AI落地企业第九讲:AI人才最缺的不是算法工程师,而是___?(内附提示词+落地SOP)

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作者：微信文章
           老板们，学了8天了，有没有做笔记？有没有跑起来？评论区聊聊，你们落地了哪些？卡在哪里了？今天讲第九个重点：AI人才。           这是很多老板跟我吐槽最多的问题："AI人才太贵了，开不起价。" "好不容易招来一个，干了半年就被挖走了。" "大厂背景的人来了，发现根本不适应我们的业务。" AI人才的竞争，已经到了白热化的程度。           科锐国际高级副总裁曾诚分享了一组数据：当前AI岗位需求量同比翻倍，但人岗适配契合的人才仅为20%。她的形容是："需求如瀑布，人才如水滴。"但她也指出，这种"人才荒"的本质，不是人才数量不够，而是人才战略与组织能力没跟上技术变革的节奏。今天这篇文章，我会给你：AI人才困境的真正原因：不只是供需失衡破解路径：从"买人才"到"造人才"一个千亿企业的实战案例：怎么搭建AI人才体系敏捷人才生态：全职+外包+数字员工的多元模式几个实用提示词老规矩，全是干货，建议收藏。一、AI人才困境的真相 不只是"招不到人"很多老板觉得AI人才问题就是"供不应求"——需求大、人才少、价格高。这只是表面现象。曾诚指出，AI人才荒的本质是："人才战略与组织能力未能跟上技术变革的节奏。"什么意思？不是市场上没有AI人才，而是：问题一：不知道要什么人└─ 很多企业说"我要AI人才"，但具体要什么能力、做什么事，说不清楚问题二：旧思维裹挟└─ 招聘还在用传统方式，评估标准还是老一套，人才被卡在门外问题三：组织不适配└─ 招来了人，但组织结构、协作机制、考核方式都不适应AI时代问题四：只想买不想造└─ 只想花钱挖人，不愿意投入培养，结果越挖越贵曾诚的比喻很精准："需求如瀑布，人才如水滴。" 但问题不只是"水滴少"，还有很多"水滴"被各种障碍挡住了，流不到需要的地方。AI人才的真正短缺在哪？很多人以为最缺的是算法工程师、数据科学家。其实不是。前几天我们讲过，一位企业嘉宾分享："公司当前最缺的是AI产品经理，其次是语料工程师。" 为什么？算法工程师、数据科学家——技能通用，可以外部引入。AI产品经理——懂业务又懂AI，市场上几乎没有，只能自己培养。AI人才结构：技术类（外部可引入）：├─ 算法工程师├─ 数据科学家├─ 机器学习工程师└─ 基础设施工程师复合类（需要内部培养）：├─ AI产品经理（最稀缺）├─ 语料工程师├─ AI应用架构师└─ 业务+AI复合人才复合型人才才是真正的稀缺资源。因为他们需要同时具备：对业务的深刻理解对AI能力边界的认知把两者结合起来的能力这种人，不是招来的，是长出来的。二、破解路径：从"买人才"到"造人才" 认知转变：从消费者到生产者曾诚提出了一个核心观点：企业应从"花钱买人才"转向"主动造人才"，从"AI人才消费者"转变为"AI人才生产者"。什么意思？消费者思维：人才是市场上的商品，谁出价高谁得到。生产者思维：人才是可以培养的，我自己也能"生产"。两种思维的结果完全不同：消费者思维的困境：├─ 越挖越贵，成本失控├─ 招来的人不一定适配├─ 被挖走的风险很大└─ 永远在和别人竞争生产者思维的优势：├─ 培养成本可控├─ 人才和业务高度匹配├─ 忠诚度更高└─ 形成人才供应的内循环人才战略必须前置 曾诚强调："AI时代的人才战略必须前置，与业务战略同步甚至领先推进。"什么叫"前置"？不是等业务需要了才去招人，而是在规划业务的时候就规划人才。传统模式：业务战略 → 发现需要AI → 开始招人 → 招不到/招错了 → 项目延期前置模式：业务战略 + 人才战略同步制定 → 提前培养/储备 → 业务启动时人才就位前置的具体做法：① 明确人才画像└─ 未来1-2年需要什么样的AI人才？具体能力要求是什么？② 盘点内部人才└─ 现有员工中谁有潜力转型？需要补充什么能力？③ 设计培养路径└─ 怎么把现有员工培养成AI人才？需要什么课程和实践？④ 外部引入策略└─ 哪些岗位必须外部引入？怎么吸引和保留？三、实战案例：千亿企业怎么搭建AI人才体系曾诚分享了一个千亿规模传统制造企业的案例，非常有参考价值。案例背景传统制造业，千亿规模要推进AI落地面临的问题：没有AI人才储备他们的做法第一步：明确人才画像不是说"我要AI人才"，而是具体定义：需要什么岗位？每个岗位需要什么能力？这些能力从哪里来？第二步：盘点内部人才邀请专业机构，对内部员工进行盘点：谁对AI有兴趣？