菲律宾行业组织自己把2028年就业和营收目标都下调了,189万BPO从业者只配了5.35万个AI再培训名额,这个缺口很说明问题。关注东南亚外包和就业的团队可以对照自己的市场看看。
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Andrew Ng 用 LinkedIn 的数据算了笔账:AI 不光抢工作,还带来了 200 万个新岗位。他讲了为什么营销、HR、财务部门现在就该配备 AI 软件工程师。在纠结 AI 会不会取代自己的人,和想招人的企业都该看看这篇。
中国把 AI 冲击就业正式当风险监测了,10 月国务院文件还要求高危项目做评估,想看国内 AI 监管走向的可以看看。
世界银行和IMF年会时隔35年回到曼谷,这次聊的是12亿年轻人的饭碗怎么靠Small AI解决,观点挺接地气。
诺奖得主 Acemoglu 算了笔账:AI 技术上能自动化 20% 工作,但企业落地慢,10 年实际只有 5%。连微软 AI 负责人都转发了。
Rattner 用近200年的工时和收入数据讲 AI 可能带来的变化,历史视角挺有意思。
LinkedIn统计说美国新增75万个AI岗位,占最大头的是年薪5.1万美元的数据标注员,不是工程师,这组数字挺反直觉的。
美国智库在讨论AI对就业的影响时,把重点从岗位消失转向怎么帮几百万劳动者转行,这个视角挺有意思。
黄仁勋跟纽约时报聊了 AI 就业问题,观点挺具体:AI 抢的是写代码这类任务,不是工程师这个职业,他还反驳了 10 年毁灭论。
OpenAI 这次没搞模型,而是砸钱搞社区,加入 PORTS-Pike 项目,给俄亥俄南部撑起几千个岗位,挺实在。
看看 AI 怎么搞出代际鸿沟的:22-25 岁程序员就业跌了 23%,41 岁以上的反而涨了 18%。数据很新,值得一读。
OpenAI这次把欧盟所有职业按AI影响分了三大类,想看看哪些行业最容易被替代、哪些反而会增长,欧洲打工人值得一看。
关注 AI 对就业和经济影响的学者、政策研究者可以直接申请参与,这是 OpenAI 首次开放此类研究合作,值得关注。
Amodei 的预测直击软件行业和开发者的未来——如果软件几乎免费,你的工作模式、收入结构甚至职业规划都可能被颠覆。做软件、用软件的团队都该看看,提前思考如何应对。