大学毕业生面对的就业竞争，正在从“找第一份工作”提前到“抢第一份实习”。随着人工智能逐步接手部分基础工作，原本让新人累积经验的入门级岗位，也开始出现收缩迹象。
新加坡公立大学今年3月公布的毕业生就业调查显示，应届大学毕业生取得全职工作的比率降至74.4%，比前一年减少5个百分点。在企业持续提高AI使用率的情况下，一些雇主把招聘放缓与生产力提升联系起来。
类似情况也出现在美国。斯坦福大学数字经济实验室最新报告发现，在软件开发等AI使用程度较高的领域，年轻劳动人口的就业表现，正进一步落后于较少受到AI影响行业的同龄人。
数据显示，两者就业率差距从2025年7月的15%，扩大至今年6月的19%，反映年轻求职者在部分高度自动化领域承受的压力持续增加。
不过，学者认为，目前仍不能简单把毕业生就业困难归咎于AI，因为市场尚未出现企业因采用AI而大规模裁员，或全面停止招聘毕业生的情况。
真正值得关注的是企业未来的人力结构。当AI能够完成更多重复、基础及标准化任务后，公司可能不再需要像过去一样配置大量初级人员，一些原本由新人负责的工作，也可能交由现有员工配合AI完成。
Jobstreet截至今年4月的一年数据也显示，即使市场对AI人才需求上升，真正开放给职场新人的职位比例仍然不高。
在电脑与资讯科技以及教育领域，入门级AI职缺只占相关招聘职位约15%；金融领域为14%，人力资源与咨询领域则只有8%，政府部门更低至6%。
换言之，企业需要AI人才，并不等于刚毕业、懂得使用AI工具的人，就能直接获得更多工作机会。
ADP亚太区高级副总裁张晓云认为，年轻人虽然普遍较熟悉AI工具，但雇主真正需要的，是能够把AI能力运用到具体业务，并适应由AI推动的新工作模式的人才。
她指出，不少AI相关工作同时涉及商业判断、风险管理、治理机制以及跨部门合作，而这些能力往往必须透过实际工作经验逐步累积，并非单靠掌握AI工具就足够。
这也让年轻人的求职难题出现另一层矛盾：企业越来越重视经验，但新人首先必须获得工作或实习机会，才能累积经验。当入门职位减少，实习自然变得更关键，也让竞争从毕业后找工作，提前到大学阶段。
对于学生而言，未来的竞争重点可能不只是“会不会用AI”，而是能否证明自己懂得利用AI解决真实问题，包括完成项目、处理数据、沟通协作及作出基本判断。实习、项目经验和实际成果，也因此可能比单纯列出AI技能更有分量。
