人工智能正在消灭入门级工作

传统上，从课堂到职业的转变遵循一条熟悉的道路：找到一份入门级工作，通过实践经验了解更多信息，并从那里继续发展。第一份工作不仅仅是一份工作，更是一份工作。这是很有价值的职业培训。入门级就业是新工人发展判断力和将理论转化为实践的能力的方式。但在越来越多的行业中，职业阶梯的重要第一级现在正在消失。推荐视频 人工智能 (AI) 正在迅速实现许多曾经定义入门级角色的任务自动化，导致某些职位的需求下降，同时重塑其他职位所需的职责和技能。在此过程中，教育与就业之间的传统桥梁开始受到侵蚀。事实上，66% 的招聘经理表示，最近招聘的员工并未充分做好其角色的准备，这主要是由于缺乏经验。但即使在人工智能出现之前，历史上在连接教育和就业方面发挥重要作用的其他机会也正在消失。 2023年，近460万想要实习的学生无法获得实习机会。然而，根据我们的圣智毕业生就业能力报告，87% 的就业毕业生表示实习帮助他们找到了工作，而超过一半没有实习的毕业生认为实习损害了他们的工作前景。随着实习机会变得越来越难，并且人工智能重塑了入门级工作，结果是经验差距不断扩大，使新加入的劳动力没有机会在现实环境中应用他们所学到的知识。大学必须重新设计提供经验的方式 教育的核心目标是让个人为就业和晋升做好准备。但随着人工智能改变了入门级工作的性质，机构不能再假设学生毕业后会获得实践经验。劳动力准备工作必须越来越直接地融入到教育体验本身中。学生们自己也表达了这种需求。超过一半 (56%) 觉得自己没有为入门级职位做好准备的毕业生表示，他们缺乏特定于工作的技能，而 79% 的 Z 世代认为，在高等教育期间获得在职学习经验很重要。通过抓住这个机会来帮助缩小新出现的经验差距，院校不仅可以教育学生，还可以确保他们为当今的劳动力做好准备。以下是各机构如何最好地实现这一目标： 1. 将体验直接嵌入课程中 体验式学习必须成为高等教育的核心，而不是被视为附加内容。这可以采取多种形式，从反映真实工作场所场景的沉浸式模拟和虚拟或增强现实工具，到允许学生将解决实际业务挑战作为课程作业一部分的基于项目的学习。随着自动化接管更多的程序性和重复性任务，雇主越来越重视判断力、适应能力、沟通和解决问题等技能，而这些能力最好通过实践经验来培养。此外，当现实世界的应用被纳入课程中时，每个学生（而不仅仅是少数人）都能在毕业时获得所需的实践经验。 2. 与雇主建立更深入的合作伙伴关系 与雇主更紧密地合作对于确保教育跟上劳动力需求至关重要。雇主可以实时了解所需的技能和不断变化的行业趋势——这种洞察力对于教育工作者和学习者来说都是无价的。随着人工智能加速工作场所工具、工作流程和期望的发展速度，这一点变得尤为重要。如果没有更深层次的雇主合作，仅靠静态学位项目就无法足够快地适应技术变革的步伐。这些伙伴关系还应扩展到合作社和学徒制等结构化项目，为学生创造可靠的机会，让他们在教育中积累实践经验。例如，东北大学的带薪实习项目报告称，97% 的学生在毕业后九个月内找到工作或进入研究生院，58% 的学生从之前的带薪实习雇主那里获得了工作机会。对于雇主来说，这些计划可以让他们更早地接触到新兴人才，同时帮助确保毕业生具备就业技能进入劳动力市场。对于进入人工智能颠覆行业的学生来说，这些经历变得更加有价值，因为它们让学生了解专业人士如何在现实环境中与新兴技术一起实际工作。 3. 重新定义成果衡量方式 在许多方面，人工智能正在迫使高等教育面临一个基本问题：不仅仅是学生是否完成了课程，而是机构是否真正为他们做好了现代工作现实的准备。回答这个问题需要机构更加关注最重要的结果——学习者为进入大学做好了多少准备。