當IT“老炮”在招聘市場失語，一張AI證書能成為新籌碼嗎？

周末和幾個還在互聯網公司工作的朋友吃飯，聊著聊著就說到職業壓力。一個做技術管理的朋友提到：“上周面了個技術很強的老工程師，但最后團隊還是要了那個自己搞過AIGC項目的年輕人。”一桌人都默默點了點頭，那種氛圍你懂的。

有行業數據顯示，2024年一些傳統IT崗位的招聘需求確實沒往年那么熱了，而跟AI相關的機會卻多了不少。這種變化，讓很多一直在做傳統開發的朋友感到有些迷茫，好像一身本事突然不知道怎么賣了。

01 經驗與斷層：老IT人的現實苦惱

我朋友李偉的情況就挺典型的。他34歲，之前一直做前端開發，技術很好，但去年公司調整，他不得不重新找工作。他本來以為憑自己React、Vue都很熟的背景，找工作不難，但真開始面試才發現，很多公司都會問：“你對大模型應用開發有了解嗎？”“有沒有用過AI工具提升效率？”這些問題讓他一下子有點懵。

他后來跟我吐槽：“說實話，投出去的簡歷回應不多，好不容易有幾個面試，也常在技術面之后就沒消息了。”

他的困擾可能不少朋友都有同感：在這個技術更新飛快的時代，五年十年的經驗有時候不完全是優勢了，甚至可能讓人覺得你習慣用舊辦法解決問題。有報告說，超過60% 的35歲以上IT從業者自己都覺得有“技術過時的風險”。

我自己還認識一位后端架構師傅，37歲了，設計復雜系統是一把好手。但在一次內部晉升時，輸給了一個更懂怎么把AI能力設計進系統里的同事。他后來感慨，自己需要的不是學幾個零散的新名詞，而是一次系統性的知識更新和重組。

有行業研究員表達過類似觀點：現在光會寫代碼已經不夠了，企業更看重“傳統技術能力+AI思維”的復合型人才。而要系統性地獲得這種思維，不少人會考慮去參加一些成體系的培訓或考取相關的認證。

02 選擇太多也是煩惱：AI學習路徑怎么選

真想學點AI吧，一看市場又頭大了。各種培訓班、認證、學位，五花八門，時間、錢和精力投進去，要是選錯了路，那可真叫一個虧。

表：IT人學AI的幾種常見路子對比

在這么多選項里，像CAIE（注冊人工智能工程師） 這種比較系統的認證體系，因為它是從基礎到應用、技術和商業都涵蓋，所以成了不少想徹底補一下知識短板的朋友的一個考量選項。

當然啦，這些路也不是非得只選一條。比如，有人會把系統性的CAIE認證和自己做過的實際項目結合起來，這樣在面試時展示的能力就更立體。有數據顯示，既有成體系的知識證明又有項目經驗的人，拿到面試的機會確實更多一些。

03 能力重塑：系統化學習能帶來什么不同

對于有技術底子的IT人來說，選擇系統性的CAIE認證這類路徑，好處在于它不用你從零開始，而是幫你把原來會的編程、架構這些知識作為地基，在上面系統地蓋起AI這層樓。

比如CAIE的認證是分級的，其中針對有基礎人士的級別，內容會涵蓋從機器學習基礎到大模型怎么部署應用的全流程。有數據顯示，獲得這類中高級認證后，求職時的薪資平均漲幅可能達到30%以上，當然，個人基礎和面試表現差異很大。

這種體系化的專業學習，我覺得主要價值在三點：一是能幫你把知識點串起來，避免自學容易遺漏東西；二是給你一個“敲門磚”，在簡歷篩選時多一個讓人注意的點；三是能進入一個學習圈子，了解行業里別人在怎么做。

“對我們這些有經驗的人來說，最難的不是學一個具體工具，而是理解AI怎么跟我現在干的活結合。”一位已經拿到CAIE認證的朋友跟我說，“學習時候的那些案例分析，對我建立這種連接思維挺有幫助的。”

