公司生成人工智能的快速发展深深地改变了工作结构。尽管这些工具能够执行传统上委托初学者资料的许多任务，但如今，少年职位似乎是最暴露的。同时，监督，协调和决策功能提高了新的重要性。
为了谈论它，我们将收到Altaide招聘公司的创始人Jacques Frixisant
具有针对性但结构性的自动化
自2023年以来，AI在专业环境中的概括已经加速。内容的起草，文档摘要，数据处理，对简单请求的响应，图像或幻灯片的响应：对话代理和专业助理已将自己强加于许多日常用途。
这些用例主要在职业生涯的头几年中重叠托付给初级概况的任务。在营销，金融，人力资源或客户服务中，这些功能通常基于重复性，标准化任务的执行或要求很少的仲裁。但是，正是这些任务正是AI今天知道如何以增加的可靠性和较低的成本来繁殖。
技能上升使更加困难
传统上，初级职位是进入组织的入口处。他们使训练，了解业务法规并通过实践发展成为可能。但是，将AI引入内部过程使这一模型失望了。
越来越多的初步可交付成果（研究，基准，模型，演示文稿，典型电子邮件）不再由大三学生生成，而是由AI工具生成的。初学者不再参与制造，而是降级为重新培训或验证功能。这种变化降低了学习空间，并最终削弱了新一代与公司的整合。
对高级和混合概况的需求日益增长
相反，涉及协调，战略分析或对业务问题的良好理解的立场变得更加至关重要。 AI无法设定方向，解释上下文或在不确定性中做出决定。她执行了被问到的东西，但没有取代判决。
在这种情况下，加强了管理，产品管理，商业或战略管理功能。公司正在寻找能够与工具对话的个人资料，定义明确的目标，构建与人类和人工智能相关联的混合过程，并对结果负责。
就业市场的逐步重新组成
趋势不是对就业的巨大破坏，而是组织内部结构的快速重新配置。已经看到三个主要现象：
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- 金字塔底座的压缩 ：减少在初级职位，外包或自动化某些支持功能的招聘量。
- 中间轮廓的专业化 ：IA工具上的技能提高，增强软技能（协作，合成，横向交流）。
- 加强领导力 ：增加了能够在自动化环境中进行试验，仲裁和指导的配置文件的需求。
公司有什么答案？
面对这种演变，可以激活几个杠杆：
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- 重新考虑训练轨迹 ：从上游掌握了初级课程中的IA工具，并提出了具有较高人为附加值的任务。
- 投资混合监督 ：在混合团队监督的培训经理（员工 + IA代理商）的监督下。
- 价值横向技能 ：能够在自动化环境中进行结构，交流，适应，优先考虑的能力。
综上所述
AI总体上不会取代人类。她移动了价值光标。简单，重复或格式的任务由机器支持。相反，领导力，试点，关系，战略设计的功能更为重要。
在这个新的余额中， 挑战不是技术。它是组织和人类 ：如何允许公司中的每个人在深层转变的环境中找到自己的位置？
