现如今好像每个人都在谈论AI ，企业里与之相关的岗位数量也在增多 。然而从另一个角度看 ，我也察觉到许多朋友满怀兴致地开启 ，却在前进途中遭遇阻碍 ，最终仅仅剩下一堆没有看完的网盘课程 。不加思考地开始以及难以持续下去 ，或许比什么都不做更加耗费人的精力 。
转型路上坑不少，提前看看别人摔过的地方，至少自己能走稳点。
01 第一个坑：以为转型AI就等于从头学写代码
讲真，这可是我身旁众多人极大的误区，只要一说起学AI，马上就去查找Python教程，仿佛不变成程序员就未曾入门，可实际上根本不是这种状况。
行业观察察觉到，AI领域存在诸多岗位，像AI产品经理，像AI解决方案经理，像AI应用培训师，这些角色更为看重的是，你可不可以运用AI工具去解决业务问题，并非一定得自身会从起始创造一个算法 。
我有个朋友，市场总监琳达。她36岁，掉进过这个坑。她咬牙报了编程班，苦学八个月。代码能写几行了，可一到实际工作，怎么用AI分析客户数据，怎么生成营销内容，还是无从下手。后来她调整方向，主攻AI营销工具和用户数据分析，反而很快做出成绩。现在团队都用她梳理的那套流程标点符号。
曾经有专家提出过一个看法，我认为这个看法挺正确的，其内容是：“在未来，最为缺乏的，或许就是那些既懂得业务，又清楚技术能够发挥何种作用的‘翻译官’。”技术属于工具范畴，运用这类工具去解决自身所在领域的陈旧问题，这才是大多数职场人士实现转型的关键突破点。
02 第二个坑：东一榔头西一棒子，学习太碎片
曾否有这感触：存入收藏夹无数“干货”，某位技术博主视频瞧了几十之多，自觉得懂很多，然真欲着手做些事时，却发觉知识皆零散存在，难以拼凑一起 。
有数据表明，仅仅靠刷那些碎片性质的内容来学习的人，其中很大的一部分到最后都特别难以去完成一项实际存在的任务。我自身所遭受的教训是，要是缺少一个系统的框架，这就如同仅仅只有一堆砖，然而却不清楚房子到底应该如何去建造 。
还有一位称作张妍，年方29岁，做财务工作的朋友亦是如此这般 。她沿着各类免费教程跟着学习 ，这番过程花费了半年的时间 。然而最终乃至最为想要达成目标的报表自动化都没办法妥当搞定 。症结所在之处便是学习路径方面了 ，具体而言是她学习涉猎了众多的“点” ，但却始终未能成功连接形成“线” 。而后她寻觅到一门构建结构相对较为清晰明了的课程 ，随后依照其进行学习 ，如此一来境遇才逐渐好转起来 。
因此，千万别效仿我早期那般，只是一门心思地进行收藏。最好是能够寻觅到一条大纲明晰、按照一定顺序逐步推进的学习路径，一步接着一步地去做，如此这般，效果兴许会更佳。
03 第三个坑：选认证光看名气，不看适不适合自己
市面上存在着数量众多的证书，挑选之时会让人的眼睛因纷繁复杂而感到缭乱。要是不能做到认认真真地细心辨认，那么极容易白白地花费冤枉的钱财。大致来讲，常见的那些认证存在着几种类别，其各自所具备的特点呈现出非常不一样的情形：
好比 CAIE 注册人工智能工程师 此类认证，更倾向于技能应用型 ，它属于一个体系化的能力评估 ，着重于教你怎样在实际情形之中运用起来。当然 ，这仅是众多选项里的一个 ，是否契合你 ，还得视你的具体目标究竟是什么 。
04 第四个坑：时间规划太天真，学习虎头蛇尾
正在职进行学习时，最大的敌人便是时间。心里想得倒是挺好，然而一旦工作变得繁忙起来、家里又出现有事的情况，那样子计划就全然被打乱了。存在相关的一些数据体现出来，那些成功实现转型的人，一般而言每周能够稳定地拿出10至12个小时，并且他们聪慧之处在于学一点便运用一点，使得学习直接对眼前正在开展的工作起到帮助，这一切都如此这般所示之意才是呢。
