当前，AI 作为新质生产力的核心要素，对为产业数字化变革提供了新的驱动力，慢慢的变多的公司开始布局数字人才队伍的 AI 化升级，以支撑驱动业务的持续增长和创新。2024（第二十届）中国企业培训与发展年会期间，《培训》杂志与极客时间企业版以“AIGC 时代的数字化人才升级”为主题联合主办了 DTDS 全球数字人才发展大会，邀请了跨行业、跨领域专家，探讨和分享了前瞻性的 AI 人才发展洞察和培养实践。

  AIGC 在很多方面能为企业持续创造商业经济价值，包括降低人力成本、提高流程效率和创收能力、加快产品和服务创新、提高公共服务规划准确性等。适合运用 AI 的工作场景具有工作量大且易验证的特点。

  AIGC 在 C 端涌现出较多应用，一方面围绕用户省时提效，另一方面结合优质的场景进行商业化落地，未来有望成为不受场景限制，能够覆盖衣食住行全场景、全天候、全要素的个人智能助理。当前 AIGC 针对 B 端的应用主要围绕降本增效展开，替代价值高、标准化程度高及良好的数字化基础的行业将是 AIGC 率先渗透的场景，未来在企业的落地将分为三个阶段，从相对成熟的应用逐步深化为更专精的细分领域。

  面对 AIGC 人才趋势，企业可从四大维度思考自身的生成式 AI 策略。其一，在战略选择上识别业务中适合应用生成式 AI 的领域，寻求平台建设合作伙伴的支持，最大限度发挥潜力。其二，在政策合规上完善管理策略，遵循政策或法律和法规，避免产生隐私安全问题。其三，在人才培养上加强员工的技能培训和转型，帮企业员工适应生成式 AI 技术。其四，在顶层设计上打造符合 AIGC 时代的战略及文化，更新人力资源管理思维，并推动组织架构变革。

  生成式人工智能慢慢的变成为产业创新的关键抓手，重塑工作方式并提升效率是生成式 AI 开发者最主要的实践目的。但在人才教育培训环节仍有许多阻碍要解决。AI 的落地需要结合企业的实际场景展开，不可为了创新而盲目引入。

  从人才组织和培训的角度，企业第一步是要定义 AI 人才，并识别 AI 人才需要具备的能力。极客邦科技双数研究院深入调研大量企业 AI 应用现状，结合政策导向和行业变革的时代背景，全面分析了企业对于 AI 技术的迫切需求和 AI 技术所能带来的巨大价值。基于此，推出了“数智时代的 AI 人才粮仓模型”，明确了 AI 人才的核心能力要求和岗位设置。模型划分四大类 AI 人才，帮企业更精准地识别、选拔和培养符合企业未来的发展战略的 AI 人才，快速构建起一支具备高度竞争力的人才队伍。

  AI 思维管理人才是具备战略眼光和 AI 理念，引领企业 AI 发展趋势、推动变革的领导者。

  AI 应用人才是精通 AI 技术的场景化应用，实现业务价值升级的实践者。

  AI 技术 + 业务复合型人才是精通 AI 技术，融合技术与业务，推动 AI 赋能业务的赋能者。

  此外，极客邦科技在中国信通院铸基计划的支持下，推出“企业 AIGC 应用程度测评”，基于 AIGC 知识技能模块，通过八个测评维度（战略规划重视程度、组织架构适应性、数据资源利用、技术应用深度、创新投入力度、人才教育培训与引进、业务模式变革、合作生态构建），以量化的方式评估企业不一样人才在 AIGC 领域的应用水平，为企业布局 AI 人才教育培训规划提供参考。

  同时极客时间企业版基于云原生 + AI 技术底座，构建了平台 + 服务 + 资源于一体的数字化 KaaS 学习生态。基于人才粮仓模型以及企业 AIGC 成熟度自测结果，极客时间面向企业内 AI 各层级人才，推出了“企业 AIGC 人才领先的解决方案”，帮助组织升级 AI 能力，为公司可以提供全方位、多层次的 AI 人才教育培训和队伍建设指导服务，助力企业加速数字化进程。

  人力资源的改革和创新，并非是我们主动创造的。很多新技术，比如云计算、元宇宙，盛行一时，被 HR 们讨论一段时间后就会被冷落。但人工智能自爆发以来一直受到人力资源的持续关注，这其中暗含着价值链的底层逻辑。

