以前提到“科技人才”，很多人想到的还是程序员、软件工程师，或者在科技公司写代码的人。
但在今天的新加坡，一名科技人才可能坐在银行里做数据分析，也可能在制造企业负责自动化系统，甚至在专业服务公司使用AI处理日常工作。
科技和传统行业之间的界线，正在变得没有那么明显。
资讯通信媒体发展局（IMDA）10月5日发布第四份《新加坡数码经济》年报显示，2025年新加坡科技人才达到22万2200人，同比增长3.8%。
其中，59%的科技人才在资讯通信业以外的行业工作。
也就是说，新加坡超过一半的科技人才，已经分布在科技行业之外。
银行、制造业也需要“科技人才”
一个重要原因是，企业数字化已经不再只是IT部门的事情。
2025年，新加坡数码经济规模达到1441亿新元，占GDP比重升至19.3%。其中，非资讯通信行业贡献了约三分之二。
金融与保险、批发贸易、制造业等行业，都在增加数字化投入。
科技人才的流向也反映了这一点：2025年，非资讯通信行业的科技人才增长5.3%，明显高于资讯通信行业的1.8%。
这类岗位的市场价值也不低。2025年，新加坡居民科技从业者的月薪中位数达到8000新元，整体居民就业者的月薪中位数为5000新元。
所以，现在再把科技工作简单理解成去科技公司上班，已经不太准确。
AI更直接地进入了普通工作
如果说数字化让科技人才走进了传统行业，那么AI正在进一步改变这些行业里的具体工作。
2025年，新加坡企业采用AI的比例达到23.5%，接近每4家企业就有1家使用AI。
它可能出现在银行的风险分析、保险公司的客户服务，也可能用于制造业的生产管理、专业服务公司的资料整理和分析。
招聘市场也开始出现变化。
2025年，新加坡科技职位中，要求至少掌握一项AI技能的职位占比达到16.7%，高于2024年的14%。
这说明企业寻找的已经不只是“懂技术的人”，而是懂业务、同时能够使用新技术的人。
普通职场人未必需要重新开始
这也是这份报告对普通职场人比较现实的一点。
一个做金融的人，不一定要辞职去学编程；做会计的人，也不一定要转行做IT。
如果AI已经进入原本的工作流程，那么更现实的变化可能是：在原有专业上，再增加AI、数据分析等能力。
比如原本负责数据整理的人，可以利用AI提高处理效率；市场人员可以用数据工具分析客户；制造业员工则可能需要接触自动化和智能系统。
这种“原有专业+数字技能”的组合，正在成为企业需要的一类人才。
目前，新加坡已经有相应的培训体系。SkillsFuture提供从AI基础认知、生成式AI应用，到更深入AI技能的相关课程；政府今年推出的国家AI影响力计划，也计划在未来3年支持10万名员工提升AI应用能力。
对企业管理层，也有针对企业AI应用和数字化转型的培训项目。
换句话说，学AI并不一定意味着重新学一门技术，很多培训本身就是围绕怎么把AI用到现在的工作里展开。
但目前，很多员工还没有完全跟上。
IMDA调查显示，超过三分之二的员工认为自己需要提升或重新学习AI技能，但过去一年真正参加过AI相关培训的比例只有36.7%。
这也让AI应用、数字化培训和企业服务出现了新的需求。
对于普通职场人来说，与其等到岗位要求发生变化后再开始学习，不如提前补上AI和数字技能，把它们加入自己原有的专业能力中，可能比等到岗位要求改变后再补课，更能掌握主动权。
