[AI时代，就业岗位在改变]“从Kim部长到Kim社长”……企业掀起AI特训热

by Seo Sojeong

by Park Eugenie

Published 02 Jan.2026 08:53(KST)

Updated 02 Jan.2026 15:21(KST)

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SK在Choi Taewon会长主导下引入“AI Worker”
不是替代人类而是补充判断与责任的同事
LG在AI研究生院培养AI领导者
三星在Lee Junhee代表直属下新设“AX中心”
Kakao正制定全公司AI工具导入政策

编者按包括制造业在内的产业现场对人工智能（AI）的应用，预计将成为今年产业界最大的热点。已经投入制造现场的AI，已证明其在提升生产率方面发挥了牵引作用。这一应用范围将从今年开始正式扩大。在由AI推动的生产革新的背后，人们对岗位减少的担忧始终存在。所谓在无人干预下实现生产的“黑灯工厂（Dark Factory）”概念正逐步走向现实，因此不少人认为完全自动化将成为可能。然而，《亚洲经济》实地确认的AI应用制造现场的岗位变化却更加复杂。重复且危险的作业由机器承担，而判断、管理与责任则由人来负责，如此一来，人机之间的职责边界正在被清晰划分。换言之，AI并非在“挤走”人，而是开始“重新定义”工作岗位。AI时代不仅带来了生产率与技术竞争，也提出了岗位转型这一课题。《亚洲经济》走进新年里的产业现场，直接观察AI带来的岗位变化。

“要利用人工智能（AI）提升生产率，上级管理层首先必须对AI更加熟悉。”

国内主要企业在“AI元年”之际，纷纷撸起袖子，通过AI专项培训来提升生产率。特别是，围绕哪些工作交给AI、管理层如何对其进行管理以提高业务效率等问题，引发了关于“组织内部再设计”的新年讨论。

SK集团按照会长 Choi Taewon 的指示，引入了“AI Worker（AI工作者）”这一概念，要求对整体工作执行方式进行变革。这是一种战略性转向：不把AI视为取代人的工具，而是作为补充人类判断与责任的“同事”来加以利用。SK高层相关人士强调称：“我们正在重组业务结构，把简单重复的检索和摘要工作交给AI，而由人专注于价值判断和方向设定。”

SK Telecom 与 SK Broadband 正在利用周末时间，为高管运营AI教育项目。课程将讲授与实操相结合，主要内容包括如何使用 ChatGPT、Claude 等多种生成式AI，以及提示词设计方法。对部分总裁级高管，还要求其完成AI相关资格课程，将AI应用能力作为领导者的核心素质之一来管理。

LG旗下“国内首家”获得教育部正式认证的公司内部研究生院——LG AI研究生院，将于今年3月举行硕博课程开学典礼，立志培养面向产业现场的AI领军人才。LG CNS首次于去年与全球AI独角兽企业 Cohere 联合举办了AX研讨会。LG CNS相关人士表示：“该研讨会是一项AX实训型教育项目，员工先在理论层面学习大语言模型（LLM）的整体概念及各产业AI应用案例，随后在位于美国旧金山的 Cohere 办公室将所学内容进行实际落地演练，因此获得了热烈反响。”

Samsung SDS 于上月初在首席执行官 Lee Junhee 直属之下新设“AX中心”，加大对人工智能转型（AX）的投入。此前担任开发中心负责人的副社长 Kim Jongpil 出任AX中心负责人，将公司内部分散的AI相关销售、营销、技术开发等组织整合起来，推进高效管理。

国内代表性IT企业 Kakao 目前正在制定全公司范围的AI工具导入政策。Kakao AI Synergy TF 副社长 Kim Sewoong 就围绕AI的裁员忧虑表示：“虽然也有人担心劳动力市场重组，但同时AI也能增强人的能力，使人能够完成更多工作，因此我们是从提升生产率的角度来看待AI的。”Kakao 计划于本月内在公司内部制定关于具体AI导入岗位及应用方案的政策。

专家指出，如果说过去AI人力主要配置在制造企业、部分IT平台公司和通信公司，那么今年起将不仅局限于少数头部企业，而是向更多不同类型企业本格扩散，从而进一步推动企业变革。韩国银行调查局雇佣研究组组长 Oh Samil 称：“我国有63.5%的劳动者在使用生成式AI，即便仅限于工作用途，使用率也高达51.8%，这一水平约为美国的两倍。借助生成式AI，平均每周40小时工作制下，工作时间缩短了1.5小时。今年在业务中的使用程度还将进一步提高。”

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随着AI在业务中的导入进入全面推进阶段，越来越多企业预计将不再只是考虑简单裁员，而是思考如何通过工作再设计和再教育来应对。根据韩国雇佣信息院去年发布的《AI对白领岗位的替代与变化》研究报告，AI并非整块取代某一职业，而是从构成岗位的任务单元开始进行重塑。研究团队针对研究员、IT开发者、律师等AI影响度较高的白领职业从业者进行了深度访谈，分析结果显示，重复且程式化的工作正在转移给AI，而问题定义、判断、验证等角色反而变得更加重要。

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本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。