最近，由 Anthropic 發布的研究報告，探討 AI 對勞動市場的影響。這類研究其實近兩年相當多，各大機構都有試圖預測AI帶來的衝擊。但這篇有個地方很有意思：它不是只討論 AI 理論上可以做什麼，而是透過調查企業及員工，試著看 AI 目前在現實工作中到底被用來做了多少事情。
很多人對 AI 的討論都停留在一個假設：「如果 AI 什麼都能做，那人會不會失業？」但這篇研究反過來問了一個問題：AI真的已經在工作中大量取代人了嗎？目前的答案其實是：還沒有。研究顯示，AI 的能力與 AI 在企業中真正被使用的程度，兩者之間仍然存在相當大的落差。換句話說，AI 的「可能性」遠遠大於「實際採用」。例如報告指出，即使是科技公司，AI工具仍然主要用於「輔助工作」，而非「參與核心決策」。
這一點，其實和很多企業的實際情況很像。在顧問的工作中，我們經常聽到公司說：「AI 可以做很多事情，我們正在導入。」但當你真正去問內部流程時，很多企業仍然停留在：
- 部分文件自動生成
- 程式輔助開發
- 客服回覆草稿
- 內部資料整理
也就是說，AI更多是在提升效率，而不是全面取代人。這也是為什麼，從宏觀數據來看，目前並沒有出現很多人預期的大規模失業。然而，研究中顯示雖然整體失業率沒有出現明顯變化，但某些職業的就業結構正在慢慢改變。
特別是那些以資訊處理、文件處理或數據分析為主的工作，這些工作的共同特徵是：它們的任務高度數位化。當一個工作的核心任務可以透過文字、數據或邏輯完成時，AI 就很容易成為一個強大的輔助工具。所以AI 並沒有讓這些工作「消失」，而是開始改變 公司需要多少人來完成同樣的工作。也就是說，同樣一個團隊，過去可能需要五個人完成的任務，現在也許三個人就可以做到。這樣的變化，未必會立即反映在裁員上。但很可能會影響另一件事情：公司未來是否還需要新增那麼多人？
回到現實觀察中，這個現象其實已經慢慢出現。很多企業並沒有縮減既有團隊，但在招募新人時開始變得更加保守。一些過去會開三個職缺的部門，現在可能只補一個，甚至乾脆不補。如果用一個較直白的說法：AI 不一定先讓人失業。它可能是先讓「新的職缺」變少。這對職涯市場來說，其實是一個很重要的訊號。因為對很多人而言，真正困難的並不是留在原本的工作，而是取得第一次進入某個產業或職能的機會。研究中另一個值得注意的趨勢：年輕勞動者進入某些高 AI 暴露職業的比例，似乎出現了輕微下降。原因可能有很多：
- 公司減少初階職缺，優先給內部升遷
- AI 提高生產效率，壓縮人力需求
- 工作內容開始改變
- 或只是短期市場波動
但無論原因是什麼，這都提醒了一件事情：AI 改變的，很可能不是「工作是否存在」，而是「職涯的入口」。這可能帶來兩個長期影響。
一 企業對人才的要求會越來越高。
如果一個人只是負責重複性的資訊整理或基礎分析，那麼 AI 很可能可以大幅提升效率，甚至部分取代這些任務。但如果一個人能夠：做判斷、做整合、做決策、與不同利害關係人溝通。那麼 AI 反而會變成一個強大的工具，而不是競爭者。
二 職涯發展的「前期階段」可能會變得更重要。
過去很多專業能力，其實是透過大量初階工作慢慢累積的。但如果這些入門型工作逐漸減少，未來的人才培養模式很可能需要重新思考。這也是為什麼，最近在和企業討論人才策略時，我們越來越常聽到一個問題：未來的junior 要怎麼培養？因為如果 AI 能夠完成一部分基礎任務，公司可能會更傾向直接聘請經驗較成熟的人才。
從長遠來看，AI 對勞動市場的影響，很可能不像疫情那樣突然，也不像某些預測那樣劇烈。它更可能是一個慢慢改變結構的過程。工作不一定會消失，但工作內容會改變；企業不一定會裁員，但招募策略會調整；職涯不一定會中斷，但進入某些領域的門檻可能會提高。
對個人而言，我們還在思考「AI 會不會取代我」時。現在多了另一個問題需要思考。如果 AI 可以做我工作的某一部分，那我剩下的價值是什麼？當這個問題越早被想清楚，職涯的主動權就越容易掌握在自己手上。
