每經(jīng)記者｜張梓桐    每經(jīng)編輯｜余婷婷    

“當(dāng)前，全球勞動(dòng)力市場(chǎng)正經(jīng)歷一段低速換擋期。截至去年底，全球招聘規(guī)模與2020年相比下降20%，職場(chǎng)流動(dòng)率也跌至近十年來最低，而每個(gè)空缺職位的申請(qǐng)者數(shù)量與招聘率之間的鴻溝，已創(chuàng)下2020年以來的最高紀(jì)錄。”2月5日，2026亞太區(qū)Talent Connect峰會(huì)舉行期間，領(lǐng)英中國(guó)區(qū)總經(jīng)理王茜在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡(jiǎn)稱NBD）專訪時(shí)如是指出。

新華社圖

“領(lǐng)英并沒有退出中國(guó)。”王茜還進(jìn)一步告訴記者，目前，領(lǐng)英在中國(guó)市場(chǎng)的核心在于戰(zhàn)略聚焦：果斷放棄面向個(gè)人用戶的C端競(jìng)爭(zhēng)紅海，將資源全面集中于服務(wù)中國(guó)企業(yè)的全球化需求。

據(jù)王茜介紹，目前，領(lǐng)英在中國(guó)出海百?gòu)?qiáng)企業(yè)中的滲透率達(dá)到76%，商業(yè)模式已明確轉(zhuǎn)向?yàn)槠髽I(yè)提供海外人才等業(yè)務(wù)的“出海賦能平臺(tái)”。

在王茜看來，人口教育結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段及政策開放度，是驅(qū)動(dòng)全球人才市場(chǎng)區(qū)域分化的核心因素，這一格局也為中國(guó)企業(yè)出海挖掘人才紅利提供了新方向。

“人崗錯(cuò)配”成常態(tài)，AI重構(gòu)職場(chǎng)需求與招聘邏輯

NBD：您提到全球招聘進(jìn)入“低速緩行”時(shí)代，但新興市場(chǎng)仍保持高活力。這背后的核心因素是什么？中國(guó)企業(yè)應(yīng)如何把握人才紅利？

王茜：如果把過去一年的人才市場(chǎng)放到全球來看，會(huì)看到一個(gè)非常鮮明的分化：全球整體在“慢下來”，但有些地方反而在“往前跑”。

發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體受到宏觀不確定性和貨幣政策收緊的影響，企業(yè)整體招聘規(guī)模依舊低于特殊時(shí)期之前的水平，大多數(shù)國(guó)家比2019年下降20%至30%不等；但印度、阿聯(lián)酋等新興市場(chǎng)，卻比特殊時(shí)期之前更活躍，企業(yè)整體招聘規(guī)模分別高出約40%和37%。

這種“冷熱并存”的格局，其實(shí)反映了三股力量的疊加：第一是人口和教育結(jié)構(gòu)，第二是產(chǎn)業(yè)階段差異，第三是政策與開放度。

對(duì)于中國(guó)企業(yè)來說，這意味著出海策略需要從“去哪兒做生意”，升級(jí)為“去哪兒建團(tuán)隊(duì)”。不同區(qū)域的人才結(jié)構(gòu)，差異很大。

在實(shí)踐中，我們會(huì)給出海企業(yè)三個(gè)建議：第一是在出海早期就把“人才策略”提上日程，不要等到人才團(tuán)隊(duì)支持不了出海進(jìn)度時(shí)，才著急；第二是把“人才地圖”作為戰(zhàn)略輸入，而不是執(zhí)行細(xì)節(jié)；第三是盡早在出海目的地，搭建關(guān)鍵崗位的管理層，讓本地決策與全球協(xié)同同步推進(jìn)。

NBD：領(lǐng)英的數(shù)據(jù)顯示，崗位申請(qǐng)者與招聘率的鴻溝，創(chuàng)下特殊時(shí)期以來的新高。這種矛盾會(huì)成為常態(tài)嗎？企業(yè)應(yīng)如何應(yīng)對(duì)這一結(jié)構(gòu)性困境？

王茜：過去一年的“求職擁擠但匹配很難”現(xiàn)象，大概率會(huì)是未來一兩年的常態(tài)。原因并不是崗位數(shù)量減少，而是技能要求在快速更新，但人才和組織的調(diào)整速度沒有跟上。

領(lǐng)英的數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)到2030年，當(dāng)前勞動(dòng)力市場(chǎng)中70%的崗位技能都會(huì)發(fā)生改變。而受AI（人工智能）影響，這一變化速度可能會(huì)更快。

