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AI需要什么样的人才?Kimi张予彤在北大把话挑明了

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前天,Kimi在北大光华搞了场闭门会。

表面我门看是宣讲,但实际上现场直接面签,学生聊完直接进入下一轮。

大家可以细品!

这那是什么闭门对谈啊,kimi这明明就是为了抢人!而且还不是悄悄抢,是直接到你学校里去抢了!



Kimi总裁张予彤在与北大光华院长田轩的对话中说了句话,笔者觉得值得我门每一个HR反复品味。

"我们招人,不看履历和专业。"

然后她给出了kimi在选人方面的两个核心画像。

第一种人:能提出真正好的原创想法的人。

大家注意她的用词,真正好的、原创的。不是那种我觉得AI很厉害所以我们应该做AI的想法,是那种能从本质上重新定义问题的想法。

这种人怎么找?

张予彤也给出了自己的看法,就是聊。看他平时关注什么,想什么,最近被什么问题折磨得睡不着觉。如果一个人聊出来的东西还是2025年的认知。他们内部有句话特别狠:“AI一天,人间一年。”

如果你还在用去年的信息跟我聊天?那你已经被淘汰了。

第二种人,更狠,偏执的人,疯狂的人。

你会不会为了一个想法试1000次?大部分人试10次就说这事儿不行。但有一种人,试了100次不行,试200次,试500次,试到第999次的时候突然通了。

这种人叫什么?叫resilience。

张予彤说得更直接:

现在很多设计是在制造中完成的,而不是在制造之前就已经想好这件事应该怎么设计怎么做。现在的生产过程充满了不确定性。

笔者给大家翻译一下就是你不可能想清楚再干,你得干着干着才能想清楚。你以为的想好了再做,在AI时代是个笑话。你得边做边想边改边迭代,而且你还得扛得住中间999次的失败。

可能有人看到这,觉得这就是个噱头。

但笔者可以告诉你,这真的是一个正在发生的趋势。大厂的人才选拔逻辑,早都在变了。

腾讯、吉利等一众大厂现在的人才标准出奇一致:相比学校和成绩排名,更喜欢看你有没有热爱的事物,参与或主导过哪些github项目。

而kimi自身的组织实践,更是把这套逻辑推到了极致。

公司里没有Title,统一称为"Staff"。整个组织层级结构极度扁平。300人的公司,员工之间只有一到两层的关系,彼此之间没有定义得很清晰的边界。做预训练的可以去做后训练,做算法的可以去搞数据,做营销的甚至可以转去做模型评估。

张予彤在对话中还有一句话,笔者觉得很值得我门每一个职场人思考:

"编程能力原来是三千万人的特权,但AI会让这个边界不断扩张,未来每个人都会拥有编程能力。这是之前从未发生过的事。"

不知道大家听懂了吗?

以前企业招人看JD,看技能匹配,看专业对口。以后这些东西基本都会失效,因为AI会把每个人的能力边界撑开。你不需要找一个会编程的人,你需要找一个学什么都快的人。这才是AI原生组织的选人逻辑。

说到这儿,我们不妨再把视角拉高一点。

现在大模型圈子里,大家都在聊融资、聊估值、聊算力。但大家有没有想过一个问题,融资的钱,最终花在哪儿了?

是算力?还是数据?

不,是花在人身上了。

说白了,大模型这场仗,打到最后就是抢人。谁的技术牛逼,谁就牛逼。就这么简单。而在这个一切都充满不确定性的时代,不确定性本身,才是人才管理最大的常量。能够在不确定性中持续创造的人,才是所有组织最想留住的人。

至于那些还在用“想好了再做"来安慰自己的人?

抱歉,AI一天,人间一年。

你没时间了。

好了,笔者也不多说废话了!对话全文,笔者也给大家准备好了,有需求的网友可以细细阅读。



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