GitHub擁有超過4.2億個代碼庫，為AI提供了豐富的訓練資料。GitHub Copilot等工具正被四分之三的開發者使用。翻譯工作在微軟研究的職業AI適用性榜單中位列第一。

工作性質重塑：AI輔助程式設計成為主流，開發者轉向架構設計、評審等更高層次工作。

崗位需求減少：基礎翻譯和客服需求可能降低，高級別同聲傳譯和複雜投訴處理需求仍存。

將資訊從一種格式轉移到另一種格式是AI自動化的理想任務。初級分析工作涉及大量資料收集、趨勢識別和報告生成，這些結構化任務易於被AI完成。

崗位急劇縮減：自動化資料流水線大幅減少人工輸入需求。

技能要求提升：分析工作的"體力活"部分被AI接管，從業者需更專注於提出戰略問題、解讀深層商業洞察。

金融領域大量使用機器學習進行演算法交易（高頻交易約占美股交易量70%）。法律助理的文檔審查、案例研究等任務也易被AI處理。

價值重分配：AI接管資料處理和模式識別，將人類專業人員的價值推向需要複雜判斷、合規管理和策略制定的領域。

寫作、編輯、內容生成是AI表現突出的領域。研究顯示，此類職業與AI的工作活動重合度高，AI可以快速生成初稿和基礎內容。

人機協作新模式：AI成為強大的研究和草擬工具，人類角色更側重於創意構思、風格把控、事實核查和深度調查。

由於缺乏數位化記錄或資料分散（如醫療資料受隱私保護），AI難以獲得有效訓練資料。微軟列出受AI影響最小的職業多為操作重型機械、現場護理等。

自動化進程較慢：這些行業AI採用率可能低於25%。變革重點在於輔助工具（如手術機器人）而非直接替代，核心技能需求短期內較為穩定。