Entrevista com o CEO rotativo da Core International, Zeng Cheng: Não é mais "todas as posições de IA estão em alta" A competição por talentos em IA está mudando de habilidades gerais para implementação de cenários

Nos últimos dias, a UBTech tem vindo a contratar a nível global “o(a) cientista-chefe de inteligência corporizada” com salários anuais entre 15 milhões e 124 milhões de RMB, voltando a colocar a contratação de talentos de IA no centro das atenções.

Qual é, atualmente, o estado da contratação de talentos de IA? Que tendências irão emergir no futuro? Quais são os pontos críticos na ecologia da contratação? A este respeito, o CEO em exercício da Korn Ferry International, Zeng Cheng, afirmou numa entrevista recente ao repórter do Securities Times que a contratação com remunerações acima de dezenas de milhões de RMB não é uma prática comum na indústria; normalmente ocorre apenas em algumas empresas líderes e, muitas vezes, em casos pontuais dentro de janelas específicas. Este movimento, precisamente, mostra que a concorrência por talentos de IA está a passar de capacidades genéricas para a implementação de cenários. Quando a inteligência corporizada entra num ponto de inflexão crucial, a disputa das empresas já não é apenas pelo próprio talento, mas sim por uma minoria essencial capaz de fazer com que a tecnologia seja efectivamente implementada e que defina o futuro do panorama.

Ela também previu que, em 2026, a febre na contratação na cadeia de indústria de IA continuará de forma estrutural, não voltará a ser “que estão todos os empregos de IA em alta”, mas sim “os que devem estar em alta estarão ainda mais quentes, e os que não devem naturalmente irão arrefecer”, entrando numa nova fase de “prosperidade racional”.

A remuneração dos três tipos de cargos de IA tem um prémio claramente visível

Repórter do Securities Times: Que tendência de recrutamento temos observado actualmente na cadeia da indústria de IA?

**Zeng Cheng: **Com base na monitorização em tempo real da plataforma de dados da Korn Ferry, a procura na cadeia da indústria de IA, de facto, mantém uma tendência forte actualmente, e a procura por talentos de IA apresenta três mudanças relativamente evidentes: em primeiro lugar, o foco na optimização de modelos para indústrias verticais e a actualização das capacidades multimodais; as empresas aumentaram significativamente o investimento em talentos de algoritmos centrais e de engenharia de modelos. Tal como engenheiros de algoritmos para grandes modelos, investigadores de algoritmos e engenheiros capazes de implementar modelos e optimizar desempenho — as necessidades destes cargos mantêm-se durante muito tempo em níveis elevados, e a dificuldade de recrutamento é relativamente maior.

Em segundo lugar, à medida que a inteligência corporizada e os robôs humanoides entram numa fase de validação em escala, os cargos pioneiros relacionados tornam-se rapidamente热点 de recrutamento. Por exemplo, a direcção VLA/L4/modelos do mundo; engenheiros de algoritmos para inteligência corporizada; especialistas em fusão multimodal; e talentos na área de controlo inteligente para robôs. Antes, esta procura era mais dispersa, mas agora já se tornou um foco de disputa por parte das empresas, com um prémio salarial igualmente muito evidente.

Em terceiro lugar, à medida que a IA acelera a penetração em profundidade nas indústrias do mundo real, especialmente com a implementação dos agentes inteligentes, cresce a procura por cargos do lado de aplicações na indústria. As empresas preferem contratar talentos com perfil híbrido que dominam tanto tecnologia como negócio, por exemplo, engenheiros de desenvolvimento de agentes inteligentes, arquitectos de soluções de IA, etc. Ao mesmo tempo, os gestores de produto de IA e os especialistas em soluções de produto que conseguem transformar tecnologia em valor comercial e ter percepções precisas sobre as necessidades dos utilizadores em diferentes cenários também se tornaram cargos críticos e escassos no mercado.

Além disso, à medida que as aplicações de IA em cenários centrais de negócios das empresas se aprofundam cada vez mais, aumenta também de forma evidente a atenção das empresas à fiabilidade dos modelos, à qualidade dos dados e à segurança do negócio, o que tem contribuído para a subida contínua da febre em cargos como governação de dados, avaliação de segurança de IA e auditoria de conformidade.

