前程无忧:AI 人才首次挤进紧缺前三

AI 人才，第一次进了紧缺前三：

一个岗位排序的变化，往往比一篇文章更早预告风向

2026 年 10 月 12 日，前程无忧发布「2026 年度典范雇主」榜单，同期公布的调研数据里，有一个排序变化，值得 HR 多看两眼。

本届典范雇主中，企业最紧缺的人才前三位，分别是业务销售、高级技术骨干、AI 人才。前两位是老面孔，第三位是新的——AI 人才占比提升了 15.2 个百分点，首次挤进企业紧缺人才前三。

请注意这里的用词：不是「AI 岗位招聘量上涨」，而是「AI 人才进入了紧缺前三」。这意味着 AI 人才从「一类技术岗位」，变成了整个组织层面都在抢的资源——不只是科技公司在抢，连传统行业的制造、能源、零售公司，也把它列进了最缺的名单。

一个岗位排序的变化，为什么值得单独写一章？

因为它通常不是「需求突然冒出来」，而是供给长期跟不上的结果。工信部此前的测算显示，我国人工智能核心人才缺口约 60 万，而市场实际供给不足 10 万，供需比大约 1:6。这个缺口，行业里喊了很多年；到 2026 年，它终于从「行业新闻」走进了企业的招聘表——从媒体的热词，变成了 HR 的日常。

换个角度看：如果某个岗位进了紧缺前三，说明企业已经不指望「从市场上招到」，而开始考虑「自己能不能养出来」。这正是 HR 和培训部门的窗口期。

一个岗位进了紧缺前三，说明它已经不只是技术问题，而是组织问题

97.6% 已经在用 AI：

但用的还只是「辅助工具」

第二个数字，比第一个更值得琢磨。

调研显示，本届典范雇主中，97.6% 的企业已在招聘环节应用 AI 工具；82.3% 的企业计划进一步增加 HR 领域的 AI 投入，明显高于 2025 年的 74.8%。

单看这两个数字，会得出一个乐观的结论：AI 在企业里的渗透，已经接近普及。用 AI 招聘、用 AI 初筛、用 AI 做人才画像——这些动作，确实已经成了标配。

但同一份调研里，还有一个数字把这个乐观按住了：完成 AI 工作流重构的企业，比例是 66.7%——也就是说，每三家企业里，就有一家在用 AI，却没有把工作流真正重做一遍。

这个场景，做 HR 的其实很熟。就像前些年企业上系统：买是买了，装是装了，但如果流程还是老流程、审批还是老审批，新系统就只是一个更贵的表格、更漂亮的报表。工具换了，工种没换；软件升级了，工作方式没升级。

AI 眼下正处在同一个节点上。「97.6% 已经在用 AI」这句话，要补一个后缀才完整——他们用的是「辅助工具式的 AI」：帮着写、帮着筛、帮着算、帮着总结。真正把 AI 当成流程的一环、围绕它重新设计一遍工作的，还是那 66.7%。

用了 AI，和用 AI 改流程，是两件事

真正的差距：AI 协同能力：

39 个百分点，一年之间拉开

第三个数字，是整份调研里最锋利的一个。

当被问到「企业需要的能力，与员工现有能力之间最大的差距是哪一项」时，选择「AI 协同能力」的企业，从 2025 年的 27.4% 升到了 66.7%——一年提高了 39.3 个百分点。同期，把「AI 深度应用能力」作为员工培养主要目标的企业，从 46.7% 升到 78.9%。

这两个数字放在一起看，信息量很大。

一边是需求端——企业清楚知道自己缺的是「AI 协同能力」和「AI 深度应用能力」；另一边是培养端——企业已经把这两项列为员工培养的主要目标。换句话说，HR 和培训部门不是不知道要补什么，而是知道要补，却还没补上。

这中间的落差，就是培训的机会，也是培训的压力。为什么这么说？因为招聘只能解决「进来的人」，而 AI 协同能力这件事，最终得靠培养解决。一旦问题从「招人」变成「育人」，它就落到了培训部门的桌上——这可能是培训部门近几年最大的一道题。

更麻烦的是，AI 协同能力不像一项硬技能，能靠一门课教完。它更像「用中文写东西」这种底层能力——得在真实任务里反复用，才能长出来。这就决定了：靠开一场培训解决不了，只能靠改一批流程。

缺的不是会用 AI 的人，是能把 AI 嵌进业务的人

最缺的不是算法工程师：

是「业务＋AI」的复合人才

如果只看「AI 人才紧缺前三」这个结论，很容易得出一个直觉答案：那就多招算法工程师。

但调研里有一句话，把这个直觉修正了：在 AI 目前仍主要作用于提效层面的阶段，能把 AI 技术真正落到运营交付、产生实际业务价值的复合型人才，才是企业和市场最需要的人（来源：前程无忧《2026 年度典范雇主》调研解读，2026-10-12）。

