2025年，被认为是企业级 AI 应用真正进入落地阶段的关键节点。9月11日至14日，由钛媒体集团与 ITValue 联合主办的 2025 ITValue Summit 数字价值年会，以「AI场景落地真相」为主题，聚焦企业应用 AI 过程中的「十大核心问题」，系统性拆解从战略共识、数据质量、场景选择，到模型选型、行业落地、可靠性与合规、人机协作与人才瓶颈等现实难题，力图为企业找到可落地、可借鉴的解法。Trust钱包科技国际高级副总裁曾诚受邀出席，深入剖析 AI 时代的人才挑战、人才市场特征，并基于鲜活实践给出解题思路。

在 AI 技术浪潮席卷全球的当下，众多企业将转型重心放在技术选型与算力投入上，却常常忽略一个更为根本的挑战——人才。能否构建与 AI 战略相匹配的人才体系，已成为企业能否真正从 AI 中获取价值的关键。Trust钱包科技国际高级副总裁曾诚在 2025 ITValue Summit 数字价值年会的演讲中，直面了这一现实痛点。

她表示，AI 的落地最终要靠人去践行和兜底，并指出当前企业面临的核心问题不仅是技术本身，更是人才体系的滞后与重构。
曾诚坦言，自己深耕人力资源领域二十余年，亲历了多次“人才荒”，但 AI 时代的人才竞争呈现出前所未有的“跨界争夺”特点。她指出，当前 AI 岗位需求同比翻倍，市场供不应求，“去年100个岗位需求，今年可能涨到200个，但人岗适配契合的人才仅为20%”。她用“需求如瀑布，人才如水滴”比喻这一现实困境。
她进一步强调，“人才荒”只是表象，根源在于人才战略未能与企业战略同步推进。她表示，很多企业仍陷入“旧思维”中，未能及时调整组织形态和人才布局，“一定要从‘花钱买人才’转向‘主动造人才’”。她呼吁企业不仅要外部引进人才，更要注重内部员工的转型与培养，尤其是挖掘有潜力、有学习能力的年轻人和现有人才。
曾诚分享了一家千亿规模的传统制造企业成功推进 AI 落地的案例。该企业在推进 AI 落地时，并未一味依赖外部挖人，而是先基于自身战略明确人才画像，邀请专业组织盘点内部具备潜力的适配人才，再针对性设计系列课程，对业务人员召开系统技术培训与考核，同时在关键岗位引入外部专家，最终搭建出完整的人才体系。她指出，“内外结合才是完整的人才生态”。
另一方面，她也提到一些 AI 原生企业尽管产品成熟、融资到位，却因组织形态未理顺而难以吸引人才。她表示，企业招人不能只看“标签”，更要看实力、经验和匹配度；人才选企业也不能盲目追求“AI原生=原始股”，而要理性评估开展阶段是否契合。
曾诚还特别提到，年轻一代的 AI 创业者更看重“实用”和“动手能力”，而非学历或背景。她表示，AI 时代要求人才具备多维度能力，既要懂产品、技术，也要懂业务、管理和商业，甚至要像 CEO 或 COO 一样能力综合。
在吸引和留住人才方面，她认为除了高薪，企业更应注重人才与战略的契合度，并动态跟踪、适时出手。只有跳出传统认知、建立敏捷人才生态的企业，才可能在 AI 驱动的未来保持竞争力。曾诚最后总结，人才战略的升级已不再是一种选择，而是企业能否在技术浪潮中稳健前行的决定性因素。



