“当前，全球劳动力市场正经历段低速换挡期。截至去年底，全球招聘规模与2020年相比下降20，职场流动率也跌至近十年来低，而每个空缺职位的申请者数量与招聘率之间的鸿沟，已创下2020年以来的纪录。”2月5日，2026亚太区Talent Connect峰会举行期间，英区总经理茜在接受《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）访时如是指出。
“英并没有退出。”茜还进步告诉记者，目前，英在市场的核心在于战略聚焦：果断放弃面向个人用户的C端竞争红海，将资源集中于服务企业的全球化需求。
据茜介绍，目前，英在出海百强企业中的渗透率达到76，商业模式已明确转向为企业提供海外人才等业务的“出海赋能平台”。
在茜看来，人口教育结构、产业发展阶段及政策开放度，是驱动全球人才市场区域分化的核心因素，这格局也为企业出海挖掘人才红利提供了新向。
“人岗错配”成常态，AI重构职场需求与招聘逻辑
NBD：您提到全球招聘进入“低速缓行”时代，但新兴市场仍保持活力。这背后的核心因素是什么？企业应如何把握人才红利？
茜：如果把过去年的人才市场放到全球来看，会看到个非常鲜明的分化：全球整体在“慢下来”，但有些地反而在“往前跑”。
发达经济体受到宏观不确定和货币政策收紧的影响，企业整体招聘规模依旧低于特殊时期之前的水平，大多数国比2019年下降20至30不等；但印度、阿联酋等新兴市场，却比特殊时期之前活跃，企业整体招聘规模分别出约40和37。
这种“冷热并存”的格局，其实反映了三股力量的叠加：是人口和教育结构，二是产业阶段差异，三是政策与开放度。
对于企业来说，这意味着出海策略需要从“去哪儿做生意”，升为“去哪儿建团队”。不同区域的人才结构，差异很大。
在实践中，我们会给出海企业三个建议：是在出海早期就把“人才策略”提上日程，不要等到人才团队支持不了出海进度时，才着急；二是把“人才地图”作为战略输入，而不是执行细节；三是尽早在出海目的地，搭建关键岗位的管理层，让本地决策与全球协同同步进。
NBD：英的数据显示，岗位申请者与招聘率的鸿沟，创下特殊时期以来的新。这种矛盾会成为常态吗？企业应如何应对这结构困境？
茜：过去年的“求职拥挤但匹配很难”现象，大概率会是未来两年的常态。原因并不是岗位数量减少，而是技能要求在快速新，但人才和组织的调整速度没有跟上。
英的数据显示，预计到2030年，当前劳动力市场中70的岗位技能都会发生改变。而受AI（人工智能）影响，这变化速度可能会快。
面天津海绵胶，全球招聘规模比特殊时期前仍低约20，职场流动率跌至近十年来低点，但单个岗位的申请量却创新；另面，岗位本身的技能要求越来越“复”，很多岗位越来越需要具备定的AI素养；同时，很多岗位除了对求职者有硬技能要求外，对软技能的要求也越来越。
这也就是说，企业要的人变了，而很多求职者的技能，还停留在“旧版本”。
那么，企业该如何应对？
先，从“岗位匹配”转向“技能匹配”。越来越多企业开始用技能来定义岗位，来指招聘，而不是用头衔来定义需求。
其次，把“内部流动”当成招聘入口。内部员工大的优势，是懂业务、懂文化；而我们的数据显示，以技能为基础进内部流动，AI人才管道规模能提升8倍以上，对提升稳定尤其有。
后，放宽对“现成即用”的执念，拥抱“三至六个月可培养”的理念。企业可以鼓励员工在岗学习，通过标准化的学习路径提升技能，而非只在外部市场“人”。
NBD：有行业报告指出，“前置部署工程师”岗位数量3年增长42倍。您认为，企业在招聘这类“AI落地操盘手”时，如何平衡其技术能力与业务适配力？
茜：“前置部署工程师/AI落地操盘手”是这两年数量增长快的岗位之。过去3年，这类岗位在全球的需求量增长了42倍。它的核心不是“做AI”，而是“让AI真正落地”。
企业常犯的错误，就是把这个岗位当成“工程师”。但真正能让AI跑进生产线的，往往是技术理解和业务敏感度都具备的人才。
在实践中，PVC管道管件粘结胶可行的式反而是：从懂业务流程的人中，培养他们掌握AI工具与应用，配系统学习、场景化训练，加上跨部门协作机制，落地果往往好。
