随着人工智能、通用大模型等新兴科技的迅猛进步，数字化和智能化已经快速渗透到人类社会的方方面面。人工智能正逐渐成为众多领域创新发展的重要驱动力，深刻地改变着我们的工作和生活方式。企业应用人工智能可以有效地将员工生产力从相对基础性的工作任务中释放出来，实现降本增效。然而，与此同时，新一代数字技术的广泛应用也带来了一系列预料之外的新问题。尤其是在生成式人工智能问世之后，类似“你的工作会被人工智能取代吗”“人工智能解放还是替代人类”等话题的讨论热度居高不下。这些话题之所以备受关注，是因为人工智能正在重新定义什么是职业成功，并显著地改变甚至重塑了员工的职业发展路径。许多企业部署人工智能，意图通过“人机协作”来提升员工知识技能和绩效表现，并最终帮助其取得职业生涯成功。然而，人工智能赋能职业生涯管理的逻辑可能存在着“硬币的另一面”。本文从个体和组织两个角度详细探讨人工智能的应用给职业生涯管理带来的各类新挑战，并尝试给出应对措施，以促进员工的职业适应和自我发展，优化组织针对员工职业生涯发展的管理实践。

人工智能对个体职业生涯管理的挑战：面对变化与未知

借鉴生命周期理论，员工的职业生涯发展过程大致可以划分为三个关键阶段：职业生涯开端期、职业生涯发展期和职业生涯收尾期，分别对应个体从学校到工作过渡阶段、工作参与阶段以及从工作到退休过渡阶段。随着人工智能技术的日益成熟和广泛普及，人们在职业生涯发展不同阶段所需完成的“任务和功课”逐渐呈现出全新特征，人工智能也给个体职业生涯三个阶段带来全新挑战（见图1）。

职业生涯开端期：学校到工作过渡阶段

在职业生涯的开端期，个体大多面临着从学校到工作的转换和过渡。这一阶段职业生涯管理的“关键课题”主要包括职业生涯探索和职业生涯准备两个方面。人工智能技术的广泛应用使得职业生涯探索和准备逐渐呈现多元化和复杂化的新特征。

职业生涯探索多元化

职业生涯探索涉及相关信息的搜集、初步评估与职业管理计划的初步形成。这一过程中，人工智能参与的自我评估扮演着重要角色。自我评估是职业生涯探索的核心之一，而人工智能的应用使自我评估过程更加智能化和个性化。通过人工智能算法分析个体的能力、兴趣和特长，个体可以更准确地了解自己的优势和劣势，从而更好地规划和调整自己的职业发展方向。

此外，人工智能的应用也拓展了兴趣培养的可能性。在职业生涯探索阶段，个体需要不断培养和发展自己的兴趣，以更好地适应未来职业发展的需求。人工智能技术可以根据个体的兴趣和偏好提供个性化的学习和发展建议，帮助个体更好地发现和培养自己的兴趣爱好，为职业生涯的成功奠定坚实的基础。

职业生涯准备复杂化

人们在职业生涯准备的阶段往往形成了相对聚焦的职业目标或大致范围，将进一步投入相应的职业规划、职业选择及职业信心构建的过程中。人工智能日益成为人们完成工作任务的重要工具甚至是合作伙伴，学习和掌握人工智能相关的基本原理和知识技能也成为职业生涯准备过程中的必修课。以医疗行业为例，当前人工智能辅助诊断系统逐渐在越来越多的医院落地（如为肿瘤患者提供医疗记录、治疗方案及排序的IBM“沃森”系统），医学生们不仅需要学习传统的医学知识，还需要了解如何使用人工智能工具在临床上做出更快速、更精准的诊断。

人工智能技术的不断突破还给职业生涯准备阶段的职业信心构建带来新的挑战。这类挑战一定程度上源于人工智能在工作当中的应用对工作者自我价值认知构成冲击。因此，在人工智能浪潮席卷而来的时代，正确看待人工智能在个人职业发展过程中所扮演的角色，梳理和调整自我价值和闪光点，找到职业信心和自我价值构建的合适道路，是人机协同时代职业生涯准备过程中的必修课。

职业生涯发展期：工作参与阶段

与人工智能迭代升级不断加快相伴的是工作内容、工作方式及组织内外环境的快速变化，这些巨变深刻重塑着职业生涯发展期，对个人将从事的工作类型和数量，工作内容和角色，以及工作体验等方面都产生了深远的影响。

