题：

1. 你的工作是执行还是决策？

日常是"按照指示完成任务"？要小心。AI会越来越擅长这个。

日常是"判断该做什么、怎么做、为什么做"？相对安全。

2. 你的工作能被标准化吗？

有固定流程、固定输出格式？AI能学会。

每次都不一样、需要灵活应对？AI暂时做不好。

3. 你的工作需要同理心和判断力吗？

涉及理解他人情绪、做复杂权衡、承担责任？AI替代不了。

只是处理信息、生成内容？AI能帮上很多忙。

4. 你在什么层级？

一线员工？要么往管理/决策方向走，要么让自己成为"用AI做决策"的那种一线员工。

已经是管理层？学会用AI工具提升效率，价值会更大。

最后一个建议：主动学习用AI工具。

不是为了让AI替代你，是为了让AI赋能你。

软件工程师没被AI取代，反而因为有了Cursor、Claude Code变得更高效。销售也一样，GTM工程师需求暴涨，说明会用AI搭系统的销售更值钱。

关键不是AI会不会取代你，是你会不会用AI。

你觉得你的岗位在AI面前安全吗？你看到的AI对就业的影响是什么样的？欢迎评论区聊聊。

参考资料：

1. 原文：Henley Wing Chiu, "I analyzed 180M jobs to see what jobs AI is actually replacing today", Bloomberry, 2025-11-03
2. 数据来源：Revealera，1.8亿全球招聘信息（2023.01-2025.10）
3. 交叉验证：Indeed报告（美国岗位同比-7.3%）