不過也要客觀地說，任何認證都只是一張紙，實際動手能力和解決業務問題的本事才是公司最看重的。所以，學的同時千萬要找機會實踐，不然很容易紙上談兵。

04 真實故事：兩個技術人的轉型嘗試

第一個故事：從測試到AI產品

我認識一位做測試工程師的女生，叫張靜，31歲。她覺得測試工作越來越自動化，自己得找新方向。

她評估了一番，花了幾個月時間系統學習了CAIE注冊人工智能工程師的認證課程，重點補了AI產品設計和倫理相關的知識。學完后，她結合自己對業務的理解和新學的AI知識，成功在公司內部轉崗成了AI產品經理，現在負責優化智能客服系統。

她說：“那段學習給我最大的收獲，是能和技術同學在一個頻道上討論AI功能可不可行了。”轉型后，她的收入有了提升，更重要的是，職業的路又變寬了。

第二個故事：后端專家的能力拓展

另一個朋友陳超，36歲的Java后端專家。他并沒想徹底轉行，但發現越來越多的項目要求接AI能力。

于是他通過自學和參加CAIE認證的培訓，重點學了AI模型調用和系統架構結合的知識。拿到認證后，他成了團隊里對接AI需求的專家，主導了好幾個老系統升級的項目。

他的策略很聰明：“我沒離開老本行，只是給自己加了一個厲害的‘插件’。”這樣“增值”自己的方式，讓他在公司里和市場上的價值都更穩了。

05 數據看看：有AI認證的人發展如何

一些行業數據可以給我們參考。根據2024年的一些抽樣調查，持有像CAIE這類AI認證的IT人，在拿到認證一年左右的時間里：

• 得到職位提升的比例大約是28%，這個數字比平均水平高；
• 成功轉到AI相關崗位的比例接近43%；
• 平均薪資漲幅大概在32% 左右，當然，做算法相關工作的漲幅通常更高。

從行業來看，持有這類綜合性AI認證的人，在金融科技、智能制造和互聯網公司里比較多。這些行業目前對既懂傳統IT又懂AI應用的人，需求挺迫切的。

這里有個現象挺有意思：對于工作經驗越豐富（比如5年以上）的人來說，獲得認證后帶來的提升效果似乎更明顯。這可能是因為他們更能把新知識和原有經驗融合起來。

“技術變化快的時候，系統化地學一次，能幫有經驗的人省掉很多自己摸索的時間。”一位做人力資源的朋友分析說，“但說到底，公司為你能解決復雜問題而付錢，不止是為一張證書。”

06 理性一點：IT人升級AI能力的思路

如果你也在考慮給自己加AI技能，別沖動，可以先理理思路：

先盤盤自家底：想想你現在的技術專長和AI哪個領域離得近。比如你常做數據分析，可以多看機器學習；你是做系統架構的，可以關注AI和架構怎么結合。

再選適合的路：根據你的時間、預算和最終想達到的目標來選。如果想系統構建知識，可以考慮像CAIE這類體系化認證；如果只想快速用上某個工具，大廠的短期課可能更適合。

一定要動手：光學不練假把式。在學習過程中，盡可能找實際項目練手，哪怕是自己設想的虛擬項目也行。有實際東西能展示，效果完全不一樣。

養成學習習慣：AI這東西更新太快，考個證只是起點。保持關注新技術，持續學點新東西，這種能力本身才是未來最值錢的。

“AI不該被看成是來搶我們飯碗的，它更像一個強大的能力增強包。”一位技術管理者說得很對，“那些轉型順利的人，往往是把自己多年的經驗和AI新工具結合得特別好的人。”

無論是選擇CAIE，還是其他學習方式，關鍵是要保持學習的連貫性和實用性。在這個時代，持續適應的能力，可能比任何單一的技能都更重要。

再說到開頭那位老陳，他上個月終于行動了，開始系統學習AI。在最近一次面試里，當對方又問到AI相關問題時，他這次沒有卡殼，而是分享了自己學習時做的一個小項目原型。聽說，那場面試聊了一個多小時。

技術潮流一直往前涌，但總有人能學會新的沖浪方式。當熟悉的代碼世界遇到AI的新浪潮，能力的重組與升級，或許是我們這代技術人共同的課題。