周末和几个还在互联网公司工作的朋友吃饭，聊着聊着就说到职业压力。一个做技术管理的朋友提到：“上周面了个技术很强的老工程师，但最后团队还是要了那个自己搞过AIGC项目的年轻人。”一桌人都默默点了点头，那种氛围你懂的。

有行业数据显示，2024年一些传统IT岗位的招聘需求确实没往年那么热了，而跟AI相关的机会却多了不少。这种变化，让很多一直在做传统开发的朋友感到有些迷茫，好像一身本事突然不知道怎么卖了。

01 经验与断层：老IT人的现实苦恼

我朋友李伟的情况就挺典型的。他34岁，之前一直做前端开发，技术很好，但去年公司调整，他不得不重新找工作。他本来以为凭自己React、Vue都很熟的背景，找工作不难，但真开始面试才发现，很多公司都会问：“你对大模型应用开发有了解吗？”“有没有用过AI工具提升效率？”这些问题让他一下子有点懵。

他后来跟我吐槽：“说实话，投出去的简历回应不多，好不容易有几个面试，也常在技术面之后就没消息了。”

他的困扰可能不少朋友都有同感：在这个技术更新飞快的时代，五年十年的经验有时候不完全是优势了，甚至可能让人觉得你习惯用旧办法解决问题。有报告说，超过60% 的35岁以上IT从业者自己都觉得有“技术过时的风险”。

我自己还认识一位后端架构师傅，37岁了，设计复杂系统是一把好手。但在一次内部晋升时，输给了一个更懂怎么把AI能力设计进系统里的同事。他后来感慨，自己需要的不是学几个零散的新名词，而是一次系统性的知识更新和重组。

有行业研究员表达过类似观点：现在光会写代码已经不够了，企业更看重“传统技术能力+AI思维”的复合型人才。而要系统性地获得这种思维，不少人会考虑去参加一些成体系的培训或考取相关的认证。

02 选择太多也是烦恼：AI学习路径怎么选

真想学点AI吧，一看市场又头大了。各种培训班、认证、学位，五花八门，时间、钱和精力投进去，要是选错了路，那可真叫一个亏。

表：IT人学AI的几种常见路子对比

在这么多选项里，像CAIE（注册人工智能工程师） 这种比较系统的认证体系，因为它是从基础到应用、技术和商业都涵盖，所以成了不少想彻底补一下知识短板的朋友的一个考量选项。

当然啦，这些路也不是非得只选一条。比如，有人会把系统性的CAIE认证和自己做过的实际项目结合起来，这样在面试时展示的能力就更立体。有数据显示，既有成体系的知识证明又有项目经验的人，拿到面试的机会确实更多一些。

03 能力重塑：系统化学习能带来什么不同

对于有技术底子的IT人来说，选择系统性的CAIE认证这类路径，好处在于它不用你从零开始，而是帮你把原来会的编程、架构这些知识作为地基，在上面系统地盖起AI这层楼。

比如CAIE的认证是分级的，其中针对有基础人士的级别，内容会涵盖从机器学习基础到大模型怎么部署应用的全流程。有数据显示，获得这类中高级认证后，求职时的薪资平均涨幅可能达到30%以上，当然，个人基础和面试表现差异很大。

这种体系化的专业学习，我觉得主要价值在三点：一是能帮你把知识点串起来，避免自学容易遗漏东西；二是给你一个“敲门砖”，在简历筛选时多一个让人注意的点；三是能进入一个学习圈子，了解行业里别人在怎么做。

“对我们这些有经验的人来说，最难的不是学一个具体工具，而是理解AI怎么跟我现在干的活结合。”一位已经拿到CAIE认证的朋友跟我说，“学习时候的那些案例分析，对我建立这种连接思维挺有帮助的。”