谁有潜力转型？谁的业务理解深、学习能力强？第三步：针对性培养针对筛选出的高潜人才：设计系列培训课程结合实际业务场景有考核、有实践、有产出第四步：关键岗位外部引入有些岗位确实需要外部专家：核心技术岗位引入高端人才带动内部团队成长搭建技术架构和方法论第五步：形成完整体系最终建立起：内部培养梯队外部引入渠道持续迭代机制这个案例的启示关键成功因素：① 不是一味外部挖人└─ 内部培养为主，外部引入为辅② 先有画像再找人└─ 知道要什么人，才能找对人③ 培养结合业务└─ 不是理论培训，是实战练兵④ 高端人才带团队└─ 外部专家的作用是带起整个团队，不是单打独斗四、高端人才的吸引与保留 不只是钱的问题曾诚指出，高端AI人才的吸引与保留，高薪只是必要条件，不是充分条件。"企业更需关注人才与组织发展阶段的契合度。" 她举了一个反面案例：一些初创企业盲目追求"大厂背景"或名校毕业生，反而忽略了：候选人的实际能力文化匹配度企业自身阶段 结果是：花了大价钱，人来了不适应，干不久就走了。人才适配的三个维度维度一：能力适配└─ 他的能力是你需要的吗？不是越牛越好，是越匹配越好维度二：阶段适配└─ 他适合大厂还是创业公司？适合从0到1还是从1到10？维度三：文化适配└─ 他的工作风格、价值观和你的团队匹配吗？吸引高端人才的关键① 清晰的发展空间└─ 让他看到在这里能做什么、能成长成什么② 有挑战的项目└─ AI人才喜欢解决难题，给他有价值的问题③ 尊重和信任└─ 给予专业上的尊重和决策上的信任④ 灵活的工作方式└─ 很多AI人才看重工作的灵活性⑤ 合理的激励机制└─ 薪酬+股权+项目奖金的组合五、敏捷人才生态：多元用工模式为什么需要"敏捷"？AI时代的特点是：变化快、迭代快、需求不确定。传统的"全职员工"单一模式，很难适应这种节奏：招聘周期长人员结构固化调整成本高 曾诚提出：构建"敏捷人才生态"。多元用工模式敏捷人才生态全职员工└─ 核心岗位、长期发展、文化传承外包/独立顾问└─ 专项能力、短期项目、灵活调配数字员工（Agent）└─ 标准化任务、7×24、持续迭代三种模式的适用场景：全职员工适合：├─ 核心业务岗位├─ 需要长期积累的岗位├─ 涉及核心机密的岗位└─ 文化和价值观传承的岗位外包/顾问适合：├─ 短期项目需求├─ 专项技术能力├─ 峰值时期的人力补充└─ 不确定是否长期需要的岗位数字员工适合：├─ 标准化、重复性任务├─ 需要7×24的场景├─ 可以用Agent实现的工作└─ 成本敏感的场景案例：从10人到200人的AI原生企业曾诚分享了一个案例：某AI原生国企，从10人团队快速成长为近200人的赛道明星企业。成功的关键是：灵活多元的用工形态与精准的人才定位。核心团队：全职，负责核心能力和长期发展项目支持：外包和顾问，快速响应项目需求标准化任务：逐步交给Agent这种模式让他们能够：快速扩张不受限成本结构灵活可控核心能力不流失六、AI人才建设SOPStep 1：人才画像与盘点（1-2周）目标：搞清楚需要什么人、有什么人人才画像设计：① 岗位梳理└─ AI落地需要哪些岗位？② 能力定义└─ 每个岗位需要什么能力？硬技能+软技能③ 优先级排序└─ 哪些岗位最紧缺？先解决什么？内部盘点：① 潜力识别└─ 谁对AI有兴趣？谁有学习能力？② 能力差距└─ 现有能力和目标能力的差距是什么？③ 转型意愿└─ 谁愿意转型？阻力在哪里？Step 2：培养体系搭建（2-4周）目标：设计内部培养的课程和路径培养体系设计：① 分层培养└─ 基础层（全员AI认知）└─ 进阶层（业务+AI复合能力）└─ 专业层（AI技术能力）② 课程设计└─ 理论+实操结合└─ 内部案例为主└─ 有考核有产出③ 实践机制└─ 学以致用，边学边做└─ 导师制，老带新└─ 项目制，真实练兵Step 3：外部引入策略（持续）目标：精准引入关键人才引入策略：① 明确必须外部引入的岗位└─ 内部培养不了的、时间紧迫的② 人才画像精准化└─ 不是"越牛越好"，是"越匹配越好"③ 渠道多元化└─ 猎头、社招、内推、社群、顾问转正④ 吸引策略└─ 不只是钱，是发展空间+有意义的工作+尊重信任Step 4：敏捷生态构建（持续）目标：建立多元用工模式生态构建：① 梳理岗位属性└─ 哪些适合全职、外包、数字员工② 建立外包资源库└─ 储备优质的外包供应商和独立顾问③ 推进数字员工└─ 把能Agent化的工作逐步交给Agent④ 动态调整└─ 根据业务变化，灵活调整人才结构七、实用提示词【提示词1】AI人才画像设计你是一位AI人才战略顾问。我需要你帮我设计AI人才画像。

