你的IT团队会被AI“团灭”吗？未来生存法则已改写
——麦肯锡顾问视角：读懂AI时代的IT角色重塑与人才战略
朋友，一个残酷的现实正在发生。
你可能感知到了科技行业的阵阵寒意，但最新的数据揭示了更深层的风暴：与2020年初相比，2025年的IT招聘岗位骤降36%！
请注意，这绝不仅仅是行业周期性的降温。一份来自全球招聘巨头Indeed的报告指出，这背后是AI驱动的一场结构性海啸，它正在从根本上重塑IT部门的每一个角色、每一项技能要求。
作为一名长期关注科技与组织变革的顾问，我将为你深度解读这场变革。读完本文，你将清晰地看到：
💡 三大转变：AI如何颠覆从初级工程师到项目经理的传统职责。
💣 两大鸿沟：潜伏在企业内部的“信任危机”与“培训陷阱”。
🚀 三条对策：CIO（首席信息官）如何带领团队从“被动幸存”走向“主动领航”。
👇 让我们直面未来。
首先，我们必须正视AI带来的直接冲击。
报告数据显示，传统的金字塔式IT人才结构正在被动摇。初级技术岗位的招聘需求下降了34%，而高级和管理岗位也未能幸免，下降了19%。
为什么会这样？Indeed的全球客户策略师Linsey Fagan一语中的：
“公司需要的不再是大量的‘动手编码员’，而是更多能够监督、整合和扩展AI系统的人才。”
这意味着，过去IT部门里大量“重复性”和“基础性”的工作，正在被AI迅速接管。AvidXchange的技术高级副总裁Manu Sood举了一个生动的例子：
过去：初级工程师的核心工作是编写“样板代码”、调试和撰写文档。
现在：这些任务几乎可以被AI完全自动化。
因此，技能需求发生了根本性的“变异”：
正在被取代的技能：基础编码、常规调试、文档撰写。
当下急需的新技能：提示词工程 (Prompt Engineering)、AI集成能力、复杂问题定义与解决、AI代码审查。
这场变革已经深入肌理——37%的技术人员表示，他们的角色在过去两年已被生成式AI重新定义。
当外部岗位需求剧变时，企业内部的挑战也同样严峻。报告揭示了两个亟待解决的“隐形炸弹”。
危机一：U型的信任鸿沟
一份来自Dice的报告发现了一个有趣的现象：在AI接受度上，团队内部并非铁板一块。
最积极的拥抱者：是处于职业中期的中层员工，他们经验丰富，又对新技术充满热情。
最强烈的怀疑者：反而是初级员工和资深专家。前者可能担心饭碗不保，后者则可能因AI生成的“垃圾代码”或缺乏业务理解而感到沮丧。
这种“中间热、两头冷”的U型结构，为AI的推行埋下了文化冲突的种子。
危机二：看似充足却无效的培训
面对技能迭代的压力，企业并非没有行动。54%的公司都提供了相关技术培训。但问题是：
33%的员工直言“培训不够”。
高达64%的员工感受到了“中度到高度”的技能升级压力。
这说明，许多培训可能流于形式，没有真正解决员工的焦虑和实际需求。更值得警惕的是，AI引发的不确定性正在侵蚀团队的稳定性——41%的员工表示，即使裁员没有波及自己，他们也会开始寻找新的工作。
面对这场不可逆转的变革，坐以待毙绝非良策。作为企业的IT领袖，CIO必须主动出击，带领团队完成进化。以下是我从报告和实践中提炼出的三条核心策略。
策略一：重塑角色，而非淘汰人员 (Reshape Roles, Not Eliminate People)
聪明的领导者看到的不是威胁，而是机会。
重新设计入门级岗位：与其让他们执行狭隘、易被替代的任务，不如让他们轮岗参与数据质量管理、AI模型输出评估、系统性思维训练等更有价值的工作。
战略性人才重新部署：将那些技能被替代的员工，通过再培训，引导至人才缺口巨大的领域，如网络安全、数据分析和AI工程团队。
策略二：文化先行，AI是“副驾”不是“车主” (Culture First, AI is the "Co-pilot")
技术转型的成败，最终取决于文化。
“AI是你的副驾驶，而不是反过来由它主导。” —— Manu Sood, AvidXchange
领导者需要创造一种让员工敢于试错、拥抱实验的文化。AvidXchange的做法堪称典范：他们为全体员工推出了强制性的“提示词工程”课程，极大地提升了员工使用AI的意愿和产出质量。
策略三：激活“中层”，建立内部导师制 (Activate the "Mid-level")还记得那个“U型信任鸿沟”吗？破局点就在于那些对AI最积极的中层员工。
建立内部导师计划：将这些AI的早期拥护者与那些持怀疑态度或经验不足的初级/高级员工进行结对，让他们在实践中传授经验、建立信心。这是一个成本极低，却效果显著的策略。
AI时代，对IT团队而言，最大的风险不是被技术淘汰，而是拒绝进化。
正如Indeed的Fagan所说，真正的智慧在于寻求一种平衡。
“长期的赢家，将是那些利用AI来赋能员工，而不是疏远他们的公司。”
这篇文章的最后，我想留给所有技术领导者一个问题，值得深思：
你的企业，是在用AI替代人，还是在用AI成就人？
从软件工程到客户服务，人工智能正在改变IT工作的完成方式。IT领导者必须强调培训、指导和透明度，以确保他们的人才得以保留和转型。
图片来源：Gorodenkoff / Shutterstock
人工智能已经在重塑IT就业格局，裁员和对AI技能的需求造成了IT技能市场的不匹配。但随着企业IT领导者在AI崛起后发现自己正在重新定义IT角色，这项技术也可能导致IT劳动力的萎缩。
