圆桌对话：当AI进入产业前线：未来最稀缺的AI人才，会是谁？| 2026AI Partner·北京亦庄AI+产业大会

一、 核心观点：懂AI正在贬值，懂决策才是未来

文章的核心观点颇具颠覆性：在AI能力快速普及的今天，单纯掌握AI工具或知识的门槛正在降低，其相对价值也在快速衰减。未来的真正稀缺品，是那些能够运用AI作为杠杆，在低频但高风险、高价值的决策点上做出卓越判断的“懂业务的人”。这标志着人才竞争的核心从“会用工具”转向了“善用工具解决关键问题”。

二、 关键分析：为什么低频决策难以被替代？

圆桌嘉宾从不同维度共同论证了这一点，并形成了清晰的逻辑链条：

• 高频工作易标准化：如报告撰写、数据查询、初步方案生成等，具备重复、有标准、可熟练的特征（罗飞总结），且工作环境多在电脑前，正是当前大模型（推理引擎）最擅长替代的领域。
• 低频决策依赖复杂判断：如打造爆款、建立品牌、跨文化出海等，其核心是提出一个好问题、定义新方向、进行跨界创新（林海卓强调）。这些决策往往涉及情感、体验、宏观市场洞察和非结构化信息，AI缺乏人类的经验、直觉和同理心，因此人的价值不可替代（龚毅佐证）。
• 从“替代”到“赋能”的转变：对于心理咨询、旅游导游等与深度体验和情感连接相关的工作，AI更可能扮演赋能者而非替代者的角色（林海卓观点）。人的能力需要向“市场与客户”端迁移，重点发展沟通、协作与洞察力（罗飞观点）。

三、 现实瓶颈：企业AI转型的最大卡点是“认知”

文章揭示了一个普遍但易被忽视的困境：企业落地AI，技术难题并非首要障碍。

• 主要障碍是组织惯性：许多企业（尤其是传统行业）仍停留在“AI 1.0”思维，认为AI应用必须以完善的数字化和高质量数据为前提，这种思维束缚了想象力，导致最突出的问题是“想不到应用场景”（罗飞指出）。
• 对“代表性质疑”缺乏准备：即便想到场景，企业也常误以为可以用AI模拟大规模调研来替代真实的消费者洞察。但AI生成的“一万个虚拟用户”是否具有代表性，其回答是否基于真实业务数据，结论是否可靠，这些专业问题容易让企业陷入“似是而非”的境地，反而增加了决策风险（龚毅举例）。
• 技术红利分配不均：当前AI产业的利润仍大量集中在基础设施层（如算力、芯片、能源），这是技术发展初期的必然阶段，类似于互联网早期的“思科时代”（林海卓类比）。这意味着企业在应用端的投入回报率（ROI） 尚未充分释放，需要耐心等待应用生态的成熟。

四、 趋势展望：拐点将至，价值将向上迁移

尽管当前面临认知与利润分配的挑战，但文章对未来保持乐观。

• 能力与利润的转移：随着基础设施逐渐完备，AI产业的价值重心必将从底层硬件向上层应用和解决方案迁移。届时，能将AI深度融入业务流程、创造独特价值的应用将成为新的增长点。
• 人才需求的重塑：未来的“新贵”将是那些具备业务洞察力、能定义问题、善于驾驭AI解决复杂低频决策的复合型人才。他们不需要深入底层算法，但必须深刻理解行业逻辑与用户需求。
• 组织转型是关键：企业必须完成从“数字化思维”到“AI思维