工作经历波动

人工智能的应用可能会导致部分工作类型消失或相关工作岗位减少，同时也会增加新的工作类型，因此，个体在职业发展过程中可能会面临转换工作角色的挑战。高盛分析师约瑟夫·布里格斯（Joseph Briggs）和德维什·科德纳尼（Devesh Kodnani）在2023年3月27日发布的研究报告中指出，全球预计将有3亿工作岗位会被生成式人工智能自动化取代，导致包括医疗保健、设计、人力资源、营销等在内的诸多传统工作岗位消失。例如，在以沃尔玛为代表的零售业企业中，自动化收银系统的应用大大缩减了对收银员的需求。

尽管人工智能可能会减少一些传统工作岗位，但同时也会创造新的工作机会。例如，我国在2020年正式将“人工智能训练师”这一新兴职位纳入国家职业分类目录，详细规定了该岗位的国家职业技能标准。领英平台2023年发布的《未来就业报告：人工智能对工作的影响》（Future of Work: AI at Work)）显示，在全球平台上以英文发布的工作职位中，提及GPT或ChatGPT等人工智能新技术的职位发布比例，相比半年前暴涨了21倍。

工作类型和数量的变化对个体的职业生涯发展而言，既是巨大挑战，也是潜在机遇。个体职业发展一个可能的方向是多职业持有者（multiple job holder），即同时从事两个或多个工作。虽然一个人同时兼顾多个工作早已不是什么新鲜事，但人工智能技术的发展促进了远程办公、自由职业等新兴工作方式的普及，身兼数职的趋势可能会更加普遍。互联网平台和各类数字技术使得同时开展多个工作的难度和壁垒大大降低，人们可以随时随地开展多种工作，依据自己的兴趣投入到多个不同职业，从多个方面丰富和发展自我也成为可能。

工作内容和角色的拓展

许多企业使用人工智能技术自动执行重复性和标准化的任务，员工无须花费大量时间和精力在重复的机械性工作上，可以将更多精力投入到创造性、策略性的高价值任务上。因此，个体需要适应组织数字化变革带来的工作内容转变。例如，德勤、普华永道、安永、毕马威四大会计师事务所均用财务智能机器人代替了原先财务流程中的人工操作，会计师需要将工作重心转移到如策略规划、决策支持等高附加值工作上，并且要学习使用人工智能技术，会计师的工作内容在较大程度上被重塑了。

此外，企业数字化变革会模糊传统的角色边界，员工需要更加灵活地担任多个功能性角色，拓展自身角色的职责。数据共享平台、跨部门协作平台等促进不同团队、不同部门之间的合作与交流，这涉及技术、业务、管理等多个领域的融合。同时，人工智能的赋能作用鼓励员工自主探索和创造，不受传统角色职责边界和具体指令限制。例如，百度推出的AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder等开发工具，让没有代码编程基础的非技术类员工也能像程序员一样成为“创造者”，极大地拓展了员工的角色边界，给职业生涯发展创造出更多可能性。

工作体验的挑战

人工智能工具和数字化平台应用让员工获得了更多的工作自主性和灵活性，有助于提升他们的工作效率和工作满意度，增强他们对工作的积极性和投入程度。然而，新的技能和知识需求不断涌现，也可能会让一些传统的工作技能变得过时。部分员工会感受到自己的能力受到挑战，难以适应新的角色，这也是人工智能让员工产生不安全感的原因之一。

近年来生成式人工智能技术的迅速发展与广泛应用使得“被替代”“被威胁”的不安全感进一步蔓延到以往认为只能由人类完成的“创造性”行业和工作岗位中。例如，腾讯游戏近期公布的一款游戏AI引擎GiiNEX，使用生成式人工智能等技术，可以产出2D原画、3D模型、动画等，其能力可媲美科班出身、具有一定经验的人类商业画师。此类生成式人工智能技术的问世和应用使得许多企业对商业画师的要求从“创作绘画”变成“机械修图”，工作内容从创作艺术作品转变为在人工智能生成图像的基础上进行细化修改，原本有较高自主性、创意性、价值性的工作变成了给生成式人工智能“打下手”、做修补的低创意度、低附加值工作。生成式人工智能能够较高程度地承担传统商业画师工作中的“创作”部分，导致画师这一职业的“含金量”和吸引程度大大降低。

