从金字塔到哑铃：未来企业人才结构大变革

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未来职场将由谁主宰？人工智能如何重塑企业人才结构？

核心内容：
1. 人工智能技术在职场中的广泛应用和影响
2. 人类在职场中的不可替代性及关键角色
3. 从金字塔模式到哑铃模式：企业人才结构的变革趋势

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在科技飞速发展的当下，人工智能已然成为了时代的弄潮儿，深刻地改变着我们生活与工作的方方面面。从智能语音助手到自动化生产线，从精准的图像识别到智能投顾，AI 技术的身影无处不在。这一变革性力量的崛起，让我们对未来职场的模样充满了好奇与想象，也引发了无数人的思考与探讨：未来的职场，究竟是由碳基人（人类）继续主宰，还是会被硅基人（AI 机器人）所接管？

视频：未来企业的人才结构正从金字塔模式向哑铃模式转变

这一疑问并非空穴来风，而是基于人工智能近年来的迅猛发展态势。从DeepSeek引发的全球热潮，到各类AI工具在办公场景中的广泛应用，我们不难发现，AI 正以超乎想象的速度融入职场。它能够快速处理海量数据，精准完成重复性任务，甚至在一些领域展现出超越人类的能力，这让不少人对未来的职业发展感到担忧。

但在这场充满变数的职场变革中，有一点我们可以笃定：人类依旧会占据主导地位。尽管 AI 拥有强大的计算和处理能力，但它终究缺乏人类独有的情感、创造力和批判性思维。在复杂多变的商业环境中，这些特质依然是推动企业创新与发展的关键因素。不过，这并不意味着未来的职场会一成不变，相反，人才结构与层级必然会经历一场深刻的范式变化 —— 从传统的金字塔模式迈向哑铃模式。

金字塔与哑铃：模式大揭秘

（一）金字塔模式：传统架构剖析

金字塔模式可谓是最为经典且广泛应用的组织形态。这种模式以其清晰的层级结构和明确的职责分工，在工业时代大放异彩，助力无数企业稳步前行。

金字塔模式的显著特征之一便是管理层级分明，宛如一座层级森严的金字塔。处于底层的是数量众多的基础岗位员工，他们如同坚实的基石，承担着企业日常运营中最基础、最琐碎的工作任务，为整个企业大厦的稳固奠定根基。例如在制造业工厂中，流水线上的工人便属于底层基础岗位，他们日复一日、年复一年地重复着产品组装、零件加工等基础性操作，保障产品的生产与供应。

中层则是管理与技术岗位的集聚地，宛如金字塔的中间部分，起着承上启下的关键作用。这一层级的人员不仅需要深入理解高层制定的战略方针，将其细化为可执行的任务分配给基层员工，还需密切关注基层的工作进展与问题，及时向高层反馈，以便做出合理调整。以传统金融企业为例，中层的业务主管、项目经理等，负责管理团队完成各类业务指标，协调内部资源，处理复杂的业务流程和客户需求，是企业运营不可或缺的中坚力量。

而位于金字塔顶端的则是少数的高管，他们站在企业发展的战略高度，把控着企业的发展方向，制定重大决策，调配关键资源，对企业的兴衰成败起着决定性作用。如科技巨头公司的 CEO、CFO 等高管，他们凭借卓越的战略眼光和领导能力，引领企业在激烈的市场竞争中不断开拓创新，抢占市场份额。

（二）哑铃模式：崭露头角的新形态

然而，时代的车轮滚滚向前，随着技术的飞速进步、全球化进程的加速以及组织变革的深入推进，一种全新的人才结构模式 —— 哑铃模式，正逐渐崭露头角，成为众多企业竞相探索与实践的新方向。

哑铃模式，顾名思义，呈现出两端强、中间弱的独特形态。其高端一端汇聚着具备 AI 领导力的高价值创造者，他们是企业在创新浪潮中的领航者，拥有深厚的专业知识、敏锐的市场洞察力和卓越的创新能力，能够引领企业在技术研发、战略规划等关键领域实现突破与发展。例如在人工智能领域，顶尖的算法科学家和创新型的产品经理，他们凭借对前沿技术的深刻理解和独特的创新思维，开发出具有颠覆性的 AI 产品和应用，为企业赢得巨大的竞争优势。

