2025年，被认为是企业级 AI 应用真正进入落地阶段的关键节点。9月11日至14日，由钛媒体集团与 ITValue 联合主办的 2025 ITValue Summit 数字价值年会，以「AI场景落地真相」为主题，聚焦企业应用 AI 过程中的「十大核心问题」，系统性拆解从战略共识、数据质量、场景选择，到模型选型、行业落地、可靠性与合规、人机协作与人才瓶颈等现实难题，力图为企业找到可落地、可借鉴的解法。科锐国际（300662）高级副总裁曾诚受邀出席，深入剖析 AI 时代的人才挑战、人才市场特征，并基于鲜活实践给出解题思路。
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，年轻一代的 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。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。
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。
我们也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。
破局人才战略滞后
从“花钱买人才”到“主动造人才”
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。
我还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。
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