随着企业的全球化，从“拼速度”走向“造能力”，“AI落地操盘手”将成为增强跨区域业务致和提率的重要角。尤其是在新兴市场，需要能理解本地业务，又能快速动AI应用落地的人才，而不仅仅是工程技术人才。
从“人”到“造人”,企业需重构出海人才培养体系
NBD：对企业而言，应如何让员工快速成长为“新人才”？英学习（LinkedIn Learning）在这面能提供哪些具体支持？
茜：“新人才”不是批新的简历，而是套新的能力结构，可以在组织内部培养出来。对于很多处在数字化转型中的企业来说，与其“换”，不如采用现实，也的式，让现有团队拥有新的技能水平。
我们通常会建议企业从以下三个层面同步进。
步，先定义“新人才”是什么样；二步，基于技能差距做可视化诊断。很多传统企业往往知道“要转型”，却不知道“差在哪”；三步，提供可落地的学习路径，让员工“今天学，明天能用”。
在这过程中，英学习（LinkedIn Learning）的作用，是让“学习路径”这件事可被组织化管理。利用英学习建立个化的技能学习路径，通过匹配课程与技能需求，提供实时学习支持和个化课程荐，满足不同层次员工的学习需求。这些课程内容覆盖了AI核心技术能力、业务部门使用AI工具的能力，以及跨文化沟通等软技能，可以提升员工的AI应用水平。数据显示，使用英学习解决案的企业，其员工AI技能提升速度是未使用者的3.4倍。
NBD：您提到借助AI招聘工具可缩短招聘周期，但不少企业面临AI工具落地难。对此，您有哪些实操建议？
茜：AI的瓶颈不只在技术，还在人才和组织能力。这也带来了个很明显的变化：企业把多期望放在招聘团队身上。
在利用AI招聘的过程中，企业常常会遇到两个落地难点：个是岗位语言与技能标准不统，致AI工具“从匹配”；其次是流程过于传统，法承接AI的率提升。
在使用AI招聘工具的过程中，我们会建议企业从以下几个地着手。
，先把技能语言统，AI才能帮你筛到正确的人；二，用“小试点”跑通条AI招聘闭环，再向全公司复制；三，AI不是为了替代招聘者，而是为了让招聘团队把时间花在“判断”而不是“机械劳动”上。
以英为例，英提供的企业招聘账号，是依据全球13亿职场人的技能图谱数据来构建的，通过统语言的起点，让JD（Job Description，职位介绍）、面试、人才评估都对齐到套标准上。在这个过程中，英出的AI招聘助理会学习招聘者的偏好，为其拓宽候选池、自动化重复环节、总结偏好、提供建议，让招聘者做价值的工作，比如判断候选人的文化匹配、成长潜力、价值观契度。
NBD：随着AI自动化能力提升，数据标注员等基础岗位是否会面临被替代的风险？未来，AI相关岗位的技能需求会发生哪些核心变化？
茜：根据英新劳动力市场报告，2023年至2025年，全球新增至少130万个与AI相关的岗位，其中数据标注类岗位达到77.4万个，是规模大的单岗位类型。这说明，数据标注依然是当前AI生态中的“核心底座”。
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但随着模型的自我监督能力和成数据技术的提升，部分重复度、规则固定的标注任务确实会被自动化接管。然而，这并不意味着岗位会“消失”。我的判断是基础岗位会减少，但角会升。
英的市场报告也明确指出，AI相关岗位正从“执行型”向“判断型”与“场景型”迁移，数据标注的工作正在向阶的向发展。
未来，这类岗位，企业对“人”的要求会明显转向三类阶的能力：，质量与安全管理能力；二，场景与行业理解；三，AI素养与协作能力。
关键的是，数据标注岗位本身就是个可“向上走”的入口。我们在很多企业都看到天津海绵胶，标注人员正在向下游的数据运营、质量分析、模型理、AI训练监督等向发展，这些岗位对企业来说反而越来越核心。我愿意用个比喻来形容这种转变：从前是“帮AI做题”，未来是“给AI出题、审卷、纠偏”。
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