大廠AI人才競爭白熱化 專訪畢馬威中國高人伯：亟需“AI產品經理”與“AI治理專家”兩類橋梁型人才

每經記者｜張梓桐    每經編輯｜張益銘    

騰訊發布頂尖技術人才招聘項目“青云計劃”，承諾職級薪酬上不封頂；阿里巴巴發布了AI（人工智能）相關實習生招聘計劃，為實習生提供頂級資源支持??伴隨著又一個畢業季的到來，近日國內大廠對于頂尖AI人才的競爭愈發白熱化。

“AI正從單純的效率工具向戰略增長引擎轉變，但企業在落地過程中仍面臨人才短缺、數據安全等多重挑戰。其中人才短缺確實是當前行業面臨的普遍瓶頸，員工缺乏AI技能或專業知識是AI面臨的首要挑戰之一。”6月19日，畢馬威中國技術和新經濟管理咨詢服務主管合伙人高人伯在接受《每日經濟新聞》記者專訪時說。

在他看來，在技術能力過硬的同時，當下AI行業亟需“AI產品經理”和“AI治理專家”這兩類橋梁型人才，來以最小的投入撬動最顯著的業務杠桿。

畢馬威中國 高人伯 受訪者供圖

亟需“AI產品經理”與“AI治理專家”

6月19日，2025年上海世界移動通信大會開幕，畢馬威中國發布《智能科技：以人工智能驅動數智化轉型新藍圖》（以下簡稱“報告”）。報告顯示，AI的戰略地位在企業界已達到前所未有的高度，88%的科技企業認為擁抱AI是未來保持競爭力的關鍵，而68%的企業預計AI投資能帶來10%以上的回報率，與過去相比，AI的應用目標已從單純的降本增效，拓展至驅動收入增長、產品創新和優化客戶體驗等更具戰略意義的領域。

圖片來源：《智能科技：以人工智能驅動數智化轉型新藍圖》

“一個核心發現是，企業界對AI的戰略期望值已達到空前高度。”高人伯告訴記者，他和團隊在調研中發現，高達88%的科技企業相信擁抱AI是未來保持競爭力的關鍵，這種熱情正推動著AI的價值重心從單純的降本增效，向驅動收入增長、產品創新和優化客戶體驗等更具戰略意義的目標轉移。

然而，這條轉型之路并非坦途。報告同樣揭示了普遍存在的挑戰，其中，人才技能的短缺與數據安全隱私的擔憂，是目前阻礙企業釋放AI全部潛力的兩大核心障礙。

高人伯表示，他在與相關企業調研過程中發現，AI技術的迅猛發展使得市場對其應用前景充滿期待。眾多科技企業紛紛加大在AI領域的投入，期望借此獲得競爭優勢。

但在實際推進過程中，人才和數據問題成為了制約因素。以國內市場為例，隨著AI技術在各行業的滲透，對AI專業人才的需求呈井噴式增長。

在這一背景下，當前行業AI專業人才短缺，已成為制約科技企業發展的重要因素。高人伯指出，人才短缺確實是當前行業面臨的普遍瓶頸，研究也印證了這一點，有三分之一的科技領導者將“員工缺乏AI技能或專業知識”列為整合AI時面臨的首要挑戰之一。

在談到科技企業如何通過內部培養或跨界合作填補AI人才缺口時，高人伯認為，企業應采取一種“內外兼修”的策略來應對。

至于當下亟需的技能，高人伯表示，需求正在從單純的技術層面，向復合能力擴展。除了核心的算法與數據人才，市場尤其渴求兩類“橋梁型”人才：一類是能夠深刻理解業務并能將商業需求精準轉化為技術解決方案的AI產品經理；另一類則是深諳合規、倫理與風險管理的AI治理專家，他們是確保AI技術能夠被負責任地、可持續地應用到社會經濟中的關鍵保障。

以智能醫療領域為例，高人伯表示，研發人員不僅要熟練掌握深度學習、數據分析等AI核心技術，還要深入了解人體生理結構、疾病診斷流程以及醫學倫理規范等專業知識，只有這樣，才能開發出精準可靠、符合醫療實際需求的AI產品。

此外，他提及，企業不必追求大而全的技術自建，而應充分利用當前日益成熟的AI生態系統。無論是云服務商提供的低代碼開發平臺，還是開源社區的成熟模型和工具，都極大地降低了AI應用的技術門檻和初始成本。

創新不“剎車”的同時建立“安全護欄”

在人才之外，報告指出，數據隱私和安全是AI整合的另一障礙，那么科技企業如何在不犧牲創新速度的前提下構建可信的AI治理體系？

高人伯表示，這種擔憂普遍存在，但一個有效的治理體系，不應被視為創新的“剎車”，而應是企業高速前行時不可或缺的“安全護欄”。

他認為，通過設立跨職能的治理委員會、采用隱私計算等新興技術、建立清晰的風險評估與應對流程，企業可以在確保安全合規的前提下，更自信、更大膽地進行創新探索。一個穩健的治理框架，最終會成為企業贏得市場和客戶長期信賴的加速器。

“同時，本土科技企業也必須清醒地認識到自身的差異化挑戰。”高人伯表示，中國的數據生態和相關的法律法規環境具有獨特性，要求我們必須探索出一條既能激發創新活力又確保合規的本土化治理路徑。

此外，中國龐大的市場規模和豐富的應用場景是我們的巨大優勢，但這同樣也意味著數據治理的復雜性更高。如何在海量數據中提煉高質量的洞察，將是對企業數據能力和工程能力的巨大考驗。

與此同時，科技企業既是AI的使用者，又是向其他所有行業提供AI的供應商。在平衡這兩種角色時，如何避免資源沖突并最大化協同效應？

高人伯認為，科技企業所處的這種“雙重角色”，實際上是一種獨特的戰略優勢，而非潛在的資源沖突。最大化協同效應的關鍵，在于將內部的AI應用，打造為對外服務的“最佳實踐樣板”和“活的實驗室”。

“當一家科技企業率先在自身的財務、運營、營銷等環節成功部署AI并取得顯著成效時，它所沉淀的不僅是技術能力，更是寶貴的行業洞察、實施經驗和經過驗證的解決方案。”高人伯說。

在他看來，這本身就是最有說服力的產品展示。它形成了一個強大的良性循環：內部應用為外部服務提供了創新的土壤和驗證場，而外部服務的市場反饋又能精準地反哺內部應用的迭代升級。這種“自用即研發”的模式，能夠確保每一次投入都產生雙重價值，實現內部效率與外部市場的同步增長。