没有胜利，就加入，谁说普通人无法抓住这波AI收益？

近来，随着DeepSeek的快速发展，AI产业的人气达到了前所未有的高度。

这一行业不仅以其前沿的科技魅力吸引了无数追梦人，而且以其诱人的薪酬待遇吸引了众多应聘者。

根据近一年猎聘平台的数据，年薪超过20万的AI行业招聘岗位占65.74%，展示了这个行业的薪酬优势。与此同时，AI行业人才短缺巨大，数以百万计，为有志之士提供了广阔的施展空间。

虽然这个行业因为高科技特点而让一些人望而却步，但实际上并不高不可攀。对于普通人来说，他们也有机会从非技术岗位进入这个充满挑战和机遇的新兴行业。

一般人想进入AI行业，能做些什么？

从过去一年AI行业二级职责分布的TOP15来看，有七个职位是纯技术职位，如人工智能专业技术职位、后端开发、硬件等。这些职位对技术的门槛要求很高，尤其是涉及算法工程师、深度学习、图像算法、机器视觉、自然语言理解的AI专业技术职位。(NLP)等等，非科班出身者难以企及。

幸运的是，在TOP15的职责中，还有八个是非技术岗位，包括营销管理、销售人员、互联网营销、人力资源、IT互联网项目、项目管理、财务/审计/税务、营销。

这些岗位门槛比较低，很容易从其他行业转移跨行知识和技能。对于渴望进入AI行业的人来说，从这些非技术岗位入手是一种迂回有效的策略。

伴随着AI技术在各个行业的广泛应用，对跨领域人才的需求不断上升，这也为普通人提供了难得的机会。

那问题来了，是否可以从非技术岗位闭上眼睛进入AI行业？

进入一个新的行业并不容易。了解它的基本硬核要求和软技能要求是必修课。你知道的越多，招聘人员对你的印象就越深刻，你就越有可能拿到票。

联系技术和业务是AI行业非技术岗位的核心，主要包括：

1)商品类别：如AI产品经理，处理方案架构师

二是市场与运营：如AI行业分析师、市场经理、内容营销

商业和生态：例如商业发展（BD）、生态合作主管

支持类：例如项目管理（PMO）、AI伦理顾问，用户体验设计（UX）

5)垂直领域专家：AI应用专家在医疗/金融/教育等领域。

6)销售等其它通用职责，HR、财务，行政等等

就拿每一个行业最常见的销售情况来说，我们来看一下AI行业的销售需求：

从AI公司猎聘平台的销售岗位要求可以看出，除了一般销售应该具备的谈判和抗压能力外，该岗位还规定销售在AI相关领域有销售经验，并要求了解AI领域的自动驾驶产业链。

以产品经理为例，就业要求特别强调求职者需要AI的爱和理解。

在AI行业，相关岗位的运营特别注重求职者在内容制作和沟通渠道方面的专业能力。同时也强调求职者要有良好的欣赏能力。

这一要求反映了AI时代对人才的新需求。优秀的欣赏能力可以让应聘者在使用AI生成内容时给予更准确的提醒，从而创造出符合预期的理想内容。

作为各行业的通用职位，人力资源岗位在任何企业中都发挥着不可或缺的作用。

HR不仅需要具备传统的人才管理、制度建设、招聘等核心技能，而且需要对公司的经营状况和战略方向有更深入的了解。

很多AI企业会优先考虑有相关行业招聘经验的人力资源，而其他企业会进一步要求人力资源具备数据分析能力，以满足行业对人力资源管理的更高需求。

以上不难发现，通过非技术岗位进入AI行业并不需要特别优秀的技术能力，但最好有一些相对硬核的知识:

掌握基本的AI概念(机器学习、深度学习、生成式AI等)，了解技术边界和落地场景。

2)熟悉AI工具链(如数据标注、模型训练、API调用)和AI工具的应用，不需要编码，但最好了解流程。

建议选择1-2个垂直领域进行深度培育，形成自己的专业比较优势(例如医疗影像AI需要了解医院流程和合规要求)。

AI，普通人需要大量的参与

在AI商品商业化日益普及的背景下，提高需求消化功能作为非技术背景进入AI行业的人尤为重要。

也就是说，要能准确地将复杂的业务需求转化为R&D团队可以执行的具体方案。

同时，商业思维也是不可或缺的。我们应该能够深刻理解AI产品的盈利模式，掌握市场机会。鉴于AI行业对数据和算法的高度依赖，非技术人员需要通过基础数据分析，不断增强对数据的敏感度，洞察用户行为，掌握市场趋势。

AI技术的发展将继续带火，甚至创造一些新的职业，而这些职业就是进入AI产业的快车道。

曾经默默无闻的数据标注行业，随着AIGC的广泛应用而闻名于世，需求也在不断增长。

根据AI培训师认证中心发布的信息，近年来数据标注行业发展迅速，中国有近200万从业人员。2020年，人力资源和社会保障部将数据标注师纳入国家职业分类目录。

数据显示，2021年行业市场规模达到43.3亿元，同比增长约19.2%。

外出询问创始人和CEO、前谷歌总部的科学家李志飞告诉猎聘，没有各种数据标签，AI模型赋能各种场景应用是不可或缺的。数据标记主要有两个功能。首先，它被用作微调训练语料材料。（fine tune）为了满足场景应用的目的，大型模型；第二，用作测试数据的数据质量。

越来越多的大型模型落地于网络层，极大地刺激了各行各业对数据标注的需求，而数据标注者则更容易跨行进入AI行业。

猎聘AI技术专家莫瑜提到，他身边的一些从事数据标注的熟人后来成为了AI行业的人工智能培训师或运营/实施/商品。

而且数据标注更大的贡献在于，由于其工作地点和时间相对灵活，给了县区宝妈更多的入场机会。

在调查中发现了澎湃新闻，数据显示，人群中有一群农村和县城的宝妈。在工作紧张的小地方，他们可以有这样一条产业链的后端，一个月赚三五千。大多数宝妈都很满意。

在马宝人眼里，要成为一名好的数据标记师，除了最基本的电脑鼠标操作技巧之外，还需要两个特点:更好的理解能力和细心，这也是他们的优势。

AI技术的不断发展和AI技术的不断发展 深度融合，这一领域将不断涌现出更多优秀的企业和新兴的工作岗位。

AI行业作为一个多领域的交叉融合体，已经非常开放了。只要密切关注行业信息，充满热情，不断学习和掌握相关知识和技能，相信我们一定会找到进入这扇门的钥匙。

本文来自微信微信官方账号 “猎聘”（ID：liepinwang），作者：沁雅，36氪经授权发布。(原标题“打不过，加入！谁说普通人抓不到这波红利？”)

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