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科锐国际曾诚:AI闹人才荒?根源是人才战略没跟上|2025 ITValue Summit 数字价值年会

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科锐国际曾诚:AI 闹人才荒?根源是人才战略没跟上|2025 ITValue Summit 数字价值年会

2 小时 之前
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科锐

 科锐国际高级副总裁曾诚

在 AI 技术浪潮席卷全球的当下,众多企业将转型重心放在技术选型与算力投入上,却常常忽略一个更为根本的挑战——人才。能否构建与 AI 战略相匹配的人才体系,已成为企业能否真正从 AI 中获取价值的关键。科锐国际高级副总裁曾诚在 2025 ITValue Summit 数字价值年会的演讲中,直面了这一现实痛点。

她表示,AI 的落地最终要靠人去践行和兜底,并指出当前企业面临的核心问题不仅是技术本身,更是人才体系的滞后与重构。

曾诚坦言,自己深耕人力资源领域二十余年,亲历了多次 「人才荒」,但 AI 时代的人才竞争呈现出前所未有的 「跨界争夺」 特点。她指出,当前 AI 岗位需求同比翻倍,市场供不应求, 「去年 100 个岗位需求,今年可能涨到 200 个,但人岗适配契合的人才仅为 20%」。她用 「需求如瀑布,人才如水滴」 比喻这一现实困境。

她进一步强调,「人才荒」 只是表象,根源在于人才战略未能与企业战略同步推进。她表示,很多企业仍陷入 「旧思维」 中,未能及时调整组织形态和人才布局,「一定要从 『花钱买人才』 转向 『主动造人才』」。她呼吁企业不仅要外部引进人才,更要注重内部员工的转型与培养,尤其是挖掘有潜力、有学习能力的年轻人和现有人才。

曾诚分享了一家千亿规模的传统制造企业成功推进 AI 落地的案例。该企业在推进 AI 落地时,并未一味依赖外部挖人,而是先基于自身战略明确人才画像,邀请专业机构盘点内部具备潜力的适配人才,再针对性设计系列课程,对业务人员开展系统技术培训与考核,同时在关键岗位引入外部专家,最终搭建出完整的人才体系。她指出,「内外结合才是完整的人才生态」。

另一方面,她也提到一些 AI 原生企业尽管产品成熟、融资到位,却因组织形态未理顺而难以吸引人才。她表示,企业招人不能只看 「标签」,更要看实力、经验和匹配度;人才选企业也不能盲目追求 「AI 原生=原始股」,而要理性评估发展阶段是否契合。

曾诚还特别提到,年轻一代 AI 创业者更看重 「实用」 和 「动手能力」,而非学历或背景。她表示,AI 时代要求人才具备多维度能力,既要懂产品、技术,也要懂业务、管理和商业,甚至要像 CEO 或 COO 一样能力综合。

在吸引和留住人才方面,她认为除了高薪,企业更应注重人才与战略的契合度,并动态跟踪、适时出手。只有跳出传统认知、建立敏捷人才生态的企业,才可能在 AI 驱动的未来保持竞争力。曾诚最后总结,人才战略的升级已不再是一种选择,而是企业能否在技术浪潮中稳健前行的决定性因素。

以下是曾诚在2025 ITValue Summit 数字价值年会上的演讲实录,经编辑:

首先,我特别想要感谢湘明总和万宁总,以及钛媒体背后的所有团队。作为科锐国际的管理者之一,我一方面在公司内部推进 AI 相关落地工作,另一方面也深耕科技赛道,为不同阶段的科技公司提供人才服务。这次参会收获颇多,每位老师都干货满满,信息量十足。有一点很深的感触是,AI 的落地归根结底要靠人去践行、去兜底。

上次和万宁总有个简短交流,我当时的观点就是:难道只有 AI 时代才有人才荒吗?其实不然。我在科锐国际工作了 20 多年,亲历了中国人才市场每个阶段的 「荒」,也始终伴随不同阶段、不同类型的企业,参与了大量人才体系的构建工作。但时代在进步,企业要发展,永远在追求更好更高的目标。因此我们既需要吸纳更优秀的人才,也要求现有人才持续升级,否则就会明显感受到,所需人才根本跟不上企业发展的脚步。

AI 时代的人才挑战:人才供需的 「骨感」 现实

我们追踪了一千多家 AI 企业做过调研,发现当前阶段,尤其今年,人才挑战呈现出几个鲜明特点,其中最显著的是:跨界争夺。AI 带给我们的其实是双重感受:既带来了不小的压力与焦虑,也承载着非常美好的希望。今天大家聊了很多技术问题,提到 AI 有 「幻觉」。这段时间我自己的感受是,与其说对 AI 有 「幻觉」,不如说我对它抱有理想化的期待。上一位嘉宾提到 「10 个人要干 10 万人的活」,这里面既藏着人们的焦虑,也藏着对未来的想象。如果我们能从重复劳动中腾出时间和精力,有更多机会去延伸爱好、体验生活,让情绪更饱满、更愉悦地去使用 AI,或许我们驾驭 AI 的能力也会更强。

