“人才畫(huà)像必須把 AI 技術(shù)能力放在首位！現(xiàn)在企業(yè)招的都是會(huì)用 AI 工具、懂算法邏輯的人，連基礎(chǔ)編程都不會(huì)，怎么算 AI 時(shí)代的人才？” 行業(yè)論壇上，某科技公司 HR 總監(jiān)張總把人才需求清單拍在桌上，語(yǔ)氣堅(jiān)定。“你這是本末倒置！AI 時(shí)代更需要?jiǎng)?chuàng)新思維和倫理意識(shí)，去年有個(gè)程序員 AI 技術(shù)頂尖，卻因缺乏倫理觀念開(kāi)發(fā)惡意軟件，這種人再懂技術(shù)也不能算合格人才！” 教育專家李教授的反駁讓現(xiàn)場(chǎng)瞬間安靜，隨后雙方圍繞 “人才畫(huà)像核心標(biāo)準(zhǔn)” 展開(kāi)激烈爭(zhēng)論，參會(huì)者也分成兩派，各執(zhí)一詞。隨著 AI 技術(shù)重塑各行各業(yè)，“系統(tǒng)構(gòu)建 AI 時(shí)代人才畫(huà)像” 成為教育、企業(yè)、社會(huì)共同關(guān)注的課題，但這項(xiàng)工作的難度遠(yuǎn)超預(yù)期，從現(xiàn)實(shí)案例與實(shí)踐挑戰(zhàn)中，我們能清晰看到其復(fù)雜性。
從 “人才需求的多元性” 來(lái)看，AI 時(shí)代對(duì)人才的要求不再是 “單一技能導(dǎo)向”，而是 “技術(shù)能力 + 跨領(lǐng)域知識(shí) + 軟素質(zhì)” 的復(fù)合需求，這種多元性讓人才畫(huà)像的核心維度難以界定，成為構(gòu)建過(guò)程中的首要難點(diǎn)。以往的人才畫(huà)像多聚焦于 “專業(yè)技能”，比如 “程序員需掌握 Java、Python”“教師需具備教學(xué)設(shè)計(jì)能力”，但 AI 時(shí)代，人才需求變得更加復(fù)雜。某互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在招聘 “AI 產(chǎn)品經(jīng)理” 時(shí)，最初將 “AI 技術(shù)理解能力”“產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力” 作為核心標(biāo)準(zhǔn)，卻發(fā)現(xiàn)招聘的員工雖能完成 AI 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，卻因缺乏 “行業(yè)知識(shí)”（如醫(yī)療 AI 產(chǎn)品需懂醫(yī)學(xué)常識(shí)）和 “用戶思維”，導(dǎo)致產(chǎn)品無(wú)法滿足市場(chǎng)需求。后來(lái)企業(yè)調(diào)整人才畫(huà)像，加入 “跨領(lǐng)域知識(shí)儲(chǔ)備”“用戶需求洞察能力” 等維度，才招到合適的人才。該企業(yè) HR 感慨：“AI 時(shí)代的人才需求就像‘多棱鏡’，從不同角度看有不同要求，想把這些要求整合到一個(gè)系統(tǒng)的畫(huà)像里，難度太大了 —— 既要懂技術(shù)，又要懂業(yè)務(wù)，還要有軟素質(zhì)，少一個(gè)維度都不行?！?/div>
類似的困境也出現(xiàn)在教育領(lǐng)域。某高校在制定 “AI + 金融” 專業(yè)人才培養(yǎng)方案時(shí)，最初的人才畫(huà)像圍繞 “金融知識(shí) + AI 技術(shù)” 展開(kāi)，開(kāi)設(shè)了《金融工程》《機(jī)器學(xué)習(xí)》等課程，卻發(fā)現(xiàn)學(xué)生畢業(yè)后雖能勝任基礎(chǔ)的 AI 金融分析工作，卻因缺乏 “風(fēng)險(xiǎn)控制意識(shí)” 和 “數(shù)據(jù)倫理素養(yǎng)”，在處理敏感金融數(shù)據(jù)時(shí)頻繁出現(xiàn)問(wèn)題。后來(lái)學(xué)校在人才畫(huà)像中加入 “金融風(fēng)險(xiǎn)管控能力”“數(shù)據(jù)安全與倫理意識(shí)” 等維度，補(bǔ)充了《金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管》《AI 倫理與法律》等課程，才讓人才培養(yǎng)更貼合行業(yè)需求。該校教務(wù)處負(fù)責(zé)人說(shuō)：“AI 時(shí)代的人才畫(huà)像不是‘單一線條’，而是‘多維度網(wǎng)絡(luò)’，每個(gè)維度都相互關(guān)聯(lián)，少一個(gè)環(huán)節(jié)就可能導(dǎo)致人才‘不合格’，要把這些維度系統(tǒng)整合，難度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)人才畫(huà)像構(gòu)建?！?/div>
