未来年轻人找工作会越来越难吗，想找一份回报（资金上）和付出成正比的工作有什么推荐吗?
关于未来年轻人找工作是否会越来越难，以及如何找到一份付出与回报（资金上）成正比的工作，这是一个非常值得深入探讨的话题。
未来年轻人找工作会越来越难吗？
坦白说，用“越来越难”来概括可能过于绝对，但“越来越复杂”或“挑战性更强”则更为贴切。有几个关键因素在起作用：
1. 技术进步与产业结构调整： 这是最主要的影响因素。人工智能、自动化、大数据等技术正在以前所未有的速度发展，并深刻地改变着各行各业。
淘汰与创造： 一些重复性、低技能的工作岗位可能会被自动化取代，这部分岗位会减少。但同时，新的技术也会催生新的行业和职业，例如数据科学家、AI伦理师、虚拟现实内容创作者等等。问题在于，新的岗位是否能充分吸收被淘汰的劳动力，以及转型过程的平滑度。
技能迭代加速： 过去一个职业的技能可能可以维持很长时间，现在则需要不断学习和更新，否则很容易被淘汰。这意味着“一次性学习”已经不再适用，终身学习成为必需。
2. 全球化与市场竞争： 尽管有一些逆全球化的趋势，但人才的流动和竞争仍然是全球性的。国内的年轻人在求职时，不仅要面对国内的竞争者，也可能要与来自全球各地的人才在某些领域竞争。
3. 人口结构变化：
老龄化： 许多发达国家面临人口老龄化问题，虽然这可能意味着某些服务型岗位（如护理）的需求增加，但整体劳动力供给可能面临挑战。
青年人口比例： 不同国家和地区的人口结构差异也很大，青年人口比例高的地区，就业压力可能相对较大。
4. 教育体系与市场需求脱节： 有时，学校教育培养的技能与市场上实际需要的技能存在一定的错配。这导致毕业生在进入职场后，需要额外的培训才能胜任工作，或者发现自己所学专业在就业市场上并不热门。
5. “内卷”与“稀释”： 在一些热门行业或岗位，由于申请者众多，竞争异常激烈，即使拥有不错的技能，也可能因为“人太多”而难以脱颖而出，这也被称为“内卷”。同时，一些新兴行业初期可能人才缺口大，但随着发展，吸引了大量人才涌入，也可能出现“稀释”效应，即平均回报率下降。
那么，如何找一份回报（资金上）与付出成正比的工作？
这并非易事，因为“成正比”本身就是一个非常主观且动态的概念。在很多情况下，市场的供需关系、个人能力、行业前景、甚至一些运气成分都会影响最终的回报。但我们可以从几个关键维度去努力，最大限度地提升获得“相对公平”回报的可能性：
1. 选择“价值创造”而非“简单执行”的职业：
核心逻辑： 你的付出，如果是为企业、社会创造了可衡量的、难以替代的价值，那么你获得的回报自然会更高。简单地执行任务，即使很辛苦，但如果这些任务是低附加值的，并且容易被他人替代，那么回报也很难与付出完全“成正比”。
如何识别：
解决复杂问题： 那些需要创新思维、解决实际难题的岗位，往往意味着更高的价值。例如，不是简单的码农，而是能独立设计复杂算法的工程师；不是普通的销售，而是能开拓新市场、建立复杂客户关系的商务经理。
创造稀缺性： 你的技能、知识、经验越是别人难以轻易获得，你的价值就越高。这可能体现在独特的专业知识、跨领域的复合能力、或者在某个细分领域积累的深厚经验。
影响“钱袋子”： 直接或间接影响企业营收、成本控制、或提升效率的岗位，更容易实现价值与回报的对等。例如，销售、市场营销、战略规划、精益生产专家等。
2. 瞄准“高增长、高壁垒”的行业与领域：
核心逻辑： 行业的发展前景和竞争程度是影响回报的重要外部因素。
如何识别：
