圆桌讨论：AI产业落地时代，未来最稀缺的AI人才是谁？

事件概述

在2026 AI Partner·北京亦庄AI+产业大会上，一场以“当AI进入产业前线：未来最稀缺的AI人才会是谁”为主题的圆桌对话引发关注。主持人与来自投资、数据洞察、AI研究院的三位专家，围绕AI在实际业务落地中的人才需求、替代边界、人机分工等问题进行了深入讨论。核心共识是：懂AI本身正快速贬值，懂业务并在关键低频决策中做出判断的能力成为稀缺品。

核心观点

• 哪些工作容易被AI替代？

  • 林海卓（卓源亚洲）认为，知识高度密集型且可结构化描述的工作（如会计师、律师、程序员）最容易替代；而依赖体验、情感或个性化场景的领域（心理咨询、旅游体验）则难以替代。好的问题提出者依然有壁垒。
  • 罗飞（华科智能）总结三个特征：重复、标准、熟练；且电脑前工作比人际工作更容易替代。人的能力应不断向市场、客户方向“左移”。
  • 龚毅（尼尔森IQ）提出频率与决策重要性矩阵：高频、重要性低的工作易替代；低频但重要性高的工作（如打造高端品牌、跨文化共鸣）最难替代。

• 企业AI落地阻力最大在何处？

  • 罗飞指出，最大卡点是“组织想不到应用场景”（粗阶卡点），很多时候企业仍受数字化思维束缚，以为必须拥有数据才可落地AI。企业AI转型本质是人才转型。
  • 林海卓补充，当前AI利润大头流向基础设施层（芯片、算力），应用端ROI不高，且垂类知识投喂仍需时间，但拐点会比预想快。
  • 龚毅提到数据幻觉问题：问AI不代表真实消费者，专业调研闭环仍难以被AI取代。

• 未来稀缺人才画像

  • 龚毅明确：懂AI本身不稀缺（能力可工程化复制），懂业务要看是否擅长低频高影响力决策（如打造爆品、建立品牌）。这类人才再加上对AI的基本认知，才是未来稀缺品。
  • 罗飞认为，判断人才要看其“AI班底”能力——能指挥多少AI与自己协作。教育应首先培养老师具备AI思维，让学生成为AI原住民，而非死记硬背。
  • 林海卓强调，在未来社会分工中，创意工作者、交叉学科方向人才越显重要，国家正通过提高理工科比重来引导就业结构。

• 人机分工边界

  • 林海卓：不需担责任的场景（如打车匹配）可完全交给AI；涉及重大安全或权责的场景，AI主要做建议。
  • 罗飞：人脑想到的所有工作都应让AI先干一遍，AI是“挖掘机”而非“铲子”；未来可能是人在辅助AI干活，人解决AI运行中的卡点。
  • 龚毅：AI对因果效应理解不足，理解底层逻辑仍是人类擅长。

值得关注

• 反直觉趋势：“懂AI”正从稀缺变为常见，而“懂业务中的低频高价值决策”成为真正壁垒。
• 企业AI落地的最大瓶颈不是技术，而是“想不到场景”，需要从组织认知和人才转型入手。
• 当前AI利润集中在基础设施层，但应用端ROI释放的拐点可能比预期更快到来。