基层一端则是灵活、低成本的基础工作执行者，他们通过外包、零工等形式，为企业提供高效、灵活的基础服务，确保企业日常运营的顺畅进行。在电商行业，众多的快递员、仓库分拣员等基层岗位，许多企业会选择与外包公司合作，或者采用灵活用工的方式，根据业务量的波动随时调整人员配置，从而降低人力成本，提高运营效率。

而中间层之所以弱化，其根源在于技术的革新、全球化带来的产业分工调整以及组织自身的变革需求。随着 AI 技术的成熟与普及，许多标准化、重复性的中层工作逐渐被智能技术所替代。例如在数据处理和分析领域，以往需要大量人工进行的数据录入、报表制作等工作，现在借助自动化软件和 AI 算法，能够快速、准确地完成，大大减少了对中层数据处理人员的需求。全球化使得企业可以在全球范围内配置资源，将一些非核心业务环节外包给成本更低、效率更高的地区或企业，进一步压缩了中间层的生存空间。

哑铃模式在各行业的 “进击之路”

（一）科技行业：创新引领，AI 驱动

在科技行业，微软的一系列动作可谓是哑铃模式的生动注脚。2023 年，微软实施了大规模的裁员计划，约 1.1 万人告别了微软，而这些被裁岗位主要集中在销售、客服和中层工程领域。但与此同时，微软却在 AI 和云计算领域展开了强劲的人才攻势，宣布加大对这些前沿领域的人才投资。

微软以 100 亿美元的巨额投资 OpenAI，这一举措震惊业界，也彰显了其在 AI 领域深耕的决心。为了打造顶尖的 AI 团队，微软高薪招募 AI 研究员、伦理专家和 Azure 架构师，这些高端人才的年薪中位数超过 20 万美元，他们凭借卓越的专业能力，推动着微软在 AI 技术研发和应用上不断突破。

在低端岗位方面，基础客服岗位逐渐被 AI 聊天机器人所取代，如 Microsoft 365 Copilot 的应用，大大提高了客服效率，降低了人力成本。部分测试岗位则外包给印度公司，充分利用全球资源，实现成本的优化。而在中间层，标准化软件开发岗位因低代码平台（如 Power Apps）和自动化测试工具的出现而大幅减少，曾经需要大量人力完成的软件开发任务，现在借助先进的技术工具，仅需少量高端技术人才即可完成。

微软 2023 年报的数据有力地支撑了这一哑铃模式的成效。研发支出增长 18%，表明微软对高端创新人才和前沿技术研发的高度重视，不断加大投入以保持技术领先地位；而行政管理成本下降 7%，则直观地体现了中间层岗位缩减和低端岗位优化所带来的成本降低效果。

同样，特斯拉的 “超级工厂” 人才结构也是哑铃模式的典型代表。在高端层面，工厂保留了少量顶尖工程师，他们专注于电池研发、机器人编程等核心技术创新领域，是特斯拉保持技术优势的关键力量。这些顶尖人才凭借对前沿技术的深刻理解和创新思维，不断推动特斯拉在新能源汽车技术上实现突破，如研发出续航里程更长、性能更稳定的电池技术，优化机器人编程以提高生产效率和产品质量。

在低端岗位上，特斯拉的生产线工人被自动化机器人大量替代。以上海工厂为例，每班仅需 200 人，而传统汽车厂则需要 2000 人，这一巨大的差距充分展示了自动化技术在降低人力成本、提高生产效率方面的强大威力。在特斯拉的生产线上，自动化机器人能够精准、高效地完成汽车零部件的组装、焊接等工作，不仅提高了生产速度，还保证了产品质量的稳定性。

在中间层，传统汽车制造中质量管理、流程监督等中层岗位被 AI 视觉检测系统和数字孪生技术所取代。AI 视觉检测系统能够实时、精准地检测汽车零部件的质量，及时发现并解决质量问题，比人工检测更加高效、准确；数字孪生技术则通过构建虚拟模型，对生产流程进行实时监控和优化，实现了生产过程的智能化管理，大大减少了对中层管理人员的依赖。