一方面，全球招聘規(guī)模比特殊時(shí)期前仍低約20%，職場(chǎng)流動(dòng)率跌至近十年來低點(diǎn)，但單個(gè)崗位的申請(qǐng)量卻創(chuàng)新高；另一方面，崗位本身的技能要求越來越“復(fù)合”，很多崗位越來越需要具備一定的AI素養(yǎng)；同時(shí)，很多崗位除了對(duì)求職者有硬技能要求外，對(duì)軟技能的要求也越來越高。

這也就是說，企業(yè)要的人變了，而很多求職者的技能，還停留在“舊版本”。

那么，企業(yè)該如何應(yīng)對(duì)？

首先，從“崗位匹配”轉(zhuǎn)向“技能匹配”。越來越多企業(yè)開始用技能來定義崗位，來指導(dǎo)招聘，而不是用頭銜來定義需求。

其次，把“內(nèi)部流動(dòng)”當(dāng)成第一招聘入口。內(nèi)部員工最大的優(yōu)勢(shì)，是懂業(yè)務(wù)、懂文化；而我們的數(shù)據(jù)顯示，以技能為基礎(chǔ)推進(jìn)內(nèi)部流動(dòng)，AI人才管道規(guī)模能提升8倍以上，對(duì)提升穩(wěn)定性尤其有效。

最后，放寬對(duì)“現(xiàn)成即用”的執(zhí)念，擁抱“三至六個(gè)月可培養(yǎng)”的理念。企業(yè)可以鼓勵(lì)員工在崗學(xué)習(xí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化的學(xué)習(xí)路徑提升技能，而非只在外部市場(chǎng)“搶人”。

NBD：有行業(yè)報(bào)告指出，“前置部署工程師”崗位數(shù)量3年增長(zhǎng)42倍。您認(rèn)為，企業(yè)在招聘這類“AI落地操盤手”時(shí)，如何平衡其技術(shù)能力與業(yè)務(wù)適配力？

王茜：“前置部署工程師/AI落地操盤手”是這兩年數(shù)量增長(zhǎng)最快的崗位之一。過去3年，這類崗位在全球的需求量增長(zhǎng)了42倍。它的核心不是“做AI”，而是“讓AI真正落地”。

企業(yè)最常犯的錯(cuò)誤，就是把這個(gè)崗位當(dāng)成“高級(jí)工程師”。但真正能讓AI跑進(jìn)生產(chǎn)線的，往往是技術(shù)理解和業(yè)務(wù)敏感度都具備的人才。

在實(shí)踐中，更可行的方式反而是：從最懂業(yè)務(wù)流程的人中，培養(yǎng)他們掌握AI工具與應(yīng)用，配合系統(tǒng)性學(xué)習(xí)、場(chǎng)景化訓(xùn)練，加上跨部門協(xié)作機(jī)制，落地效果往往更好。

隨著中國(guó)企業(yè)的全球化，從“拼速度”走向“造能力”，“AI落地操盤手”將成為增強(qiáng)跨區(qū)域業(yè)務(wù)一致性和提高效率的重要角色。尤其是在新興市場(chǎng)，需要能理解本地業(yè)務(wù)，又能快速推動(dòng)AI應(yīng)用落地的人才，而不僅僅是工程技術(shù)人才。

從“搶人”到“造人”,企業(yè)需重構(gòu)出海人才培養(yǎng)體系

NBD：對(duì)中國(guó)企業(yè)而言，應(yīng)如何讓員工快速成長(zhǎng)為“新領(lǐng)人才”？領(lǐng)英學(xué)習(xí)（LinkedIn Learning）在這方面能提供哪些具體支持？

王茜：“新領(lǐng)人才”不是一批新的簡(jiǎn)歷，而是一套新的能力結(jié)構(gòu)，完全可以在組織內(nèi)部培養(yǎng)出來。對(duì)于很多處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的中國(guó)企業(yè)來說，與其“換血”，不如采用更現(xiàn)實(shí)，也更高效的方式，讓現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)擁有新的技能水平。

我們通常會(huì)建議企業(yè)從以下三個(gè)層面同步推進(jìn)。

第一步，先定義“新領(lǐng)人才”是什么樣；第二步，基于技能差距做可視化診斷。很多傳統(tǒng)企業(yè)往往知道“要轉(zhuǎn)型”，卻不知道“差在哪”；第三步，提供可落地的學(xué)習(xí)路徑，讓員工“今天學(xué)，明天能用”。

