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當(dāng)生成式AI的行業(yè)重心從消費端的“概念造勢”轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)端的“價值深耕”。AI人才的職業(yè)選擇邏輯也隨之重塑。過去兩年，面向消費端的AI（ToC AI）憑借通用大模型完成了全民AI狂歡，但商業(yè)化落地始終難破流量變現(xiàn)的瓶頸；而面向企業(yè)的AI（ToB AI）則在工業(yè)、能源、樓宇等垂直領(lǐng)域，開啟了“技術(shù)+場景”的深度融合。正成為AI人才擺脫算法內(nèi)卷、實現(xiàn)技術(shù)價值長效兌現(xiàn)的核心賽道。

畢竟對技術(shù)人來說，與其在通用模型里卷參數(shù)優(yōu)化，不如去產(chǎn)業(yè)里做能摸到實際效果的事 —— 但想做好ToB AI，選對平臺太關(guān)鍵了。真正能承接人才價值的平臺，得有行業(yè)沉淀、有資源支撐、還得懂怎么培養(yǎng)人，才能讓技術(shù)落地不只是空想。

一、ToC AI和ToB AI：賽道不同，對人才的要求差別巨大

AI技術(shù)的商業(yè)化路徑在ToC與ToB賽道呈現(xiàn)出截然不同的走向，這種本質(zhì)差異直接決定了兩類賽道的人才能力模型完全不同。

先說說技術(shù)邏輯和容錯率的區(qū)別

ToC AI的技術(shù)邏輯是“用通用模型覆蓋大眾需求”，無論是對話式助手還是圖像生成工具，核心目標(biāo)都是提升用戶體驗、擴大流量基數(shù)，對技術(shù)的容錯率相對較高。但ToB AI的落地必須深度綁定具體行業(yè)的業(yè)務(wù)流程，對技術(shù)精度和容錯率的要求堪稱嚴(yán)苛。以工業(yè)AI預(yù)測性維護為例，算法模型不僅要整合設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)，還需適配不同產(chǎn)線的工藝特性，一旦出現(xiàn)誤判，可能直接導(dǎo)致整條產(chǎn)線停機，這就要求人才必須兼具扎實技術(shù)能力與深厚行業(yè)認(rèn)知。

再看看價值衡量與人才需求的不同

ToC AI 的商業(yè)價值錨定用戶規(guī)模與使用頻次，更青睞能優(yōu)化模型參數(shù)、打磨用戶體驗的頂尖算法工程師；ToB AI的價值核心是業(yè)務(wù)指標(biāo)的可量化改善，急需“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的復(fù)合型人才——他們既要懂AI算法原理，更要理解行業(yè)業(yè)務(wù)流程與核心痛點，能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為降本、增效、減排的可落地商業(yè)方案。

現(xiàn)在實體產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型跑得越來越快，那些深耕垂直領(lǐng)域、手里握有海量真實行業(yè)數(shù)據(jù)的頭部企業(yè)，成了ToB AI技術(shù)落地的核心載體。也正因為這樣，近年來大量ToC大模型團隊的技術(shù)人才轉(zhuǎn)向ToB賽道——一方面是大環(huán)境影響，更核心的是想擺脫“算法內(nèi)卷”，讓自己的技術(shù)真正產(chǎn)生長效價值。而施耐德電氣作為能源技術(shù)領(lǐng)域的引領(lǐng)者，對這類復(fù)合型人才的精準(zhǔn)定位和系統(tǒng)培養(yǎng)，剛好戳中了行業(yè)人才的核心訴求。

二、ToB AI 人才新共識：光懂技術(shù)不夠，得要會“整合價值”

ToB AI落地最難的是什么？其實是數(shù)據(jù)孤島和行業(yè)認(rèn)知斷層。想打通技術(shù)和業(yè)務(wù)的壁壘，光靠懂算法可不夠——現(xiàn)在行業(yè)對ToB AI人才的定位，已經(jīng)悄悄變了。以前大家覺得“AI 崗位=算法崗”，但現(xiàn)在越來越多實踐證明，真正能在ToB領(lǐng)域站穩(wěn)腳的人才，是“價值整合者”。這背后是行業(yè)發(fā)展的必然：ToB AI的價值能不能兌現(xiàn)，關(guān)鍵看能不能吃透行業(yè)政策、摸準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程、解決客戶痛點，既得扎根技術(shù)底層，又得能銜接業(yè)務(wù)前端。

