AI依舊火熱，但投身其中的人卻愈發(fā)焦慮。Business Insider采訪了16位已進入AI行業(yè)的人士，他們中有的剛畢業(yè)，有的中途轉(zhuǎn)行，還有的靠自學入行。這些經(jīng)歷表明，沒人天生就懂AI，多數(shù)人都是邊干邊學、邊試邊錯。

過去兩年，“進入AI領(lǐng)域”成了職場新趨勢。有人報班學習，有人辭職轉(zhuǎn)行，還有人邊工作邊摸索。然而，真正能在這個行業(yè)站穩(wěn)腳跟的人并不多。

Business Insider此次找來的16位“上岸者”，他們來自印度到硅谷等不同地區(qū)，涉及市場、算法等不同領(lǐng)域，經(jīng)歷各不相同。他們并非“天選打工人”，只是比別人先行一步、更穩(wěn)一步。

先行動，再尋方向

過去兩年，“進入AI圈”一直備受關(guān)注。有人花幾千元報課程，有人開始學習寫Prompt，還有人仍在猶豫是否要開啟征程。但真正進入這個行業(yè)的人會告訴你，他們并非做好萬全準備才出發(fā)。

Business Insider采訪的這16位受訪者，來自印度、新加坡、硅谷和悉尼等地，有剛畢業(yè)的大學生，也有轉(zhuǎn)行的中年人。他們普遍認為，現(xiàn)在進入AI行業(yè)還來得及，背景并非決定性因素。

新加坡的Benjamin Leong原本是中醫(yī)師。疫情期間，他利用業(yè)余時間上網(wǎng)課學習Python，并進行小模型實驗。兩年后，他成功加入一家醫(yī)療科技初創(chuàng)公司，成為AI工程師，薪資還比原來高出三成。

英國的Alexander Cobb曾是音樂人。2023年聽了奧特曼的演講后，他意識到不能再等，于是報名哈佛CS50課程，還連續(xù)參加幾場AI黑客松，如今已成為AI初創(chuàng)團隊聯(lián)合創(chuàng)始人。

美國舊金山49歲的Tim DeSoto，沒有技術(shù)背景，原本在Walmart負責戰(zhàn)略工作。2024年他辭職創(chuàng)業(yè)，每晚泡在AI Meetup上觀看新模型演示，如今已成立了自己的AI原生公司。

他們的共同之處在于，不等準備好就開始行動。很多人都是摸著石頭過河，邊嘗試邊調(diào)整。過去三年，簡歷上有AI技能的人數(shù)增長了80%，但大多數(shù)人并非AI相關(guān)專業(yè)出身。

CESifo Group的報告顯示，2018 - 2023年間，AI相關(guān)崗位對大學學歷要求的提及下降了約15%，而“AI技能”相關(guān)的薪酬溢價上漲了約23%。這表明，如今的AI行業(yè)更看重“你能否做出成果”，而非學歷和頭銜。

實際上，AI行業(yè)的“成功者”大多并非一開始就有清晰的路線，而是在前行中不斷摸索，繪制屬于自己的發(fā)展藍圖。

四條可行之路

Business Insider總結(jié)了這16人進入AI行業(yè)的路徑，大致分為四類：畢業(yè)入場、轉(zhuǎn)行過渡、內(nèi)部轉(zhuǎn)型、自學上岸。雖然每條路都有不足，但都能通往成功。

畢業(yè)入場：搶占先機者

進展最為順利的，是那些在學校就接觸AI的學生。美國的一位應(yīng)屆生，大學期間參與AI研究項目、發(fā)表論文、為開源項目做貢獻，畢業(yè)時就獲得了Anthropic的面試機會。他表示：“我不是最聰明的，但我比別人更早開始實踐?！边@類人靠的是提前行動，邊學習邊實踐邊求職。