职业生涯收尾期：工作到退休过渡阶段

职业生涯收尾期主要聚焦于工作到退休这一过渡阶段。在这一阶段里，职场中或潜在或公开的年龄歧视的现象，以及与退休相关的系列决策过程，也将会受到人工智能广泛应用的影响。

年龄歧视和刻板印象

数字歧视和数字鸿沟对老龄员工职业生涯发展具有负面影响，而年龄歧视和刻板印象等加剧了这一影响。组织中的部分员工会质疑老龄员工使用人工智能的能力，这种歧视与刻板印象使老龄员工在工作和社交中受排斥，被边缘化，无法充分参与、融入到数字化工作环境中，进而更难以学习与人工智能相关的新技能和知识，老龄员工就业难度会因此剧增。更有甚者，如果受到“偏见数据”训练，人工智能本身就可能存在年龄歧视。例如，某大型教培公司使用了人工智能在线招聘系统，该系统的算法会自动拒绝年龄较大的应聘者，55岁以上的女性和60岁以上的男性有可能会被取消资格。另一个更为鲜明的例子是对大龄程序员的歧视与偏见。硅谷这个世界著名的高科技产业区员工的平均年龄远低于美国任一行业的平均水平。科技公司认为35岁以上的人更感兴趣的是管理而非技术，年轻员工更聪明，从而形成了一种年长的员工跟不上最新技术的顽固偏见，这让35岁以上程序员的职业生涯之路困难重重，几近终止。

退休安排变化

人工智能可能会使老龄员工朝着两个截然不同的方向安排退休。一部分老龄员工会考虑人工智能对自己职业生涯的负面影响，认为自己在数字化工作环境中的适应能力较弱，倾向于提前退休，避免面临技术更新带来的职业转型压力。另一部分愿意接受数字化转型的老龄员工，在人工智能技术以及互联网经济的助力下，可能会选择延迟退休或以兼职返聘等形式继续参与工作。智联招聘于2021年发布的《中高龄求职者就业问题研究报告》显示，2020年2月至9月，通过互联网平台投递简历的50岁以上求职者同比增长了32.4%，是35岁以下求职者的四倍以上。其中，有80%的中高龄求职者愿意接受新就业形态。比如广州某银行退休员工涂女士，退休两年后在美团上做“粤语私教”，给两百多名大学生和白领线上授课。由此可见，数字技术蓬勃发展催生的职业搜寻和工作开展方式能够助力员工延长职业生涯，拓展职业意义与价值。

人工智能对组织职业生涯管理的挑战：平衡技术与人性

除了员工的自我职业生涯管理，企业和组织等也通过为员工提供发展培训、职业管理信息及职业关系拓展等来进行帮助其进行职业生涯管理（见图2）。下面我们将分别从组织职业生涯管理实践的三个方面——发展能力、提供信息、建立关系，来详细介绍人工智能可能带来的一些挑战。

发展能力

企业为员工提供培训、研讨会、横向调动等机会，使其能够在职业准备和发展过程中发展自我，获得更多当前工作任务或者未来工作准备必需的知识、技能等。这是从企业或组织的层面助力员工发展，使员工职业发展与组织战略目标紧密契合的一项关键措施和手段。随着新一代数字技术的蓬勃兴起，与数字技能学习及应用紧密相关的能力发展机会的日益重要，更好地帮助员工适应数字时代的新技术，助力员工在此过程中也不断实现自我价值提升，成为组织职业生涯管理的关键课题。

数字与技能鸿沟

人工智能可以提供个性化培训和发展计划，但对于缺乏数字化技能或接受能力的员工而言，则可能会加剧数字鸿沟与技能鸿沟。当前企业的培训、发展任务都逐渐向数字化领域和数字化手段倾斜，这可能会造成“马太效应”，即已经具有人工智能相关优势或资源的员工，会更容易获得更多的机会和资源，而处于劣势或缺乏资源的员工则更难获得资源，数字技能方面的不平等会愈发加剧。显而易见，受数字鸿沟影响最大的就是老龄员工群体，他们相对缺乏数字化技能，学习和适应新技术的难度更大，对使用人工智能工具和系统感到陌生和困惑，因而在数字化浪潮中面临被边缘化的风险。

