9月9日，人力资源社会保障部等部门公布11个新职业、23个新工种，其中5个属于数字职业，数字孪生工程技术人员、具身智能机器人应用技术员位列其中，智能体开发员进入新增工种名单。新职业名单持续扩容的同时，AI相关岗位的准入门槛与普通劳动者的进入路径正成为行业关注焦点。
从招聘市场看，AI创造的岗位呈现明显的两极分化。智能体开发、AI系统部署、具身智能机器人应用等职位通常要求算法基础、编程能力或行业经验，门槛较高；而机器人数据采集员、审核员等岗位虽培训周期短、入职门槛低，但薪资水平与成长空间有限。9月，河南一家企业在高校就业平台招聘80名机器人数据采集员和20名审核员，招聘信息显示培训两天即可试岗，综合月薪3500至6000元。
麦肯锡全球研究院9月发布的报告预计，到2035年，美国约1100万劳动者可能需要转换职业，其中约14％拥有技能差距较小、无需明显降薪的直接转岗路径。这意味着多数劳动者在职业转换中面临技能补充或收入调整的现实压力。
AI对初级岗位的替代效应已在数据中有所体现。斯坦福大学数字经济实验室今年8月更新的研究，基于美国ADP薪酬数据发现，在AI暴露程度较高的职业中，22至25岁员工的就业水平相对低暴露职业同龄人的增长轨迹低约19％，差距主要表现为年轻员工招聘减少。慕尼黑工业大学一项涉及275名编程学生的实验也显示，使用AI的学生练习成绩更好，但知识掌握并未同步提高。
企业用工结构同步发生变化。10月8日，路透社报道，AT&T将过去交由外部律所初级律师处理的文件审查、法律检索等工作，转由内部38人的LegalEdge团队配合AI完成，外部律师计费工时随之减少。这一模式在知识型企业中具有代表性：成熟员工配合AI可即时完成任务，而招聘和培养新人的投入回报周期被拉长。
从工业时代的流水线到知识经济的初级岗位阶梯，技术进步历来通过降低入职门槛或提供练手机会来吸纳普通劳动者。当前AI在提升成熟员工产出的同时，对新人入口形成挤压。新职业名单的扩容能否转化为普通劳动者可及的就业通道，取决于企业培训机制、教育体系与岗位设计的协同调整。
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