轉(zhuǎn)行過渡：用舊經(jīng)驗開拓新領(lǐng)域

不少來自非技術(shù)行業(yè)的人，憑借“混合型能力”進入AI行業(yè)。像Tim DeSoto，從沃爾瑪企業(yè)戰(zhàn)略崗位轉(zhuǎn)型后成立了AI公司。他雖不會寫代碼，但能理解商業(yè)模型、對接客戶。AI崗位不只是編程，還包括產(chǎn)品、運營、增長、內(nèi)容等方面。懂業(yè)務(wù)的人，在AI落地環(huán)節(jié)起著關(guān)鍵作用。有時候，重要的不是掌握多少代碼，而是能將AI應(yīng)用到何處。

內(nèi)部轉(zhuǎn)型：在熟悉處重新啟航

一些人選擇留在原公司，從現(xiàn)有崗位轉(zhuǎn)到AI部門。新加坡的一位銀行分析師，發(fā)現(xiàn)公司組建“AI風控組”后，主動報名內(nèi)部培訓。半年后，他成為團隊的Prompt分析負責人。這種轉(zhuǎn)型風險小、節(jié)奏穩(wěn)定，但前提是要有勇氣申請，跳出舒適區(qū)。

自學上岸：以作品敲開大門

還有人通過自學，憑借作品集進入AI行業(yè)。一位印度學生，連續(xù)向十幾家公司投遞簡歷被拒后，在GitHub上傳自己的模型訓練項目，最終被一家創(chuàng)業(yè)公司看中。這四條路徑雖各有不同，但共同點是：先行動起來，再規(guī)劃下一步。正如Google的AI研究員Katia Vlachos所說：“進入AI行業(yè)的關(guān)鍵，不在于會寫幾行代碼，而在于能否將模型應(yīng)用到實際問題中?！睂τ谛率侄?，路線可以多樣，但開始的方式值得借鑒，即“先行動，再探索”。

莫因猶豫錯失良機

看完這些故事，很多人會覺得“他們很厲害，我不行”。但事實并非如此。這16人中，很多人都經(jīng)歷過被拒、焦慮、拖延、懷疑等情緒，區(qū)別在于他們“準備”的時間太長。

Business Insider的編輯采訪后有這樣一句話：幾乎所有受訪者在還未明確目標時，就已開始學習。這句話戳中了很多人的焦慮點，我們總想著“找到正確的路”，卻錯過了開始的時機。

國際勞工組織（ILO）2025年的報告指出，全球約25%的崗位已受到生成式AI的影響。也有研究表明，AI更多是增強人類能力、提高效率，而非全面取代人類。

焦慮源于環(huán)境的變化，但焦慮無法替代行動。后來者中，很多人并非背景優(yōu)越，而是比別人更早嘗試，如做小項目、接副業(yè)、優(yōu)化流程等。他們的共識是，從“先準備好”轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋刃袆悠饋怼薄?/p>

AI列車仍在等待

AI熱度持續(xù)攀升，真正的門檻不是知識儲備，而是“是否敢于開始”。有人邊工作邊學習，有人利用業(yè)余時間做副項目，有人憑借GitHub上的作品被挖掘。

AI行業(yè)更像是一場長跑，而非短跑。模型、崗位、工具不斷變化，沒人能掌握所有答案。與其糾結(jié)“哪門課最值得學”，不如從身邊的小問題入手，用AI寫報告、改文案、搭建原型等，都是入門的途徑。

一位接受采訪的AI創(chuàng)業(yè)者說得很實在：“沒人能在AI浪潮中百分百安全，但行動比觀望更有確定感。”焦慮的人增多，但真正“晚了”的人并不多。關(guān)鍵在于能否在猶豫中邁出第一步。

AI不會等待，但也不會拒絕后來者。每一次嘗試都是在靠近成功之門。不必追求完美，只要開始行動。AI并非精英專屬，更像是一場集體實驗，有人早開始，有人還在猶豫，差距就此產(chǎn)生。

參考資料：

https://www.businessinsider.com/how-to-get-ai-job-career-transition-pivot-startups-2025-11?utm_source

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