老实说，现在的AI或是机器学习目前都处于入门容易、精进难的阶段，目前已有许多开源工具，能让一般人很容易地使用这些套件进行项目。但是，要怎么把这些初步的作品更进一步开发成能普遍应用，同时是令人满意的产品，则需要许多优秀的工程师与AI科学家共同合作才能跨越。
简而言之，随着AI开源软件愈来愈多，跨进AI的门坎已明显降低，许多人都能用相关的软件打造简单、有趣的应用。但要让AI应用更深入产业，满足企业需求，则需要更专业的工程师或AI科学家。因此专业的AI人才重要性日与俱增，更加炙手可热，但顶尖的AI人才，在全世界却是凤毛麟角。
人工智慧服务公司Element AI所发布的《2019年全球AI人才报告》指出，从社群平台LinkedIn的个人资料调查显示，全球仅3万6524人符合AI专家资格，虽然这个数字比2018年的调查增加了66%，但专业顶尖的AI人才仍稀缺。
到底所谓的AI人才，究竟需具备哪些特性？为何如此短缺？
AI公司需要的人才通常有三种，一是数据科学／机器学习科学家，二是数据分析师，三是AI后端工程师。很多企业意识到需要AI人才，却无法具体提出所需的条件和职能。假设能对这三类人才的职能进行相应的技能训练，人才与产业的衔接会更好。
更让企业伤脑筋的是，如何吸引优秀人才。根据调查指出，目前美国是最吸引这些优秀AI人才的国家，有46%的人在美国工作，约11%的人在中国上班，中美两国就占了57%。之后是英国的7%，加拿大、德国和日本各占4%。总体来说，排名前五的国家囊括了全球超过七成的人才。
面对AI觅才困难重重，中国企业纷纷转向大学院校，使得产学合作成为培育人才的重要选项。投入AI领域的人才，兴趣各有不同，有的人喜欢建立训练模型、有的人喜欢分析数据；有的人则只想当个单纯的工程师，写写算法就好，要找到顶尖的AI人才，之后要留下他们，很重要的一点，就是适才适所。
AI科技报小miu认为，AI至少还有10年、甚至20年的成长期，因此如何让AI人才持续发掘有趣的问题，让他们觉得自己正在发展和研究的方案具有影响力、可以改变社会环境，才是吸引AI人才的关键。