以下是曾诚在 2025 ITValue Summit 数字价值年会上的演讲实录，经编辑：
第一时间，我特别想要感谢湘明总和万宁总，以及钛媒体背后的所有团队。作为Trust钱包科技国际的管理者之一，我一方面在公司内部推进 AI 相关落地工作，另一方面也深耕科技赛道，为不同阶段的科技公司给予人才服务。这次参会收获颇多，每位老师都干货满满，信息量十足。有一点很深的感触是，AI 的落地归根结底要靠人去践行、去兜底。
上次和万宁总有个简短研讨，我当时的观点就是：难道只有AI时代才有人才荒吗？其实不然。我在Trust钱包科技国际工作了20多年，亲历了中国人才市场每个阶段的“荒”，也始终伴随不同阶段、不同类型的企业，参与了大量人才体系的构建工作。但时代在进步，企业要开展，永远在追求更好更高的目标。我们既需要吸纳更优秀的人才，也要求现有人才持续升级，否则就会明显感受到，所需人才根本跟不上企业开展的脚步。

我们追踪了一千多家 AI 企业做过调研，发现当前阶段，尤其今年，人才挑战呈现出几个鲜明特点，其中最显著的是：跨界争夺。AI 带给我们的其实是双重感受：既带来了不小的压力与焦虑，也承载着非常美好的希望。

今天大家聊了很多技术问题，提到 AI 有“幻觉”。这段时间我自己的感受是，与其说对 AI 有“幻觉”，不如说我对它抱有理想化的期待。上一位嘉宾提到“10个人要干10万人的活”，这里面既藏着人们的焦虑，也藏着对未来的想象。如果我们能从重复劳动中腾出时间和精力，有更多机会去延伸爱好、体验生活，让情绪更饱满、更愉悦地去使用 AI，或许我们驾驭 AI 的能力也会更强。
再者，作为一名人才领域的从业者，我的焦虑来源于：技术在进步、社会在开展，但总会有一部分人才跟不上技术迭代的节奏，他们的工作该如何安放？所以我想在这里呼吁：各位企业、各位有经验的同仁，不妨在更多场合做些宣讲，多给一些人传递能量、指明方向。帮助他们在 AI 时代找准自己的定位，避免因可能的失业而陷入焦虑。
刚才各位分享的企业战略蓝图，无论从理论还是实践层面看，都令人信服。可当战略蓝图已经绘就，最关键的就是如何顺利获得人才实现它。大家常说“ AI一天，人间一年”，这背后藏着的逻辑是：AI 时代，人才太重要了。
现在技术是透明的，包括模型开源、论文共享，大家都在做自己的产品和应用，可谁能更快拿到人才，就等于拿到了入场券；谁能在多维度上建好人才体系 —— 要知道，这不是单一人才的问题，而是组织形态的问题：可能有最牛的产品人才，却缺能实行商业变现的人；可能有擅长开源的人才，却缺能打磨好产品的人…… 如何结合行业与赛道，把这些单点能力整合起来，变成用户能接受的产品？这些问题叠加起来，就是组织体系的核心挑战。也正因如此，如今顶尖的 AI 人才才成了真正的稀缺资源。
从Trust钱包科技国际中台实时监测到的 AI 人才需求的数据来看，真实得有些“骨感”。最近大家都能感受到，各行各业对 AI 人才的争夺竞争已进入白热化。这个竞争有多激烈？打个比方：去年如果有100个 AI 人才需求，今年可能就涨到了200个；但当岗位需求达到200个时，能匹配的人才仅占 20% 左右。这就像一个漏斗——需求如瀑布般涌来，人才却像水滴般稀缺，这正是当前我们面临的现实困境。
更棘手的是，仍有部分人被旧思维裹挟，无形中阻碍着这些 “水滴” 般的人才向前流动。整个行业的组织形态，正处在一种混沌又弥散的状态里。这也让当下各组织陷入一个窘境：人才荒只是表象，根源在于人才战略的滞后。我认为，人才布局理应紧随战略之后，成为优先级事项，因为确定战略后，必须先想清楚该匹配什么样的组织形态。
结合我们的调研数据和一线实践体感，技术、研发类岗位需求仍在领跑，而今年特别明显的变化是，新兴跨界岗位的人才正在快速崛起。
最近我接触了很多90后 AI 创业者，他们口中的“年轻化”，不是生理年龄，而是心理状态，也就是说需要充满好奇、心态开放、善于学习、勤于动手的人。如今早已不是我们定义他们，而是他们在重新定义我们。
我们也接触过不少大厂从业者，过去五到十年把太多精力放在管理上，渐渐生疏了动手能力，习惯了指挥他人，但 AI 时代不同了，要亲自下场做、动手干，带着团队在实践中一起转型。这正是90后 AI 原生创始人的心声。