高增长行业： 关注那些随着技术进步、社会需求变化而快速发展的行业。例如，过去是互联网，现在可能是人工智能、新能源、生物科技、高端制造、医疗健康、数字经济等。这些行业通常需要大量的专业人才，且愿意为优秀人才支付高薪。
高壁垒领域： “壁垒”可以是对技能的要求、对资本的需求、对牌照的限制、或者对知识产权的保护。高壁垒意味着进入门槛高，竞争相对较小，而一旦进入并做出成绩，回报会比较可观。例如，某些精密仪器制造、前沿科学研究、法律金融领域的专业咨询等。
关注“技术+商业”的结合： 纯技术岗位可能只懂技术，而纯商业岗位可能缺乏技术深度。那些能够理解并结合技术与商业需求的人才，往往能创造更大的价值，也更容易获得超额回报。
3. 培养“可迁移、可持续”的核心竞争力：
核心逻辑： 你的核心竞争力应该能够让你在不同的公司、甚至不同的行业之间转移，并且随着时间的推移不断增值。
如何培养：
硬技能： 学习那些在不同领域都通用的硬技能。例如，编程语言（Python、Java等）、数据分析能力、项目管理、财务分析、设计软件操作、专业的外语能力等。
软技能（能力）：
学习能力： 这是最重要的软技能。能够快速学习新知识、掌握新技能，是应对变化的关键。
解决问题的能力： 不仅仅是发现问题，更重要的是提出有效的解决方案。
沟通与协作能力： 能够清晰有效地与他人沟通，并与团队高效协作。
领导力与影响力： 即使不是管理者，也能在项目中发挥影响力，带动团队前进。
批判性思维： 不盲从，能够独立思考，辨别信息真伪，做出理性判断。
领域知识： 深入理解某个行业的运行规律、市场趋势、客户需求等，成为该领域的专家。
4. 战略性地管理职业生涯：
核心逻辑： 找工作不是一蹴而就的，而是一个持续经营的过程。
如何管理：
清晰的职业规划： 了解自己的兴趣、优势和价值观，并将其与市场需求相结合，制定长短期职业目标。
循序渐进： 很多高回报的工作并非一开始就能直接获得，可能需要从基础岗位做起，积累经验和能力。关键是确保每一步都在为你的核心竞争力“充值”。
主动争取机会： 不仅仅是等待招聘信息，更要通过人脉、行业会议、项目经验等方式，主动去争取更具挑战性和成长性的机会。
谈判能力： 了解自己所能创造的价值，并在薪酬谈判时有理有据地表达。同时，也要关注除了薪水之外的整体回报，如福利、培训机会、职业发展空间等。
持续评估与调整： 定期审视自己的职业发展路径是否符合预期，以及市场需求的变化，及时进行调整。
具体岗位推荐（仅供参考，需要结合个人情况）：
考虑到“价值创造”、“高增长”、“高壁垒”以及“可迁移性”，以下几类岗位相对而言更容易实现付出与回报的匹配：
技术类（尤其是前沿技术）：
人工智能/机器学习工程师： 负责开发和优化AI模型，应用在各行各业，创造巨大的商业价值。
数据科学家/分析师： 从海量数据中挖掘洞察，为企业决策提供支持，是数字化时代的核心人才。
高级软件工程师/架构师： 负责设计和构建复杂的软件系统，对产品的成功至关重要。
网络安全专家： 随着网络攻击的日益频繁，企业对网络安全的需求越来越高，专业人才紧缺。
区块链工程师： 在金融、供应链、数字身份等领域有广阔的应用前景。
金融类（需要专业知识和资质）：
投资银行家/分析师： 参与企业融资、并购等重要资本运作，贡献巨大。
量化交易员/研究员： 利用数学和编程知识进行交易策略开发，回报可能非常高。
金融科技（FinTech）从业者： 结合金融与技术，在支付、信贷、保险、资产管理等领域创新。
管理与咨询类（需要经验和领导力）：
战略咨询顾问： 为企业提供高层次的战略规划和管理咨询，解决企业面临的棘手问题。