Repórter do Securities Times: O nível de remuneração na contratação da cadeia de indústria de IA está a apresentar uma subida claramente perceptível?

**Zeng Cheng: **De forma global, a remuneração na cadeia da indústria de IA não está a subir de forma generalizada. Os aumentos mais significativos concentram-se em sectores escassos e em cargos centrais. Para talentos excelentes que mudam de emprego, o aumento de salário tende, em geral, a concentrar-se entre 20% e 30%; já para as empresas, a elasticidade salarial é maior para tecnologia-chave e cargos de liderança.

O que tem realmente prémio de remuneração de forma evidente concentra-se, principalmente, em três tipos de cargos: o primeiro são as áreas de multimodalidade e inteligência corporizada, especialmente talentos híbridos que combinam competências de algoritmos, sistemas e controlo. As remunerações dos cargos centrais relacionados apresentam um prémio significativo: o salário anual de peritos seniores em algoritmos para grandes modelos situa-se entre 1 milhão e 2 milhões de RMB; já o salário anual de engenheiros técnicos sénior em tecnologia de AI Agent situa-se entre 400 mil e 700 mil RMB.

O segundo são as áreas de engenharia de modelos e implantação em escala. Em termos simples, trata-se de talentos capazes de levar modelos do laboratório para operações reais no negócio, com funcionamento estável. A procura destes talentos é forte e a subida salarial também é muito destacada.

O terceiro são papéis híbridos de “tecnologia + indústria + produto”, como gestores de produto de IA e arquitectos de soluções. Este tipo de talento precisa tanto de dominar tecnologia como de compreender o negócio da indústria, e ainda consegue fazer a ligação a necessidades comerciais. Os níveis de remuneração continuam a subir. Por exemplo, o salário de gestor de produto de IA sénior pode atingir 800 mil a 1 milhão de RMB.

A febre na contratação da indústria de IA mantém-se em patamar elevado, mas a taxa de crescimento tende a estabilizar

Repórter do Securities Times: Prevê que a febre de contratação na cadeia da indústria de IA em 2026 continue, se mantenha estável, ou venha a arrefecer? Quais são as bases para a sua avaliação?

**Zeng Cheng: **Acredito que, em 2026, a febre de contratação na cadeia da indústria de IA continuará de forma estrutural: no geral, manter-se-á num patamar elevado, mas com uma desaceleração da taxa de crescimento, com expectativa de entrar numa nova fase de “prosperidade racional”. Tanto na China como nas principais economias globais, a IA já foi colocada no lugar de uma competência central de competitividade. O investimento contínuo de políticas, capital e recursos da indústria determina que isto não seja uma moda de curto ciclo. Do ponto de vista da tecnologia em si, a inteligência artificial ainda está no início da evolução entre gerações. Direcções como grandes modelos multimodais, inteligência corporizada e AI for Science já alcançaram alguns resultados preliminares, mas ainda há um longo caminho a percorrer até a maturidade. Enquanto a tecnologia continuar a evoluir rapidamente, a necessidade de talentos de alta qualidade não vai parar.

Ao mesmo tempo, a IA está a infiltrar-se em todas as áreas a uma velocidade crescente. No passado, concentrava-se principalmente em domínios com elevada digitalização, como a Internet e as finanças, mas agora está a acelerar a penetração em indústrias do mundo real como a transformação, a energia, a agricultura e os cuidados de saúde. Cada actualização de digitalização e inteligência num sector tradicional irá, por trás, gerar necessidades contínuas e estáveis de talentos.

Mas, em termos de tendência, o futuro já não será “que todas as funções de IA estão em alta”, e sim “as que devem estar em alta estarão ainda mais quentes, e as que não devem arrefecerão naturalmente”. Para as empresas e para os talentos, isto é, na verdade, uma boa notícia.

Repórter do Securities Times: É uma boa notícia tanto para as empresas como para os talentos. Como compreender? Como avalia a ecologia de recrutamento na cadeia da indústria de IA actualmente?