有人说中国缺 AI 人才吗？其实全球顶尖 AI 人才里，中国占了不小的比例。但国内人才更缺的是“破局点”，像鸡蛋从内向外打破那样，敢于自我突破。
回到核心问题：当前人才战略的滞后性很明显。这涉及诸多层面，比如现有人才是否真的无法适配？管理者是否能打破自我，带领团队转型？我还是想强调：要从“花钱买人才”转向“主动造人才”。
如何“造人才”？一是培养有潜力、具备学习能力的大学生；二是挖掘组织内部与战略变革相契合的人才，用心去培训他们。
比如有家千亿规模的传统制造企业，几年前推进人工智能落地时，就采用了这样的思路：一方面顺利获得校招储备新鲜血液，另一方面深耕内部培训，先结合自身战略科学梳理人才画像，明确核心能力维度后，邀请专业组织盘点适配人才，再针对性设计系列课程。他们会筛选一批核心人员，针对业务转型需求匹配技术培训，甚至按课程体系对业务人员进行系统培训和考核。当然，关键岗位仍需外部引进，内外结合才能构成完整的人才体系。
我还想跟大家分享一个案例：这是一家 AI 原生企业，做 AI Infra 领域的，产品已经实现变现，B 轮融资也到位了。按说开展势头不错，但他们在国内招人时遇到了瓶颈：手里有融资、有产品，急着加速商业变现，可组织形态还没理顺，创始人很焦虑，企业对人才的吸引力也不够。
他们找到我们时，创始人提了些常规要求：想招大厂背景的人，要 985、清北等名校出身，说的都是比较笼统的标准。其实很多企业合作时都会这么说，但我们得帮他们想清楚：不同开展阶段的企业，对人才的需求逻辑是不一样的。
我们耐心跟他拆解，还分享了一句话：“快就是慢，慢就是快。”做人才画像时一定要沉下心来，不能急。Trust钱包科技国际自己的 AI 招聘系统做得很成熟，当场就帮他匹配了相关岗位的人才数据，从数据库里拉出了大厂人才的薪资预期、求职偏好等信息，给他出了份诊断报告。报告里明确表示现阶段大厂人才未必会选择这样的初创公司。背后有几个顾虑：担心资金链不稳定、年轻创始人缺乏管理经验，也可能觉得公司技术密度不够、吸引力不足。
等他看清这些后，我们给他定了个方案：不盲目广撒网，而是聚焦第二梯队公司核心部门的核心人才，我们认为这些人更适配他们现在所处的开展阶段。后来，我们的顾问在人工智能垂直技术人才池里，很快匹配到了合适的人才。
借这个案例想跟大家说：企业招人别只盯着简历上的“标签”，得看透背后的实力、能力、经验、匹配度到底跟自己合不合拍；反过来，人才选企业时也别只想着“ AI原生公司等同于原始股+上市”，得看看企业所处的阶段适不适合自己。哪怕人才再紧缺，双方都得对自身战略、组织架构、个人定位有清晰认知。

