生成式人工智能向公众开放十八个月后, 需要进行观察 : 一年前看似罕见的技能现在已成为所有人都能获得的商品. 对于立方体学校, 专门从事人工智能的培训机构, 无代码和增长营销, 真正的价值已经转向数据结构化, 过程自动化, 人工智能引擎的可见性, 甚至业务整合.
信号正在倍增 : 无论是在商业还是个人领域, 人工智能的使用呈爆炸式增长. Pour Indeed 招聘实验室 (艾薇儿 2026), 所有国家提到人工智能的工作机会都在增加. 据 INSEE 报道, 10% 拥有 10 名或以上员工的法国公司宣布，到 2024 年将至少使用一种人工智能技术, 与一年前的 6% 相比.
但在这种大规模采用的背后, 立方体学校观察到一个悖论 : 使用的普遍化造成了普遍掌握的错觉. “今天每个人都知道如何使用 ChatGPT 撰写电子邮件或总结文档. 但除此之外，还要设计一个能够真正改变业务运营的系统, 差距还在继续扩大”, 皮埃尔·劳奈 (Pierre Launay) 吐露心声, 魔方学校联合创始人. 基于实地观察和市场动态分析 (来源 Gartner 人工智能技术成熟度曲线, 领英职位, HubSpot 人工智能现状, 谷歌趋势), Cube School 确定了三个不同的区域.
饱和区
内容生成. 写一篇文章, 总结一份文件, 生成图像或视觉效果 : 这些用途, 就在一年前，这些技能还是很独特的, 现在所有人都可以使用. 差异化价值几乎消失.
当前的机会区
自动化和集成. 这是当今生产力增长最快的地方。 : 部署AI代理, 业务流程自动化, 人工智能增强的用户体验设计, 治理, 还有合规性. 市场已成熟, 业务需求旺盛, 经过培训的人才供应仍然不足.
战略机遇区
明天会发生什么. 出现四个领域 : 生成引擎的可见性 (GEO/AEO), 即品牌出现在对话人工智能产生的响应中的能力 ; 构建数据以便法学硕士能够正确解释 (大型语言模型) ; 设计人工智能原生产品 ; 和部门垂直化 (健康, 金融, 行业). 这些技能仍然很少被掌握，而这正是他们的原因, 18-24个月时, 市场上最具差异化的定位.
新的招聘需求
这种新的价值地理对劳动力市场有直接影响.
公司不再寻找懂得如何使用人工智能的人才，而是寻找能够设计和部署操作系统的人才。. 除了, 麦尔特的新研究支持了这一点 : 今天, 需求涉及人工智能的更多技术方面. 例如, 关于人工智能代理的情况有所增加 5 801% 反对 2420% 对于报价 (有能力回答这些问题的自由职业者).
立方体学校
正是在这个充满机遇的领域，立方体学校确立了自己的发展轨迹。 : 产品构建器无代码, 自动化, 代理IA, 结构化数据, 业务整合. 多于 3,000 名学习者 根据学校对学员进行的跟踪调查，已经在那里接受过培训, 92% 他们中的人在六个月内找到工作或活动. 到 2027 年, 学校计划培训近 10,000 人 在这些技能上.
