技术壁垒高：虽然人工智能技术的普及让更多人有了接触AI领域的机会，但同时也导致了行业内技术门槛的提升。许多岗位要求候选人拥有深厚的算法知识、数据处理能力以及模型优化技巧，这对于没有系统学习过的人来说是一个巨大的挑战。
行业竞争激烈：随着全球范围内对AI技术需求的增长，各大公司纷纷投入大量资源进行研发和人才培养。这不仅增加了就业竞争压力，也使得在这个领域找到一份稳定的工作变得更加困难。
职位定位模糊：与传统职业不同，AI领域中的角色和职责经常发生变化。新兴的职位如机器学习工程师、自然语言处理专家等往往需要跨学科知识，而这些技能通常并不容易掌握。此外，由于行业快速发展，不同公司对于这些专业人才的要求也不尽相同，这给求职者带来了很多迷茫。
教育与实践脱节：教育体系中关于人工智能课程相对较少，而且通常只涵盖基础理论，而实际应用场景复杂多变。在缺乏实践经验的情况下，即使是具有扎实理论基础的人员，也很难直接将所学应用到实际工作中来。
未来前景不确定：尽管现在许多企业都在积极招聘AI人才，但长远来看，自动化和机器人的发展可能会导致部分现有岗位消失或转型。如果一个人选择进入这条职业道路，他们需要面临的是不断更新知识库以适应不断变化的人工智能世界。