技术依赖和风险管理

虽然人工智能能够将员工从烦琐的工作中解放出来，但带来了技术依赖的风险。中国劳动关系学院的王潇教授基于对企业电子研发工程师的研究，提出了“技术空心化”的概念。他指出，人工智能将核心科学技术从知识生产的基本技能中抽离，工程师只了解如何在系统上操作，不懂深层次的技术原理。越来越多的企业用数字化技术代替基础性工作，员工可能会滥用人工智能来完成任务，导致主动学习意愿和能力下降；企业可能也会因此认为基础技能无须培训学习，从而导致员工部分基础技能薄弱：这不仅会成为员工职业发展的障碍，也给组织绩效稳健性和抗风险性带来一定隐患。

除了员工基础知识技能流失带来的风险，人工智能生成定制化、个性化的数字培训也存在风险，需要企业警惕。一方面，企业过度依赖人工智能系统制订的培训计划，可能会忽视其他多样化的培训方式，使得员工只能接收到通过人工智能系统筛选的单一、同质的培训内容。另一方面，某些人工智能的算法决策缺乏透明性，存在难以辨别的“黑箱”过程，企业很难说明采用特定培训计划或任务安排的理由，这可能会降低员工对系统的信任度，影响其对培训计划的接受程度。

提供信息

企业用人工智能来评估员工的各种信息，以为其提供个人发展所需的反馈时，会涉及信息隐私的问题。如何把握好数据信息使用的尺度，保障私密信息的安全性，成为企业数字化管理实践不可忽视的关键问题。此外，人工智能作出的职业生涯评估和规划直接关系到员工的薪酬、晋升等重要事项，如何让员工信任算法做出的决策，也将是一项重要挑战。

数据隐私和安全问题

人工智能系统执行绩效评估、职业路径规划等任务时，需要访问和分析大量员工数据，包括个人信息、工作绩效等，这些数据有被泄露或未经授权而被访问的风险，可能会对员工的数字隐私造成威胁，引发员工的担忧和不信任感。例如，某电器集团的通报文件批评了11位员工，称其占用公司公共网络资源从事与工作无关事宜，还罗列了每名员工的App流量使用信息。许多数字化管理系统都可以实现对员工的数据监控，判断员工的工作状态，如离职倾向、怠工情况等，这种被动的、悄无声息的评估有可能涉及侵犯员工个人隐私。企业在应用人工智能及各类数字技术进行人力资源管理和监督相关工作时尤其需要注意这一点。

算法偏见和不公平性

人工智能系统在进行员工职业生涯评估、规划时可能存在算法偏见或歧视，有可能产生不公平的结果及有偏见的信息，使得绩效评估、晋升安排等存在争议，影响员工的职业发展规划。算法偏见与算法歧视都涉及人工智能系统在决策过程中不公正地看待某些特定群体或因素的现象。偏见可能来源于算法训练数据中的偏差。例如，如果过去的晋升记录表明男性候选人更容易获得晋升，算法可能会在未来的晋升选择中偏向男性。建立算法模型时的特征选择也可能存在偏见。例如，如果一个算法在晋升决策中过于考虑工作绩效，可能会忽视其他重要的能力和信息。因此，保证人工智能系统的公平性，平衡到员工职业发展的方方面面，对企业来说是一个巨大的挑战。

建立关系

在数字化企业中，人机交互和线上社交平台给员工的信息交流和人际交往带来了极大便利，但我们必须意识到便利背后可能隐藏着问题。员工可能不太适应与人工智能导师或同事“建立关系”，并且难以在人工智能算法的推荐下建构“理想”的人际社交网络。因此，帮助员工建立对职业生涯有助力的人际关系和社交网络，也是一项亟待解决的难题。

人机交互的障碍

企业可以使用数字化的智能导师、社交网络平台等来实现更轻松、便利、高效的职业生涯管理，但人机交互过程无法完美模拟现实中的人际关系。尽管人工智能系统可以通过语音合成和自然语言处理等技术实现与员工的交流，提供一定程度上的个性化建议和支持，但目前大多数人工智能给人的感觉仍然是“冷冰冰”“机械式”的。员工会认为人工智能缺乏真正的情感和情绪理解能力，与现实人际交往相比，人机交流更单薄、空洞。这种机械式的交流会让员工感到疏离和孤独，无法体会真实的情感和共鸣，无法真正倾诉自己的内心想法和情感需求，因而不愿意将人工智能纳入自己的“关系网络”中，也就难以与其建立真实而深刻的关系，更不必提让其提供信息、帮助自己规划职业生涯了。因此，虽然人工智能系统在职业生涯管理方面提供了一定的便利，但目前而言局限性仍是较为明显的。

