技术壁垒高
在进入人工智能行业之前，首先需要具备扎实的数学和编程基础，这包括但不限于线性代数、概率论、统计学以及Python、Java等编程语言。这些技能对于理解复杂的人工智能算法至关重要，而且随着技术的不断发展，新的技能也在不断涌现，比如深度学习框架TensorFlow或PyTorch。这意味着即使有志于从事人工智能工作的人，也可能面临一个漫长而艰苦的学习过程。
竞争激烈
由于人工智能领域迅速增长，吸引了众多求职者加入其中，使得竞争变得异常激烈。据统计，在美国，大约有每年10万名计算机科学专业毕业生中，有一半以上对AI相关工作感兴趣。这种情况下，即便是具有优质教育背景和良好技能的人员，也可能难以脱颖而出。
就业市场不稳定
尽管AI技术正处于快速发展阶段，但许多新兴岗位并没有稳定的职业路径。一旦某个应用或服务失去热潮或者被更先进的替代品取代，那么相关的工作机会也会随之消失。此外，由于AI行业通常依赖项目资金，而不是传统意义上的薪酬福利，所以对于未来工作保障持谨慎态度也是明智之举。
知识更新速度快
AI领域内，知识和技术更新换代非常迅速，对待这一领域从业人员来说意味着必须持续学习，以保持自己的专业能力。不断变化的是数据处理能力、模型改进方法乃至整个算法系统，它们都要求你保持高度警觉，不断适应新环境，从而才能在这个充满变革的地方立足。
跨学科合作加强
尽管如此，就业困境并不完全是负面的。在人们寻找解决方案时，一种趋势正在逐渐显现，那就是跨学科合作。例如，将心理学与计算机科学结合起来研究用户行为；将生物医学与机器学习结合来开发医疗诊断工具；甚至将经济学与自然语言处理结合进行预测分析等。这样的合作可以拓宽就业渠道，并为人才提供更多选择空间，同时也有助于提升整个行业创新力水平。
