对于那些在不断变化的格局中寻求工作保障的IT专业人士来说，这一切究竟意味着什么呢?牛津大学的研究试图从数据驱动的角度，分析AI成为主流后就业要求变化所带来的连锁反应。

牛津大学互联网研究所分析了五年内1200万份美国招聘启事，发现虽然AI正在取代一些低级IT技能，但总体自动化正在推动就业增长。此外，随着AI特定新岗位的出现，对数字素养、团队合作和自我管理等互补技能的需求也在上升。

保障职业安全和提升薪资的最佳途径似乎是从事以AI为重点的岗位，这类岗位将技术能力与韧性、应变能力和分析思维等技能相结合。报告指出：“这些技能能带来可观的薪资溢价。例如，如果数据科学家同时具备韧性或道德判断能力，他们的薪资将提高5%至10%。”

鉴于预期的变化，专家们提出了如何将技术专长、AI应用能力和软技能相结合，以使你的IT职业生涯经得起未来考验的建议。

重视解决问题和适应的能力

在接下来的五年里，像基础编码、文档编写和支持任务等易于复制的技能需求可能会下降。专家表示，对于招聘经理来说，解决问题、批判性思维和适应能力等技能将成为首要考虑因素。

Workato公司的首席信息官Carter Busse表示：“未来三到五年，典型的IT职业道路将从纯技术支持转向人类技能与精湛技术技能的融合模式。成功将取决于与业务领导者的合作，作为架构师使各项举措与业务目标保持一致。”

世界经济论坛的《2025年未来就业报告》对2030年所需技能做出了类似预测，包括创造性思维、灵活性、应变能力和终身学习。

初入职场的新要求

由于许多初级IT工作将被自动化取代，因此对于那些试图开启IT职业生涯的人来说，门槛将会更高。

设备管理开发商PDQ的高级内容工程师Brock Bingham表示：“随着AI越来越多地处理重复性的支持任务，进入IT行业的门槛将会提高。新员工从第一天起就需要具备更广泛、更扎实的技术基础。”

数据科学公司Tredence的首席创新官Lakshmikant Gundavarapu提到了像Replit和Cursor这样的AI代码开发工具，这些工具最大限度地减少了对基础编码的需求，并将项目时间缩短了20%到30%。

他说：“像GenAI和编码助手这样的工具并没有取代岗位，而是减少了重复性任务所需的时间和精力。”他建议IT专业人士“培养系统整合能力以及将模型与业务目标相结合的能力，这样你才能保持不可替代性。”

Laserfiche公司的CIO Thomas Phelps表示，随着初级职位的要求越来越高，人脉关系、认证和咨询经验将有助于开启成功的IT职业生涯。

Phelps说：“大学毕业后加入像埃森哲或普华永道这样的咨询公司，这是提升技能和晋升的最快途径之一，获得AI或安全方面的认证，然后加入像国际信息系统审计协会(ISACA)或国际系统管理协会(SIM)这样的协会来扩展你的人脉。”

德勤咨询公司的人力资本服务负责人Nate Paynter表示，处于职业生涯早期的IT员工应该运用最古老的软技能：人脉关系。

Paynter说：“德勤的《全球人力资本趋势》研究表明，由于AI的影响，28%的职场新人表示在职学习机会减少。个人必须主动寻求项目、导师和非正式成长的机会，这一点至关重要。”

精通AI——但要有质疑的眼光

麦肯锡公司2025年的一份报告指出，管理者和员工都对AI存在一些共同的担忧：不准确、相关的网络安全风险以及滥用等。报告指出，如果AI的输出没有合理的依据，那么其输出结果就不能用于关键任务，而且AI经常出错，这就需要有了解其局限性的专业人士。

营销机构newmedia.com的IT总监Justin Luke表示：“即使是复杂的AI推荐解决方案，仍然需要专家来监督。这个人能够发现缺失的信息，确保一切符合规定，或者注意到一开始并不明显的逻辑错误。每四到五段AI生成的代码中，就有一段会引入在实际使用中才会出现的问题，这种情况很常见。”

Luke说，在过去两年里，AI已经接管了许多重复性的编码工作、汇编工作和其他低级职能，但这对技术人员来说也有积极的一面。

他说：“AI正在促使人们关注更有价值的技能，如系统设计、跨团队协作、解决深层技术问题和管理风险。现在，脱颖而出的开发人员是那些将大型语言模型的输出结果视为草稿而非最终产品的人。最重要的技能不再是单纯编写代码。而是要能够检查、完善，甚至质疑AI的建议。”

dbt Labs的安全副总裁Aaron Stanley表示，IT专业人士需要培养对何时不应信任计算机生成内容的敏锐直觉：“AI经常会遗漏细节，并可能得出错误的结论。挑战在于要在自动化和判断力之间找到平衡。”

超高速提升技能以避免职业道路的中断

《未来就业报告》预测，到2030年，近40%的核心技能将受到颠覆。因此，越来越多的公司正在提供持续学习、技能提升和再培训的项目。约半数受访者表示，他们的员工已经完成了作为长期学习战略一部分的技能培训。

