Indeed发布的《2025年技术人才报告》显示，2025年7月，整体技术岗位招聘数量较2020年初下降了36%，其中高级和管理层IT岗位招聘数量下降19%，普通和初级技术岗位招聘数量下降34%。
Indeed全球客户策略师Linsey Fagan表示：“我们观察到两股力量在发挥作用：一是技术行业整体降温，二是AI驱动的结构性转变。随着日常任务实现自动化，入职门槛不断提高，企业需要更少的实际操作编码人员，转而需求更多能够监督、整合和扩展AI系统的人才。”
Indeed的报告指出，AI的兴起改变了企业所需的技能类型，以及企业对员工进行培训，使其围绕在工作中应用AI建立新思维模式的方式。因此，IT领域的各类岗位都将发生变化，包括软件工程、质量保证、数据分析、项目和产品管理以及IT服务管理等。
岗位演变与人才重新调配
AvidXchange公司技术高级副总裁Manu Sood表示，生成式AI改变了IT岗位的技能要求，越来越强调提示词工程、AI集成以及复杂问题解决能力。
Sood说：“我强烈感受到，就我们目前所知的软件工程领域的每一个岗位层级都将发生改变，我们将不得不重新定义这些岗位。”他以初级工程师为例，这些工程师通常专注于编写“样板代码、调试和文档记录”，而现在这些任务大多已由AI自动化完成。因此，雇主现在更希望初级工程师具备更多样化的技能，如问题解决、问题界定以及AI代码审查能力。
Indeed数据显示，37%的技术专业人员表示，在过去两年中，由于生成式AI的兴起，他们的岗位“被重新定义或重组”。大部分受访者(52%)表示，他们所在的组织对IT岗位进行了重新调配，26%的受访者表示，他们目睹了因采用AI而导致的裁员或岗位裁撤。尽管只有23%的人预计自己会受到AI相关裁员的影响，但41%的人表示，如果公司内部发生裁员，即使自己不受影响，他们也会开始寻找新的工作机会。因此，企业需要制定强有力的AI沟通策略，以避免人才过度流失。
Indeed的Fagan建议：“重新设计初级岗位是关键。要让早期人才轮流参与数据质量、AI输出评估、系统思维和负责任AI等方面的实际工作，而不是局限于狭窄的任务。同时，通过强有力的指导，尽早培养他们的广度和领导潜力。”
Indeed报告指出，在已经重新调配IT人才的组织中，网络安全、数据分析和AI团队是IT人才再就业的主要领域。
技能提升成为核心
培训对于企业和IT专业人员顺利过渡至关重要。
Indeed的调查显示，大部分受访者(54%)表示，他们的组织提供了技术课程或培训，但33%的受访者表示，他们觉得从组织那里获得的培训不够，64%的受访者表示，他们感受到了中等至非常高的技能提升压力。鉴于这些反馈，IT部门领导者应重新审视他们的培训策略。
Sood表示，AvidXchange已为整个组织引入了必修的提示词工程课程。她指出，提示词工程是与生成式AI协同工作以提高生产力和效率的最重要技能之一。她表示，自引入该课程以来，AvidXchange的员工对AI的采用率有所提高，AI提示词的质量和AI生成的工作成果也有所提升。
Sood补充说，公司有意营造一种“让员工仍感到自己拥有主动权，就像坐在驾驶座上一样”的文化，强调“AI是副驾驶，而不是主驾驶”。AvidXchange的领导层还努力确保所有员工都能实践和尝试AI，与AI共同学习，随着技术的发展而进步。
Sood说：“AI也是一项技术，对吧?技术会不断发展，但让公司保持韧性的关键在于，它们如何培养员工的适应能力、持续学习能力和包容性——涵盖所有年龄段和所有层级的人才——因为这才是维持长期创新的关键。”
AI应用中的指导至关重要
Dice发布的《2025年技术招聘信任差距报告》数据显示，在信任AI方面，中级职业人士对AI的应用最为适应。Dice的报告指出，入门级和早期职业人士，以及高级专家，最有可能拒绝AI密集型流程。
Sood在她自己的组织中也观察到了这一趋势，中级员工更“愿意接受并尝试[AI]”，而更高级的员工则表示怀疑，或“觉得他们要做更多的工作，因为AI生成的代码很糟糕，或者不理解上下文，有时还会陷入循环，试图自动纠正自己”。
不过，Sood表示，在过去的12到18个月里，AI工具变得更加智能、高效，更善于“理解更广泛的上下文”，这提高了AvidXchange中更多高级IT专业人员使用AI的舒适度。
Sood说，为了更好地让AvidXchange的IT员工为未来做好准备，公司还将中级员工的AI适应能力引入了一个指导计划中。与对使用AI缺乏信心或经验的更犹豫或入门级员工配对的是，更适应AI的员工。
员工还可以通过企业平台，利用空间和时间来练习和使用AI工具，从而获得技能。她表示，因此，更多员工“现在更愿意接受[AI]，拥抱AI，并将其纳入他们编写软件代码的日常工作中”。
在保持人才留存的同时采用AI的关键在于，对AI有一个现实的愿景，对AI在组织内部的部署方式以及岗位将如何受到影响保持透明，并围绕AI建立一个学习和实验的环境。
Indeed的Fagan说：“明智的做法是平衡：利用AI提高生产力，但将这种能力重新投入到指导、技能提升和培养下一代建设者中。忽视这一点，你不仅会疏远年轻员工，还会错失未来。长期赢家将是那些利用AI增强员工能力，而不是疏远他们的企业。”