從 “需求的動(dòng)態(tài)變化性” 來(lái)看，AI 技術(shù)更新速度快，行業(yè)對(duì)人才的要求也隨之快速調(diào)整，導(dǎo)致人才畫(huà)像難以 “固化”，需要持續(xù)迭代，這進(jìn)一步增加了系統(tǒng)構(gòu)建的難度。傳統(tǒng)行業(yè)的人才需求相對(duì)穩(wěn)定，比如 “會(huì)計(jì)需掌握財(cái)務(wù)核算”“工程師需具備機(jī)械設(shè)計(jì)能力”，人才畫(huà)像可長(zhǎng)期沿用；但 AI 技術(shù)的迭代周期往往以 “年” 甚至 “月” 為單位，對(duì)應(yīng)的人才需求也在不斷變化。2022 年，某 AI 軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)的人才畫(huà)像中，“掌握深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow” 還是核心標(biāo)準(zhǔn)，到 2024 年，隨著大模型技術(shù)的爆發(fā)，企業(yè)開(kāi)始要求人才 “具備大模型微調(diào)能力”“熟悉 Prompt 工程”，原本的人才畫(huà)像迅速過(guò)時(shí)。該企業(yè)不得不重新調(diào)研行業(yè)趨勢(shì)、分析崗位需求，耗時(shí) 3 個(gè)月才更新完成新的人才畫(huà)像。HR 經(jīng)理無(wú)奈地說(shuō)：“剛把人才畫(huà)像系統(tǒng)搭建好，技術(shù)一更新，整個(gè)標(biāo)準(zhǔn)都要改，就像在移動(dòng)的靶子上畫(huà)靶心，難度太大了 —— 不僅要考慮當(dāng)下的需求，還要預(yù)判未來(lái)的趨勢(shì)，稍有不慎就會(huì)滯后。”
教育領(lǐng)域的人才培養(yǎng)周期更長(zhǎng)，人才畫(huà)像的動(dòng)態(tài)調(diào)整難度更大。某職業(yè)學(xué)校 2021 年按照 “掌握傳統(tǒng) AI 圖像識(shí)別技術(shù)” 構(gòu)建了 “AI 視覺(jué)應(yīng)用人才畫(huà)像”，并據(jù)此開(kāi)設(shè)課程，可到 2023 年，行業(yè)開(kāi)始普及 “AI 多模態(tài)識(shí)別技術(shù)”（融合圖像、語(yǔ)音、文本），學(xué)校培養(yǎng)的學(xué)生因缺乏相關(guān)技能，就業(yè)率大幅下降。學(xué)校不得不緊急調(diào)整人才畫(huà)像，新增 “多模態(tài)識(shí)別技術(shù)”“跨模態(tài)數(shù)據(jù)處理” 等維度，同時(shí)修改課程體系，這一過(guò)程不僅耗費(fèi)大量人力物力，還導(dǎo)致部分已學(xué)課程的學(xué)生面臨 “技能過(guò)時(shí)” 的困境。該校校長(zhǎng)說(shuō)：“AI 時(shí)代的人才畫(huà)像就像‘流動(dòng)的河水’，永遠(yuǎn)在變化，要構(gòu)建一個(gè)既能覆蓋當(dāng)下需求、又能適應(yīng)未來(lái)變化的系統(tǒng)畫(huà)像，需要持續(xù)跟蹤技術(shù)趨勢(shì)、調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)，這對(duì)任何機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)都是巨大的挑戰(zhàn)?！?/div>
