企业一边裁员、一边扩招早已不是新鲜事，一个部门缩减，并不意味着整个公司停止招聘；一家传统企业减少岗位，也不能代表整个行业都在衰退。

如果想真正判断AI究竟如何影响就业，更应该关注的是招聘数据，而不是裁员新闻。

cr.Ramp Economics

最近，企业支付平台Ramp Economics联合美国劳动力数据机构Revelio Labs发布了一份47页的研究报告，正是从这一角度切入。

他们分析了大量美国企业的AI采购数据和员工数据，希望回答一个核心问题：AI究竟是在减少就业，还是创造新的就业？而最终得出的结论，与大众认知几乎完全相反。

01

真正大量投入AI的企业

不仅没有停止招聘，反而招的更多

这份报告最值得关注的地方，并不是简单告诉大家“AI不会抢工作”，而是提出了一个更值得思考的观点：AI带来的并不是就业消失，而是就业机会正在重新分配。

很多人看到的是越来越多的裁员新闻，但真正值得关注的是，哪些企业仍然在持续扩张，哪些企业正在成为AI时代主要招聘者。

很多媒体在解读这份报告时，只引用了两个数字：

Headcount增长10%、Entry Level增长12%。但如果仔细阅读整份研究，你会发现，它真正想回答的问题远比数字本身更加重要（数据来源：cr.Ramp Economics）。

首先，研究并没有简单地把企业分为“使用AI”和“不使用AI”两类，而是按照企业AI投入的强度进行了划分。

数据来源：cr.Ramp Economics

研究人员将持续投入大量AI预算、深度使用AI产品和API的企业定义为“高AI投入企业”，而仅仅购买少量AI订阅、尝试使用AI工具的企业，则归为“低AI投入企业”。

这种划分方式更加贴近企业真实的AI应用情况，因为真正能够改变生产效率的，并不是买一个ChatGPT企业版账号，而是把AI深度融入研发、运营、销售和业务流程之中。

结果显示，高AI投入企业在采用AI后的两年内，整体员工规模平均增长约10.2%（数据来源：cr.Ramp Economics）；而低AI投入企业几乎没有出现显著增长。

这个结果意味着，真正推动企业增长的，并不是“有没有AI”，而是“有没有真正把AI用起来”。

很多企业购买AI工具，只是让员工偶尔用ChatGPT写邮件、总结会议纪要，这种尝试并不会显著改变企业的发展。

但那些真正围绕AI重构业务流程、持续增加AI投入的公司，却在获得更高生产效率之后，开始快速扩张业务规模，最终带来了更多招聘需求。

换句话说，AI不是企业停止招聘的原因，反而成为部分企业继续增长的重要推动力。

如果说员工规模增长10%已经足够让人意外，那么整份报告中最值得留学生关注的数据，其实是另一项。

数据来源：cr.Ramp Economics

研究发现，高AI投入企业的Entry Level岗位数量平均增长约12%。（数据来源：cr.Ramp Economics）

这一发现几乎直接推翻了目前最流行的一种观点——“AI最先替代的就是初级岗位”。

至少从目前的数据来看，这一结论并没有得到支持。

不仅如此，报告进一步指出，在高AI投入企业中，Entry Level员工占整体员工的比例也有所提升，这意味着企业不仅招了更多新人，而且新人在整个团队中的占比还在增加。

为什么会出现这样的现象？

因为AI的发展，并没有让企业不再需要年轻人，而是催生了大量新的工作内容。

从AI产品开发、Prompt设计、AI Agent应用，到自动化工作流、AI测试、模型评估，这些新岗位都需要大量能够快速学习、适应新工具的新毕业生参与。

相比已经形成固定工作方式的员工，应届毕业生往往更容易接受AI协作模式，也更容易适应新的工作流程。

因此，AI没有取消Junior岗位，而是在重新定义Junior岗位。

还有一个细节，是很多媒体都忽略了。

不少人认为，AI真正受益的只有软件工程师，但报告的数据并不支持这一判断。

研究显示，高AI投入企业的招聘增长几乎覆盖了整个组织。

从工程师到销售、市场、客户服务、行政、金融等多个岗位，Headcount都出现了增长，其中销售岗位增长约10.3%，工程岗位增长约7.3%，客户服务岗位增长约6.3%，行政岗位增长约7.8%（数据来源：cr.Ramp Economics），市场岗位和金融岗位也都保持增长。

数据来源：cr.Ramp Economics

这说明，AI创造的并不是单一岗位需求，而是带动了整个企业规模的扩大。

当企业利用AI提升研发效率、降低运营成本、加快产品迭代之后，业务扩张速度也随之提高，而业务规模扩大之后，需要增加的就不仅仅是工程师，还包括销售、运营、客户成功、市场、行政等几乎所有职能岗位。

