达拉斯联储:AI对就业的冲击是双向的

在人工智能应用日益广泛的职业领域，工作经验的回报越来越高。主要掌握可编码知识且经验有限的年轻求职者可能会面临严峻的就业市场挑战。

然而，对于年长、经验丰富的工人来说，尤其是那些从事经验溢价较高的职业的工人来说，人工智能很可能补充工人的隐性知识，因此似乎不必担心他们会面临大规模的失业。

人工智能既可以替代入门级员工，又可以与经验丰富的员工互补，这一事实对社会和我们组织工作的方式产生了影响。

目前的白领职业发展模式是，员工毕业后直接从基层做起，从事一些规范化的工作，同时逐步积累隐性知识，最终成为一名经验丰富的员工。企业将会发现，人工智能正在使这种员工培养方式变得成本效益低下，至少在短期内如此。

当然，让新员工远离职业晋升之路从长远来看是不可持续的。从长远来看，人工智能的普及应用需要我们重新思考如何让入门级员工积累工作经验。