社会网络同质化

人工智能的应用对员工建立关系的负面影响不仅体现在不舒适的人机交互体验上，更深层次的问题还在于其底层算法可能导致员工社交网络的同质化。企业想要通过人工智能算法来指导员工规划职业生涯发展路径，帮助员工建立和维护社会网络，但人工智能算法是依赖已有数据集进行训练的，这些数据集往往反映了现实世界中的社会关系和网络，因而可能存在算法推荐的同质性问题。这种同质化可能会让员工困在算法推荐的“信息茧房”中。

个体与组织的应对策略：人工智能新赋能

在这个信息爆炸的时代，个体需要主动且灵活地应对职业生涯的不确定性，组织则需要适当调整职业生涯管理实践以给予员工足够的支持，人工智能的赋能作用渗透其中，双方都要充分利用好数字化工具。人工智能时代，无论是个人还是组织，都可以通过一些策略来进行职业生涯管理（见图3）。

个体的应对策略

人工智能时代充满了动态性、不确定性和复杂性，时代的洪流中个体很难以不变的姿态应对职业生涯中的各类挑战。因此，个体需要采取一系列主动的、适应性的行为，来迎接快速变化的环境带来的挑战。

动态梳理内外部环境

人工智能的广泛应用极大地改变了外部行业动向和内部组织管理方式，对个体而言，及时识别内外部环境变化、搜集与职业发展相关的信息是至关重要的技能和习惯。外部环境方面，个体需要密切关注和分析人工智能技术发展趋势、行业变化及市场需求变动，包括人工智能技术在各行业中的应用情况、新技术的涌现及市场对人工智能专业人才的需求情况等，从这些信息中可以发现行业及自身未来职业发展的可能方向。内部环境方面，个体需要了解组织内部管理实践的变化，特别是与人工智能相关的数字化培训方式、晋升机制、绩效考评等方面的调整，以及工作流程、角色职责等方面的变化，从而更快速地适应职业转型。

主动学习和思索求变

当下知识和技能的更新速度越来越快，个体需要拥有主动学习的意识，不断汲取新知识和技能，并且反思和调整自己的学习方式和学习策略，以保持自身的竞争力并增强自信心。

数字化时代个体主动学习包括多种类型多个方面。首先，非技术专业的员工可以主动学习人工智能相关的知识技能，如简单的数据处理和分析，写面向生成式人工智能的“提示词”（prompt）等，不让自己被数字鸿沟阻断职业发展之路。其次，当人工智能替代一些重复性的简单任务后，个体可以将省出来的时间和精力投入其他技能的学习上，可以是与当前工作相关的新技能，也可以是个人兴趣爱好和未来发展所需的技能，从而拓展自己的职业发展空间。最后，个体可以利用人工智能来赋能学习过程，将人工智能视为老师，在人机交互的过程中不断磨炼、迭代自己的任务技能。例如，有学者发现，住院医师可以通过“影子学习”（shadow learning）的方式，在达芬奇外科机器人的手术实践中学习和提升手术操作的各项技能。

终身学习思维和习惯

除了主动学习，个体还需要持之以恒地学习，让学习成为一种习惯、一种职业素养，实现终身学习。持续不断地学习不仅是获取新知识和技能的手段，更是一种职业生涯管理的智慧。面对人工智能浪潮下错综复杂的行业环境，学习是一种“以不变应万变”的方式，不仅能保证个体拥有贯穿职业生涯始终的竞争力，同时也能够增强个体抵御职业风险的能力，使其能不断采取新策略应对和适应职业生涯中的变化。《中共中央国务院关于加强新时代老龄工作的意见》提出，要以现代信息技术为支撑、以“互联网+”为特征，筹建国家老年大学，并且推动部门、行业企业、高校举办的老年大学面向社会开放办学。数字化技术对老年群体来说或许不是“洪水猛兽”，而是促进他们终身学习、实现职业生涯可持续性的有利工具。

组织的应对策略

组织采用人工智能进行职业生涯管理实践的初衷是帮助员工实现职业生涯的成功，然而，在这一过程中可能出现的问题反而会阻碍员工的职业发展。为解决这些问题，企业需要确保数字技术和文化环境的适配性，充分发挥人工智能的优势，规避潜在的风险，解决存在的问题。

