AI 可胜任 72% 的岗位技能，招聘团队究竟该关注什么？

当候选人可以借助 AI 完成工作时，招聘团队到底该如何评估人才？这正是 Xobin 研究团队在 2026 年中版《人类与 AI 技能报告》中试图解答的问题。报告基于公司 2026 年上半年招聘与 AI 基准数据，并在可能的情况下与 2024 年数据进行对比，提出了五项核心发现。

本报告依托 Xobin 自有的测评框架和招聘相关数据，而非对整个市场的问卷调查。

72% 的技能组在测试条件下可由 AI 完成

Xobin 以 2024 年测评框架中认定的 683 个相关技能组为对象，分别通过 OpenAI 和 Anthropic 的工具及代理工作流进行测试。结果显示，72% 的技能组在至少一种测试场景下，符合全部或部分由 AI 代劳的标准。

报告明确指出，这一结论仅反映测试环境下的能力，并非意味着这些技能不再重要，或实际工作已被 AI 替代。这一区分至关重要：它告诉招聘团队，哪些环节候选人可能借助 AI 辅助，而不是哪些岗位已不再需要人类。

领导力招聘更看重人类判断力

在来自 92 家雇主的 113 份领导力评分表模板中，涉及情商（EQ）的评估标准平均占比 52%，其余所有标准合计为 48%。报告认为，这表明组织在评估领导岗位时，依然高度重视面向人的判断力，但并未断言 EQ 比其他能力更能预测绩效。

回顾 2026 年 1 月至 6 月的 35 个技术岗位，报告发现，将业务需求转化为技术解决方案成为最常被要求的五项技能之一，与 AI 集成和分析型问题解决能力并列。

技术测评方式悄然转变

对比 2024 年上半年与 2026 年上半年，传统编程测评在技术岗位测评中的占比从 75%–100% 降至 25%–50% 以下，而 AI 辅助编程任务、生成、测试、调试和解释的需求，则从 25% 以下提升至 50%–75% 以下。

在两期均追踪的 24 个新兴技能组中，协作能力在 2024 年仅出现在 4 个组，2026 年则提升至 12–17 个组；非线性思维则从 2024 年的 0–5 个组，增长到 2026 年的 6–11 个组。

如何解读这些数据

报告始终区分数据发现与主观解读，并指出每项发现的统计单位各不相同，包括技能组、评分表模板、岗位类型和测评需求，因此各项数据无法合并为单一样本量。

完整版报告包含图表级数据表、完整方法论说明，并引用了 Anthropic、Microsoft 和 OECD 的外部资料，以及 Xobin 自身的研究结果。

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