不会写代码，也能进入AI时代的核心岗位吗？

过去几年，人工智能的发展速度不断刷新行业预期。从生成式AI进入大众视野，到企业开始将AI应用于客服、营销、金融分析、医疗辅助、内部管理等实际业务场景，人工智能正在从一种效率工具，逐渐转变为企业数字化建设中的重要组成部分。

与此同时，围绕人工智能的资本投入也持续增长。根据Gartner预测，2026年全球人工智能相关支出预计将达到约2.52万亿美元，同比增长44%。无论是模型研发、算力基础设施建设，还是企业端AI应用部署，都显示出人工智能正在进入规模化投入阶段。

cr：Gartner

但随着AI应用不断深入，一个新的问题也开始受到企业关注：

当企业拥有越来越强大的AI工具之后，如何确保这些工具能够被合理、安全、合规地使用？

这也是AI发展进入下一阶段后，企业必须面对的问题。

在人工智能应用初期，企业更多关注的是AI能够带来的效率提升，例如利用生成式AI辅助内容生产、优化信息处理流程，或者通过自动化工具减少重复性工作。

然而，当AI开始参与更加重要的业务决策时，企业面对的问题也随之复杂化。

例如，金融机构利用AI进行风险评估，需要考虑模型是否存在数据偏差，以及判断结果是否具备足够的可靠性；医疗机构引入AI辅助诊断，需要关注数据质量、使用边界以及最终责任归属；企业利用生成式AI处理客户信息，则需要确保相关数据处理方式符合隐私保护要求。

这些问题已经不再只是技术层面的讨论。

AI系统背后涉及的数据来源、模型透明度、风险控制、责任划分以及监管要求，都需要企业建立相应的管理机制。因此，人工智能的发展正在推动企业从“如何使用AI”逐渐转向“如何治理AI”。

提到人工智能，很多人首先想到的是算法工程师、机器学习工程师或数据科学家。不可否认，技术人才仍然是AI产业发展的重要基础，但随着AI逐渐进入企业实际业务场景，市场对于人才能力的需求也正在发生变化。

企业不仅需要能够开发AI模型的人，也需要能够理解AI运行逻辑，并将技术应用与业务需求、风险管理以及监管要求结合起来的人。

这类岗位并不一定要求从业者具备模型开发能力，但需要他们能够理解AI系统可能带来的影响，并帮助企业建立合理的使用规范。

例如，在企业部署AI工具时，需要有人判断数据是否适合输入模型；在AI辅助决策过程中，需要有人评估结果是否存在偏差；当AI应用涉及用户数据时，也需要有人协调技术、业务和合规之间的关系。

从这个角度来看，AI时代的职业路径并不只有“开发AI”这一条方向。

随着人工智能进入更多行业，AI治理(AI Governance)逐渐成为企业关注的重要领域。

所谓AI治理，并不是限制AI的发展，而是在推动AI应用的同时，建立一套能够控制风险、明确责任、保障合规的管理体系。

目前，企业对于AI治理的关注主要集中在几个方面，包括AI系统生命周期管理、风险识别与评估、数据使用规范、模型透明度、伦理原则以及相关监管要求等。这些内容决定了企业能否长期、稳定地使用AI，而不仅仅是短期完成一次技术部署。

对于原本从事法律、合规、隐私保护、信息安全、风险管理以及企业咨询等领域的人来说，AI治理也提供了一个连接传统专业能力与人工智能发展的方向。

在这一背景下，由国际隐私专业协会(IAPP)推出的AIGP(AI Governance Professional)人工智能治理专家认证开始受到关注。

与侧重模型开发的技术路线不同，AIGP关注的是人工智能应用过程中的治理能力，包括AI治理框架、AI生命周期管理、风险控制、伦理原则以及全球AI监管趋势等内容。

它所培养的能力，并不是让学习者成为算法工程师，而是帮助其理解人工智能在企业环境中的运行方式，以及如何在业务应用过程中识别和管理相关风险。

对于法律合规、隐私保护、信息安全、企业管理等领域的专业人士而言，AI治理正在成为原有职业能力向人工智能领域延伸的重要方向。

若欲获取AIGP认证资格，系统性学习相关知识是必经之路，顺利通过考试才能获取AIGP认证资格。

AIGP考试详情如下：

考试通过即可获得AIGP资格认证证书，与IAPP其他认证相同，后续会有20小时的持续隐私教育（CPE）学分和每2年缴纳250美元的认证维护费。

若已是IAPP会员，可以直接免去这250美元的认证维护费！

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人工智能的发展不会停止，但企业对于AI的关注重点正在发生变化。

过去，企业更多思考的是“AI能够帮助我们完成什么”；而随着AI进入核心业务流程，企业需要进一步回答“AI应该如何被使用”。未来，人工智能领域的发展不会只有技术研发这一条路径。有人负责推动模型能力，有人负责探索应用场景，也需要有人帮助企业建立合理的管理体系，让AI在创造价值的同时保持可控。

因此，不会写代码，并不意味着无法参与人工智能的发展。

在AI规模化应用的过程中，理解AI、管理AI，并帮助企业解决AI应用中的治理问题，也正在成为一种新的专业能力。

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