Zeng Cheng: **Acredito que a ecologia de recrutamento na cadeia da indústria de IA está a passar de uma fase inicial de elevada febre e forte carga emocional para um estágio mais racional e mais estrutural. Por um lado, a procura por talentos está a regressar a uma orientação pelo valor. Durante algum tempo, de facto, existiu no mercado a situação de “desde que haja alguma ligação à IA, as pessoas são disputadas”. Porém, agora as empresas estão cada vez mais claras de que o que determina a competitividade não é a quantidade de cargos, mas sim se o talento consegue apoiar a implementação no negócio. Esta mudança está a conduzir o recrutamento de “disputar por chamariz” para “disputar por capacidade”, o que é um ajuste correctivo necessário para toda a indústria.

A estrutura dos talentos está a evoluir, e as capacidades híbridas estão a tornar-se a tendência principal. As empresas já raramente recrutam de forma isolada pessoas que saibam apenas algoritmos ou apenas negócio; em vez disso, precisam mais de talentos híbridos que compreendam os princípios técnicos, consigam conectar-se aos cenários da indústria e tenham consciência de produto. De certo modo, isto também impulsiona a evolução dos talentos de uma estrutura tradicional em “T” para uma estrutura em “U” multidimensional; isto é um benefício de longo prazo para melhorar a qualidade dos talentos em toda a indústria de IA.

As formas ágeis de trabalho por projecto estão a transformar-se de uma simples opção complementar num instrumento estratégico. Esta é uma observação que foi particularmente clara para nós nos últimos dois anos. À medida que a tecnologia de IA itera com maior velocidade, as empresas dificilmente conseguem cobrir todas as necessidades de alta competência apenas com quadros tradicionais. Por isso, cada vez mais empresas começam a introduzir capacidades-chave através de especialistas por projecto, consultores independentes, etc. Esta abordagem, por um lado, reduz os custos de mão-de-obra das empresas e o risco de tentativa e erro; por outro lado, oferece a talentos seniores um caminho de carreira mais flexível e diversificado. Para dar um exemplo de uma empresa com acesso a nós que entrou, de forma transversal, na cadeia da indústria de IA: com base no conhecimento profundo sobre o sector ao qual o fundador entrou, incluindo a profundidade sobre o próprio fundador, ajudámos o fundador a clarificar as direcções de desenvolvimento do negócio e as necessidades de talentos-chave através de diagnósticos de negócio e de organização. Não se tratou de “atrair e caçar” talentos de topo de forma convencional — isto não se adequa, em termos de ciclo de tempo e custos, à realidade do sector e da empresa. Pelo contrário, permitiu que o fundador desagregasse módulos-chave como design de produto, desenvolvimento, cadeia de abastecimento e marketing no exterior em tarefas de projecto, para apoiar a criação rápida, em 3 meses, de uma equipa de especialistas de áreas cruzadas, formando uma organização ágil de “core de fundador + rede externa de especialistas”, encurtando drasticamente o ciclo de desenvolvimento do produto. Actualmente, o produto está prestes a entrar primeiro nos mercados internacionais, alcançando uma ruptura de 0 para 1.

A recomendação é virar de “disputar gente” para “dar formação + contratar” em conjunto

Repórter do Securities Times: numa ecologia de contratação de IA mais racional e mais estrutural, haverá também riscos que devam ser notados?

**Zeng Cheng: **A ecologia de recrutamento actual de facto está a tornar-se mais racional, mas existem também alguns riscos que merecem atenção. Em primeiro lugar, talentos de topo estão excessivamente concentrados, deixando as pequenas e médias empresas com dificuldade em “encontrar o talento certo”. Os melhores talentos em IA são monopolizados por empresas líderes e por startups estreladas; com isso, a dificuldade de aquisição de talentos por parte de pequenas e médias empresas aumenta, o que pode enfraquecer, até certo ponto, a vitalidade inovadora global da indústria e mesmo formar um cenário de “liderança dos cabeças”.