（二）制造业：全球协作，智能升级

在制造业领域，苹果公司的供应链哑铃化布局堪称典范。位于美国总部的是苹果的核心研发团队，他们负责芯片设计、工业设计等高端环节，这些团队汇聚了全球顶尖的人才。以 M 系列芯片团队为例，他们凭借卓越的研发能力，成功开发出性能卓越的 M 系列芯片，为苹果产品的高性能和低功耗提供了强大的技术支持；Jony Ive 团队则以其独特的设计理念和精湛的设计工艺，打造出苹果产品简洁、时尚、易用的外观和交互体验，成为苹果品牌的重要标志之一。这些高端人才的平均年薪超过 15 万美元，他们的智慧和创造力为苹果带来了巨大的商业价值。

2023 年，苹果的研发投入高达 300 亿美元，同比增长 20%，这一巨额投入进一步彰显了苹果对高端研发的重视和对技术创新的追求。在研发过程中，苹果不断加大对人工智能、机器学习等前沿技术的研究和应用，致力于提升产品的智能化水平和用户体验。

在低端制造环节，苹果将制造业务完全外包给富士康等代工厂。以郑州工厂为例，这里雇佣了 30 万流水线工人，他们承担着苹果产品的组装等基础制造任务，月薪约 500 美元。通过外包制造环节，苹果充分利用了全球范围内的低成本劳动力资源，降低了生产成本，提高了生产效率。同时，苹果在物流、仓储等环节引入机器人（如 Kiva 机器人）和临时工进行灵活调配，进一步优化了供应链管理，提高了物流效率。

在中间层，传统供应链管理岗位被 SAP 系统替代，质量管理依赖 AI 图像识别技术。例如，在 iPhone 摄像头检测环节，AI 图像识别技术能够快速、准确地检测摄像头的质量，识别出微小的瑕疵和缺陷，大大提高了检测效率和准确性，减少了对人工质检人员的需求。

西门子工业 4.0 工厂（德国安贝格）同样展现了制造业哑铃模式的典型特征。在高端层面，工厂保留了 10% 的工业 AI 工程师，他们专注于优化数字孪生系统和预测性维护算法。数字孪生系统通过构建物理工厂的虚拟模型，实时反映工厂的生产状态和设备运行情况，工业 AI 工程师可以根据这些数据对生产流程进行优化，提高生产效率和产品质量；预测性维护算法则通过对设备运行数据的分析，提前预测设备故障，及时进行维护，减少了设备停机时间，降低了维护成本。

在低端岗位上，生产线 80% 的操作由机器人完成，剩余人力则为临时工，以应对订单波动。机器人在生产线上能够高效、精准地完成各种重复性任务，提高了生产效率和产品质量的稳定性；临时工的灵活使用则使工厂能够根据订单需求及时调整生产规模，降低了人力成本。

在中间层，传统技师岗位减少了 60%，因为设备自动化诊断技术取代了人工巡检。设备自动化诊断系统能够实时监测设备的运行状态，自动诊断设备故障，并提供维修建议，比人工巡检更加高效、准确，大大减少了对传统技师的需求。

（三）服务业：平台崛起，专业分化

服务业也在经历着哑铃模式的深刻变革。以 Uber 为例，这家全球知名的出行平台在人才结构上呈现出明显的哑铃特征。在高端层面，位于硅谷总部的 Uber 高薪雇佣算法工程师，他们负责优化动态定价和路径规划等核心算法，这些算法直接影响着 Uber 的运营效率和用户体验。动态定价算法能够根据实时的供需情况、交通状况等因素，合理调整乘车价格，实现资源的优化配置；路径规划算法则能够为司机提供最优的行驶路线，减少行驶时间和成本，提高用户满意度。这些算法工程师的年薪中位数高达 25 万美元，他们是 Uber 在技术竞争中的核心力量。

Uber 的数据科学家团队也在不断壮大，从 2015 年的 50 人扩张至 2023 年的超 500 人。数据科学家们通过对海量的用户数据和运营数据进行分析，挖掘数据背后的价值，为 Uber 的业务决策提供数据支持。他们可以通过数据分析了解用户的出行习惯和需求，优化服务策略，推出个性化的服务，提高用户粘性。

在低端层面，Uber 在全球拥有 390 万司机，这些司机采用灵活用工模式，他们没有社保，按单结算。这种灵活用工模式使 Uber 能够根据市场需求灵活调整司机数量，降低了人力成本和运营风险。然而，2023 年司机平均收入下降 12%，这主要是由于算法压价等因素导致的，反映了灵活用工模式下劳动者权益保障的问题。

