顶层设计为人工智能发展指明方向。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》出台，标志AI与实体经济深度融合从企业自发探索上升为国家战略，核心是推动AI成为产业升级、经济转型的新引擎。
这使得人才需求结构性爆发不再局限科技行业，而是渗透制造、金融、医疗、教育等各行各业。
在人工智能、大数据、云计算等数字技术加速突破、深度融入生产生活各场景的背景下，技术变革带来的需求升级，正推动着大量的数字新职业、新工种不断涌现。
今年7月，人社部正式发布17个新职业、42个新工种，从生成式人工智能系统测试员到人工智能动画制作员，还有之前发布的人工智能训练师、数字孪生应用技术员、云网智能运维员等新职业、新工种，既精准响应市场需求，也为从业者提供官方能力认证与发展路标。
人社部近年新职业、新工种汇总
这传递明确信号：人才标准正被重新定义，企业竞争已从技术应用升级为基于新型人才生态的战略竞争，赛道已然切换。
人才高流动性：超六成AI人才欲跳槽
在这样的需求爆发与赛道切换中，人才流动性大的特征愈发明显 —— 各行业对新型 AI 人才的争抢，让人才有了更多选择空间，流动频率显著提升。
脉脉数据显示，AI⼈才平均在职时⻓为2.02年，62.99%的AI人才计划在未来一年内跳槽，完全没有跳槽意向的AI人才占比仅为7.18%。AI人才的跳槽多由外力推动，近60%的人才是通过HR寻觅、猎头联系或内部推荐等被动途径实现流动。
数据来自脉脉高聘⼈才智库《2025年人才流动报告》
无论是AI人才的高流动性，还是其被动流动的特征，都凸显出当前人工智能领域高精尖人才的稀缺现状，企业纷纷争夺AI人才，谋求转型。
这一现象的背后，是尖端AI人才供需的严重失衡。随着大模型、生成式AI等技术的突破性发展，年初生成式人工智能DeepSeek引发热议，科技企业甚至传统企业都在加快智能化升级，然而真正具备深厚理论基础和实战经验的高层次人才却十分有限。
这种“岗多人少”的竞争格局，使得优秀的AI人才成为众多企业竞相争夺的对象，因而频繁收到猎头推荐和企业邀约，形成了“被动求职”为主的流动模式。
另一方面，AI技术迭代迅速、应用场景爆发式增长，也放大了AI人才的价值。人才为寻求更前沿的项目、更优厚的薪酬和更广阔的发展空间，自然表现出较传统行业更高的流动性。
对企业而言，能否快速获取顶尖AI人才，直接关系到技术落地的速度与质量，乃至未来的市场竞争力。人才的高流动与被动流动不仅是一个市场现象，更是AI行业爆发式成长和深度产业融合的关键缩影。
AI商业化：非技术人才需求扩大
AI的成功，不止于技术。无论多么先进的技术都要投入市场使用，产品化、商业化成为AI技术变现的关键路径。
脉脉数据显示，2025年上半年，非技术类AI岗位量同比增长7.7倍，其中产品经理、运营、设计等岗位需求增长最为明显。
数据来自脉脉高聘⼈才智库《2025年人才流动报告》
企业急需懂AI的产品经理和运营专家，他们将技术转化为用户需要的产品，并找到可持续的商业模式。
产品经理负责定义产品形态和功能，运营人员推动市场推广和用户增长，设计师优化用户体验和交互界面——他们共同将技术能力转化为可用的产品，并探索可持续的商业模式。
这类复合型人才比纯技术人才更难寻觅，成为企业AI商业化道路上的关键瓶颈。
人才短缺与商业化压力何解？
数字化人才外包提供新思路
面对AI人才流动率高、复合型人才紧缺的现状，许多企业正积极寻求更加灵活、高效的人才组建模式。数字化人才外包正逐渐成为企业应对人才短缺、控制用人成本、提升组织敏捷性的重要方式。
1. 应对高频流动，保障业务连续性
AI人才流动性高，可以通过数字化人才外包引入成熟、专业的人才资源，可有效降低关键岗位空缺风险，确保产品迭代与运营持续性。
2. 快速组建跨领域团队，加速商业化落地
AI项目成功依赖技术、产品、运营、设计等多角色协同。善世基于多年的数字化人才积累，可以提供多种类型的数字化人才，涵盖开发、设计、运营等技术和非技术岗位，帮助企业缩短从技术研发到市场验证的周期。
3. 灵活调整规模，响应业务变化
在AI项目的不同阶段，所需人力结构往往存在显著差异。项目外包为企业提供了高度灵活的用工模式，使其能够依据项目实际进展动态调整人员规模，有效避免固定团队可能带来的人力冗余或资源瓶颈。
以善世服务的某客户为例，在其项目进入收尾阶段时，由于周期较短、招聘难度大，善世迅速提供了即插即用的项目支持。该项目团队无需额外培训，快速投入工作，高效完成了收尾任务，并在两个月合约期满后顺利完成交付与退出，显著优化了客户的用工成本与组织弹性。
在当前AI竞争日益激烈的环境下，合理借助数字化人才外包，已不仅是降本增效的工具，更是许多企业构建AI能力、实现转型增长的战略选择。