Em segundo lugar, as empresas preferem “ligar e usar” imediatamente, comprimindo o espaço de crescimento para talentos juniores. Muitas empresas, ao recrutar, mostram claramente uma preferência por talentos seniores com mais de 8 anos de experiência, mas investem insuficientemente em talentos juniores com 1 a 3 anos. Além disso, algumas empresas não têm sistemas de desenvolvimento de talentos suficientemente completos; depois de trazerem talentos, não conseguem proporcionar a plataforma adequada de desenvolvimento, levando a uma taxa de perda de talentos persistentemente alta. Se, a longo prazo, continuar a faltar um mecanismo de formação sistematizada, poderá surgir um problema de “ruptura na geração de talentos”.

Em terceiro lugar, a mentalidade de lucro no curto prazo está a subir, havendo risco de alocação incorrecta de recursos. Algumas empresas e indivíduos prestam demasiado foco nos retornos salariais de curto prazo, ignorando a construção de capacidades a longo prazo e a criação de valor para o negócio. Assim que o ambiente do mercado muda, é fácil cair num quadro de “alto custo, baixa produção”.

Repórter do Securities Times: Perante este tipo de situação, que recomendações tem?

**Zeng Cheng: **Para a ecologia da indústria, sugere-se estabelecer um mecanismo de mobilidade de talentos mais aberto e encorajar a transferência de talentos de grandes empresas para pequenas e médias empresas e indústrias tradicionais, através de modelos como partilha de talentos e consultoria técnica, permitindo que as capacidades de IA sejam mais amplamente aplicadas na economia real. Para as empresas, recomenda-se mudar de “disputar gente” para equilibrar “formar talentos + utilizá-los”. Por um lado, obter rapidamente capacidades escassas através de formas flexíveis de trabalho e consultores independentes; por outro lado, aumentar o investimento interno na formação, criar um sistema de formação de talentos híbridos de “IA + negócio”. Em simultâneo, deve-se validar ao contrário: definir cargos com base em problemas reais do negócio, manter a contratação racional e melhorar os sistemas de formação e retenção de talentos.

As empresas de contratação devem ter de facto as necessidades bem pensadas antes de começar a recrutar. O maior equívoco de muitas empresas é “ver os outros a contratar, então também tenho de contratar”, mas sem ter esclarecido que problema é que este cargo visa resolver. A tecnologia ficou bloqueada? O produto precisa de uma ruptura? Ou já se atingiu uma fase crítica de implementação comercial? Se este problema não estiver esclarecido, mesmo que se contrate pessoas, acaba frequentemente por se tornar “as pessoas são caras, mas não se sabe exactamente o que devem fazer”.

Talentos de topo não precisam necessariamente de ser “comprados na totalidade” logo de início. Para talentos extremamente escassos e de nível elevado, na verdade, é totalmente possível colaborar primeiro durante algum tempo através de modelos por projecto ou por consultoria. Assim, é possível validar capacidades e grau de adequação, além de reduzir o risco de investimento único da empresa. Enquanto se está a disputar ferozmente talentos maduros, as empresas também precisam de criar um mecanismo para identificar talentos com alto potencial. Há pessoas que talvez, neste momento, ainda não consigam “encarar batalhas difíceis” com desempenho duro e imediato, mas têm forte capacidade de aprendizagem, bom pensamento sistémico e entusiasmo tanto pela tecnologia como pelo negócio. Assim que lhes for dado um ambiente adequado, a velocidade de crescimento costuma ultrapassar as expectativas.

Para os talentos, deve-se construir uma estrutura de capacidades em “Π”, assegurando pelo menos um eixo técnico vertical suficientemente profundo — por exemplo, um determinado rumo em algoritmos, sistemas ou engenharia; ao mesmo tempo, deve-se também compreender horizontalmente a indústria, o negócio e o produto, sabendo para que problema, no final, a tecnologia é usada. Capacidades isoladas podem ser facilmente substituídas, mas capacidades de ligação vão tornando-se cada vez mais valiosas. Em paralelo, manter o equilíbrio entre colocar as mãos na obra e pensar: é preciso conseguir entrar em campo, escrever código e executar experiências, mas também conseguir sair da técnica para pensar tendências da indústria, valor para o utilizador e a essência comercial.