为什么总是有人说我国AI人才极度紧缺？

泻药。问题中的描述最近经常听到身边有人讨论类似的问题，作为从业者，可以给题主一个视角作为参考。

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“AI人才”实际上就有点儿类似于“互联网人才”，是从产业应用的角度来称呼的，我们应该看到所谓的“AI人才”的底层应该是题主这样的数据人才。

题主的感受是真实的，从个体角度而言确实会感受到，一方面媒体、社会、企业、意见领袖的主流舆论是AI人才稀缺，面临巨大缺口；另一方面，去工作的时候会发现，并不像表面强调的那样光鲜，很多企业招人都没想好怎么用，很多企业嘴上说着需要AI转型，却并不会去招相应的人才（一些公众企业确实是做做样子，拉升一下市值）。

但这些并不矛盾，产业升级哪有那么容易，组建数据分析团队、算法团队、AI团队也不是随便什么公司都能承受的起的，而且据本人的了解，很多团队在组建的时候，公司是寄予厚望的，要钱给钱，要人配人，但最终探索了很多方向，花了很多时间，对业务的提升帮助并不大，boss们拗不过其他部门的反对，只能暂停。而这个过程中，身在这个团队中的员工，承受的压力可想而知咯，学长学姐们劝你不要投算法岗，太正常了。

但是千万不要被个体角度局限了，从国家、产业的角度来说，企业现在面临的问题是一定会度过去的，毕竟处于转型的初级甚至是预演阶段，有点儿困难很正常，哪次升级不是这样呢，汽车取代马车的时候还有流血事件呢。媒体、社会、企业、意见领袖的主流的“AI人才极度稀缺”论调，是站在产业发展和国家战略的角度上来说的，没有什么问题。就如同本世纪初，整个国家IT人才极度紧缺一样。毕竟，很多大咖都说了，AI+5G的时代，不仅仅是对信息时代的一次升级，而是一次对工业、生活全方位的重塑，是要改变生产关系，改变生活方式的。

人才稀缺是官方认证过的

官方的说法是人才缺口超500万，国家也在高等教育方面投入资源，据中华人民共和国教育部公布的专业获批数量可以看出，在发力追赶（多么像当时众多高校投入资源，培养IT人才的那一波热潮呀）。

国家目前在大力投入高等教育的资源

题主作为相关专业的学生，应该要做的是选好职业发展的路径，一步一步把技能提升上去，待三五年后，企业AI转型过了阵痛期，头部企业的经验可以全行业借鉴的时候，你们的好日子也就来了。

前不久，国内最大的数据科学社区科赛（后面改名叫heywhale和鲸了）和国际上比较知名的人力资源咨询公司WTW发了一个《数据人才白皮书》，里面有些内容很有趣，随便摘一些。

大量数据人才一开始并不精通机器学习领域和技术。这包括神经网络、强化学习、对抗性学习等。如果想从其他数据科学家中脱颖而出，机器学习技术恐怕少不了，如监督机器学习、决策树、逻辑回归等。这些技能将帮助解决预测等等的不同的数据问题。人工智能爆发，机器学习要在不同领域应用，现在只有一小部分数据专业人员具备先进的机器学习技能，如监督机器学习、无监督机器学习、时间序列，自然语言处理、异常值检测、计算机视觉、推荐引擎、强化学习和对抗性学习。

作为一名尚未进入职场的大学生，如果未来想要在AI领域有持续的发展，与其着眼于入职后短期的发展，不如将目光拉长一些，在技能上不断锻炼自己，成为“头部数据人才”。还有最重要的就是，成为“头部数据人才”不止需要技术过硬，还需要在思维、影响力、适应能力、执行力方面多多锻炼,这样以后无论是身在职场，还是创业发展都会更从容些。

纯手打，阅后点赞的未来都是“极度紧缺人才”。