IBM 逆势扩大初级岗位招聘：重塑人才成长路径，赋能 AI 时代人机协同彭博社报道IBM宣布计划在2026年将美国入门级员工招聘规模扩大三倍，并根据人工智能时代调整岗位职责。尽管人工智能似乎正在抑制对初级职业人才的整体需求，但IBM仍计划在2026年将美国入门级员工的招聘规模扩大三倍。该公司拒绝透露具体的招聘数字，但表示此次扩张将“全面进行”，涉及众多部门。
纽约 — 2026 年 2 月 12 日 —— 在 AI 技术迅速普及、行业普遍预计 AI 将替代大量基础性岗位的背景下，IBM（International Business Machines Corporation） 正采取完全不同的策略——宣布将在 2026 年将其在美国的 entry-level（初级）岗位招聘规模扩大 3 倍，并同时重新设计这些岗位的核心职责，使其更契合“人类优势”而非重复性任务。
此计划由 IBM 首席人力资源官 Nickle LaMoreaux 在「Charter’s Leading with AI Summit」上首次披露。据 LaMoreaux 表示，公司对这些初级岗位的职位描述进行了重大调整，减少了传统上容易被自动化工具替代的任务，例如机械式编程，将重点放在“人本能力”上，比如客户互动、问题解构与协作沟通。
IBM 并未具体披露最终的招聘人数，但从官方职业页面来看，该公司的 entry-level 招聘包括一系列面向毕业生和早期职业者的 项目与计划，例如咨询类 IBM Associate Program、Sales Accelerator Program、Apprenticeship Program（学徒项目）等，覆盖咨询、销售、技术、数据与业务支持等方向。
岗位重塑：聚焦人类不可替代技能
IBM 这一战略背后的核心逻辑是：即使 AI 能自动执行某些技术性任务，人类在“人机协同”环境下仍具备独特价值。LaMoreaux 强调，这些初级岗位不再只是传统意义上的“入门级数据处理或编码”，而是更强调与客户沟通、跨团队合作、将技术转化为业务价值的能力。
多位评论者认为，这种岗位转型恰好呼应了目前业内人才结构的变化——企业需要“能将 AI 结果转译成实际业务成果的人才”，而不只是执行性任务的操作员。
AI 时代背景下的招聘悖论与机会
这一宣布正值 AI 技术在劳动力市场影响日益凸显之时。此前研究与报道显示，AI 已显著改变了 entry-level 工作的定义——传统的数据清理、重复性程序开发等任务正在迅速被自动化工具取代，部分企业已开始削减此类岗位。
更早之前，IBM 内部高管就曾指出，未来岗位更强调“critical thinking（批判性思维）”和“power skills（人本强技能）”，并认为不能再简单雇佣新人去完成诸如创建电子表格等容易被自动化的任务。
将招聘重心转向具备这些能力的初级人才，实际上代表着一种人才培养战略——企业持续投资基础人才、为中层和高级岗位建立内部人才管道。这在 AI 时代尤其重要，因为如果企业放弃 entry-level 人才培养，将来可能在高级岗位人才储备上面临断层。
技能重塑与 HR 战略启示
专家指出，目前最需要招聘的人才类型包括：
客户成功与销售技术岗位：强调人机协同沟通与业务理解；
咨询与解决方案交付岗位：围绕业务挑战提供创新思路；
数据分析与业务洞察岗位：结合数据、AI 输出与行业背景提出可执行结论；
技术支持与跨团队协作岗位：不仅懂技术，更能协调解决复杂问题。
这些岗位本质上要求新人具备沟通协调、业务敏感性、跨功能协作能力以及持续学习心态——即目前 AI 尚无法替代的“人类核心竞争力”。
结语
在 AI 改写劳动力结构的过程中，IBM 的战略选择提供了一个重要参考：企业若想在未来竞争中胜出，不仅要拥抱 AI 技术，更要重新定义人才增长路径，以“人本技能 + AI 工具协作能力”培养下一代业务与技术领导者。这不仅有助于公司长期竞争力，也为 HR 在人才策略设计、招聘与培养体系规划上提出了新的方向。
数据分析
2026年02月12日
数据分析