             公司情况：
             - 行业：[你的行业]
             - 规模：[员工人数]
             - AI落地阶段：[刚起步/探索中/规模化]
             - 主要AI应用场景：[具体场景]

             请帮我设计：

             1. 岗位梳理
                - 我们需要哪些AI相关岗位？
                - 每个岗位的定位和职责是什么？

             2. 能力模型
                - 每个岗位需要什么硬技能？
                - 需要什么软技能？
                - 能力的优先级如何？

             3. 人才来源建议
                - 哪些岗位适合内部培养？
                - 哪些岗位需要外部引入？
                - 哪些可以用外包或顾问？

             4. 优先级排序
                - 最紧缺的岗位是什么？
                - 建议的搭建顺序是什么？

             请给出具体可执行的建议。【提示词2】内部人才盘点你是一位人才发展专家。我需要你帮我设计AI人才的内部盘点方案。

             目标：识别有潜力转型为AI人才的内部员工

             请帮我设计：

             1. 盘点维度
                - 应该从哪些维度评估员工的AI转型潜力？
                - 每个维度的评估标准是什么？

             2. 评估工具
                - 用什么方法评估？（问卷/面谈/测试等）
                - 具体的评估问题或题目是什么？

             3. 分类标准
                - 如何对员工进行分类？（高潜/可培养/不适合等）
                - 每类员工的后续培养策略是什么？

             4. 实施流程
                - 盘点的具体步骤是什么？
                - 需要谁参与？
                - 时间周期是多久？

             请提供可直接使用的工具和模板。【提示词3】AI培训课程设计你是一位企业培训专家。我需要你帮我设计AI人才培养课程。

             培养对象：[业务人员/管理者/技术人员]
             培养目标：[具体目标，如"能够独立使用AI工具提升工作效率"]
             时间周期：[总时长]

             请帮我设计：

             1. 课程体系
                - 分为几个模块？
                - 每个模块的主题和目标是什么？

             2. 课程大纲
                - 每个模块包含哪些具体内容？
                - 时间分配如何？

             3. 教学方法
                - 每部分用什么方法教学？（讲授/实操/案例/讨论等）
                - 有什么互动环节？

             4. 考核方式
                - 如何评估学习效果？
                - 有什么实践作业或项目？

             5. 资源需求
                - 需要什么教材/工具/环境？
                - 需要什么师资？

             请输出完整的课程设计方案。【提示词4】AI岗位JD撰写你是一位招聘专家。我需要你帮我撰写AI相关岗位的JD（职位描述）。

             岗位信息：
             - 岗位名称：[如"AI产品经理"]
             - 所属部门：[部门]
             - 汇报对象：[上级]
             - 核心职责：[主要做什么]

             公司情况：
             - 行业：[行业]
             - 发展阶段：[阶段]
             - AI应用场景：[场景]

             请帮我撰写：

             1. 岗位职责
                - 清晰、具体、可衡量的职责描述

             2. 任职要求
                - 硬性要求（必须具备）
                - 软性要求（加分项）
                - 合理的要求，不要堆砌

             3. 吸引点
                - 这个岗位对候选人的吸引力在哪？
                - 能获得什么成长和发展？

             4. 公司亮点
                - 为什么要来我们公司做这个岗位？

             请输出可以直接发布的JD。八、写在最后回到开头的问题：AI人才最缺的是什么？答案是：不是算法工程师，是懂业务又懂AI的复合型人才。这种人才，市场上买不到，只能自己培养。曾诚的观点很重要："企业应从'花钱买人才'转向'主动造人才'，从'AI人才消费者'转变为'AI人才生产者'。"如果只是想着"挖人"，你会发现：越挖越贵挖来不一定适配挖来了也可能被别人挖走如果转变为"造人"，你会发现：成本可控高度匹配业务形成人才供应的内循环当然，这不是说完全不外部引入。正确的策略是：内部培养为主，外部引入为辅，再加上灵活的外包和数字员工。这就是"敏捷人才生态"。最后，曾诚的一句话送给大家："AI一天，人间一年。AI时代，人才尤为重要。"人才战略必须前置，不是等业务需要了再想，而是和业务战略同步规划。明天是最后一讲：安全合规——AI落地的底线是什么？如果你有具体问题，欢迎在评论区留言。另外，学了9天了，你们落地了多少？评论区聊聊！△ 觉得这篇文章有用，转发给你的HR和管理团队△ 你们公司AI人才是怎么解决的？评论区聊聊△ 想追更这个系列，星标这个号