這類“價值整合者”通常有三個核心特質(zhì)，在能力譜系上，要“懂技術(shù)更懂業(yè)務(wù)”，能讓AI算法真正落地行業(yè)場景并產(chǎn)生可量化商業(yè)價值；在角色人設(shè)上，“既是技術(shù)推動者，也是項目主理人”，需全程參與客戶需求識別、方案設(shè)計、落地交付與效果評估，而在賦能場景時，“可深度鏈接技術(shù)與業(yè)務(wù)”，實現(xiàn)技術(shù)方案與行業(yè)場景的精準(zhǔn)匹配。

在這方面，不少企業(yè)已經(jīng)走在了前面。比如施耐德電氣就用實際案例證明了這種人才定位的可行性：他們廣州工廠的一名藍領(lǐng)員工，在“大施杯AI創(chuàng)新大賽”里提出用AI識別鋼鐵鑄材的想法，后來在數(shù)字化團隊的協(xié)助下快速落地了模型，給工廠省了不少成本。這個案例不僅展現(xiàn)了 “價值整合者”的實際價值，也能看出優(yōu)質(zhì)企業(yè)的人才體系，能激活不同崗位、不同層級員工的創(chuàng)新能力，給各類人才提供發(fā)揮價值的空間。

三、ToB AI 人才成長的三個關(guān)鍵，場景、數(shù)據(jù)、閉環(huán)缺一不可

對于ToB AI人才而言，理想的成長平臺需要具備多元場景、完整數(shù)據(jù)底座與端到端技術(shù)閉環(huán)，而施耐德電氣的硬實力恰好為人才提供了這些核心職業(yè)支撐：

真實多元場景，技術(shù)落地的“實戰(zhàn)練兵場”

ToB AI技術(shù)不是靠紙上談兵練出來的，得有真實場景打磨。那些行業(yè)覆蓋廣、積累深的企業(yè)，往往有大量真實工業(yè)場景和優(yōu)質(zhì)客戶資源。比如施耐德電氣，作為百年企業(yè)、世界500強，又是能源技術(shù)全球引領(lǐng)者，其上海普陀工廠的端到端生產(chǎn)智能化、無錫工廠的綠色制造等場景，不僅能驗證AI技術(shù)行不行，還能給AI人才提供從工業(yè)生產(chǎn)到公共建筑的全場景實戰(zhàn)機會，幫人才快速積累項目經(jīng)驗、沉淀可復(fù)用的解決方案，夯實職業(yè)競爭力。

完整數(shù)據(jù)底座，技術(shù)研發(fā)的“核心燃料庫”     

數(shù)據(jù)是AI模型的“燃料”，沒有貫通全域的數(shù)據(jù)支撐，ToB AI研發(fā)就是空談。施耐德電氣搭建的EcoStruxure架構(gòu)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的全域整合，構(gòu)建起打通企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)運維數(shù)據(jù)、客戶側(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)側(cè)公共數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)底座。這就給 AI 模型訓(xùn)練提供了充足又精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源，讓人才做研發(fā)不用再受困于數(shù)據(jù)孤島，有了堅實的基礎(chǔ)。

端到端技術(shù)閉環(huán)，讓方案從紙面落到現(xiàn)場

ToB AI 的價值最終要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)落地效果上。只有具備完整軟硬件能力和全生命周期服務(wù)的企業(yè)，才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)上下游貫通，形成“技術(shù)研發(fā)-方案設(shè)計-場景落地-持續(xù)迭代”的端到端閉環(huán)。施耐德電氣就是這么做的：先在自有工廠驗證AI技術(shù)，成熟后再向行業(yè)輸出方案，幫人才把腦子里的技術(shù)方案、紙上的設(shè)計藍圖，真正落到業(yè)務(wù)現(xiàn)場，實現(xiàn)技術(shù)價值的規(guī)模化轉(zhuǎn)化，讓人才感受到實實在在的職業(yè)成就感。

