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AI将在2030年前渗透所有IT工作——但不会取代所有IT岗位

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AI将在2030年前渗透所有IT工作——但不会取代所有IT岗位

据Gartner预测 ， 到2030年 ， IT部门的所有工作都将涉及AI的使用 。
在澳大利亚黄金海岸举行的Gartner IT研讨会上 ， 副总裁分析师Alicia Mullery和Daryl Plummer在主题演讲中表达了这一观点 。 Gartner认为 ， 到2030年 ， IT部门执行的所有工作都将涉及AI的使用 。 这是一个重大转变 ， 因为据Mullery介绍 ， 目前81%的IT工作都没有使用任何AI技术 。
到2030年 ， 不仅所有IT工作都将依赖AI ， 而且其中很多工作将由机器人在没有人类帮助的情况下完成 。 Gartner分析师预测 ， 五年后 ， 25%的IT工作将完全由机器人执行 ， 而75%的IT工作负载将由人类在AI辅助下完成 。
对于AI质疑者来说 ， 这并不是一个受欢迎的预测 ， 他们经常以潜在的工作岗位流失作为对AI持怀疑态度的理由 。 如今 ， 许多组织已经在其他行业使用AI来完成历史上由人类执行的任务 ， 包括招聘、新闻、客户服务 ， 甚至社交媒体影响力营销 。
**IT行业不会出现大规模失业**
【AI将在2030年前渗透所有IT工作——但不会取代所有IT岗位】IT行业已经为数千个AI驱动的工作岗位流失做好了准备 ， 并且可能会看到更多 。 但是 ， 如果Gartner的预测被证实 ， 最终AI将成为IT领域每个人都必须熟悉的工具 。
尽管AI自动化工作负载在IT中的作用不断增长 ， 但Gartner并不预期这项技术会造成\"AI就业大屠杀\" ， Plummer说 。 目前 ， 根据Gartner的数据 ， 只有1%的工作岗位流失是AI造成的 。
但这并不意味着IT领域不会有任何与AI相关的工作岗位流失 。 Plummer和Mullery认为 ， AI将会取代入门级的IT工作 。 这与我们今天已经看到的一些情况一致 。 根据劳动研究公司Revelio Labs的数据 ， 从2023年1月到2025年7月 ， \"高度暴露于AI的入门级工作岗位下降了超过40%\" 。 8月 ， 高盛研究预测 ， 如果AI被广泛采用 ， \"可能会取代美国6%到7%的劳动力\" ， 但指出这种影响可能是\"暂时的\" ， 因为会创造新的工作岗位 。
随着AI改变IT员工的工作方式 ， 预计它将扩大IT部门能够完成的工作量 ， 这使得IT部门更有必要证明其人员配置的合理性 。
\"你永远不想看起来人员过多 ， \"Plummer说 。
每个行业仍在努力理解AI对工作岗位的影响 ， 包括某些角色的替代 。 然而 ， 也有一种流行的观点认为 ， AI最终将成为员工的有用工具 ， 使工作者能够完成更多和/或不同类型的工作 ， 而不是完全取代他们 。
一些人预期AI最终创造的工作岗位会比其消灭的更多 。 世界经济论坛1月发布的《2025年未来工作报告》基于来自雇佣1400万全球工作者的1000家公司的数据 ， 发现到2030年 ， AI可能创造7800万个工作岗位 ， 超过其消除的数量 。
**其他紧迫的AI关注点**
现在判断AI对IT或其他领域的工作机会是积极还是消极影响还为时过早 。 在更直接的未来 ， 问题是组织是否以有效和高效的方式实施AI ， 并为员工和/或客户带来改善 。 在他们的主题演讲中 ， Gartner的分析师强调了公司在管理AI相关成本和不同AI能力方面面临的挑战 。 根据引用的Gartner研究 ， 目前65%的公司在AI投资上亏损 。
更广泛地说 ， 普通美国人对AI能够改善他们生活的能力仍然持怀疑态度 。 皮尤研究中心4月发布的一项针对5410名美国人的调查中 ， 51%的人表示他们对AI更担心而不是兴奋 。 最常提及的担忧包括工作岗位流失、深度伪造、错误信息和偏见 。
Q&A
Q1：Gartner预测到2030年AI在IT领域会达到什么程度？
A：Gartner预测到2030年 ， IT部门的所有工作都将涉及AI的使用 。 其中25%的IT工作将完全由机器人执行 ， 75%的IT工作将由人类在AI辅助下完成 。 这是从目前81%的IT工作不使用任何AI技术的重大转变 。
Q2：AI会导致IT行业大规模失业吗？
A：Gartner认为不会出现\"AI就业大屠杀\" 。 目前只有1%的工作岗位流失是AI造成的 。 虽然AI会取代一些入门级IT工作 ， 但预期AI最终会成为帮助员工完成更多工作的工具 ， 而不是完全取代他们 。
Q3：目前企业在AI投资方面的情况如何？
A：根据Gartner研究 ， 目前65%的公司在AI投资上亏损 ， 企业在管理AI相关成本和不同AI能力方面面临挑战 。 同时 ， 51%的美国人对AI更担心而不是兴奋 ， 主要担忧包括工作岗位流失、深度伪造、错误信息和偏见 。


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