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　　几乎在美东时间周四的同一时间，美国科技巨头微软(MSFT.US)则对于AI带来的劳动力市场影响释放发出截然不同的信号。微软AI业务负责人穆斯塔法·苏莱曼(Mustafa Suleyman)在接受媒体采访时表示，律师、会计师、项目经理和营销人员等从事电脑办公的白领类专业人士，其“大多数任务”将在未来12至18个月内被AI完全自动化。这位微软AI业务掌舵人抛出的最新时间表远早于商界和美联储政策制定者们的普遍预期，为全球劳动力市场敲响警钟。

　　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。返回搜狐，查看更多