Entrevista con el CEO rotatorio de Core International, Zeng Cheng: Ya no es que "todos los puestos de IA sean populares" La competencia por talento en IA está pasando de habilidades generales a la implementación en escenarios específicos

Recientemente, UBTECH ha vuelto a llevar a un frenesí la contratación de talento de IA al contratar a nivel global para el puesto de “Científico Jefe de Inteligencia Corporal” con un salario anual de 15 millones a 124 millones de yuanes.

¿Cuál es el estado actual de la contratación de talento de IA? ¿Qué tendencias se verán en el futuro? ¿Cuáles son los puntos críticos en el ecosistema de contratación? Al respecto, el CEO interino de KBRI, Zeng Cheng, en una entrevista reciente con el reportero de Securities Times, afirmó que la contratación con salarios por encima de decenas de millones de yuanes no es una práctica habitual en la industria; suele aparecer solo en unas pocas empresas líderes y, generalmente, se trata de casos individuales en ventanas de tiempo específicas. Este movimiento demuestra precisamente que la competencia por el talento de IA se está desplazando desde las capacidades generales hacia la implementación en escenarios; cuando la inteligencia corporal entra en un punto de inflexión clave, lo que las empresas disputan no es solo el talento en sí, sino esos pocos perfiles clave que pueden impulsar que la tecnología se implemente realmente y definir el panorama futuro.

Ella también prevé que, en 2026, la intensidad del reclutamiento en la cadena industrial de la IA seguirá de forma estructural y no será más “que todos los puestos de IA estén calientes”, sino “que lo que deba estar caliente esté más caliente, y lo que no, se enfríe de manera natural”, entrando en una nueva etapa de “prosperidad racional”.

La remuneración de tres tipos de puestos de IA tiene un claro sobreprecio

Reportero de Securities Times: ¿Cuál es la situación de contratación que observamos actualmente en la cadena industrial de la IA?

**Zeng Cheng: **Según la supervisión en tiempo real de los datos del centro de datos de KBRI, la demanda de contratación en la cadena industrial de la IA efectivamente mantiene un impulso fuerte; además, la demanda de talento de IA presenta tres cambios relativamente evidentes: primero, el enfoque en la optimización de modelos para industrias verticales y la actualización de capacidades multimodales; las empresas han aumentado de forma considerable su inversión en talento para algoritmos centrales y la ingeniería de modelos. Puestos como ingeniero de algoritmos para modelos de gran tamaño, investigador de algoritmos, y aquellos ingenieros capaces de implementar los modelos y realizar optimización de despliegue y rendimiento, mantienen su demanda en niveles altos durante mucho tiempo y, además, la dificultad de contratación es relativamente mayor.

Segundo, a medida que la inteligencia corporal y los robots humanoides entran en la fase de validación a escala, los puestos de vanguardia correspondientes se convierten rápidamente en focos de contratación. Por ejemplo, en la dirección de VLA/L4 y modelos del mundo, ingenieros de algoritmos de inteligencia corporal y expertos en fusión multimodal, además del talento en control inteligente de robots: antes estos puestos tenían una demanda más dispersa, pero ahora ya se han convertido en el foco por el que las empresas compiten; el diferencial salarial también es claramente evidente.

Tercero, la IA acelera su penetración en profundidad en industrias del mundo real, especialmente con la implementación de agentes, lo que impulsa el crecimiento de la demanda en puestos del lado de aplicaciones de la industria. Al contratar, las empresas prefieren cada vez más perfiles multifuncionales que dominen tanto la tecnología como el negocio; por ejemplo, ingenieros de desarrollo de agentes, arquitectos de soluciones de IA, etc. Al mismo tiempo, los gerentes de producto de IA y los expertos en soluciones de producto que puedan transformar la tecnología en valor comercial y tener una visión precisa de las necesidades de los usuarios en distintos escenarios también se han convertido en puestos clave escasos en el mercado.

