随着生成式人工智能的扩散，高学历白领的初级岗位正在迅速减少，而数据中心、电力及冷却设施、照护等现场导向型职位的价值反而在上升。
综合韩联社16日的报道，近期劳动力市场中，人工智能不仅取代单纯重复性业务，更呈现出替代编码、文档撰写、报告草稿整理等所谓知识劳动入门阶段业务的明显趋势。在京畿道板桥等信息技术企业密集的地区，1至3年资历的初级开发人员需求据评价已显著减少。这是因为微软的GitHub Copilot等人工智能编码工具能够在短时间内处理原本由多名初级开发人员负责的基础工作，导致企业雇用仅负责编写代码的初级人才的必要性大幅降低。翻译、基础会计账簿整理等事务性岗位也受到了类似影响。
相反，随着人工智能时代的扩大，处理物理基础设施的技术岗位需求正在增加。这是因为运行ChatGPT之类的大型语言模型需要配备巨大电力和冷却设施的人工智能数据中心，而设计、施工、维护这些设施所需的电工、管道工、冷却设备技术员、网络工程师等人员不可或缺。韩国国内也因对人工智能专用数据中心需求的增长，相关投资正在扩大。分析显示，截至2028年，韩国国内数据中心的电力需求预计年均增长11%，生成式人工智能被认为是推动这一电力需求增长的核心因素。现场因难以招到熟练技术人员，部分项目甚至出现了比以往高出20%至30%年薪的情况。美国及英国出现职业学校入学率以及工程、建筑课程注册率上升，而大学本科注册率下降的趋势，也展现了这一变化。
照护和看护等面对面服务领域也被归类为代表的人工智能难以替代的领域。像疗养保护师、看护人员、上门护士这样的岗位不仅要求单纯重复，还需要对突发状况即时应对、与患者及家属进行情感交流以及实际的身体辅助，因此机器难以完全替代。在老龄化迅速推进的主要国家，这类照护人员结构性短缺，政府正考虑增加培训项目或引进外国人力。这意味着，即使人工智能机器人承担部分辅助工作，在最前线照看他人并承担责任的角色，在相当长时期内很可能仍将以人为中心。
专家们认为，未来与其说是工作岗位整体消失，不如说是在一个职业内部业务被细化分工的所谓“职务重组”将加速。信息通信政策研究院分析称，生成式人工智能承担格式化重复业务的同时，复杂情况的判断、协调以及最终责任更加集中于人类的结构正在形成。媒体、医疗、经营管理领域也不例外。像撰写快讯或解读影像初稿这类接近计算和整理的工作，人工智能可以提供帮助；但事实关系验证、伦理判断、法律责任、利害关系协调最终仍需人类负责。为适应这一变化，教育也应摆脱单纯的知识灌输或编码语法背诵，转向培养判断力、批判性思维、问题定义能力以及协作能力，这样的呼声日益高涨。这一趋势未来很可能导致，比起区分白领和蓝领的传统界限，能够理解并验证机器生成的结果、并承担最终责任的人将获得更高价值认可。