因此，与其说AI创造了新的职业，不如说AI让企业拥有了更快增长的能力，而增长最终又带来了更多就业机会。

02

为什么AI越普及

企业反而越需要招聘

很多人看到这份报告后的第一反应都是疑惑：如果AI已经能够写代码、写文档、做分析，为什么企业不仅没有减少招聘，反而还在持续扩张？

其实，这是很多人对AI最大的误解。

过去两年，大家一直习惯用"替代"的逻辑去理解AI，认为一个AI工具就意味着一个岗位消失，一个AI工程师就能顶替几个普通工程师。

但真正发生在企业里的事情，并不是"一个人替代十个人"，而是"十个人借助AI，完成过去几十个人才能完成的工作"。

生产效率提升之后，企业最直接的变化不是裁员，而是开始尝试做更多过去不敢做、做不了或者成本太高的事情。

以软件开发为例，过去一个产品从需求分析、代码编写、测试、上线，往往需要数月时间。

如今，AI能够帮助工程师快速生成代码、完成单元测试、排查Bug、整理技术文档，大量重复性的工作被自动化之后，整个研发周期被大幅缩短。

产品开发速度变快，意味着企业一年能够上线更多产品；产品更多，意味着可以覆盖更多客户、进入更多市场；

业务扩张之后，又需要更多产品经理、工程师、销售、市场和客户成功团队去支撑新的增长。

因此，AI提升的是企业的生产效率，而效率提升最终又转化成了企业新的招聘需求。

这也是为什么报告特别指出，高AI投入企业的就业增长并不是在采用AI之后立刻发生，而是在大约6到12个月之后开始逐渐显现，并且随着时间推移持续扩大。

研究发现，高AI投入企业在采用AI约18个月后，员工规模增长达到约32%（数据来源：cr.Ramp Economics），24个月后的增长幅度甚至更高，只是由于样本数量减少，统计区间相对更宽，因此需要谨慎解读。

数据来源：cr.Ramp Economics

这意味着，AI真正产生价值并不是购买几个AI工具那么简单，而是需要企业不断调整组织架构、优化工作流程、培养员工使用AI的能力。

当这些改变逐步完成之后，AI带来的效率红利才开始真正释放，企业也因此进入新的增长阶段。

事实上，这也是报告反复强调的一点：真正带来招聘增长的，不是简单使用AI，而是持续、高强度地投入AI。

很多企业只是购买了AI订阅，却没有真正改变业务流程，自然也很难享受到AI带来的增长红利。

03

为什么大家总觉得工作越来越少？

既然AI企业仍然在招聘，为什么很多求职者却觉得工作越来越难找？

答案很简单：我们每天看到的信息，本身就是不完整的。

数据来源：cr.美国知名裁员统计网站Layoff Tracker

相比于企业招聘几百名新人，一家公司裁员几千人的新闻显然更容易成为媒体头条，也更容易在社交媒体传播。

于是，过去一年大家每天刷到的几乎都是Layoff、Hiring Freeze、Hiring Slowdown。

这些新闻当然是真实的，但它们并不能代表整个就业市场。

如果只关注裁员，很容易形成一种错觉：所有企业都在减少招聘。

然而，Ramp和Revelio Labs的数据告诉我们，真正的情况其实是企业之间开始出现越来越明显的分化。

一部分传统企业、数字化程度较低的企业，确实因为增长放缓而减少招聘；而另一部分持续投入AI、积极推进智能化转型的企业，则正在借助AI提高生产效率，并不断扩大团队规模。

报告还发现，目前AI带来的招聘增长主要集中在信息技术行业，也就是软件、互联网、媒体和科技企业所在的领域，这些企业不仅AI采用率更高，也是最早将AI转化为商业价值和招聘增长的行业。

数据来源：cr.Ramp Economics

这并不意味着其他行业未来不会受益，而是说明目前AI商业化最成熟的场景，依然集中在科技行业。

随着AI逐渐向金融、医疗、制造、教育等领域渗透，未来更多行业也有望迎来类似的增长机会。

换句话说，今天真正发生变化的，不是整个就业市场，而是不同企业之间的发展速度开始迅速拉开差距。

04

留学生应该如何应对AI时代的北美求职？

对于准备留美就业的同学来说，这份报告最大的意义，并不是告诉大家"AI不会影响就业"，而是提醒大家，未来求职的思路需要发生改变。

不要因为裁员新闻就轻易否定整个市场

过去几年，每当科技公司宣布裁员，很多留学生都会觉得北美已经没有机会了。

但事实上，裁员往往只是企业组织调整的一部分，而真正值得关注的是哪些公司仍然保持增长、哪些行业仍然在持续招聘。

相比盯着每天的Layoff新闻，更应该花时间研究哪些企业正在积极布局AI，哪些公司仍然保持稳定扩张。未来几年，这类企业很可能仍然是北美就业市场最重要的人才需求来源。

选择公司的标准应该发生变化

过去，同学们找工作最关心的是薪资、品牌、Sponsor和岗位名称；未来，还应该增加一个新的判断维度——这家公司是否真正重视AI、是否已经将AI融入核心业务。

因为从目前的数据来看，真正持续创造就业机会的，正是这些AI投入更高、数字化能力更强的企业。

要把AI能力真正写进自己的简历和项目经历

这里所说的AI能力，并不是简单写一句"熟悉ChatGPT"或者"了解AI工具"。

企业更关心的是，你是否能够借助AI提升实际工作效率。

例如，你是否利用大语言模型完成过数据分析、自动化办公、产品设计或软件开发；是否使用过GitHub Copilot、Cursor、Claude等AI工具完成项目；是否尝试搭建过AI Agent、自动化工作流，或者利用AI解决真实业务问题。

这些具体的实践经历，比一句空泛的"熟悉AI"更有价值。

重新理解Entry Level岗位

过去，企业招聘应届毕业生，更看重的是执行能力，希望新人能够完成基础工作。

但AI时代，这部分基础工作正在越来越多地交给AI完成。

因此，企业未来更需要的是能够快速学习、善于使用AI工具、能够与AI协作解决问题的新员工，而不仅仅是按照流程完成任务的人。

换句话说，Entry Level岗位并没有消失，只是对应届生的要求发生了变化。

未来，AI不会成为你找工作的障碍，而会成为区分优秀求职者的重要标准

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