在這一過程中，領(lǐng)英學(xué)習(xí)（LinkedIn Learning）的作用，是讓“學(xué)習(xí)路徑”這件事可被組織化管理。利用領(lǐng)英學(xué)習(xí)建立個(gè)性化的技能學(xué)習(xí)路徑，通過精準(zhǔn)匹配課程與技能需求，提供實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)支持和個(gè)性化課程推薦，滿足不同層次員工的學(xué)習(xí)需求。這些課程內(nèi)容覆蓋了AI核心技術(shù)能力、業(yè)務(wù)部門使用AI工具的能力，以及跨文化溝通等軟技能，可以全面提升員工的AI應(yīng)用水平。數(shù)據(jù)顯示，使用領(lǐng)英學(xué)習(xí)解決方案的企業(yè)，其員工AI技能提升速度是未使用者的3.4倍。

NBD：您提到借助AI招聘工具可縮短招聘周期，但不少企業(yè)面臨AI工具落地難。對(duì)此，您有哪些實(shí)操建議？

王茜：AI的瓶頸不只在技術(shù)，還在人才和組織能力。這也帶來了一個(gè)很明顯的變化：企業(yè)把更多期望放在招聘團(tuán)隊(duì)身上。

在利用AI招聘的過程中，企業(yè)常常會(huì)遇到兩個(gè)落地難點(diǎn)：一個(gè)是崗位語言與技能標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，導(dǎo)致AI工具“無從匹配”；其次是流程過于傳統(tǒng)，無法承接AI的效率提升。

在使用AI招聘工具的過程中，我們會(huì)建議企業(yè)從以下幾個(gè)地方著手。

第一，先把技能語言統(tǒng)一，AI才能幫你篩到正確的人；第二，用“小試點(diǎn)”跑通一條AI招聘閉環(huán)，再向全公司復(fù)制；第三，AI不是為了替代招聘者，而是為了讓招聘團(tuán)隊(duì)把時(shí)間花在“判斷”而不是“機(jī)械勞動(dòng)”上。

以領(lǐng)英為例，領(lǐng)英提供的企業(yè)招聘賬號(hào)，是依據(jù)全球13億職場(chǎng)人的技能圖譜數(shù)據(jù)來構(gòu)建的，通過統(tǒng)一語言的起點(diǎn)，讓JD（Job Description，職位介紹）、面試、人才評(píng)估都對(duì)齊到一套標(biāo)準(zhǔn)上。在這個(gè)過程中，領(lǐng)英推出的AI招聘助理會(huì)學(xué)習(xí)招聘者的偏好，為其拓寬候選池、自動(dòng)化重復(fù)環(huán)節(jié)、總結(jié)偏好、提供建議，讓招聘者做高價(jià)值的工作，比如判斷候選人的文化匹配、成長(zhǎng)潛力、價(jià)值觀契合度。

NBD：隨著AI自動(dòng)化能力提升，數(shù)據(jù)標(biāo)注員等基礎(chǔ)崗位是否會(huì)面臨被替代的風(fēng)險(xiǎn)？未來，AI相關(guān)崗位的技能需求會(huì)發(fā)生哪些核心變化？

王茜：根據(jù)領(lǐng)英最新勞動(dòng)力市場(chǎng)報(bào)告，2023年至2025年，全球新增至少130萬個(gè)與AI相關(guān)的崗位，其中數(shù)據(jù)標(biāo)注類崗位達(dá)到77.4萬個(gè)，是規(guī)模最大的單一崗位類型。這說明，數(shù)據(jù)標(biāo)注依然是當(dāng)前AI生態(tài)中的“核心底座”。

但隨著模型的自我監(jiān)督能力和合成數(shù)據(jù)技術(shù)的提升，一部分重復(fù)度高、規(guī)則固定的標(biāo)注任務(wù)確實(shí)會(huì)被自動(dòng)化接管。然而，這并不意味著崗位會(huì)“消失”。我的判斷是基礎(chǔ)崗位會(huì)減少，但角色會(huì)升級(jí)。

領(lǐng)英的市場(chǎng)報(bào)告也明確指出，AI相關(guān)崗位正從“執(zhí)行型”向“判斷型”與“場(chǎng)景型”遷移，數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作正在向更高階的方向發(fā)展。

未來，這類崗位，企業(yè)對(duì)“人”的要求會(huì)明顯轉(zhuǎn)向三類更高階的能力：第一，質(zhì)量與安全管理能力；第二，場(chǎng)景與行業(yè)理解；第三，AI素養(yǎng)與協(xié)作能力。

更關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)標(biāo)注崗位本身就是一個(gè)可“向上走”的入口。我們?cè)诤芏嗥髽I(yè)都看到，標(biāo)注人員正在向下游的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、質(zhì)量分析、模型治理、AI訓(xùn)練監(jiān)督等方向發(fā)展，這些崗位對(duì)企業(yè)來說反而越來越核心。我更愿意用一個(gè)比喻來形容這種轉(zhuǎn)變：從前是“幫AI做題”，未來是“給AI出題、審卷、糾偏”。

封面圖片來源：新華社圖