Laserfiche公司的Phelps表示：“多年来，我见证了技术的重大变革，但如今这种颠覆性的浪潮是前所未有的。软件开发、基础设施和安全领域的传统道路正在迅速改变。”

营销自动化供应商Omnisend的工程副总裁Tomas Kazragis表示，IT工作的近期未来可能与现在大不相同。

Kazragis说：“现在，感觉仍然像是在编码——我们使用精确的提示来获得我们需要的输出。但短短几年内，自然语音指令可能会变得司空见惯。输出结果本身也可能会演变，从代码行变成现成的交互式原型。”

通才和跨学科IT的崛起

近期的成功将不再那么依赖于狭隘的专业知识，例如掌握特定的技术栈，而是更多地依赖于评估、适应和应用合适的工具来解决企业的问题。

Abstract Security公司的首席运营官兼联合创始人Chris Camacho表示：“人们会根据业务需求转向云、安全、数据或AI工作。头衔不如可见的工作成果证明重要，比如内部或公开分享的小成就。选择一个领域深入钻研，然后在其基础上叠加AI专业知识。并在GitHub、领英等招聘人员能看到结果的地方展示你的工作成果。”

IBM的全球首席影响力官Justina Nixon-Saintil表示，未来的成功将青睐那些具有适应能力并利用AI增强创造力而非取代创造力的人。

Nixon-Saintil说：“技术岗位正在从传统任务向更加动态、跨学科的路径转变，这种路径将技术专长与战略思维相结合。那些能够应对AI和技术带来的伦理挑战的人将会取得成功，他们将负责任地利用创新来解决复杂问题并预测不断变化的业务需求。你不仅能使自己的职业生涯经得起未来的考验，还能为成长和创新开辟新的机遇。”

Redpoint Global公司的产品管理副总裁Beth Scagnoli也认为，近期的成功人士将能够轻松地在相关但传统上独立的IT领域之间转换，例如系统架构和开发。

Scagnoli说：“他们将迅速转变思维，像产品经理一样思考，像业务分析师一样理解数据，像战略家一样进行沟通。深厚的技术知识仍然重要，但跨学科的能力，特别是数据素养和AI应用能力，将使那些能够保持稳定或灵活晋升的人脱颖而出。”

利用AI重新定义工作本身

Karat公司的技术面试内容高级总监Chris Cook表示，未来的IT职业生涯将需要广泛的系统级集成能力。

Cook说：“成功将来自于知道如何设计安全、合规、可解释的系统。孤立地优化一个服务的时代已经结束了。下一代面试将不再那么关注数据结构和算法，而是更多地关注如何利用AI解决方案来更新复杂的代码库并集成新功能，同时不破坏现有的工作流程或引入漏洞。”

专家表示，各个层级的领导能力将变得越来越重要。dbt Labs的Stanley表示，未来的IT员工将把智能体视为一个需要管理的团队。像任何其他团队一样，他们将受益于一个清晰的愿景。

Stanley说：“在AI能够帮助你加速学习曲线的领域多下功夫。它们在有大量上下文以及清晰、简洁且可操作的指令时表现最佳。”

德勤咨询公司的最新研究报告显示，62%的领导者表示跨部门协调技术是成功的关键，德勤的Paynter表示。

他补充说：“然而，只有6%的人表示他们在这方面取得了巨大进展。如今的IT专业人士不仅要在不断变化的职业道路上导航，还要帮助企业重新定义工作本身。”

为未来做好准备的检查表

随着AI不断重塑IT职业道路，以下是IT专业人士可以采取的关键步骤，以保持领先地位：

培养互补才能：技术知识应辅以需求更大、薪资更高的技能。这些技能包括分析思维、应变能力和技术熟练度。展望2030年，世界经济论坛的《未来就业报告》建议：“AI和大数据、分析思维、创造性思维、韧性、灵活性和应变能力以及技术素养等技能，不仅现在被视为至关重要，而且预计未来将变得更加重要。”

逐步远离“可替代”技能：另一方面，IT专业人士应避免从事那些专注于易于自动化技能的职业，如数据审查、质量保证或文档编写，这些技能薪资较低且正在贬值。

培养持续学习的心态：通过持续学习进行技能再培训至关重要，而非一次性培训，因为自动化不断推动着基准的提升。根据《未来就业报告》，雇主表示“对技能再培训和提升的投资现在是其长期劳动力战略的组成部分”。

展示你的工作成果：专家建议通过协会和开源社区建立人脉关系，在那里你可以实践并展示领导力、韧性和道德等受欢迎的软技能。

混合技能组合提供保障：随着IT职业格局的演变，对混合技能组合的需求将继续上升。例如，如果数据科学家的技术技能得到适应性和道德判断能力的支撑，他们的薪资将会更高。领英的《2025年职场学习报告》建议雇主推广领导力培训和辅导，以培养能够跟上业务需求的技能。

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