近年来，科技等行业的招聘规模显著收缩，尤其是在人工智能兴起的背景下。
早期职业毕业生和弱势专业人士 能够保护自己免受这种不确定性的影响，并为未来做好准备。
能够将AI系统能力与绿色技能相结合的专业人士，不仅将适应未来的工作形态，还将帮助定义它。
Tom是一名拥有计算机科学学位的软件工程师。出于保护隐私的考虑，我们更改了他的姓名；他聪明、勤奋，人缘也很好。多年来，Tom经营着一家小型工程工作室，为企业构建、维护和拓展网站。他的业务蒸蒸日上，他也在为未来攒钱。
然而，一年前，Tom稳定的合同来源突然中断。Tom意识到，他的团队为多个客户所做的全部工作，都因人工智能（AI）而消失了。这并非一次经济低迷，而是一场清算。
一夜之间，随着他的技能逐渐过时，他的生计也随之消失。 Tom必须做出选择——要么适应，要么被淘汰。但当他查看劳动力市场寻求指引时，所见的情形令人望而生畏。
医疗和可持续发展等行业的招聘在增长，而科技行业则迅速萎缩。以通用汽车（GM）为例，近期裁员1000名员工，同时在工厂车间引入50台机器人，以及甲骨文（Oracle） 员工人数减少了21,000人 ——占其员工总数的13%——因其正围绕人工智能重塑业务。美国各地也出现类似趋势，2025年有50,000人因人工智能而被裁员。
Tom的故事并非个例，而是我们每天都能看到的情况。我的公司 Localized，与我们数据库中5万家雇主保持密切联系，致力于让新兴人才与工作岗位相匹配。过去三年间，我们看到顶级科技巨头、银行、咨询公司和系统集成商逐一冻结了其早期人才招聘渠道。
过去曾与我们密切合作、共同搭建招聘渠道的中东和非洲地区大学技术招聘负责人，已被悄然裁撤或重组，转而专注于华沙、班加罗尔或特拉维夫等知名枢纽城市的中级岗位招聘。随着企业越来越多地转向自动化，面向非洲及中东和北非（MENA）地区应届毕业生的整个工程类入门岗位也随之消失殆尽。
应届毕业生的处境看起来 极为严峻 ——包括拥有常春藤盟校学位的人——失业率飙升。有人将这些变化归因于远程办公，也有人归因于人工智能。无论原因如何，对人才库的影响最终相同：工作岗位、实习机会和入门途径减少，就业前景充满不确定性。
尽管有预测认为人工智能将取代大部分专业岗位，一条前进之路正在显现。通过与学习者和雇主进行数万次互动——他们正应对快速的技术变革和气候变化——我们发现，早期职业毕业生和弱势专业人士 能够保护自己免受这种不确定性的影响，并为未来做好准备。
未来专业岗位所需技能
人工智能和气候变化都在重新定义现有白领岗位所需的技能，并决定哪些新角色会涌现。
表现出色的专业人士两者兼通。事实证明，Tom的复苏并非偶然。它源于一套有意识培养的技能，任何专业人士都可以培养。
这一技能框架即我所称的GRADIENTS：
成长型 思维。昨日之真理，今日或已过时。
学习速率 持续加快。
AI 素养，兼具适应性、实践性与持续性。
数字 素养，超越基本工具的使用，能够乐于尝试新的大型语言模型及其他不断涌现的模型。
求知好奇心。
ESG（环境、社会与治理）及碳分析或“绿色”技能。我的简称是“碳智能”——即对生产某种商品或服务所用能源和材料及其全生命周期的理解。由于新法规、强制性披露和合规要求，这些技能的需求正在增长。领英指出，2025年绿色技能需求翻了一番，并补充道：“绿色人才更有可能获得工作，其全球录用率比全经济范围录用率高出46.6%。”
谈判与管理技能——即战略性思考并寻找双赢格局的能力。这一能力可借助AI实现。
时间管理， 无论是管理自己的工作还是多个智能体，确定优先级都是关键技能，对初级人员尤其如此。
系统思维 ——最重要的是构建能够随时间适应和改进的智能系统的能力。借助AI，系统设计得以大幅加速，使你能持续改进流程，进而转向相邻流程或更高层次的任务。
一个人如何改变了自己的职业轨迹
那么Tom发生了什么？他放下了对软件开发的旧有思维模式，抱着初学者的心态，通过YouTube以及书籍《The AI-Driven Leader》（作者：Geoff Woods）。
他没有专注于编程语言，而是构建了智能体来管理时间、协调工作流程并自动化求职。一个智能体搜索符合其背景的职位，另一个代为填写申请，第三个则追踪他的进度。
他了解了检索增强生成（RAG）系统与各类大语言模型（LLM）的工作原理之间的区别，以及为何Transformer（一种深度学习架构）至关重要。他还对令牌成本模型进行了实验。
这些系统成为他在面试中的名片。如今，他是一家成功公司的技术负责人，并将其快速原型设计与发布方法论推广至从销售到客户成功的各个部门。
他现在与团队成员并肩工作，后者会权衡AI的使用与气候影响，以寻找以碳意识方式进行创新的途径。碳智能仍是Tom的成长领域，但他明白，自己的技能提升需要持续进行。
支持他人建立有韧性的职业生涯
Tom在经历人工智能带来的冲击之前，已在职场积累多年经验。他早已具备管理智能体和人员所需的管理技能。对于在校学生和应届毕业生而言，培养同样的管理能力、时间管理能力和智能系统设计能力，需要长期练习。
遗憾的是，雇主提供的此类实践机会越来越少。但作为社会，我们仍有许多方式支持这种成长。
在Localized，我们每两周在公司内部举办一次“AI分享会”，以跟踪员工的学习与成果，并且我们将把这些会议向公众开放，让我们的学习者也能受益。我们还打造了一个以AI为先的培训学习管理系统，以及个性化的职业辅导平台。我们的设计师探讨了一个根本性问题：在AI时代，设计与界面应当超越聊天机器人呈现出怎样的形态。
这是一片新领域；我们希望以第一性原理思维为基础，公开地进行建设。我们还计划于2027年为数以千计的高等教育后学生举办一系列绿色黑客马拉松。大学和职业培训项目可以同样如此开展——涵盖AI与绿色技能两方面。授课者可以是实践者和同窗学生，因为该领域变化如此迅速，AI与碳智能的爱好者可能比有终身教职的教授更为前沿。
借用Reid Hoffman的话来说：“从人而非[仅]从课堂学习”，因为等到它在课堂上被讲授时，可能已经太迟了。与市政府、初创企业或社区组织共同搭建的黑客马拉松和实验室，能够激发学习者的热情，并使其应用型学习保持相关性。正如Tom一样，他们所产出的成果也成为了他们的名片。
在这个新时代，以构建智能系统为形式的AI反馈循环不仅可能，而且至关重要。随着AI应用日益普及，能源消耗增加，电网压力加大，并对市政当局和整个社会产生连锁影响。
因此，对绿色技能的需求——其需求本已超过供给——正变得愈发强劲。将AI系统能力与碳智能相结合的专业人士，不会仅仅适应职业的未来——他们将帮助定义它。
掌握这些技能，你就将成为不可或缺的监督者——变革的推动者，由你设定议程、系统与基准，然后继续解决相邻问题。