Además, a medida que las aplicaciones de IA en escenarios de negocio centrales de las empresas se vuelven cada vez más profundas, también aumenta de forma evidente la atención de las empresas sobre la confiabilidad de los modelos, la calidad de los datos y la seguridad del negocio; esto, a su vez, impulsa de manera continua el calor en puestos como gobernanza de datos, evaluación de seguridad de la IA y auditorías de cumplimiento.

**Reportero de Securities Times: ¿El nivel salarial en la contratación de la cadena industrial de la IA ha mostrado un aumento evidente? **

**Zeng Cheng: **En general, el nivel salarial en la cadena industrial de la IA no está subiendo de manera integral; los incrementos principales se concentran en nichos escasos y en puestos centrales. En la rotación de talento, los aumentos salariales de los profesionales excelentes tienden a concentrarse generalmente entre el 20% y el 30%; para las empresas, los puestos clave en tecnología y los puestos de liderazgo muestran una mayor elasticidad salarial.

Los que realmente tienen un sobreprecio evidente se concentran principalmente en tres tipos de puestos: el primero es el de dirección de multimodalidad e inteligencia corporal, especialmente los talentos multifuncionales que combinan capacidades de algoritmo, sistema y control; el sobreprecio salarial en los puestos centrales correspondientes es significativo. Los expertos senior de algoritmos de modelos de gran tamaño tienen una remuneración anual entre 1 millón y 2 millones de yuanes; los ingenieros técnicos superiores en tecnología de IA Agent tienen una remuneración anual entre 400 mil y 700 mil yuanes.

El segundo es la dirección de ingeniería de modelos y despliegue a escala. En términos sencillos, se trata de talentos que pueden llevar los modelos del laboratorio a implementarse realmente en el negocio, funcionar de forma estable en el entorno real. Hay una demanda elevada de este talento y el aumento salarial también es muy destacado.

El tercero son roles multifuncionales de “tecnología + industria + producto”. Por ejemplo, gerente de producto de IA, arquitecto de soluciones: este tipo de talento debe comprender tanto la tecnología como el negocio de la industria, y también poder conectar con necesidades comerciales; su nivel salarial sigue subiendo. Por ejemplo, la remuneración del gerente senior de producto de IA puede llegar a 800 mil—1 millón de yuanes.

El nivel de calor en la contratación de la industria de IA se mantiene alto pero el ritmo de crecimiento se estabiliza

Reportero de Securities Times: ¿Usted prevé si en 2026 la intensidad de contratación de la cadena industrial de la IA seguirá, se mantendrá estable o se enfriará? ¿Con qué base hace su juicio?

**Zeng Cheng: **Creo que la intensidad de contratación en la cadena industrial de la IA en 2026 seguirá de forma estructural; en general se mantendrá alta, pero el ritmo de crecimiento tenderá a estabilizarse. Es posible que entre en una nueva etapa de “prosperidad racional”. Tanto en China como en los principales agentes económicos a nivel global, la IA ya se ha colocado en el lugar de una capacidad central de competencia. La inversión continua de política, capital y recursos industriales determina que esto no será un simple “calor de corto ciclo”. Desde el punto de vista de la tecnología en sí, la inteligencia artificial todavía está en una etapa temprana de evolución generacional. Direcciones como modelos multimodales a gran escala, inteligencia corporal e IA para la ciencia (AI for Science) ya han logrado algunos resultados preliminares, pero todavía queda un largo camino para alcanzar la madurez real. Mientras la tecnología siga evolucionando rápidamente, la demanda por talento de alta calidad no se detendrá.

Al mismo tiempo, la IA se está infiltrando a toda velocidad en todas las industrias. Antes se concentraba principalmente en sectores con alto grado de digitalización como internet y las finanzas, pero ahora se está extendiendo aceleradamente hacia industrias del mundo real como manufactura, energía, agricultura y atención médica. Cada actualización de la digitalización e inteligencia en una industria tradicional generará una demanda continua y estable de talento.

Pero desde la perspectiva de las tendencias, en el futuro ya no será “que todos los puestos de IA estén calientes”, sino “que lo que deba estar caliente esté más caliente, y lo que no, se enfríe de forma natural”. Para las empresas y el talento, esto en realidad es algo bueno.