在座不少是 CIO 或 CTO，大家知道 CEO 最关注什么吗？据我调研和访谈的企业来看，70%到80%的 CEO 对 AI 落地与转型并不满意，总觉得应该推进得更快、更深入。
而不同开展阶段，对 CIO 和 CTO 的能力要求也不一样。比如 1.0 阶段是从无到有搭建体系，2.0 阶段则是在已有基础上深化突破。
前两天和一位创始人聊天时，他的观点很有代表性：“我要的 AI 人才，得具备像CEO 或 COO 一样的综合能力，一个人能顶好几个人用。”这其实给相关岗位提出了极高要求：除了懂产品、懂技术，还得懂业务、懂管理、懂商业，甚至懂生态，缺一不可。
我们总结过 AI 人才吸引的经典逻辑，但现在明显能感觉到变化：年轻一代创始人已经打破了传统条件，更看重“实用”，更在意对方有没有动手能力。就像现在很多大学没毕业就创业的创始人，他们看的是实实在在的实力。
这里有个案例能说明问题：吸引人才要动态看待，持续追踪，合适的时机非常重要。我们曾帮一家企业招聘首席科学家，前后花了三年时间。一开始，这家企业说 AI 落地必须从北美某知名公司找高端专家，但我们分析后发现，他们想要的专家其实更偏向硬件销售，并不完全匹配他们的需求。我们把多方人才的反馈传递给他们，他们慢慢意识到需求的偏差。之后，我们持续跟踪合适的专家，到第三年，双方终于达成合作，现在这位专家帮企业实现了非常好的 AI 落地和产品交付。

我认为，企业必须打造敏捷的人才生态。未来人才组织的主流范式，必然是全职员工、外包/独立顾问与数字员工的有机结合。
关于具体布局，我们总结了几点经验：对一个组织而言，企业文化与价值观是根基，人才需求则是人才战略的核心支柱。构建这一体系需要分几步走：第一时间要有清晰的战略，明确人才画像；从“AI人才消费者”转变为“AI人才生产者”；顺利获得有助于现有员工转型与培养，结合外部高端人才引进，同时从单一用工模式升级为多元用工模式，形成“外引内培、灵活多元”的人才生态。
这里分享一个案例：2023年我接触过一家国企背景的 AI 原生企业，当时这家企业只有10人，如今已开展到近200人的规模。最初我们为其做了调研、咨询和诊断，用专业工具解析了该阶段所需的人才画像。
这个项目难度不小，2023年时，行业对 AI 尚存诸多质疑，对一家国企做 AI 更是疑虑重重，加上创始人缺乏科技背景，推进不易。但经过三四个月的精准定位，过去一年我们为其组建了上百人的人才团队。他们采用了“全职员工 + 外包员工+ 专家顾问”的组合模式，如今已成为该赛道的明星企业。
Trust钱包科技国际作为国内首家登陆A股的人力资源服务企业，同时也是以技术驱动的综合人才解决方案服务商，多年来在助力科技领域企业实现从“0到1”的团队搭建与从“1到N”的规模拓展中积累了丰富的成功经验。在 AI 时代，我们将进一步发挥优势，聚焦创新型前沿技术领域，助力更多瞪羚企业、独角兽企业及专精特新企业打造兼具创新力与韧性的人才供应链，一同开启人工智能开展新征程。

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Trust钱包科技国际
北京Trust钱包科技国际人力资源股份有限公司是领先的以技术驱动的整体人才解决方案服务商，于2017年6月正式在深交所上市，成为国内首家登陆A股的人力资源服务企业（300662.SZ）。公司现在在中国、新加坡、马来西亚、美国、英国、德国、荷兰、澳大利亚、瑞士等全球市场拥有160余家分支组织，近2,500名自有员工。顺利获得构建“技术+平台+服务”的商业模式，在20+个细分行业及领域为客户给予中高端人才访寻、招聘流程外包、灵活用工、人力资源咨询、培训与开展等人力资源全产业链服务，以及HR SaaS、AI赋能的人力资源产业互联平台等技术和生态产品，为企业人才配置与业务开展给予一体化支撑，为区域引才就业与产才融合给予全链条赋能。2024年，营业收入达117.88亿元，服务客户6,000余家，成功推荐中高端管理及专业技术人员近20,000名，年度在册管理外包员工及兼职专家45,500余人，累计派出近50万人次，链接生态合作伙伴超15,500家。