产品经理（尤其是科技类产品）： 负责产品的规划、设计和生命周期管理，是连接技术与市场的桥梁。
项目管理专家： 尤其是在大型、复杂的跨国项目，项目经理的价值非常高。
高级市场营销/品牌专家： 能够精准洞察消费者需求，建立强大的品牌影响力。
科研与研发类（需要深厚专业知识）：
生物医药研究员： 尤其是在基因编辑、新药研发等前沿领域。
材料科学家： 在新能源、半导体、航空航天等领域有关键作用。
新材料研发工程师： 创造新材料以满足新兴产业的需求。
特定领域专家：
法律领域的知识产权律师、商业诉讼律师： 在经济活动中，专业法律服务至关重要。
资深医疗专家（如外科医生、顶尖专科医生）： 稀缺且关键的专业技能。
重要提示：
“成正比”是相对的： 即使是上述岗位，也存在个体差异、公司差异和市场波动。
努力是基础： 无论选择哪个行业，持续的努力、学习和自我提升都是回报的前提。
平衡： 纯粹追求资金回报可能让你忽略工作的意义和个人的幸福感，找到一个你能投入热情并获得合理回报的平衡点更为重要。
个人特质： 你的性格、兴趣、沟通方式等个人特质，也决定了你更适合哪些类型的工作。
总而言之，未来就业市场的挑战确实存在，但并非没有机会。关键在于能否跟上时代变化的步伐，不断提升自己的核心竞争力，并战略性地规划自己的职业发展道路，去创造那些难以被替代的价值。
未来年轻人找工作会越来越难吗？
坦白说，用“越来越难”来概括可能过于绝对，但“越来越复杂”或“挑战性更强”则更为贴切。有几个关键因素在起作用：
1. 技术进步与产业结构调整： 这是最主要的影响因素。人工智能、自动化、大数据等技术正在以前所未有的速度发展，并深刻地改变着各行各业。
淘汰与创造： 一些重复性、低技能的工作岗位可能会被自动化取代，这部分岗位会减少。但同时，新的技术也会催生新的行业和职业，例如数据科学家、AI伦理师、虚拟现实内容创作者等等。问题在于，新的岗位是否能充分吸收被淘汰的劳动力，以及转型过程的平滑度。
技能迭代加速： 过去一个职业的技能可能可以维持很长时间，现在则需要不断学习和更新，否则很容易被淘汰。这意味着“一次性学习”已经不再适用，终身学习成为必需。
2. 全球化与市场竞争： 尽管有一些逆全球化的趋势，但人才的流动和竞争仍然是全球性的。国内的年轻人在求职时，不仅要面对国内的竞争者，也可能要与来自全球各地的人才在某些领域竞争。
3. 人口结构变化：
老龄化： 许多发达国家面临人口老龄化问题，虽然这可能意味着某些服务型岗位（如护理）的需求增加，但整体劳动力供给可能面临挑战。
青年人口比例： 不同国家和地区的人口结构差异也很大，青年人口比例高的地区，就业压力可能相对较大。
4. 教育体系与市场需求脱节： 有时，学校教育培养的技能与市场上实际需要的技能存在一定的错配。这导致毕业生在进入职场后，需要额外的培训才能胜任工作，或者发现自己所学专业在就业市场上并不热门。
5. “内卷”与“稀释”： 在一些热门行业或岗位，由于申请者众多，竞争异常激烈，即使拥有不错的技能，也可能因为“人太多”而难以脱颖而出，这也被称为“内卷”。同时，一些新兴行业初期可能人才缺口大，但随着发展，吸引了大量人才涌入，也可能出现“稀释”效应，即平均回报率下降。
那么，如何找一份回报（资金上）与付出成正比的工作？
这并非易事，因为“成正比”本身就是一个非常主观且动态的概念。在很多情况下，市场的供需关系、个人能力、行业前景、甚至一些运气成分都会影响最终的回报。但我们可以从几个关键维度去努力，最大限度地提升获得“相对公平”回报的可能性：