AI Agents, The New Workforce We’re Not Quite Ready For (Agentic AI)Josh Bersin 刚刚谈到：AI代理人的兴起标志着工作方式的一次革命。这些AI代理人不仅仅是工具，而是未来的团队成员。从开发培训课程到管理招聘过程，AI代理人的能力正被企业系统广泛利用。科技领袖和投资者对此展现出了极大的兴趣和投资。企业需要为这种变革做好准备，包括安全性和管理实践的更新。
我们一起来看下，英文原文附录链接在最后！
AI智能体，新一代劳动力，我们还没有做好准备
智能体正在到来，智能体正在到来。
如果你关注AI技术市场，你就会知道，最近有很多关于“智能体AI”的讨论。换句话说，我们的AI助手开始拥有更多自主能力。不再只是回答问题和写诗，它们现在可以代表我们“做事情”。
这正是长久以来预测的AI下一个大趋势。埃里克·施密特最近谈到了这一点，微软也在讨论，像Mayfield这样的投资者正在投入资金。而这种演变确实将彻底革新我们的系统。
可以这样想：“大语言模型”是我们过去两年一直在学习的内容，它们现在正逐步转变为“大行动模型”。智能体不仅仅会回答问题，它还会为我们做事情。
消费场景是无穷无尽的：为我预订航班，为我买票，向我的朋友发送电子邮件。但在商业领域，这种转变将颠覆并破坏我们的许多企业系统。它还将改变我们工作的方式、管理的方式以及我们对团队的思考方式。
考虑我们与供应商讨论的两个HR用例。
学习与发展（L&D）AI智能体
想象一下，你指示一个L&D AI智能体“为我们的销售人员创建一个15分钟的课程，以教授他们如何定位我们的新产品”。AI智能体将根据你的输入（课程时长、目标受众等），向主题专家发送电子邮件，视频记录他们的评论和专业知识，整合新产品信息，构建课程，并将其发送给L&D负责人进行验证。作为经理，你可以审查课程，并指示智能体收紧信息或添加更多主题，课程将重新创建，然后你可以说“可以上线了”。智能体随后会将课程发布到学习管理系统（LMS）中，向所有销售人员群发电子邮件，并开始监控学习活动。几小时后，智能体会运行分析，并向经理反馈进展情况。
是的，这在今天完全可能。而且很快就会启动。
再来看第二个例子。
招聘AI智能体
人才招聘负责人收到了大量关于高级软件工程师的职位要求。她指示招聘AI智能体开始搜索。智能体询问招聘人员的地点偏好、职位级别选择、薪资范围和技能要求，然后开始工作。智能体扫描LinkedIn和其他招聘工具，查看ATS中的现有候选人，同时也查看所有内部员工的合格技能。智能体随后优化这份名单，创建一个“面试候选人短名单”，并回到招聘负责人那里征求意见。在就地点和薪资范围达成一致后，智能体返回并向这些候选人发送了一封富有吸引力的电子邮件，并附上一个视频面试门户链接，让他们进行面试。面试被录制下来，AI智能体使用面试智能工具来评估和筛选候选人，询问他们的时间安排，并为他们安排现场面试。在此过程中，AI智能体会查看他们的背景，搜索社交媒体，查看他们的各种联系，并可能查看他们的GitHub等平台和其他凭证，然后为每位候选人创建一个档案。
这些智能体很快就会出现，对我们许多人来说，它们看起来和感觉上会像“员工”一样。我们将不得不对它们进行培训、入职和指导。随着它们在各自的角色中“成熟”并成长，我们将它们连接到更多的系统、更多的人和更多的数据上。
Lattice的首席执行官萨拉·富兰克林大约一个月前实际上提出了这个概念，尽管遭到了反对声音，但我认为她是对的。这些智能体实际上将属于组织结构图的一部分。我们的工作将是管理它们，确保它们的安全，并监督它们的安全性。
还有更多内容即将到来
虽然感觉像科幻小说，但这一切正在发生。而且它不仅将改变我们的HR技术堆栈，还将改变整个企业技术格局，也让我们的HR角色变得更加轻松。
原文来自: https://joshbersin.com/2024/09/agentic-ai-ai-agents-the-new-workforce-were-not-quite-ready-for/
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