再者,作为一名人才领域的从业者,我的焦虑来源于:技术在进步、社会在发展,但总会有一部分人才跟不上技术迭代的节奏,他们的工作该如何安放?所以我想在这里呼吁:各位企业、各位有经验的同仁,不妨在更多场合做些宣讲,多给一些人传递能量、指明方向。帮助他们在 AI 时代找准自己的定位,避免因可能的失业而陷入焦虑。

刚才各位分享的企业战略蓝图,无论从理论还是实践层面看,都令人信服。可当战略蓝图已经绘就,最关键的就是如何通过人才实现它。大家常说 「AI 一天,人间一年」,这背后藏着的逻辑是:AI 时代,人才太重要了。现在技术是透明的,包括模型开源、论文共享,大家都在做自己的产品和应用,可谁能更快拿到人才,就等于拿到了入场券;谁能在多维度上建好人才体系 —— 要知道,这不是单一人才的问题,而是组织形态的问题:可能有最牛的产品人才,却缺能做好商业变现的人;可能有擅长开源的人才,却缺能打磨好产品的人…… 如何结合行业与赛道,把这些单点能力整合起来,变成用户能接受的产品?这些问题叠加起来,就是组织体系的核心挑战。也正因如此,如今顶尖的 AI 人才才成了真正的稀缺资源。

从科锐国际中台实时监测到的 AI 人才需求的数据来看,真实得有些 「骨感」。最近大家都能感受到,各行各业对 AI 人才的争夺竞争已进入白热化。这个竞争有多激烈?打个比方:去年如果有 100 个 AI 人才需求,今年可能就涨到了 200 个;但当岗位需求达到 200 个时,能匹配的人才仅占 20% 左右。这就像一个漏斗 —— 需求如瀑布般涌来,人才却像水滴般稀缺,这正是当前我们面临的现实困境。

更棘手的是,仍有部分人被旧思维裹挟,无形中阻碍着这些 「水滴」 般的人才向前流动。整个行业的组织形态,正处在一种混沌又弥散的状态里。这也让当下各组织陷入一个窘境:人才荒只是表象,根源在于人才战略的滞后。我认为,人才布局理应紧随战略之后,成为优先级事项,因为确定战略后,必须先想清楚该匹配什么样的组织形态。

结合我们的调研数据和一线实践体感,技术、研发类岗位需求仍在领跑,而今年特别明显的变化是,新兴跨界岗位的人才正在快速崛起。另一方面,最近我接触了很多 90 后 AI 创业者,他们口中的 「年轻化」,不是生理年龄,而是心理状态,也就是说需要充满好奇、心态开放、善于学习、勤于动手的人。如今早已不是我们定义他们,而是他们在重新定义我们。我们接触过不少大厂从业者,过去五到十年把太多精力放在管理上,渐渐生疏了动手能力,习惯了指挥他人,但 AI 时代不同了,要亲自下场做、动手干,带着团队在实践中一起转型。这正是 90 后 AI 原生创始人的心声。

从 「花钱买人才」 到 「主动造人才」:破局人才战略滞后

有人说中国缺 AI 人才吗?其实全球顶尖 AI 人才里,中国占了不小的比例。但国内人才更缺的是 「破局点」,像鸡蛋从内向外打破那样,敢于自我突破。

回到核心问题:当前人才战略的滞后性很明显。这涉及诸多层面,比如现有人才是否真的无法适配?管理者是否能打破自我,带领团队转型?我还是想强调:要从 「花钱买人才」 转向 「主动造人才」。

如何 「造人才」?一是培养有潜力、具备学习能力的大学生;二是挖掘组织内部与战略变革相契合的人才,用心去培训他们。

比如有家千亿规模的传统制造企业,几年前推进人工智能落地时,就采用了这样的思路:一方面通过校招储备新鲜血液,另一方面深耕内部培训,先结合自身战略科学梳理人才画像,明确核心能力维度后,邀请专业机构盘点适配人才,再针对性设计系列课程。他们会筛选一批核心人员,针对业务转型需求匹配技术培训,甚至按课程体系对业务人员进行系统培训和考核。当然,关键岗位仍需外部引进,内外结合才能构成完整的人才体系。

我想跟大家分享一个案例:这是一家 AI 原生企业,做 AI Infra 领域的,产品已经实现变现,B 轮融资也到位了。按说发展势头不错,但他们在国内招人时遇到了瓶颈:手里有融资、有产品,急着加速商业变现,可组织形态还没理顺,创始人很焦虑,企业对人才的吸引力也不够。