1. 选择“价值创造”而非“简单执行”的职业：
核心逻辑： 你的付出，如果是为企业、社会创造了可衡量的、难以替代的价值，那么你获得的回报自然会更高。简单地执行任务，即使很辛苦，但如果这些任务是低附加值的，并且容易被他人替代，那么回报也很难与付出完全“成正比”。
如何识别：
解决复杂问题： 那些需要创新思维、解决实际难题的岗位，往往意味着更高的价值。例如，不是简单的码农，而是能独立设计复杂算法的工程师；不是普通的销售，而是能开拓新市场、建立复杂客户关系的商务经理。
创造稀缺性： 你的技能、知识、经验越是别人难以轻易获得，你的价值就越高。这可能体现在独特的专业知识、跨领域的复合能力、或者在某个细分领域积累的深厚经验。
影响“钱袋子”： 直接或间接影响企业营收、成本控制、或提升效率的岗位，更容易实现价值与回报的对等。例如，销售、市场营销、战略规划、精益生产专家等。
2. 瞄准“高增长、高壁垒”的行业与领域：
核心逻辑： 行业的发展前景和竞争程度是影响回报的重要外部因素。
如何识别：
高增长行业： 关注那些随着技术进步、社会需求变化而快速发展的行业。例如，过去是互联网，现在可能是人工智能、新能源、生物科技、高端制造、医疗健康、数字经济等。这些行业通常需要大量的专业人才，且愿意为优秀人才支付高薪。
高壁垒领域： “壁垒”可以是对技能的要求、对资本的需求、对牌照的限制、或者对知识产权的保护。高壁垒意味着进入门槛高，竞争相对较小，而一旦进入并做出成绩，回报会比较可观。例如，某些精密仪器制造、前沿科学研究、法律金融领域的专业咨询等。
关注“技术+商业”的结合： 纯技术岗位可能只懂技术，而纯商业岗位可能缺乏技术深度。那些能够理解并结合技术与商业需求的人才，往往能创造更大的价值，也更容易获得超额回报。
3. 培养“可迁移、可持续”的核心竞争力：
核心逻辑： 你的核心竞争力应该能够让你在不同的公司、甚至不同的行业之间转移，并且随着时间的推移不断增值。
如何培养：
硬技能： 学习那些在不同领域都通用的硬技能。例如，编程语言（Python、Java等）、数据分析能力、项目管理、财务分析、设计软件操作、专业的外语能力等。
软技能（能力）：
学习能力： 这是最重要的软技能。能够快速学习新知识、掌握新技能，是应对变化的关键。
解决问题的能力： 不仅仅是发现问题，更重要的是提出有效的解决方案。
沟通与协作能力： 能够清晰有效地与他人沟通，并与团队高效协作。
领导力与影响力： 即使不是管理者，也能在项目中发挥影响力，带动团队前进。
批判性思维： 不盲从，能够独立思考，辨别信息真伪，做出理性判断。
领域知识： 深入理解某个行业的运行规律、市场趋势、客户需求等，成为该领域的专家。
4. 战略性地管理职业生涯：
核心逻辑： 找工作不是一蹴而就的，而是一个持续经营的过程。
如何管理：
清晰的职业规划： 了解自己的兴趣、优势和价值观，并将其与市场需求相结合，制定长短期职业目标。
循序渐进： 很多高回报的工作并非一开始就能直接获得，可能需要从基础岗位做起，积累经验和能力。关键是确保每一步都在为你的核心竞争力“充值”。
主动争取机会： 不仅仅是等待招聘信息，更要通过人脉、行业会议、项目经验等方式，主动去争取更具挑战性和成长性的机会。
谈判能力： 了解自己所能创造的价值，并在薪酬谈判时有理有据地表达。同时，也要关注除了薪水之外的整体回报，如福利、培训机会、职业发展空间等。
持续评估与调整： 定期审视自己的职业发展路径是否符合预期，以及市场需求的变化，及时进行调整。
具体岗位推荐（仅供参考，需要结合个人情况）：
