不只是技术的较量！企业如何以人才破局，玩转 AI 转型？ | 极客时间企业版

作者：InfoQ发布时间：2024-10-09

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑我们的世界，从自动驾驶到智能助理，从医疗诊断到金融预测，AI 的应用已广泛渗透至各行各业。特别是近年来，深度学习和大规模语言模型（如 GPT 系列）的突破性进展，更是将 AI 的能力推向了新的高度。与此相对的是，我国 AI 产业人才供需严重失衡。据人社部报告，AI 人才缺口超过 500 万，国内的供求比例为 1:10。

面对这一挑战，企业必须从内部着手，构建自己的 AI 人才梯队。只有具备扎实业务基础员工，才能在 AI 技术的引入和应用过程中，真正探索出业务与 AI 融合的有效路径。然而，企业内部 AI 人才的培养面临诸多挑战：企业内部培训体系不健全，缺乏系统的培养方法和专家资源；同时，市场培训方案繁多，企业难以高效筛选并实施适合自身需求的方案。 构建一个科学、高效、可操作的 AI 人才培养体系，成为企业数智化进程中亟待解决的问题。

为此， “数智时代的 AI 人才粮仓模型”应运而生。该模型综合了政策、行业变革、企业需求、AI 价值及人才培养等多个方面的研究成果，为企业提供了一个 清晰、可操作的 AI 人才布局指南。通过这一模型，企业可以直观地了解 AI 岗位的职责、技能和需求，从而有针对性地制定人才培养计划。

在 AI 人才粮仓模型中，我们将 AI 人才分为四个层级： “领航核心”——AI 思维管理者、“业务骨干”——AI 应用人才、“中坚力量”——AI 技术 + 业务复合型人才、“发展基石”——AI 技术专项人才。这四个层级的人才相互支撑、层层累积，共同构成了企业 AI 人才梯队的坚实基础。

从 AI 粮仓模型中的分层不难看出，所有层级人才的关键能力都是在紧紧围绕业务展开，也就是说我们的人才培训拒绝纸上谈兵，不满足于建造出一座只掌握了理论的“空中楼阁”，训产结合才是企业复合型 AI 人才培养之根本。极客时间企业版 AI 人才培养方案以 AI 粮仓模型作为方法论，从业务应用场景出发，满足“ 前瞻性、重实战、体系化”要求，解决企业在 AI 人才培养中遇到的实际问题。

问题一：理论与实际业务场景不挂钩，难以“学以致用”

解决方案：极客时间通过涵盖企业数字化转型、AI 智能办公、智能问答系统开发等业务场景，旨在通过线上线下结合的教学模式，强化理论与实践的结合。培训成果将包括掌握行业大模型落地路径、AI 实现可视化报表、智能提示与人工补全的实际应用、从零搭建一套企业知识库大模型系统等，以满足多样化的人才培养需求。

扫描图上二维码可获得课程大纲，详细了解每个训练营的核心知识点。培训流程分为三个阶段：训前调研、训中学习和训后评估，确保培训效果与企业需求紧密对接。

解决方案：

根据不同的业务场景，目前整理了 12 个通用课题和超过 30 个行业特定课题，以满足不同行业的 AI 应用需求。通用课题如 AI 智能助理的日常办公自动化、客户数据分析与个性化销售策略制定等，适用于广泛的业务环境。针对金融、汽车、零售等具有行业特性的领域，我们提供了专门的课题，例如金融行业的全天候客户服务、个性化金融产品定制、信贷审核的智能化等。

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依据关键能力需求，我们设计了 16+ 个学习路径，涵盖 Prompt 提示词、编程能力 /Code、音视频生成 /Audio&Video、智能办公、大模型部署与微调、前后端开发、DevOps 研发运维一体化等领域。每个学习路径均精选了极客时间的热门在线课程，以支持学员在特定领域的深入学习。

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问题三：师资匮乏，既要懂业务又要懂 AI

解决方案：极客时间企业版利用极客邦科技的专家网络，汇聚了技术背景深厚、行业洞察力强的顶尖专家。我们采用 PGC 内容生产模式，结合一线 AI 技术专家的经验，由专业教研团队设计课程，确保教学内容的精准性和前沿性，满足企业在 AI 技术培训方面的高标准需求。

案例支持：以某头部车企的 AI 大模型实战训练营为例，面对智能汽车技术的不断迭代，公司在企业业务快速增长的需求下，需要快速构建一支在新能源赛道下产品能力强、技术实力优、项目管理佳的技术队伍。然而，AIGC 在企业中的技术应用和探索都处在朦胧的探索期，内部数字化研发人员也迫切需要对人工智能技术从认知到应用的了解和掌握，基于此，公司邀请到行业专家进行为期 5 天的大模型培训。

在仔细研析公司「数字化研发人员 AI 技能提升」项目的需求后，极客时间企业版通过 3 个核心培养思路实现人才能力提升：