开展数字培训和个性化培训

组织给员工提供培训发展机会时，可以将人工智能技术纳入考量，包括普及基础的数字技能来确保员工具备适应数字化工作环境的必要能力，利用人工智能赋能培训过程，实现个性化的培训。

组织可以开展数字化培训课程或研讨会，确保所有员工都具备一定的数字素养。这些课程可以涵盖数字化工具和平台的基本使用方法，如数字化办公系统、生成式人工智能、数据统计分析处理软件等。组织在开展此类培训时，尤其需要关注老年员工，正如《国务院办公厅印发关于切实解决老年人运用智能技术困难的实施方案的通知》中所提到的，要“开展老年人智能技术教育、加强应用培训”。在数字鸿沟让人工智能技能落后群体更加落后时，组织应该起到支持、引领和牵引作用，让他们能够享受数字技术带来的一系列便利并参与到各项社会活动中。另外，组织还可以利用人工智能技术进行学习进度和成果的实时监测和反馈，及时调整培训计划，确保培训效果最大化。

安全、公正、舒适的数字环境

组织使用数字化培训、绩效评估等创新模式的前提是人工智能技术本身要安全、合理、有效，这对数字环境提出三方面的要求：员工隐私的安全性、算法评估的公正性及人机交互的舒适性。

首先，组织应该确保员工的信息安全。这包括建立健全的信息安全管理制度，采用安全可靠的信息技术设施，加强对员工个人数据的保护和监管。《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》中提出，人工智能发展应该尊重和保护个人隐私，充分保障个人的知情权和选择权。因此，组织需要在信息的收集、存储、处理、使用等环节建立规范意识，这不仅是对员工个人权益的尊重，也是员工职业生涯安全性的重要保障。

其次，人工智能算法的公正性也至关重要。组织应该确保算法已经过充分的验证和评估，保证其公平、合理、可靠，避免出现歧视或偏见行为。同时，算法的设计和应用应具有足够的透明性和可解释性，让员工能够大致理解算法的运作原理和决策过程。

最后，组织要关注人机交互的易用性和交互过程的舒适度。例如，组织应该关注用户界面设计，确保界面布局清晰、操作简单，可以提供个性化的选项和用户友好的提示信息，以满足员工不同的需求和习惯，帮助他们更好地规划、管理、发展自己的职业生涯。

构建有人性、有温度的文化

除了数字技术环境，组织还需要构建有人性、有温度的组织文化，在人工智能技术方面给予员工足够的包容度，要考虑到人工智能与人性的互补，而非完全将组织管理决策程序化。

组织在进行员工职业生涯管理决策时，需要平衡技术与人性，避免过分强调人工智能的作用而忽视人性的闪光点。例如，在晋升决策时，不能“一刀切”地依赖算法对候选人的数据评估结果，也要关注员工的情感态度、与同事关系的融洽程度及对组织文化和价值观的认同等因素，这是人工智能难以量化处理的，要依靠人来观察和评测。另外，在构建员工的社交网络时，也不能完全依赖线上平台和人工智能的算法推荐，而是要保留人与人之间面对面的、真诚的交流和互动，注重员工的情感沟通与情感链接，营造有温度的社交环境，这有助于员工职业生涯发展中重要导师、合作者等人际关系的建立。

组织不应该简单地用“谁替代谁”“让谁打败谁”的视角来看待员工和人工智能的关系，而是应该细致全面地关注人与人工智能结合的全过程，协调好两者之间的关系。这不仅有利于员工个人的职业生涯管理和发展，也能为组织创造更多的价值，让员工和组织一同成长，达成共赢。

结语

对个体来说，职业生涯管理涵盖一系列个人发展、职业探索和转型行为，旨在实现职业生涯目标，获得成功。对企业而言，有效的职业生涯管理实践有助于促进员工自我管理，提升个人绩效表现，并最终增强组织的可持续竞争力。人工智能技术的广泛运用使各行业均发生了深刻变革，个体需要认识到人工智能对其职业生涯各个阶段的影响，组织也应该关注在利用人工智能协助职业生涯管理时可能存在的问题，双方都应重视人工智能潜在的负面影响，采取措施尽可能减轻这些影响，同时充分利用生成式人工智能等技术带来的提高和解放生产力的机遇。我们应以开放的心态看待人工智能对行业环境的改变，在员工和组织的共同努力下，为未来的个人职业发展铺平道路，推动组织实现可持续发展。