考虑到“价值创造”、“高增长”、“高壁垒”以及“可迁移性”，以下几类岗位相对而言更容易实现付出与回报的匹配：
技术类（尤其是前沿技术）：
人工智能/机器学习工程师： 负责开发和优化AI模型，应用在各行各业，创造巨大的商业价值。
数据科学家/分析师： 从海量数据中挖掘洞察，为企业决策提供支持，是数字化时代的核心人才。
高级软件工程师/架构师： 负责设计和构建复杂的软件系统，对产品的成功至关重要。
网络安全专家： 随着网络攻击的日益频繁，企业对网络安全的需求越来越高，专业人才紧缺。
区块链工程师： 在金融、供应链、数字身份等领域有广阔的应用前景。
金融类（需要专业知识和资质）：
投资银行家/分析师： 参与企业融资、并购等重要资本运作，贡献巨大。
量化交易员/研究员： 利用数学和编程知识进行交易策略开发，回报可能非常高。
金融科技（FinTech）从业者： 结合金融与技术，在支付、信贷、保险、资产管理等领域创新。
管理与咨询类（需要经验和领导力）：
战略咨询顾问： 为企业提供高层次的战略规划和管理咨询，解决企业面临的棘手问题。
产品经理（尤其是科技类产品）： 负责产品的规划、设计和生命周期管理，是连接技术与市场的桥梁。
项目管理专家： 尤其是在大型、复杂的跨国项目，项目经理的价值非常高。
高级市场营销/品牌专家： 能够精准洞察消费者需求，建立强大的品牌影响力。
科研与研发类（需要深厚专业知识）：
生物医药研究员： 尤其是在基因编辑、新药研发等前沿领域。
材料科学家： 在新能源、半导体、航空航天等领域有关键作用。
新材料研发工程师： 创造新材料以满足新兴产业的需求。
特定领域专家：
法律领域的知识产权律师、商业诉讼律师： 在经济活动中，专业法律服务至关重要。
资深医疗专家（如外科医生、顶尖专科医生）： 稀缺且关键的专业技能。
重要提示：
“成正比”是相对的： 即使是上述岗位，也存在个体差异、公司差异和市场波动。
努力是基础： 无论选择哪个行业，持续的努力、学习和自我提升都是回报的前提。
平衡： 纯粹追求资金回报可能让你忽略工作的意义和个人的幸福感，找到一个你能投入热情并获得合理回报的平衡点更为重要。
个人特质： 你的性格、兴趣、沟通方式等个人特质，也决定了你更适合哪些类型的工作。
总而言之，未来就业市场的挑战确实存在，但并非没有机会。关键在于能否跟上时代变化的步伐，不断提升自己的核心竞争力，并战略性地规划自己的职业发展道路，去创造那些难以被替代的价值。
网友意见
你看看，又是线性学生思维在作怪[1]，在这里求一个“只要能做到A，就一定能得到B”的答案。
只有在有考试大纲，有标准答案的应试体系下，才存在付出和回报基本成正比的现象。
题主所设想的未来工作的场景，基本上符合我在下面这个回答里讲的两种场景：
这些定律本身都没什么问题，不管是线性增长，还是指数级增长，都在说明坚持的重要性，没有坚持，这些增长的成果就都不会有。
这些定律或者鸡汤最大的问题就在于，没有方向。
因为他们其实都是在告诉你，别管那么多，干就完了。
当你问他，你应该具体做些什么的时候，他们依然会告诉你，干就完了！
这种简单粗暴的理念只适合于搬砖型工作，和学习的第二阶段。
什么是搬砖型工作？
就是你已经度过了适应期，掌握了搬砖的基本要领，已经不需要其他的技能了，这时候，你搬一百块砖，就比搬十块的能多挣十倍的工钱。
什么是学习的第二阶段？
就是你已经掌握了基本的概念和定律，已经会定向解某一类型的题了，剩下的就是熟练度的问题，同样一分钟，你能算出四十道四则运算题，别人只能算出十道，那你就能在限时四则运算大赛中胜出。