根据Indeed《2025年科技人才报告》，与2020年初相比，2025年7月的整体科技职位发布量下降了36%，其中高级和经理级别的IT职位下降了19%，标准和初级技术职位下降了34%。
“我们看到这里有两种力量在起作用：更广泛的科技行业降温和由AI驱动的结构性转变。随着常规任务实现自动化，入职门槛正在提高；公司希望减少动手编码的人员，而需要更多能够监督、整合和扩展AI系统的人，”Indeed的全球客户策略师Linsey Fagan说。
人工智能的兴起改变了公司所寻求的技能，以及他们如何培训员工，以建立围绕在工作中使用AI的新思维方式。因此，Indeed报告称，整个IT领域的角色都将发生变化，包括软件工程、质量保证（QA）、数据分析、项目和产品管理，以及IT服务管理。
不断演变的角色与重新部署
AvidXchange技术高级副总裁Manu Sood表示，生成式AI已经改变了IT角色的技能要求，越来越强调提示词工程、AI集成和复杂问题解决能力。
“我强烈感觉到，我们今天所知的软件工程中每一个级别的角色都将发生变化，我们将不得不重新定义这些角色，”Sood说，她以初级工程师为例，他们通常专注于编写“样板代码、调试和文档”——所有这些任务现在基本上都被AI自动化了。因此，雇主现在正在寻找具备更多样化技能的初级工程师，例如解决问题、构建问题框架和审查AI代码。
根据Indeed的数据，37%的技术专业人士表示，他们的角色“在过去两年中因生成式AI而被重新定义或重组”。大多数受访者（52%）表示，他们所在组织的IT职位已被重新分配，26%的受访者表示，他们看到了与AI采用相关的裁员或角色取消。虽然只有23%的人预计会受到与AI相关的裁员影响，但41%的人表示，如果公司内部发生裁员，即使他们没有受到影响，他们也会开始寻找新职位。因此，公司需要围绕AI制定强有力的信息传递策略，以避免人才过度流失。
“重新设计入门级角色是关键。与其分配狭隘的任务，不如让早期人才轮岗参与数据质量、AI输出评估、系统思维和负责任AI等方面的实践工作。再配以强有力的指导，以便尽早建立其知识广度和领导潜力，”Indeed的Fagan建议道。
在那些已经重新部署IT人才的组织中，Indeed报告称，网络安全、数据分析和AI团队是经过再培训的IT专业人士最主要的去向。
技能提升成为焦点
培训对于帮助公司和IT专业人士平稳过渡至关重要。
尽管Indeed调查的大多数受访者（54%）表示他们的组织提供技术课程或培训，但33%的受访者表示他们觉得没有从组织获得足够的培训，64%的受访者感到有中度到非常高的技能提升压力。鉴于这些情绪，IT领导者明智的做法是重新审视他们的培训策略。
在AvidXchange，Sood说他们已经为整个组织引入了一门强制性的提示词工程课程。她指出，提示词工程是利用生成式AI高效工作的最重要技能之一。她说，自推出该课程以来，AvidXchange员工对AI的采用率以及AI提示和AI生成工作的质量都有所提高。
Sood补充说，公司一直有意识地创造一种“让人们仍然感到被赋能，感觉自己坐在驾驶座上”的文化，并强调“AI是副驾驶，而不是反过来”。AvidXchange的领导层还努力确保所有员工都能实践和试验AI，随着技术的发展与AI共同学习。
“AI也是一种技术，对吧？技术将不断发展，但能让公司保持韧性的是他们如何在员工队伍中培养适应性、持续学习和包容性——跨越所有代际和各级人才——因为这才是维持长期创新的根本，”Sood说。
指导在AI采用中的关键作用
根据Dice《2025年技术招聘信任差距报告》的数据，在信任AI方面，处于职业生涯中期的专业人士对AI的采用最为适应。Dice报告称，入门级和早期职业专业人士，以及资深专家，最有可能拒绝高度依赖AI的流程。
Sood在她自己的组织中也看到了这种趋势，中层员工更“愿意拥抱和试验[AI]”，而更资深的员工则表示怀疑，或者“觉得他们必须做更多的工作，因为AI正在生成垃圾代码或不理解上下文，有时还会陷入自我纠正的循环。”
然而，Sood表示，在过去的12到18个月里，AI工具变得更智能、更高效，并且更擅长“理解更广泛的上下文”，这提高了AvidXchange更资深的IT专业人士使用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，公司还将中层员工的AI适应能力引入到一个指导计划中。对AI更适应的员工与那些更犹豫或需要获得更多使用AI信心和经验的入门级员工配对。
员工还可以通过企业平台，在给定的空间和时间内尝试AI工具，进行练习并获得技能。因此，她说，现在更多的员工“对使用[AI]更具接受度，乐于拥抱它并将其纳入他们编写软件代码的日常工作流程中”。
在保持人才留存的同时，成功采用AI的关键在于对AI有一个现实的愿景，对于AI将如何在组织内部署以及角色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。
“明智的做法是寻求平衡：利用AI提高生产力，但将由此释放的能力再投资于指导、技能提升和培养下一代建设者。忽视这一点，你不仅在疏远年轻员工，还在边缘化你的未来。长期的赢家将是那些利用AI来赋能员工，而不是疏远他们的人，”Indeed的Fagan说。
