2026年05月15日，国家统计局公布2025年城镇单位就业人员年平均工资数据，其中，规模以上企业专业技术人员年平均工资为155491元，中层及以上管理人员达到210016元

这组数字提供了一个值得关注的观察角度，收入处于较高水平的专业岗位，并不意味着从业者可以长期避开技术变革带来的冲击。

2026年10月19日，国家统计局公布截至2026年09月30日的前三季度经济数据，2026年前三季度全国城镇调查失业率平均值为5.2%，与2025年同期持平，2026年09月份全国城镇调查失业率为5.2%，比2026年08月份下降0.1个百分点

一、薪资不低不等于岗位稳固

一家企业里的财务人员、运营专员、业务分析师和项目经理，工作内容可能完全不同，但他们都可能需要整理文件、核对数字、汇总数据、制作报表和跟踪任务进度

如果这些工作占据了每天的大部分时间，那么即使员工拥有不错的学历和工资待遇，也需要面对技术替代带来的变化。

国家统计局2026年05月15日发布的工资数据还显示，2025年规模以上企业就业人员年平均工资为106080元，其中专业技术人员年平均工资为155491元，中层及以上管理人员年平均工资为210016元

这些数字是特定统计范围内的平均水平，并不代表每一名员工的实际收入，却足以说明专业岗位与管理岗位之间存在较大的收入差异。

问题也出在这里，工资高低可以说明岗位承担的责任、技能要求和市场需求，却不能直接说明一份工作有多难被自动化替代

一名员工即使拿着15万元年薪，如果日常任务主要是按照固定格式处理材料，工作流程又高度标准化，那么企业在引入新工具之后，就有可能重新安排人员分工。

银行和保险业同样面临技术升级，但不能把整个行业简单归入裁员重灾区，金融业务涉及监管要求、风险控制、客户身份核验、复杂理赔和责任追溯，人工智能可以协助处理资料，却不意味着系统能够在所有情况下独立作出最终决定。

即使在同一家银行内部，岗位受到的影响也会有所不同，负责重复录入、整理标准报表的员工，与处理复杂风险、维护重要客户关系、审核异常交易的员工，面对的技术替代压力并不相同。

二、流程越熟越容易被技术改写

企业引进人工智能，不一定意味着马上启动大规模裁员，有时候，变化首先出现在招聘计划和岗位分工上

原本需要几名员工共同完成的工作，被工具分担一部分之后，企业可能暂缓招聘，也可能在员工离职后不再补充相同岗位。

以市场运营为例，一名运营人员需要整理活动数据、统计用户反馈、编写复盘材料，并把各部门的意见汇总起来，过去这些任务需要花费大量时间逐项完成，而人工智能可以协助归纳文本、生成初步图表、整理问题清单和编写报告草稿。

工具能够完成初步处理，并不意味着分析工作已经结束，数据是否准确、活动为什么没有达到预期、哪些问题需要优先解决，仍然需要结合业务情况判断，但企业可能不再需要按照原来的人员规模来完成材料整理工作。

项目管理岗位也有类似变化，进度更新、会议纪要、任务提醒、风险清单维护等工作，可以通过系统自动整理和推送

过去由专人反复跟进的事项，现在有机会通过自动化工具完成，企业对纯粹负责信息传递和流程跟踪的岗位需求，也可能随之下降。

软件开发领域的变化更加直接，人工智能已经能够协助编写代码、生成测试用例、解释程序错误和整理技术文档，不过，代码能够生成并不代表产品就能安全上线，系统架构、业务逻辑、数据安全和复杂故障处理仍然需要专业人员负责。

这里有一个容易被忽略的区别，技术不需要完全替代一个岗位，才能改变这个岗位的就业前景，只要它能够稳定地接手其中一部分任务，就可能减少企业对新增员工的需求。

这也是为什么有些职场人即使没有收到裁员通知，也应该留意招聘市场的变化，如果原来一个部门需要招聘多名助理、专员和初级分析人员

现在企业只寻找少数能够独立处理业务、熟练使用智能工具的人，那么受到影响的可能不仅是现有岗位，还有准备进入这个行业的应届毕业生。

对于中层管理人员而言，情况也并非简单的职位消失，企业仍然需要有人协调资源、解决冲突、分配责任和作出决策，但如果某个管理岗位的大部分工作只是汇总下属报告、传递信息和追踪进度，那么它的存在价值就可能受到重新评估。

国际劳工组织2025年05月20日发布的研究指出，全球约四分之一的劳动者所从事的职业存在不同程度的生成式人工智能暴露风险

最高暴露类别约占全球就业的3.3%，研究认为，人工智能更可能推动大量职业发生任务转型，而不是直接让所有相关职业消失。

这项研究提供的关键提醒是，判断一份工作是否危险，不能只看人工智能能不能完成其中某项任务，还要看这项任务在整个岗位中占多大比重，以及企业有没有条件把它真正应用到日常经营中。

三、能力越实越能穿过职业周期

2026年07月08日，人力资源社会保障部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局联合印发《关于加快推进“人工智能＋人社”应用发展的实施意见》

明确提出推进数智就业，探索建立人工智能就业影响评估体系和就业影响调查制度，并推动岗位需求、技能培训、技能评价与就业服务衔接。

这份文件还提出了分阶段建设目标，2026年推动相关应用基础设施落地部署，打造约20个基于人社行业大模型建设的应用场景及相应高质量数据集

到2027年探索约50个高价值应用场景的赋能路径，到2030年推动人工智能在人社行业领域普遍应用。

对普通职场人来说，眼下最有用的办法不是看到人工智能发展就急着辞职转行，而是把自己每天的工作拆开来看，哪些环节属于重复操作，哪些任务可以借助工具提速，哪些工作必须依靠专业判断、实际经验和责任承担才能完成。

如果一个人从事财务工作，可以学习使用人工智能辅助整理数据、检查异常项目和生成分析初稿，但还需要掌握会计规则、财务风险和业务逻辑；

如果从事人力资源工作，可以借助工具整理招聘信息、汇总面试反馈，却仍然需要判断岗位要求是否合理、候选人是否适合团队，以及劳动用工是否合规。

​同样是制作经营分析报告，只会把数据交给工具并复制生成结果的人，很容易与其他使用相同工具的员工形成竞争

而能够发现异常、核实信息、解释业务变化并提出解决办法的人，提供的就不只是文字和表格，而是可以用于实际决策的专业服务。

这并不要求每个人都成为人工智能工程师，真正重要的是把已有专业知识与新工具结合起来，让自己的能力从单纯执行指令，转向解决具体问题。

工资高，不等于岗位永远稳固；学历好，也不意味着过去学会的技能可以一直使用，当技术能够接手更多重复任务时，职业竞争力就需要从熟练执行转向业务理解、工具运用和责任担当。

对于仍在岗位上的人来说，最值得做的不是被失业传闻牵着走，而是趁工作还在、经验还在，把自己从单纯执行流程的人

逐步变成能够运用工具、判断结果并解决实际问题的人，这样才能在岗位重新分工的过程中，为自己争取更多选择。

参考文献：

国家统计局：《2025年城镇单位就业人员年平均工资情况》，2026年05月15日；《前三季度经济运行总体平稳，高质量发展取得新成效》，2026年10月19日。

人力资源社会保障部、国家发展改革委、工业和信息化部、国家数据局：《关于加快推进“人工智能＋人社”应用发展的实施意见》，2026年07月08日。​