在知道一位称为运营总监的41岁王哥也曾吃过亏，他初时报了周末全天直播课，然而因总加班，课无法全听，作业亦跟不上，钱花出去了，效果却未见着，格外受挫，之后他换了策略，每周仅挑三个晚上，雷打不动学两小时，思索所学内容下周工作如何运用，半年过去，团队效率提升显著可见。
对于这件事，所给予我的启发在于，规划学习时间的时候，根本千万别去贪求过多。要如细水长流一般，具备能够坚持下去的能力，这远比从一开始就满怀雄心壮志，然而却很快就选择放弃，要强出许多。
05 第五个坑：技术和工作脱节，学了用不上
最为遗憾的情形是，工具运用得极为熟练但丝毫不知怎样促使自身或者团队的工作朝着更优的方向发展 ，有分析表明 ，能够将人工智能技术同本职工作妥善结合的那些人 ，所带来的价值增长会更为显著 。
怎么去进行结合？从一个具体的进而又是带着小性质的问题着手起步这才是最具成效的。举例来讲，你们当中那个负责部门每一周按规定要求都得去做的那种再三进行重复的报表，可不可以运用AI工具达成自动化的效果？从这样一类小的痛点切进到相关工作当中，要是取得成功了，然后再逐步地去进行推广。
比如CAIE这样的，一些着重实操的认证体系，会在课程设计方面强调所述场景化的学习方式。借助大量真实案例的拆解过程，帮你跨越“知道”以及“会用”相互间的那道鸿沟。要记住，任何学习最终都得落实到“用”这块上面，不然极为容易就忘掉 。
06 怎么避开这些坑？一些朴素的建议
说完了坑，咱们聊聊怎么绕过去。
第一，首先要给自己来一次“扫描”。不要老是盯着最为热门的方向，去思索在你的工作经历当中，哪一个环节是最耗费时间的，哪一个环节是最让人头疼的？人工智能在这个地方能不能对你有所帮助呢？从自己最为熟悉的地方着手切入，这样成功的概率会更高。
其二，挑选一条适配你的“路径”。万一你的目标是尽快将AI投入运用以解决业务难题。那么将侧重点置于应用以及实践的学习途径或许会更为恰当。诸如CAIE这般的职业认证，它给出了一张现成的进阶路线图，从认识再到应用均有所涵盖，能够当作参考选项中的一个。在市面上同样存在着其他不错的体系，建议作更多的比较。
首先，马上建成“学用循环”。今日学到一项技巧，明日便尝试于工作里运用一番。哪怕仅仅是借助AI去润色一封邮件，或是生成一个会议提纲。这般即时反馈以及微小的成就感，乃是能够坚持下去的最为强大的动力。
07 关于认证选择的心里话
最后，说一说如何看待证书，我认为能够从几个层面来看：所教授的内容是否全面，在行业当中是否有认知，是不是着重于实际操作，往后还可不可以继续学习，以及花费款项是否具有价值。
有调研得出的数据表明，具备相关认证的从业者，于薪酬水准方面可能存在一定优势。比如说CAIE认证，它身为一项技能评判参照，其结构化制定对于那些打算系统搭建知识架构之人甚是友好。
可要清醒些，没有哪一张证书会是那种“捧在手里就不会丢的工作保障”。人工智能这个事物更新换代增速极快，在今天所学的内容，到了明年或许就已不再适用。故而，相比证书更具重要性的，是你于学习进程里所把控拥有的那一套学习以及解决问题的方式方法，还有持续紧跟新知识动态的习惯。
追根究底来说，转向人工智能领域，对于绝大多数在职场工作的人来讲，并非是要完完全全转变成为另外一个个体，而是要使得自身拥有在多年间积累起来的经验，通过借助新的助力羽翼，实现更好发展。如同我那位身为市场总监的友人所表述的那般：“我并非是要去替代程序员，我是要让自己在从事市场相关的本职工作时，能够让工作效率提升至原来的好几倍。”。
有坑，这路肯定是有的，然而看清了，慢慢地走，总归能够走过去。每个行业经验跟AI的结合之点，都极有可能是一片全新天地。