他们找到我们时,创始人提了些常规要求:想招大厂背景的人,要 985、清北等名校出身,说的都是比较笼统的标准。其实很多企业合作时都会这么说,但我们得帮他们想清楚:不同发展阶段的企业,对人才的需求逻辑是不一样的。我们耐心跟他拆解,还分享了一句话:「快就是慢,慢就是快。」 做人才画像时一定要沉下心来,不能急。科锐国际自己的 AI 招聘系统做得很成熟,当场就帮他匹配了相关岗位的人才数据,从数据库里拉出了大厂人才的薪资预期、求职偏好等信息,给他出了份诊断报告。报告里明确表示现阶段大厂人才未必会选择这样的初创公司。背后有几个顾虑:担心资金链不稳定、年轻创始人缺乏管理经验,也可能觉得公司技术密度不够、吸引力不足。

等他看清这些后,我们给他定了个方案:不盲目广撒网,而是聚焦第二梯队公司核心部门的核心人才,我们认为这些人更适配他们现在所处的发展阶段。后来,我们的顾问在人工智能垂直技术人才池里,很快匹配到了合适的人才。

借这个案例想跟大家说:企业招人别只盯着简历上的 「标签」,得看透背后的实力、能力、经验、匹配度到底跟自己合不合拍;反过来,人才选企业时也别只想着 「AI 原生公司等同于原始股 + 上市」,得看看企业所处的阶段适不适合自己。哪怕人才再紧缺,双方都得对自身战略、组织架构、个人定位有清晰认知。

除了高薪,还能靠什么吸引和留住核心人才?

在座不少是 CIO 或 CTO,大家知道 CEO 最关注什么吗?据我调研和访谈的企业来看,70% 到 80% 的 CEO 对 AI 落地与转型并不满意,总觉得应该推进得更快、更深入。

而不同发展阶段,对 CIO 和 CTO 的能力要求也不一样。比如 1.0 阶段是从无到有搭建体系,2.0 阶段则是在已有基础上深化突破。

前两天和一位创始人聊天时,他的观点很有代表性:「我要的 AI 人才,得具备像 CEO 或 COO 一样的综合能力,一个人能顶好几个人用。」 这其实给相关岗位提出了极高要求:除了懂产品、懂技术,还得懂业务、懂管理、懂商业,甚至懂生态,缺一不可。

我们总结过 AI 人才吸引的经典逻辑,但现在明显能感觉到变化:年轻一代创始人已经打破了传统条件,更看重 「实用」,更在意对方有没有动手能力。就像现在很多大学没毕业就创业的创始人,他们看的是实实在在的实力。

这里有个案例能说明问题:吸引人才要动态看待,持续追踪,合适的时机非常重要。我们曾帮一家企业招聘首席科学家,前后花了三年时间。一开始,这家企业说 AI 落地必须从北美某知名公司找高端专家,但我们了解后发现,他们想要的专家其实更偏向硬件销售,并不完全匹配他们的需求。我们把多方人才的反馈传递给他们,他们慢慢意识到需求的偏差。之后,我们持续跟踪合适的专家,到第三年,双方终于达成合作,现在这位专家帮企业实现了非常好的 AI 落地和产品交付。

下一个十年,如何为企业打造 AI 人才军团?

我认为,企业必须打造敏捷的人才生态。未来人才组织的主流范式,必然是全职员工、外包/独立顾问与数字员工的有机结合。

关于具体布局,我们总结了几点经验:对一个组织而言,企业文化与价值观是根基,人才需求则是人才战略的核心支柱。构建这一体系需要分几步走:首先要有清晰的战略,明确人才画像;从 「AI 人才消费者」 转变为 「AI 人才生产者」;通过推动现有员工转型与培养,结合外部高端人才引进,同时从单一用工模式升级为多元用工模式,形成 「外引内培、灵活多元」 的人才生态。

这里分享一个案例:2023 年我接触过一家国企背景的 AI 原生企业,当时这家企业只有 10 人,如今已发展到近 200 人的规模。最初我们为其做了调研、咨询和诊断,用专业工具解析了该阶段所需的人才画像。这个项目难度不小,2023 年时,行业对 AI 尚存诸多质疑,对一家国企做 AI 更是疑虑重重,加上创始人缺乏科技背景,推进不易。但经过三四个月的精准定位,过去一年我们为其组建了上百人的人才团队。他们采用了 「全职员工 + 外包员工+ 专家顾问」 的组合模式,如今已成为该赛道的明星企业。

科锐国际作为国内首家登陆 A 股的人力资源服务企业,同时也是以技术驱动的综合人才解决方案服务商,多年来在助力科技领域企业实现从 「0 到 1」 的团队搭建与从 「1 到 N」 的规模拓展中积累了丰富的成功经验。在 AI 时代,我们将进一步发挥优势,聚焦创新型前沿技术领域,助力更多瞪羚企业、独角兽企业及专精特新企业打造兼具创新力与韧性的人才供应链,一同开启人工智能发展新征程。

(本文首发于钛媒体 App)

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