在中间层，传统出租车公司的调度员、区域经理等岗位被平台算法完全替代。Uber 的平台算法能够根据乘客的位置、需求和司机的位置、状态等信息，自动进行订单匹配和调度，实现了高效的运营管理，大大减少了对中间层管理人员的需求。

作为全球知名的管理咨询公司，麦肯锡的 “精英顾问 + AI 工具” 模式也是服务业哑铃模式的典型案例。在高端层面，麦肯锡的合伙人级顾问占据员工总数的 5%，他们凭借丰富的行业经验、卓越的战略眼光和深厚的专业知识，负责客户关系维护和高阶战略制定，年薪超过百万美元。这些精英顾问能够深入了解客户的业务需求和痛点，为客户提供定制化的解决方案，帮助客户实现战略转型和业务增长。

2023 年，麦肯锡收购 AI 公司 QuantumBlack，进一步强化了其数据分析能力。通过引入 AI 工具，麦肯锡能够更高效地处理和分析海量的数据，为客户提供更精准、更有价值的咨询服务。AI 工具可以快速挖掘数据中的潜在信息和规律，帮助顾问更好地理解市场趋势和客户需求，制定更具针对性的战略方案。

在低端层面，麦肯锡将基础市场调研、PPT 制作等工作外包给印度团队（如 Genpact）或使用 AI 工具（如 ChatGPT）。通过外包基础工作，麦肯锡能够充分利用全球范围内的低成本资源，降低运营成本；AI 工具的使用则提高了工作效率和质量，减少了对人工的依赖。

在中间层，初级顾问岗位减少了 30%，这主要是由于 AI 自动化报告生成等技术的应用。AI 工具能够根据输入的数据和模板，快速生成高质量的报告，大大提高了报告生成的效率和准确性，减少了对初级顾问的工作量，从而导致初级顾问岗位的缩减。

（四）教育领域：适配新趋势

在教育领域，也在积极适配哑铃模式这一新兴趋势。以中国 “十四五” 职业技能培训规划为例，在高端层面，教育部新增了 “人工智能”“集成电路” 等专业，致力于培养高端技术人才。这些专业的设置紧密结合了国家战略需求和科技发展趋势，为学生提供了前沿的课程体系和实践机会，培养学生掌握核心技术和创新能力。到 2025 年，目标是使高技能人才占技能劳动者比例达到 30%，这一目标的设定体现了国家对高端技能人才培养的高度重视，通过加大人才培养力度，为国家的科技创新和产业升级提供坚实的人才支撑。

在低端层面，中国积极推广 “新职业” 培训，如无人机驾驶员、直播销售员等。这些新职业培训课程周期短，通常为 3 - 6 个月，能够快速培养适应市场需求的技能人才。无人机驾驶员培训课程通过理论教学和实践操作，使学员掌握无人机的飞行原理、操作技巧和应用场景，能够在农业植保、物流配送、影视拍摄等领域发挥作用；直播销售员培训课程则注重培养学员的直播销售技巧、产品知识和客户服务能力，适应了电商直播行业的快速发展需求。

在中间层，传统制造业中专学历工人需求下降，以富士康为例，2022 年减少招聘 50%。这一现象反映了制造业智能化升级对人才结构的影响，随着智能制造技术的广泛应用，传统中专学历工人的技能难以满足新的生产需求，企业对具备更高技能和知识水平的人才需求增加。

美国社区学院与科技巨头的合作也是政策与教育领域适应哑铃模式的生动体现。在高端层面，亚马逊 AWS 与常春藤院校合作培养云计算架构师。常春藤院校凭借其雄厚的学术实力和优质的教育资源，为学生提供了扎实的理论基础和前沿的技术知识；亚马逊 AWS 则凭借其在云计算领域的丰富实践经验和领先技术，为学生提供了实践机会和项目经验，使学生能够将理论知识与实际应用相结合，培养出具备实战能力的云计算架构师。

在低端层面，美国社区学院提供 3 个月的 AI 标注员培训，培训后的人员时薪可达 15 美元。AI 标注员是人工智能发展过程中不可或缺的基础岗位，他们通过对数据进行标注和分类，为 AI 模型的训练提供数据支持。社区学院的短期培训课程能够快速培养出满足市场需求的 AI 标注员，为当地居民提供了就业机会，也为 AI 产业的发展提供了人力支持。

