我们采访了多位HR,他们这样定义AI时代的「人才」

02 经验不再万能，

行业迭代倒逼人才标准革新

在过去的招聘体系中，垂直项目经验往往是决定一个候选人是否和岗位匹配的关键。在传统行业中，经验的价值要求来源于稳定性，技术路径、工作流程和知识结构具有较长周期的稳定性，因此过去的经验积累往往可以有效预测未来的表现。这些经验本质是一种时间积累带来的确定性。

但在AI时代，知识和行业的迭代速度飞速进化，从10年被压缩到1年，半年，3个月，甚至是1个月。模型更新的周期不断缩短，技术范式不断更迭，新的工具不断重塑着工作流。在这样的时代情境下，过去经验所对应的技术条件已经不复存在，经验不再是优势，甚至可能成为一种错觉甚至是枷锁。

03 什么是AI时代的人才？

如果一切都在变化，我们该如何判读一个人的未来？

企业开始寻找新的人才判断逻辑，不再是“你做过什么”而是你“还能学会什么”。潜力，这一原本被难以量化的指标反而变得更加关键。潜力代表的是一种未来可塑性，包括学习能力、认知开放性和对不确定性的适应能力。因此，AI时代的招聘逻辑，正在从基于过去的预测转向基于变化的适应，能力评价也从一个累积模型转变为一个动态模型。

当如何做被AI接管，人真正的价值也开始回溯。

AI能力并不是一个线性维度，从基础的工具使用，到模型理解，再到系统架构与行业落地，每一层之间存在着明显断层。诚然，AI工具的大量普及降低了使用门槛，即使是没有丰富经验的人也能在AI工具的帮助下迅速达到看起来差不多的水平，大量的人涌入前两层，但越往上对人的能力要求越高。Zettlab的CTO表示，“代码现在已经非常廉价，当下最重要的能力是整体的架构思维，以及个人的技术品味与产品Sense。”

但当代码变得廉价，工具可以替代执行，能力的下限被不断抬高，人还能剩下什么？

所谓“人的竞争优势”，开始从技能退回到更深的能力结构中。在与多位企业HR的交流中，一个看似非技术的共识却被反复强调：真正能够在AI领域走得更远的人，往往不是最早掌握工具的人，而是那些对AI本身具有持续兴趣与投入意愿的人。正如并行科技的HR所说，“在优化行业和日新月异的AI方向上，如果没有热爱，很难做得深入。”当技术路径不断变化时，外在技能可以被替代，但内在驱动力却成为唯一能够支撑长期积累的基础。

这种“热爱”并不是情绪性的，而是一种结构性的能力来源。它决定了一个人是否愿意持续跟进变化、反复试错、在不确定中投入时间。也正因如此，学习能力不再只是一个抽象标签，而是以兴趣与好奇心为核心驱动的具体行为模式。

进一步来看，这种内在驱动力之上，还叠加着对技术趋势的认知判断。圆木智能的HR在交流中提到，人才最重要的能力之一，是“坚信AI是未来第四次工业革命和生产力发展的方向，而非仅仅将其作为工具”。这一判断的关键不在于“是否相信AI”，而在于是否将其纳入自身长期发展的坐标系之中。当一个人只是把AI当作工具时，他的行为是被动适应的；而当他将AI视为时代基础设施时，他的选择会转向主动靠近、持续投入，从而在更长周期中积累优势。

换句话说，人与AI的关系，决定了能力成长的路径：是停留在工具使用层，还是进入与技术共同演化的轨道。

而在动机与认知之外，真正拉开差距的，则是能力结构本身的对齐程度。麦伽智能的HR提到，“现在进入AI行业最需要的是跟前沿大模型技术及整个技术框架对齐的能力。”这种对齐，并不仅仅意味着学习最新工具，而是要求个体不断调整自己的知识结构，使之贴近当前技术范式的核心逻辑。否则，即使投入大量时间，也可能停留在过时路径上，形成一种努力但无效的状态。

因此，在AI时代，人的竞争优势并不是简单叠加的，而是由三个层面共同构成：以内在热爱驱动持续投入，以对技术趋势的判断确定方向，再以对前沿框架的不断对齐实现能力跃迁。所谓的拥抱AI也不只是使用AI工具，而是将AI纳入自身的成长路径之中，并在其中不断重塑自己的能力结构。

当会使用AI成为默认前提之后，人真正需要找回的，恰恰是那些无法被标准化、无法被复制、也无法被轻易替代的部分。也许正是这些部分，构成了AI时代“人之为人”的最后边界，也会成为“人”最后的护城河。（作者：邱沁岚）

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