技术壁垒高：人工智能领域的技术门槛极高，仅凭基础知识和理论研究不足以满足行业需求。要想在这个领域找到一份稳定的工作，往往需要具备深厚的算法、数据处理和模型训练能力。
数据缺乏：数据是人工智能训练的关键资源，但现实中许多企业由于隐私保护或成本问题而无法提供足够多样化且质量上乘的数据集，这使得AI研发人员面临着严峻的问题。
产业应用有限：尽管人工智能技术不断进步，但其在实际生产中的应用仍然局限于特定行业，如金融、医疗、交通等。而对于其他传统行业来说，如何有效融入AI技术成为一个巨大的挑战。
职业技能过时：随着技术迅速发展，一些曾经被视为必备技能的人才可能很快就会变得过时。例如，不久前大热的深度学习专家现在可能已经不再那么稀缺，而新兴的自适应学习和元学习则成为了新的焦点。
就业机会竞争激烈：虽然全球范围内对AI人才需求日益增长，但是同样也出现了大量来自海外或者国内知名高校毕业生的求职者群体，他们通常拥有更强的人工智能专业背景和丰富经验，从而进一步加剧了就业市场上的竞争压力。