这句话解释了一个反直觉的现象：AI 岗位的薪酬在领跑，但企业最缺的，未必是薪酬最高的那批人。

以 2026 届校招为例，前程无忧人力资源调研中心的数据显示，大模型算法工程师的中位月薪已接近 2.5 万元（24760 元），深度学习工程师、自然语言处理工程师分别约为 24466 元、24378 元——这些是金字塔尖的岗位。而真正在多数企业里被喊缺的，是另一批人：懂业务、会用 AI 把业务做出来的人。

他们的画像，不是「会写模型」，而是：知道业务卡在哪、知道哪个 AI 工具能把卡点解开、还能把解开的办法固化成流程。这样的人，招聘市场上数量极少，基本只能自己养。而「自己养」，恰恰是培训部门最擅长、也最该发力的地方。

AI 人才的真问题，不是招不到算法工程师，是养不出懂业务、会用 AI 的人

人才策略正在换刻度：

从「招多少人」，到「招什么样的人」

顺着调研再往下看，能发现一条更清楚的线：企业衡量人才的刻度，正在整体更换。

第一处刻度，是「人才招募」的战略地位。 它在人力资源战略中的重要性，从 2025 年的 23.4% 升到了 40.7%。在一个普遍提「降本」的年份里，招聘的战略地位反而上升——这说明企业不是不招人，而是换了一种招法。

第二处，是用人标准。 96.7% 的企业表示，对人才技能的复合型要求提高了；91.8% 的企业表示，对技能专业性的要求也提高了。两条一起涨，翻译过来就是：企业要的是「既懂一行、又能跨界」的人。

第三处，是薪酬回报的走向。 实现人均收入增长的企业比例，从 66.0% 升到 77.3%；实现核心与关键员工收入增长的企业比例达到 77.9%。钱没有平均地涨，而是向关键岗位、关键能力集中。

从「招多少人」到「招什么样的人」，是企业人才策略的一次整体升维

这三处变化拼在一起，指向的就是前面说的那件事：企业要的不是更多的人手，是更对的能力——尤其是「业务＋AI」这一类复合能力。而一旦「对的能力」成了硬通货，培训的价值就被重新定义了：它不再是一项福利，而是一项投资。

出海：另一张正在重排的人才地图：

越往外走，越要技术骨干和管理者

调研里还有一组数据，容易被 AI 这个话题盖过去，但对 HR 同样重要。

拥有出海业务的企业比例，从 22.4% 升到 25.2%，其中民营企业的出海比例最高。更值得注意的是结构：出海企业最紧缺的人才中，高级技术骨干占比达到 67.7%，对高级技术骨干和高级管理人才的需求，分别比未出海企业高出 23.7 和 16.1 个百分点；而一线员工、初中级专业技术人员的需求，反而低于未出海企业。

出海带来的人才需求，不是「铺人头」，而是向两端集中的能力型需求：一端是能扛技术的骨干，一端是能管组织的管理者。中间那层标准化、可替代的岗位，反而不增反减。

对 HR 来说，这又是一个老问题的新版本：你到底在为组织储备谁？ 如果培训资源还是平均撒下去，撒到的那部分，恰恰是出海最不缺的人；而真正稀缺的两端，反而没被喂饱。

出海要的不是人多，是两端有人

这四件事，HR 和培训人可以现在就动：

别等 AI 把流程改完才反应

把前面六章拼起来，落到行动上，其实是四件事。

一、把「AI 协同能力」从口号，变成岗位能力标准。

66.7% 的企业已经把它列为最大能力差距，但把它写进具体岗位能力模型的，还很少。要做的第一步，不是开课，是把这个能力拆成「什么岗位、什么动作、什么标准」——没有这一步，后面所有的课都是空中楼阁。

二、培训的目标，从「学完」改成「嵌进流程」。

97.6% 用上了 AI、66.7% 重构了工作流——中间这 30 个百分点，正是培训能起作用的地方。与其统计完成率，不如盯一件事：有多少条流程，因为这次培训被重做了一遍。

三、培养重点，押在「业务＋AI」的复合能力上。

纯技术岗位招得到、也知道怎么招；真正难的是那批「懂业务、会用 AI」的人——他们只能从内部养。培训资源该往这里倾斜，而不是平均分配。

四、按「离 AI 的距离」分层，别按职级分层。

高管学「为什么用」，骨干学「怎么用出结果」，转型负责人学「怎么改流程」——三层的目标不同，课就不能是同一门。

AI 已经过了「要不要用」的阶段。接下来这一程，拼的不是谁先把工具发下去，而是谁能把工具真正嵌进工作的每一道流程里——而这道题，答案在 HR 手上。  

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