AI会降低工资吗？——德国超过3000家企业的调查揭示“年轻人更严峻”的劳动力市场未来

自生成AI问世以来，“AI会导致工作消失吗”的讨论在全球范围内反复出现。

然而，实际劳动力市场的变化可能并不是“有工作或没有工作”这样简单的二选一。

如果AI使得同样的工作可以由更少的人完成，那么企业愿意支付给每位员工的工资也可能会发生变化。更重要的是，这种影响并不是平等地波及所有劳动者。

德国ifo研究所于2026年6月进行的调查清晰地展示了这种可能性。

调查对象是已经使用AI的德国超过3000家企业。调查询问了企业对AI使用在未来五年内对员工工资影响的看法。

调查结果显示，未来并不是AI导致所有劳动者的工资普遍下降。

相反，年轻人与有经验者、低资质层与高资质层之间的工资差距可能会扩大。

约半数企业预计“年轻人的工资会下降”

最值得注意的是企业对资历较短劳动者的看法。

对于工作经验不足5年的劳动者，约有半数企业认为AI的使用会导致未来工资下降。

另一方面，预计工作经验超过5年的劳动者工资下降的企业约占四成。

也就是说，企业并不将AI的影响视为“对人类工作整体”的影响，而是根据劳动者的经验和能力来区分。

这种差异可能并非偶然。

企业中年轻员工最初负责的工作通常包括资料制作、信息收集、数据整理、文章草稿、简单分析、演示文稿制作等。

而这些正是生成AI迅速擅长的领域。

以往新人员工需要花费数小时调查的信息，AI可以在几分钟内整理出来。

制作销售资料的初稿、撰写邮件、总结会议内容、整理市场信息等工作也可以实现自动化或半自动化。

结果，从企业的角度来看，“因为是年轻员工所以委托的工作”的经济价值可能会下降。

即使AI不完全取代新人员工，如果每个新人的必要工作时间减少，招聘人数和工资可能会受到下行压力。

服务业中对年轻人的影响尤其大

按行业划分的调查显示出更有趣的差异。

对于没有大学或专业学位的劳动者，认为工作经验不足5年的工资会因AI而下降的企业比例在服务业中为53.3%。

即使是工作经验超过5年，这一比例也达到了44.2%。

在零售和批发等商业领域，这一比例分别为47.9%和41.3%。

制造业则为46.5%和38.9%。

另一方面，建筑业的比例为39%和31.3%，预计工资下降的企业较少。

这种差异可能反映了AI易于替代的工作与难以替代的工作的区别。

仅在数字空间内完成的工作更容易被AI自动化。

处理文本、数据、资料、图像等的工作尤其如此。

另一方面，在建筑工地等需要物理空间作业、现场判断和人际协调的工作中，仅靠生成AI难以大幅替代劳动力。

当然，如果机器人和自动施工技术进步，情况可能会改变，但至少目前的生成AI热潮对各行业的影响差异显著。

“高学历就安心”并不是简单的结论

有趣的是，即使是拥有大学等学位的劳动者，企业也不乏对年轻人工资下降的预测。

这意味着“接受过高等教育就不受AI影响”的结构并不存在。

不过，也有显著的区别。

对于拥有学位的劳动者，企业预测AI可能导致工资上升的比例较高。

特别是对于拥有5年以上工作经验的高资质人才，26%的企业预计AI会带来工资上升。

即使是工作经验不足5年，这一比例也为16.3%。

相比之下，对于没有学位且工作经验不足5年的劳动者，预计工资上升的企业仅为5.9%。

这一数字表明，与其说AI自动让高学历人才更有利，不如说是拥有专业知识和经验，并能利用AI提高工作生产力的人才的价值可能会上升。

例如，一位经验丰富的专家使用AI完成以前需要团队数人进行的分析和资料制作，其生产力将大幅提升。

企业可以在减少人数的同时，为核心人才支付高工资。

因此，比“平均工资”如何变化更重要的是劳动者之间的差距。

AI带来的可能是“失业”而非“工资两极化”