四、好雇主的軟實力：化解焦慮，讓人才安心搞事業(yè)

除了硬實力，企業(yè)文化和人才培育體系這些“軟實力”，同樣是吸引和留住ToB AI人才的關(guān)鍵。畢竟技術(shù)人想長遠發(fā)展，不僅需要做事的平臺，還需要成長的空間和穩(wěn)定的預(yù)期。

全員AI普惠，不讓技術(shù)變成“少數(shù)人的游戲”

AI技術(shù)的落地需要全鏈條協(xié)同，不是少數(shù)技術(shù)精英能搞定的。施耐德電氣提出了“AI for ALL” 的全員能力普及策略，把AI課程設(shè)為必修課，通過“數(shù)字公民”計劃開展技能培訓(xùn)，AI 技能培訓(xùn)的全員完成率超96%。同時還搭建了AI社群，既是資訊匯集地，也是方案試驗田，形成了全員參與 AI 創(chuàng)新的氛圍。

雙通道成長，職業(yè)發(fā)展不用“一條路走到黑”

很多技術(shù)人會焦慮：難道一輩子只能做技術(shù)？為了化解這種焦慮，施耐德電氣設(shè)計了清晰的雙通道成長路徑，搭建了全職業(yè)周期培養(yǎng)體系——人才既能朝著研發(fā)工程師、架構(gòu)師等技術(shù)專家方向深耕，也能轉(zhuǎn)型為AI解決方案負(fù)責(zé)人、研發(fā)經(jīng)理等業(yè)務(wù)或管理人才。針對年輕高潛人才的“Young Talent Program”和面向資深員工的“銀河計劃”相互補充，再加上“內(nèi)部培養(yǎng)，全球輸送”的模式，過去兩年中國區(qū)已有不少人走上全球高級管理崗位，給 AI 人才提供了多元化、國際化的發(fā)展通道。

五、ToB AI人才畫像：企業(yè)真正需要的是什么樣的人？

現(xiàn)在行業(yè)對ToB AI人才的需求，早已不局限于算法能力，更看重“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的綜合素養(yǎng)。施耐德電氣的招聘導(dǎo)向就很能體現(xiàn)這種行業(yè)趨勢，他們想要的不是單純的算法專家，而是能把AI落地到行業(yè)一線、創(chuàng)造實際業(yè)務(wù)價值的復(fù)合型人才，核心要求有三點：

1、具備扎實的數(shù)字化/AI基礎(chǔ)能力，同時擁有行業(yè)經(jīng)驗或業(yè)務(wù)場景理解能力；

2、學(xué)習(xí)能力強，具備優(yōu)秀的跨業(yè)務(wù)溝通能力，可直接對接客戶識別核心需求；

3、能以價值視角推動項目落地，而非止步于技術(shù)研發(fā)層面。

為了幫人才持續(xù)成長，施耐德電氣還提供了豐富的內(nèi)外部學(xué)習(xí)資源，比如舉辦年度外部專家分享會；同時鼓勵員工考證，并給予費用報銷，還明確強調(diào) “不卷工時、不鼓勵無效加班”，保障人才工作與生活、成長的平衡。

寫在最后：AI人才的下一站，在產(chǎn)業(yè)深水區(qū)

對于AI從業(yè)者和潛在求職者而言，選擇這類平臺，意味著能在解決實際產(chǎn)業(yè)問題的過程中，實現(xiàn)技術(shù)價值與職業(yè)發(fā)展的雙贏。在智能與可持續(xù)發(fā)展的交匯點，ToB AI的價值兌現(xiàn)才剛剛起步，而像施耐德電氣這樣，既有硬實力支撐技術(shù)落地，又有軟實力助力人才成長的平臺，正成為技術(shù)人才奔赴產(chǎn)業(yè)深水區(qū)、實現(xiàn)技術(shù)理想的核心陣地。畢竟對技術(shù)人來說，最大的成就感，莫過于看著自己的技術(shù)改變行業(yè)、創(chuàng)造價值。

轉(zhuǎn)載自:石溪