[E-DailyShin Yeong-bin Kim Hyun-ah 记者] 求职者的关注点正从“能多大程度利用人工智能（AI）”转向“实际用AI做过什么”。企业也呈现出一种趋势，不仅关注学分、证书和语言成绩等传统资历，还会考察求职者在实际项目中解决了哪些问题、做出了哪些判断。
AI生成的图像
正在备考AI工程师职位的求职者B先生，虽然借助生成式AI完成了多个项目，但意识到自己对代码实现和部署过程理解不足，目前正在重新学习基础知识。另一方面，准备从事内容营销的C女士则在思考，如何将AI视频广告大赛获奖经历以及运营拥有1万名粉丝的短视频频道的经验纳入个人作品集。 这意味着，即使是相同的AI应用经验，评估结果也会因是否仅止步于产出成果，还是能够阐明自身的判断与能力而有所不同。
年轻人关注点的变化在在职人士导师平台“Itda”的数据中也有所体现。 青年导师平台“Itda”对13年来积累的56,030条青年提问进行分析后发现，关于简历和作品集的提问占比从2022年的8.9%上升至2025~2026年的14.7%。同期，与AI相关的提问也从0.4%增至9.1%。
目前，约有3500名在三星、SK等韩国主要大企业及全球科技巨头任职的专业人士作为导师参与了“Itda”平台。据“Itda”介绍，2017年至2021年期间，关于如何通过简历筛选和面试等招聘流程的提问占主导地位；但自2022年以来，年轻人对如何通过个人陈述、作品集和项目等展示自身经验的关注度显著提升。 近期，关于职业选择和AI应用方法的困惑也日益凸显。Itda分析认为，年轻人的关注点正从“如何就业”转向“该展示什么”。
企业的评判标准也在发生变化。首尔大学商学院教授金成洙将学分、证书、语言成绩等传统资历划分为“输入”，将项目、作品集和实际工作经验划分为“输出”。他解释道，如果传统资历作为基本条件具有一定意义，那么项目和职场经验则成为证明求职者能否实际胜任工作的依据。 他建议，如果难以获得实习机会，可以从与朋友一起策划服务或产品，并亲自尝试市场营销和销售的小型项目开始。
人工智能也在降低积累此类经验的门槛。FastFive人力资源集团负责人金俊洙表示：“过去只有通过实习才能了解的岗位专业性，如今个人也能借助人工智能亲自体验。”也就是说，如果准备从事市场营销工作，可以在个人社交媒体（SNS）上发布内容并分析反馈，或者亲自投放广告来验证假设。
不过，仅凭使用过AI这一事实，很难获得竞争力的认可。首尔大学产业人力开发学系教授李灿表示：“企业真正关心的是，在AI给出的答案中，你舍弃了什么、采纳了什么，而不是你是否用过AI。” 建国大学经营学系教授尹东烈也强调，比起作品集的形式，个人的贡献和思考过程更为重要。这意味着必须能够说明解决了什么问题、利用了哪些资料、如何发现并修正AI的错误，以及结果实际带来了哪些改进。
随着经验逐渐成为新的招聘标准，谁能获得积累经验的机会也变得至关重要。韩国职业能力研究院数据分析与成果推广中心主任郑智云表示：“如果经验成为新的资历标准，那么谁能获得积累经验的机会，将成为新的差距”，并指出：“必须为年轻人开辟一条路径，让他们能够从短期的岗位体验过渡到项目和实习，进而将这些经验与未来的职业生涯相衔接。”
在AI时代，招聘竞争力并不取决于使用过多少工具，而是取决于利用这些工具解决了哪些问题，以及如何验证和改进结果。如果企业将实际经验作为重要的评估标准，就不应仅止于要求年轻人积累经验，还应同时拓宽年轻人通过项目和职场经验证明自身能力的机会。
正在备考AI工程师职位的求职者B先生，虽然借助生成式AI完成了多个项目，但意识到自己对代码实现和部署过程理解不足，目前正在重新学习基础知识。另一方面，准备从事内容营销的C女士则在思考，如何将AI视频广告大赛获奖经历以及运营拥有1万名粉丝的短视频频道的经验纳入个人作品集。 这意味着，即使是相同的AI应用经验，评估结果也会因是否仅止步于产出成果，还是能够阐明自身的判断与能力而有所不同。
年轻人关注点的变化在在职人士导师平台“Itda”的数据中也有所体现。 青年导师平台“Itda”对13年来积累的56,030条青年提问进行分析后发现，关于简历和作品集的提问占比从2022年的8.9%上升至2025~2026年的14.7%。同期，与AI相关的提问也从0.4%增至9.1%。
目前，约有3500名在三星、SK等韩国主要大企业及全球科技巨头任职的专业人士作为导师参与了“Itda”平台。据“Itda”介绍，2017年至2021年期间，关于如何通过简历筛选和面试等招聘流程的提问占主导地位；但自2022年以来，年轻人对如何通过个人陈述、作品集和项目等展示自身经验的关注度显著提升。 近期，关于职业选择和AI应用方法的困惑也日益凸显。Itda分析认为，年轻人的关注点正从“如何就业”转向“该展示什么”。
企业的评判标准也在发生变化。首尔大学商学院教授金成洙将学分、证书、语言成绩等传统资历划分为“输入”，将项目、作品集和实际工作经验划分为“输出”。他解释道，如果传统资历作为基本条件具有一定意义，那么项目和职场经验则成为证明求职者能否实际胜任工作的依据。 他建议，如果难以获得实习机会，可以从与朋友一起策划服务或产品，并亲自尝试市场营销和销售的小型项目开始。
人工智能也在降低积累此类经验的门槛。FastFive人力资源集团负责人金俊洙表示：“过去只有通过实习才能了解的岗位专业性，如今个人也能借助人工智能亲自体验。”也就是说，如果准备从事市场营销工作，可以在个人社交媒体（SNS）上发布内容并分析反馈，或者亲自投放广告来验证假设。
不过，仅凭使用过AI这一事实，很难获得竞争力的认可。首尔大学产业人力开发学系教授李灿表示：“企业真正关心的是，在AI给出的答案中，你舍弃了什么、采纳了什么，而不是你是否用过AI。” 建国大学经营学系教授尹东烈也强调，比起作品集的形式，个人的贡献和思考过程更为重要。这意味着必须能够说明解决了什么问题、利用了哪些资料、如何发现并修正AI的错误，以及结果实际带来了哪些改进。
随着经验逐渐成为新的招聘标准，谁能获得积累经验的机会也变得至关重要。韩国职业能力研究院数据分析与成果推广中心主任郑智云表示：“如果经验成为新的资历标准，那么谁能获得积累经验的机会，将成为新的差距”，并指出：“必须为年轻人开辟一条路径，让他们能够从短期的岗位体验过渡到项目和实习，进而将这些经验与未来的职业生涯相衔接。”
在AI时代，招聘竞争力并不取决于使用过多少工具，而是取决于利用这些工具解决了哪些问题，以及如何验证和改进结果。如果企业将实际经验作为重要的评估标准，就不应仅止于要求年轻人积累经验，还应同时拓宽年轻人通过项目和职场经验证明自身能力的机会。