而我们面对的世界往往是复杂和非线性的，很多问题都是多个非线性问题组合交织在一起的，并不能给你提供一个你只要有冲劲，就能一往直前的跑道。
初入职场的很多人在遭遇几次职场挫败后，都会有一种强烈的无力感，一种强烈的有劲儿没处使的感觉。
就是因为被一些暂时无法逾越的高墙挡在了外面，一时半会儿，既打不开门，又翻不过去，还绕不过去，这时候他们需要的是去找到别的赛道，或者去找到能打开这堵高墙中门锁的钥匙。
而在他们受阻的这段时间里，他们会发现，之前被他们甩在身后的那些人正在慢慢追上来，而自己还没办法通过这堵高墙，眼看着领先优势被慢慢消耗殆尽，许多人心态就崩溃了。
这时候，他们需要的肯定不是所谓的坚持，更不是相信什么时间的力量，而是能帮他们越过高墙的新的视野和思路。
而这种需要自我升级和完成一次心灵越狱的过程，不是靠简单的干就完了就能完成的。
就像我之前经常引用的那两句话一样：
问题不可能由导致这种问题的思维方式解决。
疯狂就是重复做同一件事情，却期望不同的结果。
这时候，如果还是不管三七二十一，抱着干就完了的思想在下面的层级里瞎使劲儿，最后的结果一定是在高墙前面原地打转。
而在另一个回答里，我提到了几乎在每一个行业的工种里，都有一个被称作“行活儿”的技能包，在你没有掌握这些技能包之前的学习期里，你基本上就处在一份努力一分收获的阶段。
我们大部分行业都有一个被称作是“行活儿”的技能包，这个技能包里有你可以胜任这个工作的所有技能模块，当你完全掌握之后，你就成了这个行业的合格的标准零件了，接下来的大部分工作基本上都可以用这个技能包里的东西来解决掉。
在你还没有掌握行活儿技能包之前，你觉得有很多东西可以学习，你能感受到进步的神速，但当你已经掌握了这个行活儿之后，你再做的大部分工作就基本上是提升熟练度了，也就是我们所谓的工作经验。
这时候会有很多人跳出来说，那我总能继续学习，继续进阶，不断扩容我的技能包。
很多的新技能的学习，其实都是在做技能包的更新换代，而此时的新人只需要学习新版本的技能包就可以了。技能包的总容量基本上都是一个新人入行三到五年的学习量，大部分人都能在入行五年后维持在一个平均水平。
这就好像传统行业里面，一个工厂有好多靠资历混上去的“高级技工”，这些高级技工和入行五年的中级技工在工作能力上并没有太大区别，有的只是更多的行活儿经验（大部分都是重复性的工作），如果在工业时代，这些行活儿经验还能被派上点用途的话，在互联网时代，大部分过去的行活儿经验都没有太大用途。
这也是为什么一个工厂里可以有很多个高级技工，却永远只有一两个总工的原因，想要当总工是需要领导给你机会和资源倾斜的。
而当你度过了这个快速增长的舒适阶段后，想要再次获得下一个阶段的线性增长，就需要你自己重新摸索了，并没有一张清晰的地图可以告诉你，你每一个阶段只需要闷头做什么样的努力就行了，每个人走到这个阶段面对的分岔口是不一样的，所以即使是过来人也不一定能给你百分百正确的答案，如果有的话，那大部分人就都可以青春无悔，走向巅峰了。
看到题主是学景观设计的，就说点我个人有限的一点经历，以前工作时，去设计院参观交流，我个人就有一个明显的感受，下班后大家都没走，留在单位加班，那些脸上洋溢着生机，全身都是活力的，基本上都是刚毕业的年轻人，他们还有很多项目经验要积累，有许多知识要学习，有很多职称等着评定，而那些年龄稍大的人们的脸上则总是一副若有所思的表情，至于他们在想什么，我也不知道。
参考
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