哈佛大学的一项新研究发现，与传统科技公司相比，人工智能本土初创公司聘用的初级员工明显较少，而是更愿意聘用拥有高级学位和丰富经验的精英高级人才——这一趋势可能会重塑整个科技行业的早期职业机会。
《财富》、AOL 和 MSN 报道的调查结果揭示了围绕人工智能构建的公司在劳动力结构方面发生了根本性转变。人工智能原生初创公司并没有遵循传统科技行业的雇佣大量初级工程师并随着时间的推移培养他们的模式，而是将招聘集中在少数经验丰富的专业人士身上。《财富》直言不讳地描述了这一现象：人工智能初创企业正在“冷落入门级人才，转而青睐拥有顶尖学位的硅谷人才”。如需了解最新的人工智能行业报道 和劳动力趋势分析，请关注这个故事的发展。
人工智能与原生人才的招聘差距
哈佛大学的这项研究调查了围绕人工智能工具和工作流程从头开始建立的初创公司（所谓的“人工智能原生”公司）的招聘模式。与将人工智能集成到现有运营中的传统软件公司不同，这些初创公司的运营从未将人工智能作为其业务的核心组成部分。
研究发现，相对于总员工人数，这些公司雇用的初级员工始终较少。相反，他们将招聘重点放在在机器学习、软件工程和产品管理方面拥有深厚专业知识的高级专业人员。其意义重大：当人工智能处理初级员工传统上执行的大部分工作（从代码生成到数据分析到内容起草）时，公司就会发现不再需要雇用初级员工。
为什么高级人才占主导地位
研究结果显示，有几个因素推动了人工智能原生初创公司对高级员工的偏好：
- 人工智能作为力量倍增器： 当人工智能工具可以处理日常编码、测试和分析任务时，利用人工智能的一位经验丰富的工程师就可以完成曾经需要初级开发人员团队才能完成的任务。
- 质量重于数量： 人工智能原生初创公司在更精简的团队中运作，每个员工都必须产生巨大的影响，青睐能够有效指导人工智能系统的专业人士。
- 顶尖学位偏好： 研究发现，人工智能初创公司不成比例地从精英大学招聘人才，并且更喜欢拥有高级学位的候选人，从而显着缩小了人才漏斗。
- 使用人工智能工具的经验： 已经在生产环境中使用人工智能系统的高级专业人员从第一天起就被认为生产力更高。
对早期职业工人的影响
研究结果提出了紧迫的问题：如果入门级机会减少，下一代技术工人将如何获得经验。科技行业的传统职业渠道依赖于初级职位作为培训基地——应届毕业生在这里培养技能、学习行业实践并积累晋升所需的经验。
如果人工智能原生初创公司代表了技术行业的未来，并且这些初创公司正在系统性地绕过入门级招聘，那么该行业在中期可能会面临人才缺口。无法找到第一份工作的工人可能很难培养人工智能公司确实想要填补的高级职位所需的技能。
MSN 的报道强调了这一动态，报道称人工智能初创公司“更青睐精英高级人才，而不是入门级人才”——这种模式如果持续下去，可能会在技术劳动力管道中造成结构性瓶颈。更广泛的劳动力趋势
哈佛大学的研究进一步证明人工智能正在以复杂的方式重塑劳动力市场。尽管人们的注意力集中在人工智能取代现有工作上，但该研究表明了一种更微妙的影响：人工智能可能从一开始就阻止了某些工作的创造。
这种区别对于政策制定者、教育工作者和工人来说很重要。如果入门级技术职位的淘汰不是通过裁员，而是通过公司简单地选择不设立这些职位，那么其影响将需要更长的时间才能显现出来，但随着时间的推移，影响可能同样显着。
这项研究还正值有关人工智能对白领工作影响的更广泛争论之际。最近的研究和行业报告记录了从自由职业岗位减少到医疗专业人员和律师与人工智能工具互动方式变化的一切。
这对行业意味着什么
对于技术领域，哈佛大学的研究结果表明，竞争格局可能越来越有利于能够最有效地利用人工智能的公司和工人，并且“入门级”技术工人的定义可能需要不断发展。一些行业观察人士认为，随着人工智能工具变得更加强大，科技职业生涯开始时所需的技能将从执行任务转向监督、判断和战略决策。
目前，数据很明确：人工智能最深入的公司正在以不同的方式构建他们的团队，而对未来劳动力的影响才刚刚开始被理解。
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