具备「AI能力」的候选人，才是未来真正的人才！

根据前些天 X 友们的讨论，总结了一下：《不会考察候选人的「AI能力」？你可能招不到未来的人才！》

你有没有发现一个现象：

打开招聘网站，现在越来越多岗位描述中多了这样一句话：

「熟悉 DeepSeek、Cursor 或其他 AI 工具者优先。」

十年前面试官会问：「你会不会用Excel、Word、PPT？」如今则变成了：「你会不会用AI？」

时代在变，技能要求也在变。

今天，就来聊聊这个话题,作为候选人怎么具备AI竞争力

考察AI能力，究竟要看什么？

很多人可能觉得，会用AI不就是会用 DeepSeek 提个问题，或者让Midjourney画个图吗？

其实远远没那么简单。

真正会用AI的人，会表现出以下几种能力：

【基础 AI 应用能力】

1. ** 提示词工程（Prompt Engineering）能力 **
   懂得用最好的方式问问题（Prompt），引导AI高效输出。

   • 虽然现在的AI模型越来越强大，大多数时候不需要特别复杂的提示词，但基本功还是不可少。
   • 比如：知道如何提供充足的上下文、要求特定的输出格式、控制上下文窗口长度，甚至了解推理模型和非推理模型在提示词上的差异。
   • 在专业领域，比如AI画图时，需掌握常用参数；编程时，需知道如何指定语言、框架，或为语料较少的框架提供文档和示例代码。

2. ** 内容评估能力 **
   知道AI生成的内容是否靠谱，并能有效验证和优化。

   • 在不熟悉的领域，普通人很难判断AI结果的好坏。比如AI生成的画作，自己觉得不错，但专业人士能挑出许多问题。
   • 而在熟悉的领域（如编程），高手一眼就能看出AI代码的优劣，并知道如何调整提示词让AI改进。
   • 因此，专业人士的评估能力至关重要，既要筛选出好结果，也要为坏结果提出优化方向。

3. ** 熟练使用 AI 工具的能力 **
   熟悉AI工具的使用方法，能快速上手各种工具。

   • AI工具是发挥AI能力的关键。除了通用聊天工具（如DeepSeek），还有专业领域的工具：如AIStudio用于音频转文本，Trae、Cursor、Windsurf用于编程。
   • 熟练掌握这些工具，才能真正释放AI的潜力。

【高级 AI 应用能力】

1. ** 任务拆解能力 **
   知道哪些工作适合用AI，哪些环节需要自己把控。

   • 在AI时代，任务拆解变得尤为重要。AI就像一个“员工”，一次只能处理简单任务，因此需要将复杂任务拆分成小步骤，再整合完成。
   • 这种能力以前多见于工程或管理领域，如今每个人都需要掌握。

2. ** 业务场景应用能力 **
   知道如何用AI真正提高工作效率。

   • AI本质上是工具，其价值取决于使用者的应用能力。企业看重AI技能，就是希望候选人能将其融入业务场景。
   • 比如，一个不会编程的Excel用户，借助AI写宏函数实现自动化计算，大幅提升效率。
   • 更高级的，还能通过AI重新设计业务流程，将手动操作变为半自动或全自动。

【加分项】

1. ** 快速学习能力 **
   能够跟上AI技术快速迭代的节奏。

   • AI用得好的人，往往好奇心强、乐于接受新事物并持续学习。他们会关注新技术并尝试应用。
   • 在招聘中，这种特质是加分项。

总结6个方面

1. 提示词工程能力
2. 内容评估能力
3. 熟练使用AI工具的能力
4. 任务拆解能力
5. 业务场景应用能力
6. 快速学习能力

简单来说，不但要会用AI工具，还要知道「什么时候用」「怎么用」「怎么用得更好」。

不同领域，会怎么考察AI能力？

不同岗位对AI能力的需求各异，以下是几个常见领域的考察方式：

【软件开发领域：AI辅助编程】

• ** 考察方式 ** ：让候选人现场用AI工具（如Trae、Cursor、Windsurf）解决一个小问题。
• ** 重点 ** ：
  • 如何向AI提问？
  • 如何判断AI代码是否正确？
  • 遇到问题如何调整？
• ** 目标 ** ：考察利用AI的真实技能，而非死记硬背。

【市场营销领域：AI生成创意和内容】

• ** 考察方式 ** ：给候选人一个产品，要求用AI生成营销文案，并解释过程。
• ** 重点 ** ：
  • 是否能灵活调整提示词？
  • 能否判断AI文案质量并修正不足？
  • 是否有自己的标准（如品牌调性、用户偏好）？
• ** 目标 ** ：测试创意与AI结合的能力。

【产品管理领域：用AI做用户洞察和数据分析】

• ** 考察方式 ** ：提供用户反馈数据，要求用AI工具提炼产品改进建议。
• ** 重点 ** ：
  • 是否能用AI快速抓住用户痛点？
  • 能否验证AI结论的准确性？
  • 是否能提出清晰的改进方案？
• ** 目标 ** ：评估数据分析与业务结合的能力。

具体会问什么样的问题？

以下是实操性强的通用AI面试题：

• 「你遇到过AI给出明显错误答案的情况吗？你怎么处理的？」
• 「最近有没有新出的AI工具或功能是你学习并实际应用了的？具体讲讲。」
• 「你平时怎么调整Prompt来优化AI输出？」
• 「如果AI生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？」
• 「你觉得AI目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些难题你会怎么办？」

这些问题能揭示：

• 候选人是否真正用过AI；
• 是否能批判性看待AI工具；
• 是否具备快速学习和自我优化的意识。

如何有效评估AI能力？

只靠问答不够，面试中可能有一下考察：

• ** 现场实操 ** ：让候选人用AI工具解决问题，观察实际操作。
• ** 多角度考察 ** ：既看熟练度，也看理解深度。
• ** 开放性提问 ** ：引导候选人表达对AI的见解，评估思考广度与深度。

** 优秀候选人的特点 ** ：会主动提到AI的局限性、使用风险及应对策略。
** 普通候选人 ** ：可能机械使用工具，忽略潜在问题。
** 关键提醒 ** ：面试官需具备AI使用经验，否则难以判断答案优劣。

结语：未来，AI会像Excel一样普及

过去，掌握Excel、PPT的人更有竞争力；如今，巧用AI的人也将脱颖而出。

但真正优秀的人才，不止于会用工具，而是懂得：

• 如何更高效完成任务；
• 如何与AI有效沟通；
• 如何快速学习新工具和新方法。

会用AI的人才不仅是技术高手，更是懂得让技术为自己服务的人。

下次面试时，主动展现这些能力，相信面试官对你的评价会更上一层楼！