Reportero de Securities Times: Para empresas y talento, es algo bueno; ¿cómo lo entiende? ¿Cómo evalúa el ecosistema de contratación actual de la cadena industrial de la IA?

Zeng Cheng: Creo que el ecosistema de contratación actual de la cadena industrial de la IA está pasando desde una alta temperatura temprana y emociones fuertes, hacia una etapa más racional y con una estructura más definida. Por un lado, la demanda de talento empieza a volver a un enfoque orientado al valor. En los últimos tiempos, ciertamente existió en el mercado la situación de “si tiene alguna relación con la IA, se roba gente”; pero ahora las empresas tienen cada vez más claro que lo que realmente define la competitividad no es la cantidad de puestos, sino si el talento puede respaldar la implementación del negocio. Este cambio está impulsando que la contratación pase de “competir por el reclamo” a “competir por la capacidad”, corrigiendo de manera necesaria el rumbo de toda la industria.

La estructura de talento está evolucionando: las capacidades compuestas se están convirtiendo en la dirección principal. Las empresas ya contratan mucho menos de manera individual para personas que solo entienden algoritmos o solo entienden el negocio; ahora necesitan más perfiles multifuncionales que no solo comprendan los principios técnicos, sino que también puedan conectar con escenarios de la industria y tengan mentalidad de producto. En cierto sentido, esto también impulsa la evolución del talento desde la estructura tradicional en “T” hacia una estructura multidimensional en “U”, lo que es un beneficio a largo plazo para mejorar la calidad del talento de toda la industria de la IA.

Las formas de trabajo ágil por contrato (agile staffing) están pasando de ser una opción complementaria a convertirse en una herramienta estratégica. Esta es una observación muy evidente en los últimos dos años. A medida que la iteración de la tecnología de IA se acelera, a las empresas les resulta difícil cubrir todas las demandas de capacidades de alto nivel con la estructura tradicional de plantilla; por eso, cada vez más compañías comienzan a incorporar capacidades clave mediante expertos por proyecto, asesores independientes, etc. Este modelo, por un lado, reduce los costos de personal y el riesgo de prueba y error de las empresas; por otro lado, también ofrece a los expertos senior rutas profesionales más flexibles y diversas. Por ejemplo, en una compañía que atendemos y que incursionó de forma transversal en la cadena industrial de la IA: basándonos en un conocimiento profundo tanto del fundador como del sector al que ingresó, incluido él mismo, mediante diagnósticos de negocio y de organización ayudamos al fundador a ordenar la dirección de desarrollo del negocio y las necesidades de talento clave. No es que se “atraiga y reclute” de forma convencional a talento líder; eso no se ajusta, en términos de ciclo de tiempo y costos, a la realidad de este sector y esta empresa. En cambio, hacemos que el fundador descomponga módulos clave como el diseño de producto, I+D, cadena de suministro y marketing en el extranjero en tareas por proyecto. Así, en un plazo de 3 meses, puede construir rápidamente un equipo de expertos multidisciplinario, formando una organización ágil de “fundador central + red de expertos externos”. Esto acorta de manera significativa el ciclo de desarrollo del producto. Actualmente, el producto está a punto de lanzarse primero en mercados extranjeros, logrando un avance de 0 a 1.

Recomendar “robar talento” para pasar a dar igual énfasis a “formar talento + usar talento”

**Reportero de Securities Times: Un ecosistema de contratación de IA más racional y con una estructura más definida, ¿también requiere prestar atención a riesgos? **

**Zeng Cheng: **El ecosistema de contratación actual sin duda se está volviendo más racional, pero también existen algunos riesgos que vale la pena vigilar. Primero, la concentración excesiva de talento de alto nivel dificulta que las empresas medianas y pequeñas “consigan un gran estratega”. El talento AI de punta está monopolizado por grandes fábricas líderes y por startups estrella; la dificultad de las empresas medianas y pequeñas para adquirir talento aumenta, lo que puede debilitar en cierta medida la vitalidad innovadora general de la industria e incluso formar un patrón de “liderazgo desde la cúspide”.