從 “跨領(lǐng)域融合的復(fù)雜性” 來(lái)看，AI 時(shí)代的很多崗位都需要 “AI 技術(shù)與行業(yè)知識(shí)的深度融合”，而不同行業(yè)的知識(shí)體系差異巨大，導(dǎo)致人才畫(huà)像難以形成統(tǒng)一的構(gòu)建邏輯，只能 “一行業(yè)一畫(huà)像”，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)構(gòu)建的工作量與難度。傳統(tǒng)崗位多集中在單一領(lǐng)域，人才畫(huà)像可按 “行業(yè) + 崗位” 簡(jiǎn)單分類；但 AI 時(shí)代，“AI + 醫(yī)療”“AI + 制造”“AI + 教育” 等跨領(lǐng)域崗位涌現(xiàn)，每個(gè)崗位的人才需求都融合了 AI 技術(shù)與特定行業(yè)知識(shí)，對(duì)應(yīng)的人才畫(huà)像也需 “量身定制”。某醫(yī)療 AI 企業(yè)在構(gòu)建 “AI 醫(yī)學(xué)影像診斷人才畫(huà)像” 時(shí)，不僅要考慮 “AI 圖像分析能力”，還要融入 “醫(yī)學(xué)影像診斷知識(shí)”（如識(shí)別肺部 CT 的結(jié)節(jié)特征）、“臨床溝通能力”（與醫(yī)生協(xié)同判斷病情），這些需求與 “AI + 制造” 崗位的 “工業(yè)場(chǎng)景 AI 應(yīng)用能力”“設(shè)備運(yùn)維知識(shí)” 完全不同，無(wú)法沿用統(tǒng)一的構(gòu)建框架。該企業(yè)不得不組建專門的調(diào)研團(tuán)隊(duì)，深入醫(yī)院臨床科室，與醫(yī)生、技術(shù)人員反復(fù)溝通，耗時(shí)半年才完成專屬的人才畫(huà)像。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人說(shuō)：“每個(gè)跨領(lǐng)域崗位的人才畫(huà)像都是‘獨(dú)特的拼圖’，需要把 AI 技術(shù)和行業(yè)知識(shí)的碎片一一對(duì)應(yīng)，不同行業(yè)的拼圖邏輯完全不同，要系統(tǒng)構(gòu)建所有行業(yè)的人才畫(huà)像，工作量相當(dāng)于傳統(tǒng)模式的十倍以上，難度可想而知?！?/div>
不過(guò)，隨著技術(shù)工具的發(fā)展與行業(yè)協(xié)作的深化，系統(tǒng)構(gòu)建 AI 時(shí)代人才畫(huà)像的難度也在逐步降低。比如，部分企業(yè)開(kāi)始利用 “AI 人才需求分析平臺(tái)”，通過(guò)爬取行業(yè)招聘數(shù)據(jù)、分析崗位技能要求，自動(dòng)生成初步的人才畫(huà)像框架，再結(jié)合人工調(diào)研調(diào)整細(xì)節(jié)，大幅縮短了構(gòu)建時(shí)間；教育機(jī)構(gòu)、企業(yè)、行業(yè)協(xié)會(huì)也開(kāi)始建立 “人才畫(huà)像協(xié)同機(jī)制”，共享行業(yè)需求數(shù)據(jù)、共同制定標(biāo)準(zhǔn)，避免 “各自為戰(zhàn)” 的重復(fù)勞動(dòng)。2024 年，某省的 “AI 人才發(fā)展聯(lián)盟” 就聯(lián)合 50 多家企業(yè)、20 所高校，共同構(gòu)建了 “AI + 制造”“AI + 醫(yī)療”“AI + 金融” 三大領(lǐng)域的人才畫(huà)像體系，不僅統(tǒng)一了核心標(biāo)準(zhǔn)，還建立了動(dòng)態(tài)更新機(jī)制，有效降低了構(gòu)建難度。
綜合來(lái)看，系統(tǒng)構(gòu)建 AI 時(shí)代人才畫(huà)像是一項(xiàng) “高難度、高復(fù)雜度” 的工作 —— 多元的需求維度讓核心標(biāo)準(zhǔn)難以界定，動(dòng)態(tài)的技術(shù)變化讓畫(huà)像難以固化，跨領(lǐng)域的融合需求讓構(gòu)建邏輯無(wú)法統(tǒng)一。但這并不意味著 “無(wú)法完成”，通過(guò) “技術(shù)工具輔助 + 行業(yè)協(xié)同合作 + 持續(xù)迭代優(yōu)化”，我們完全可以逐步搭建起適配 AI 時(shí)代的人才畫(huà)像系統(tǒng)。這項(xiàng)工作的難度，本質(zhì)上是 AI 技術(shù)快速發(fā)展帶來(lái)的 “必然挑戰(zhàn)”，而構(gòu)建出科學(xué)、系統(tǒng)的人才畫(huà)像，不僅能為教育提供明確的培養(yǎng)目標(biāo)，也能為企業(yè)提供精準(zhǔn)的招聘依據(jù)，更能幫助個(gè)人明確成長(zhǎng)方向，最終推動(dòng)整個(gè)社會(huì)在 AI 時(shí)代實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
相關(guān)推薦