在中间层，美国文科本科毕业生就业率下降，2023 年为 58%，而 STEM 专业（科学、技术、工程和数学）为 82%。这一数据对比反映了市场对不同专业人才的需求差异，随着科技的快速发展和产业结构的调整，STEM 专业人才在就业市场上更具竞争力，而文科专业人才面临着就业压力，这也促使教育体系进行调整和优化，以适应市场需求。

哑铃模式兴起的 “幕后推手”

（一）技术革新：AI 与自动化浪潮

在当今时代，技术革新无疑是推动企业人才结构变革的核心动力。以 AI、自动化和低代码工具为代表的新兴技术，正以前所未有的速度重塑着职场生态。AI 凭借强大的数据分析和处理能力，能够高效地完成重复性、规律性的工作任务，如智能客服可以快速响应客户咨询，自动化生产线能够精准完成产品制造流程，低代码平台让非专业开发人员也能轻松搭建应用程序。这些技术的广泛应用，使得企业对从事标准化工作的中层人员需求大幅减少，促使人才结构向哑铃模式转变。例如，在软件开发领域，以往需要大量程序员进行代码编写，如今借助低代码平台，开发效率大幅提升，对基础程序员的需求相应降低，而对能够运用低代码平台进行系统架构设计和创新的高端人才需求则日益增长。

（二）成本考量：降本增效的追求

成本因素是企业运营中无法忽视的关键环节。在激烈的市场竞争中，企业为了提高自身的竞争力，纷纷寻求降低成本、提高效率的方法。外包和灵活用工模式应运而生，成为企业优化人才结构、降低人力成本的重要手段。通过将一些非核心业务或基础工作外包给专业的供应商或采用灵活用工形式，企业可以根据业务需求灵活调整人员配置，避免了长期雇佣大量员工带来的高额成本和管理负担。以物流行业为例，许多企业将货物分拣、包装等基础工作外包给第三方物流企业，在业务高峰期则雇佣临时工来满足需求，有效降低了人力成本。这种成本驱动的策略，使得企业在人才结构上更加倾向于保留高端核心人才和采用灵活的基础劳动力，从而推动了哑铃模式的形成。

（三）全球竞争：产业布局调整

全球化的浪潮席卷而来，使得企业面临着前所未有的竞争压力。在全球产业链中，企业为了获取更大的竞争优势，纷纷对产业布局进行调整。高附加值环节，如研发、设计、品牌管理等，往往集中于头部企业，这些企业凭借先进的技术、卓越的创新能力和强大的品牌影响力，在全球市场中占据主导地位，也因此需要大量具备高端技能和创新思维的人才。而低附加值的生产制造、加工组装等环节，则逐渐向劳动力成本较低的地区外迁。例如，许多国际知名品牌将生产工厂设立在东南亚等地区，利用当地的低成本劳动力资源。这种产业布局的调整，直接导致了企业人才结构的变化，高端人才和基础劳动力在企业中的比重增加，而中间层的管理和技术岗位则相应减少，促进了哑铃模式的发展。

（四）市场需求：创新与低价的双重需求

消费者作为市场的核心，其需求的变化对企业的发展起着决定性作用。在当今市场中，消费者对创新产品和低价商品的需求日益强烈。一方面，随着科技的不断进步和人们生活水平的提高，消费者对具有创新性、高科技含量的产品充满期待，如智能化的电子产品、个性化的服务等，这就要求企业加大在研发和创新方面的投入，培养和吸引具备创新能力的高端人才，以推出满足市场需求的创新产品。另一方面，在经济环境和竞争压力的影响下，消费者对价格也更加敏感，希望能够以较低的价格获得优质的产品和服务。为了满足这一需求，企业需要优化生产流程，降低成本，采用灵活的用工模式和自动化技术，提高生产效率，从而在保证产品质量的前提下降低价格。这种市场需求的双重导向，促使企业在人才结构上形成哑铃模式，以更好地适应市场变化，满足消费者需求。

面对这样的趋势，我们不禁要问：这一变化会给个人职业发展带来怎样的冲击？我们是否会因传统中层岗位的式微而感到焦虑？在这场人才结构重塑的浪潮中，我们又该如何找准自己的定位，实现破局