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　　IBM 未公布具体人数，仅称此次扩招将覆盖多个部门。IBM 首席人力资源官 Nickle LaMoreaux 在纽约一场会议上表示：“是的，甚至包括那些外界认为 AI 可以完成的岗位。”LaMoreaux 透露，为推动这一招聘计划，公司已重新设计软件开发等入门岗位职责。LaMoreaux 表示：“两三年前的入门级工作，现在 AI 基本能够胜任。如果想说服业务部门继续投资年轻人才，就必须证明他们现在能够创造不同于过去的价值。”

　　IBM一方面明确承认“过去2–3年的许多入门级工作内容已可被AI完成”，因此把初级岗位职责重新塑造，并且让新人更多转向客户沟通协作与AI输出纠偏等“前线战略价值”工作;另一方面仍决定在2026年把美国入门级招聘规模扩大至三倍，这客观上也在为“AI会直接清零入门岗位”的“人工智能颠覆一切”的AI恐慌叙事降温——前提是岗位被重塑。在IBM看来，AI不是线性地把岗位清零，而是把岗位的价值重心从“生产内容/写代码/做表”推向“把AI驯化为可控产线”。

　　从AI代理(agentic AI)工作流 的底层技术逻辑看，这种“岗位重塑 + 扩招”其实非常工程化：代理擅长把流程拆成子任务并自动执行(写代码、生成文档、做初筛、做报表、跑实验脚本等)，但一旦进入生产环境，真正的瓶颈往往转移到权限与数据连接(identity/RBAC以及系统接口、数据血缘关系)、工具调用可靠性、评测与回归(evals/regression)、治理与审计，以及不可避免的长尾异常。这些都意味着企业需要更多“会用 AI 把流程跑起来”的初级人才：他们不再靠“手工产出”创造价值，而是通过编排、验证、监控、纠错、与业务方共创把AI产能转化为可高效率且批量交付的结果。

　　IBM 近年明显把重心放在“企业级可规模化的大型AI项目落地”上——不仅销售AI模型或其他AI工具，更是聚焦于销售“把AI接入既有系统以及在多云/混合云环境中高效率治理与运用”的综合能力。IBM 近期发布的 Enterprise Advantage(面向企业扩展agentic AI的资产化咨询服务)就强调：帮助客户快速构建、治理、运营内部AI平台，把AI连接到现有系统，并在不更换云/模型/核心基础设施的情况下扩展代理应用。要把这套方法论规模化复制，“人”本身就是交付产能的一部分，扩招入门级可能是为未来2–5年的交付与管理梯队提前准备。