過去兩年，「進AI」成了職場新方向。

有人報班上課，有人辭職轉行，也有人邊上班邊學。可真正能留下來的那批人，其實并不多。

Business Insider最近找了16個已經「上岸」的人，從印度到硅谷、從市場到算法，他們的經歷各不相同。

他們不是「天選打工人」，只是比別人早一步、穩一步。

先行動，再找到方向

過去兩年，「進AI圈」一直是熱門選項。

有人報了幾千塊的課程，有人開始學寫Prompt，有人還在猶豫要不要開始。

可真進到這個行業的人會告訴你——他們也不是準備好了才出發的。

Business Insider最近采訪了16個已經進入AI行業的人。受訪者來自印度、新加坡、硅谷和悉尼，有剛畢業的大學生，也有轉行的中年人。

他們普遍認為，進入AI還來得及，背景也不是決定因素。

新加坡的Benjamin Leong，原本是一名中醫師。

疫情后，他開始利用空閑時間上網課學Python、做小模型實驗。

兩年后，他加入一家醫療科技初創公司，成為AI工程師。薪資比原來高了三成。

英國的Alexander Cobb曾是音樂人。2023年聽了奧特曼的一次演講，他意識到自己不能再等，報名哈佛CS50課程、連著參加幾場AI黑客松，現在是AI初創團隊聯合創始人。

美國舊金山的Tim DeSoto，49歲，沒有技術背景，原本在Walmart做戰略。

2024年他辭職創業，每晚泡在AI Meetup上看人演示新模型，如今成立了自己的AI原生公司。

他們的經共同點只有一個：沒等準備好才開始。很多人都是先摸著石頭過河，一邊試、一邊改。

過去三年，用AI技能寫在簡歷上的人數增長了80%，但大多數并非AI相關專業出身。

在CESifo Group的報告中，從2018年至2023年間，AI相關崗位對大學學歷要求的提及下降了約15%，而「AI技能」相關的薪酬溢價上漲了約23%。

可以看出，現在的AI行業，不再看學歷、頭銜，更看「你能不能做出點什么」。

這里能看到一個真實的趨勢：AI入行的「成功者」多數不是一開始就知道路線、拿著明確地圖前進的。

他們是在路上，一邊走一邊繪制自己的地圖。

四條摸索出來的路

Business Insider總結了那16個人進入AI行業的路徑，大致分成四類：畢業入場、轉行過渡、內部轉型、自學上岸。

每一條路都不完美，但都能走通。

畢業入場：趁早上手的人

進展最順利的，是那些在學校就開始接觸AI的學生。

美國的一位應屆生，在大學期間參加AI研究項目、發論文、做open-source貢獻，畢業時就拿到了Anthropic的面試機會。

他在采訪里說：

我不是最聰明的那個，但我比別人早開始實驗。

這類人靠的是搶占先機——不是等學完再投，而是邊學邊寫邊投。

轉行過渡：拿舊經驗闖新領域

不少人來自非技術行業，靠「混合型能力」進場。

Tim DeSoto，從沃爾瑪企業戰略跳出后，成立了AI公司；他不會寫代碼，但能理解商業模型、能對接客戶。

AI崗位不只是寫程序，還有產品、運營、增長、內容。懂業務的人，反而成了AI落地環節的關鍵。

有時，不是你學多少代碼，而是你能把AI帶到哪里去。

內部轉型：在熟悉的地方重新出發

一些人沒離開原公司，而是從現有崗位轉去AI部門。

一位來自新加坡的銀行分析師，發現公司組建「AI風控組」，就主動報名內部培訓。半年后，他成為團隊的Prompt分析負責人。

這種轉型風險小、節奏穩定，但前提是要敢申請、敢跳出舒適區。

自學上岸：用作品敲開那扇門

最后一種方法，是靠作品集自學上岸。

有一位印度學生，在連投十幾家公司被拒后，他在GitHub上傳自己的模型訓練項目，結果被一家創業公司注意到。

這四條路徑看似不同，其實共通點很簡單：先做點什么，再決定下一步。

正如Google的AI研究員Katia Vlachos說的：

進入AI行業的關鍵，不是你會寫幾行代碼，而是能不能把模型用在真實問題上。

對行業新手來說，路線可以不同，開始的方式卻值得借鑒。不是想清楚再出發，而是「先動，再修路」。

不是沒能進，只是太猶豫

看完這些故事，最容易冒出來的想法是——「他們好像都挺厲害的，我不行。」

可真相恰好相反。那16個人里，很多都經歷過同樣的情緒：被拒、焦慮、拖延、懷疑。區別只是，他們「準備」了太久。

Business Insider的編輯在采訪后寫了一句很有代表性的話：

幾乎所有受訪者，在還沒想明白自己要做什么時，就已經開始學了。

這句話，其實戳中了現在很多人的焦慮點。我們太想「找到對的路」，反而錯過了開始的時機。

國際勞工組織（ILO）在2025年發布的報告中指出，全球約25%的崗位已經「某種程度」受到生成式 AI 的影響。

也有研究發現，雖然某些崗位風險較高，AI更多是在「增強」人類能力、提高效率，而不是立刻全面代替人類。

所以，焦慮也是有原因的，環境真的變化了。但問題在于：焦慮替代不了行動。

那些后來者中，很多人不是背景好，而是比別人早一步開始嘗試：做一個小項目、接一個副業、改一個流程。

從「我要先準備好」切換為「我先做點什么」，變成了他們的共識。

AI的下一班車，還沒開走

AI的熱度還在升溫，但真正的門檻不是懂多少，而是「敢不敢開始」。

沒有誰能一步到位。有人邊上班邊學，有人半夜做副項目，有人靠一份GitHub作品被挖走。

AI行業現在的節奏更像是一場長跑，而不是短沖。

模型、崗位、工具每天都在變，沒有人能掌握全部答案。

與其花時間打聽「哪門課最值」，不如先從手邊的小問題開始。用AI寫報告、改文案、搭個原型……都算是上路。

一位接受Business Insider采訪的AI創業者說得很實在：

沒人能在AI浪潮里百分百安全，但行動總比觀望更有確定感。

焦慮的人越來越多，可真的「晚了」的人并不多。關鍵在于你能不能在猶豫中邁出那一步。

AI不會等人，但也不會拒絕后來者。

每一次動手、每一次嘗試，都是在逼近那道門。

不必完美，只要開始。

AI不是精英游戲。它更像是一場集體實驗，有人早一點開始試，有人還在想要不要試。

真正的差距，從那一刻開始。