关于AI与就业的讨论中，“AI会夺走多少人的工作”这一数字往往受到关注。

然而，此次调查显示了另一个重要的可能性。

即使工作本身仍然存在，工资结构也会发生变化的未来。

例如，假设企业有100名白领。

即使在AI引入后，100人全部被解雇的可能性不大。

然而，如果利用AI进行复杂判断的20人的市场价值上升，而执行AI指示工作的80人的工作稀缺性下降，工资差距将扩大。

AI可能成为一种技术，将那些能够利用AI提升价值的人与那些与AI竞争的人区分开来。

这就是此次调查的重要意义所在。

建筑业中对经验丰富和高资质人材的工资上升预期

更有趣的是建筑业。

对于拥有学位的人才，预计AI会导致工资上升的建筑企业比例为工作经验不足5年为24%，超过5年为29.8%。

对于拥有5年以上经验的高资质人才，这一比例在调查的主要行业中尤其高。

服务业在相同条件下为27.3%，商业为24.9%，制造业为24.2%。

这一结果表明，“在不易被AI夺走工作的行业”并不是唯一重要的因素。

能够理解现实世界复杂情况、拥有专业知识并利用AI信息进行最终判断的人，反而可能比以前更有价值。

因为AI代替计算和资料制作，人类可以集中于设计、判断、谈判、责任、客户应对等更高级的部分。

社交媒体上扩散的疑问：“那么年轻人如何积累经验？”

围绕此次调查，社交媒体上特别关注的是工资本身之外的问题。

这就是“经验的入口”。

在LinkedIn上，有人提出问题：如果AI承担了年轻员工积累经验所需的研究、资料制作、文章撰写、数据分析等工作，“年轻人如何积累五年的经验？”

这是一个非常重要的论点。

在企业中被称为老手的人并不是一开始就能做出高级判断。

从简单工作开始，经历失败，被上司修正，被客户指正，这一过程重复多年才积累了经验。

然而，如果企业优先考虑效率，将这些“面向初学者的工作”全部交给AI，短期内生产力会提高。

但可能会导致十年后缺乏能够承担高级判断的人才。

社交媒体上也有观点认为，“AI完成的输出与真正的经验和判断力是不同的”。

即使能让AI制作出色的成果，也不一定能解释为什么这个答案是正确的，风险在哪里。

在AI时代的人才培养中，这种差异极为重要。

“工作消失”而非“新人的工作形式改变”

另一方面，社交媒体上也有更积极的看法。

“新人工作的本身不会消失，而是现有的新人工作形式会改变”这样的观点。

如果以往新人亲自进行信息收集和资料制作，那么今后可能会增加将工作交给AI、检查结果、进行修正和组合的工作。

也就是说，要求的不仅是“执行”，而是“协调”。

应该将什么交给AI。

应该信任哪些信息。

人类应该确认哪些部分。

如何组合多个AI工具和人类专家。

这种能力本身可能成为新的职业经验。

从这个角度来看，AI并没有完全剥夺年轻人的成长机会。

不过，企业需要重新设计新人培养机制。

仅仅指示“利用AI快速完成工作”难以培养个人的判断力。

需要新的培训，例如让他们解释为什么选择这个答案，找出AI回答的问题点，体验与客户的对话等。

“软技能”会成为AI时代的硬技能？

社交媒体上另一个突出的议题是，人类独有能力的价值可能会上升。

在LinkedIn的一篇帖子中，有人表示，随着AI支持研究、分析、写作、演示、编程等，情感和社会能力将比以往更加重要。

倾听他人。

理解不同立场。

调解冲突。

在不确定的情况下做出判断。

说服客户。

承担责任。

带动团队。

这些能力长期以来被称为“软技能”。

然而，在AI大量承担知识处理的世界中，这些能力可能成为决定人类市场价值的“硬技能”。

不过，社交媒体上也有指摘称“只强调人类能力而轻视专业知识是危险的”。

要批判性地评价AI的回答，首先必须了解该领域。

不了解医疗的人很难准确评价AI的诊断。

不了解法律的人也不容易发现AI合同的漏洞。

因此，在AI时代，所需的不仅仅是专业知识或人类能力的二选一。

结合专业知识、AI应用能力、判断力和人际能力将变得重要。

对企业而言，“降低年轻人的工资”并不是唯一的选择

从企业的角度来看，AI可能被视为一种可以降低人力成本的有吸引力的技术。

如果同样的工作可以在更短时间内处理，就可以减少人员或抑制招聘。

但从长远来看，会出现其他问题。

减少新人招聘，未来的中坚员工也会减少。

如果将所有面向年轻人的工作自动化，积累经验的机会也会减少。

结果，几年后可能会出现“能够在使用AI的同时进行高级判断的经验丰富者”短缺的问题。

也就是说，企业必须在AI带来的短期成本削减与长期人才培养之间取得平衡。

AI引入不再只是IT部门的问题，而是人事制度、招聘制度、教育制度、评价制度的问题。

对于劳动者而言，“会使用AI”已不足以区分自己

对个人而言，情况也很复杂。

几年前，“会使用生成AI”本身是一项特殊技能。

但如果整个企业普遍使用AI，这种能力可能会逐渐成为类似于会使用电脑或搜索引擎的基础能力。