不过也要客观地说，任何认证都只是一张纸，实际动手能力和解决业务问题的本事才是公司最看重的。所以，学的同时千万要找机会实践，不然很容易纸上谈兵。

04 真实故事：两个技术人的转型尝试

第一个故事：从测试到AI产品

我认识一位做测试工程师的女生，叫张静，31岁。她觉得测试工作越来越自动化，自己得找新方向。

她评估了一番，花了几个月时间系统学习了CAIE注册人工智能工程师的认证课程，重点补了AI产品设计和伦理相关的知识。学完后，她结合自己对业务的理解和新学的AI知识，成功在公司内部转岗成了AI产品经理，现在负责优化智能客服系统。

她说：“那段学习给我最大的收获，是能和技术同学在一个频道上讨论AI功能可不可行了。”转型后，她的收入有了提升，更重要的是，职业的路又变宽了。

第二个故事：后端专家的能力拓展

另一个朋友陈超，36岁的Java后端专家。他并没想彻底转行，但发现越来越多的项目要求接AI能力。

于是他通过自学和参加CAIE认证的培训，重点学了AI模型调用和系统架构结合的知识。拿到认证后，他成了团队里对接AI需求的专家，主导了好几个老系统升级的项目。

他的策略很聪明：“我没离开老本行，只是给自己加了一个厉害的‘插件’。”这样“增值”自己的方式，让他在公司里和市场上的价值都更稳了。

05 数据看看：有AI认证的人发展如何

一些行业数据可以给我们参考。根据2024年的一些抽样调查，持有像CAIE这类AI认证的IT人，在拿到认证一年左右的时间里：

• 得到职位提升的比例大约是28%，这个数字比平均水平高；
• 成功转到AI相关岗位的比例接近43%；
• 平均薪资涨幅大概在32% 左右，当然，做算法相关工作的涨幅通常更高。

从行业来看，持有这类综合性AI认证的人，在金融科技、智能制造和互联网公司里比较多。这些行业目前对既懂传统IT又懂AI应用的人，需求挺迫切的。

这里有个现象挺有意思：对于工作经验越丰富（比如5年以上）的人来说，获得认证后带来的提升效果似乎更明显。这可能是因为他们更能把新知识和原有经验融合起来。

“技术变化快的时候，系统化地学一次，能帮有经验的人省掉很多自己摸索的时间。”一位做人力资源的朋友分析说，“但说到底，公司为你能解决复杂问题而付钱，不止是为一张证书。”

06 理性一点：IT人升级AI能力的思路

如果你也在考虑给自己加AI技能，别冲动，可以先理理思路：

先盘盘自家底：想想你现在的技术专长和AI哪个领域离得近。比如你常做数据分析，可以多看机器学习；你是做系统架构的，可以关注AI和架构怎么结合。

再选适合的路：根据你的时间、预算和最终想达到的目标来选。如果想系统构建知识，可以考虑像CAIE这类体系化认证；如果只想快速用上某个工具，大厂的短期课可能更适合。

一定要动手：光学不练假把式。在学习过程中，尽可能找实际项目练手，哪怕是自己设想的虚拟项目也行。有实际东西能展示，效果完全不一样。

养成学习习惯：AI这东西更新太快，考个证只是起点。保持关注新技术，持续学点新东西，这种能力本身才是未来最值钱的。

“AI不该被看成是来抢我们饭碗的，它更像一个强大的能力增强包。”一位技术管理者说得很对，“那些转型顺利的人，往往是把自己多年的经验和AI新工具结合得特别好的人。”

无论是选择CAIE，还是其他学习方式，关键是要保持学习的连贯性和实用性。在这个时代，持续适应的能力，可能比任何单一的技能都更重要。

再说到开头那位老陈，他上个月终于行动了，开始系统学习AI。在最近一次面试里，当对方又问到AI相关问题时，他这次没有卡壳，而是分享了自己学习时做的一个小项目原型。听说，那场面试聊了一个多小时。

技术潮流一直往前涌，但总有人能学会新的冲浪方式。当熟悉的代码世界遇到AI的新浪潮，能力的重组与升级，或许是我们这代技术人共同的课题。