Segundo, las empresas prefieren “usar y enchufar” (listo para emplear), lo que comprime el espacio de crecimiento de los talentos iniciales. Muchas empresas, al contratar, muestran claramente una inclinación hacia talentos senior con más de 8 años de experiencia, pero invierten insuficientemente en talentos iniciales de 1 a 3 años. Además, parte de las empresas carece de sistemas completos de formación de talento: después de reclutar a la gente, no pueden ofrecerles una plataforma de desarrollo adecuada, lo que provoca que la tasa de fuga de talento se mantenga alta. Si durante mucho tiempo no existen mecanismos de formación sistematizados, en el futuro podría aparecer un problema de “brecha generacional” de talento.

Tercero, aumenta la mentalidad de buscar ganancias a corto plazo, con riesgo de reasignación incorrecta de recursos. Algunas empresas e individuos se enfocan demasiado en la rentabilidad salarial de corto plazo y dejan de lado la construcción de capacidades a largo plazo y la creación de valor del negocio; si cambia el entorno del mercado, es fácil caer en una situación de “alto costo, baja producción”.

**Reportero de Securities Times: Ante esta situación, ¿qué recomendaciones tiene? **

**Zeng Cheng: **Para el ecosistema de la industria, se recomienda establecer un mecanismo de movilidad de talento más abierto, fomentar que el talento de las grandes fábricas fluya hacia las empresas medianas y pequeñas y hacia industrias tradicionales, mediante modelos como intercambio de talento y consultoría técnica, para que las capacidades de IA puedan habilitar de forma más amplia la economía real. Para las empresas, se recomienda pasar de “robar talento” a dar igual énfasis a “formar talento + usar talento”. Por un lado, adquirir rápidamente capacidades escasas mediante modalidades flexibles de contratación y asesores independientes; por otro lado, aumentar la inversión en formación interna, establecer un sistema de formación de talento multifuncional de “IA + negocio”. Al mismo tiempo, es necesario validar de forma inversa: definir los puestos con problemas reales del negocio, mantener una contratación racional y perfeccionar los sistemas de formación y retención de talento.

Las empresas de contratación deben pensar cuidadosamente la necesidad antes de empezar a contratar. El mayor error de muchas empresas es: “viendo que otros contratan, yo también tengo que contratar”, pero sin entender qué problema debe resolver realmente ese puesto. ¿Es que la tecnología está trabada? ¿Necesita el producto una ruptura? ¿O ya se alcanzó la etapa clave para la implementación comercial? Si ese problema no se aclara, incluso si se incorpora a la persona, al final es muy fácil que se convierta en “el personal es caro, pero no se sabe qué hacer”.

El talento de alto nivel no necesariamente debe “comprarse” desde el principio. Para un talento muy escaso y de un nivel alto, en realidad se puede colaborar primero durante un tiempo mediante modalidades por proyecto y de asesoría. Así, no solo se valida la capacidad y el nivel de ajuste, sino que también se reduce el riesgo para la empresa de una inversión única inicial. Mientras las empresas se lanzan a cazar talento maduro, también necesitan establecer un mecanismo para identificar talentos con alto potencial. Algunas personas quizá no sean capaces de “ganar de inmediato” en batallas difíciles, pero tienen fuerte capacidad de aprendizaje, buena mentalidad sistémica y pasión tanto por la tecnología como por el negocio; una vez que se les proporciona el entorno adecuado, su velocidad de crecimiento a menudo supera las expectativas.

Para el talento, se debe construir una estructura de capacidades en “Π”: es imprescindible contar con un eje técnico vertical lo suficientemente profundo, por ejemplo, un área específica dentro de algoritmos, sistemas e ingeniería; al mismo tiempo, debe comprender de manera transversal la industria, el negocio y el producto, y saber para qué problemas la tecnología se usa en última instancia. Las capacidades de un solo punto se sustituyen con facilidad, pero la capacidad de conexión será cada vez más valiosa. Además, mantener el equilibrio entre la práctica y el pensamiento: no solo hay que meterse de lleno, escribir código y correr experimentos, sino también salir de la tecnología y pensar en las tendencias de la industria, el valor para los usuarios y la esencia comercial.