初級職位正在要求資深能力：AI 抽掉了「從基層學起」的那段路

PwC（普華永道，全球四大會計師事務所之一）6 月 15 號發了一份報告，掃了 27 個國家、超過十億條招聘廣告。裡面有一個數字，我盯著看了很久：那些被 AI 滲透的入門級職位，要求應徵者具備「資深能力」（判斷力、領導力這類過去只在中高層才提的東西）的機率，是其他入門職位的 7 倍。

換句話說，很多掛著「初級」「應屆可投」的崗位，門檻已經悄悄抬到了資深的高度。同一份報告裡，這種被重新定義過的入門職位，從 2019 年到現在漲了 35%，而沒被 AI 碰過的傳統入門職位，反而少了 10%。

大部分人看到 AI 衝擊就業，第一反應是「AI 搶飯碗」。這個框架太粗了。真正在發生的事更精確，也更麻煩：AI 抽走的是入門職位裡那段「讓你學會本事」的工作，職位的殼還在，學徒期的內核沒了。

我解釋一下。過去一個新人進公司，做的是什麼？整理資料、跑第一輪調研、套格式、寫會議紀要、把零散的東西彙總成一頁。這些活在當時看是雜事，但它有第二個身份：它是學徒期。你一邊做這些不起眼的事，一邊在偷學這個行業怎麼運轉、好東西長什麼樣、老闆在意什麼。報酬是薪水，附帶的是經驗值。

現在，這些活恰好是 AI 做得最順手、最便宜的那一類。第一輪調研、初稿、彙總、格式化，模型幾秒鐘出一版，成本趨近於零。於是公司很自然地算了一筆賬：這些雜事既然 AI 能做，那我為什麼還要花錢雇一個慢、還會出錯的新人來做？

賬面上這筆賬算得通。問題出在賬面看不到的地方。

那段被砍掉的雜事，同時是這家公司製造未來資深員工的唯一通道。你把通道關了，眼前省下一個初級工資，但五年後你想用的那個資深員工，沒地方長出來了。報告裡 PwC 全球勞動力負責人 Pete Brown 那句話講得很克制：「AI 拿走了那些一度充當學徒期的例行工作，同時把對判斷力、領導力的需求，提前到了職業生涯更早的階段。」翻成大白話就是：以前你有五年慢慢爬，現在公司要你進門那天，就拿出五年後的判斷力。

這對兩種人各是一道難題。

對企業主和管理者，這是一個藏起來的長期風險。AI 帶來的生產力是真的，報告裡 AI 滲透最深的行業，這七年生產力（人均產出）漲了 34%，最領先的兩成公司更是漲了 163%。在這種數字面前，砍掉初級崗位、讓資深的人配上 AI 頂上，短期幾乎是必然選擇。但你要清楚自己在用什麼換什麼：你用的是五年後的人才庫存，換今年的利潤率。整個行業一起這麼幹，過幾年市場上會缺一整代中堅，到時候資深人才的薪水會貴到讓你後悔今天省的這點錢。報告裡 AI 技能的薪資溢價已經到 62%，去年才 57%，還在往上走。

對剛入行、或者家裡有人剛畢業的，這條老路得重新認。「先從基層做起，把雜事做好，慢慢往上爬」這套講了幾十年的話，地基被抽掉一塊。雜事不再是你的學徒期，因為雜事已經外包給 AI 了。你能拿出來換一個位置的，從第一天起就得是 AI 還做不好的那部分：判斷該信哪個結果、把模糊的問題拆清楚、在沒有標準答案時拍板、讓一群人朝同一個方向走。這些東西過去靠熬年頭養出來，現在得想辦法提前練。

我自己每天一個人帶著一堆 AI agent（能自己讀資料、調工具、跑任務的 AI 程式）幹活，對這件事的體會特別直接。模型幫我把初級的活全包了，省下來的時間沒有變輕鬆，而是被逼著全部花在判斷上：這個方案值不值得做、這個結果能不能信、這一步該不該讓它自己跑。一個人能頂過去一個小團隊，靠的就是這個。AI 把雜活的價格打到了地板，剩下唯一還值錢的，是你決定方向、為結果負責的那部分能力。

所以這份報告我不會讀成一條壞消息。它只是把一件事說得很清楚：那種「位置會等著你慢慢成熟」的時代過去了。能力照樣可以一點點長，但市場願意付錢的那部分，比過去任何時候都更早、更直接地，指向判斷力本身。