招聘實驗室研究的關鍵見解
1. 科技、科學和數學領域引領應用
儘管 GenAI 正在改變各行各業的工作流程，但它在職位描述中的明確存在 高度專注於技術、科學和數學相關的角色。在加拿大，這些油田佔 所有涉及 GenAI 的招募資訊中有 58%，儘管代表 總共 6% 個職位資訊 （伯納德，2025 年）。
尤其：
- 與數學相關的職位（包括數據科學職位） 採用率最高， 6.2% 提及 GenAI 的帖子.
- 軟體開發 隨後 3.4%，反映了對機器學習和自動化領域人工智慧專業知識的需求。
- 科學研究與資訊設計 也有中等程度的存在， 2.0% 和 1.1%， 分別。
這表明 GenAI 目前正被應用於其功能與現有技能組合最自然契合的地方，特別是在以人工智慧發展為重點的產業。
2. 白領職業潛力大但發展落後
出奇， 許多白領職業可以從人工智慧驅動的效率中受益-例如 會計、行政協助、人力資源與法律服務-有 GenAI 提及率低於整體就業市場平均水平 （伯納德，2025 年）。
例如：
- 會計 擁有最高比率之一 潛在的技能替代 但在 GenAI 相關的職缺發布仍代表性不足。
- 銀行和金融人工智慧驅動的自動化正在獲得越來越多的關注，在 0.32%但與技術專業相比還是有所差距。
- 行政協助及法律服務— 這兩個領域都具有巨大的 AI 自動化潛力 — 但在職位描述中很少包含 GenAI 技能。
這一差距表明，雖然 GenAI 在許多工作場所中被非正式地使用，雇主尚未在招聘資訊中明確要求具備 AI 相關技能.
3. 逐步整合，而非立即中斷
Hiring Lab 的分析表明，雖然 許多專業人士正在使用 ChatGPT 等人工智慧工具、GenAI 技能 尚未成為各行業的標準工作要求。造成這種情況的原因如下：
- 許多企業仍處於人工智慧採用的早期階段，對工具進行實驗而不是將其正式納入職位描述中。
- 雇主可能缺乏技術理解，無法明確定義與人工智慧相關的技能，這使得他們不太可能將其列為職位要求。
- 白領專業人士正在非正式地將人工智慧融入工作流程，這意味著人工智慧專業知識很有價值，但並不是招募決策明確要求的。
根據 Bernard (2025) 的說法， 未明確提及 GenAI 的招募資訊仍可能包含與 AI 相關的任務但這些職責尚未變得足夠重要，不足以保證在職位描述中得到正式承認。
未來展望：這對求職者和雇主意味著什麼
雖然 GenAI 目前對招募資訊的影響有限， 這 成長潛力大。 Hiring Lab 的研究評估了 人工智慧取代人類執行的技能 並發現：
- 69% 工作技能 跨產業 「不太可能」或「非常不可能」被 GenAI 取代 在短期內。
- 然而，對於 主要需要理論知識，很少需要實際參與，許多技能被歸類為 “可能”或“很可能”可替代 由人工智慧（Bernard，2025 年）打造。
這意味著雖然 求職者不必擔心人工智慧會立即導致失業，那些 積極發展人工智慧相關技能可能獲得競爭優勢 隨著企業逐漸融入人工智慧驅動的效率。
對於雇主來說，這項研究表明 戰略機遇:
- 在職位說明中正式規定人工智慧技能 可以在競爭加劇之前幫助吸引具有相關專業知識的人才。
- 提供人工智慧訓練 對於希望有效利用 GenAI 的企業來說，對現有員工而言，這可能是關鍵的區別因素。
結論：人工智慧的採用是一個緩慢的過程，而不是突然的轉變
儘管 人工智慧炒作 在金融市場和創新圈， GenAI 在實際招募資訊的應用率仍然很低。雖然它的影響力不斷擴大， 大多數白領職業尚未將人工智慧專業知識作為正式的招募要求.
然而， 這種逐步採用帶來了重大機遇— 適合希望 確保他們的職業生涯的未來 對於希望 在人工智慧驅動的轉型中取得先機。隨著 GenAI 工具越來越融入工作流程， 預計未來幾年人工智慧相關職位需求將穩定成長.
目前， 透過發展與人工智慧相關的能力來保持領先地位將是一個明智之舉—即使職缺發布還沒有完全跟上。
參考
伯納德，B.（2025 年 2 月 12 日）。 白領職位招募資訊中仍很少提及 GenAI。招聘實驗室。摘自 https://www.hiringlab.org/en-ca/2025/02/12/genai-still-rarely-mentioned-in-white-collar-job-postings/
攝影 史利達爾古普塔
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