  蒸汽时代，机器替代替手工，企业追求效率最大化，人力资源管理强调程序化与专业化。

  电气化时代，体力劳动让位于脑力劳动，战略性人力资源管理转向人才的选育用留奖惩。

  信息化时代，规模化生产被定制化和精细化的服务取代，人力资源追求个人价值创造。

  人工智能时代，人机协作的组合可能会替代或者增强现有劳动关系，高影响力的人力资源组织将会出现，此时企业要更多的人力资源 AI 设计师角色。

  人力资源将以效能增长为导向，通过新技术与数据驱动新工作模式，创造并维护高效的工作环境和数字包容的工作场所；尊重交互体验，关注员工的可持续发展，使员工与组织在实现商业目标的同时不断涌现新的价值，实现共同成长。

  为了有效应对可能的颠覆性变化，帮企业取得积极的业务成果，人力资源要进一步提升专业性，并在以下五个方面做根本性的变革：从推行数字化到实现数字化、从中心驱动到以人为本、从服从和控制到信任和赋能、从集成系统到一体化平台、从基础分析到数据决策和实践。

  面对AI时代，人力资源需要找到“原子级”暴露度公式，构建知识库，将员工个性化发展和组织管理需求精准匹配，站在客户的角度进行批判性创新思维，利用交互式技术打造 AI 可训练数据闭环，构建数据驱动的新质生产力。

  对比中国和世界 CEO 发现，中国 CEO 对人才的关注仅在留任顶尖人才上，发展“下一代”领导者的重要性明显被低估。而全球 CEO 则更加关注留任顶尖人才、未来人才及员工敬业度。

  长期以来，中国的人才管理存在很多误区：大材小用、小材大用，人才培养唯领导马首是瞻，为选拔而选拔，为培训而培训，没有理清并专注人才培养的关键点。

  人才管理的关键是以终为始，紧贴业务，成为驾驭体系的“前瞻预期者”，明晰新形势下的“人才画像”，尽早识别人才个性和潜力；将人才放在合适的位置，在战场中处理问题，促进其提升；保持“高绩效”和“容错机制”的动态平衡。

  人力资源战略必须紧密配合业务战略，从构建贴合业务的人才标准，匹配有效精准的识人工具，开展动态精细的人才盘点，培养多元高能的人才梯队等方面培养数字化人才。

  根据人才标准，对培养对象进行分层分类的动机、职业性格、风险等测评。通过数字化的人才画像与测评发现人才的短板和长处，提高小组成员的多元性和适配度，并给出相应的发展建议与管理预警，做到“数据驱动，科学识人”。在人才发展实践中，用测评反馈打开盲区，用双频组拔高思考，用标杆学习拉高视野，用多维关注及时疏导，用社群运营促进相互学习。

  面对数字化变革的未来，我们要清醒地意识到，无论如何变革，人才管理的核心依然是配合业务战略发展，精准化人才能力画像，并以此贯穿整个人才管理流程，真正引领战略方向。

  始终将核心技术掌握在自己手中的岚图汽车，将研发人员作为人才培养的关键人群。岚图汽车致力于构建一支在新能源赛道下产品能力强、技术实力优、项目管理佳的科技队伍，以“走出去”与“引进来”相结合的方式，持续补强内生能力。

  在五化智能网联人才转型实践中，研发人员培养面临的挑战与机会并存。传统研发人员配置满足率足够，智能网联研发人员需求量巨大；员工年轻、初中级人员多，有一定的骨干人员数量，这些都是可发力提升的重点对象。

  五化转型训练营重点围绕打好理论基础、强化业务实操、系统学习进行培养，通过理论基础扎实、虚拟小组项目、课堂共创体验、日常作业练习、基础知识考试等方式，夯实现有专业学员的知识基础，帮助跨专业学员成功转型。

  岚图同时重视五化智能网联骨干的加速提升，通过实战训练、课程学习、导师辅导、行业交流等方式，拔高骨干人员的专业方面技术力、项目推动力、全局系统力。通过专家交流、思考复盘等方式，沉淀专业相关知识、经验方法论和技能。

  而在数字化业务人才培养实践中，岚图汽车重点提升其项目管理、数据分析和人工智能能力。通过建立学习群，定期发布学习任务，设立学习小组形成 PK，激活学员的学习热情。此外，设定积分规则，定期晾晒学习进度（周月季）和每次重要考试后的数据，并配以相应的奖励表彰机制。

  东亚银行早在 2020 年布局数字化转型时便对数字人才进行了盘点，发现数字化人才面临着三大挑战：人才储备不足、缺乏培养体系、激发鼓励措施滞后。

  基于此，东亚中国建立了数字化人才战略：提升数字化专业能力，构建数字化专业人才认证体系，提升全行数字化意识，掌握数字化工作技能并将这种能力应用在工作场景中，从而为企业和客户创造价值。

  东亚中国的“数赢”人才资格认证，即“1+3”认证培养体系（一套数字化人才晋升培养机制和三阶段资格认证）。第一阶段是筛选符合数字化岗位的在职全体员工和具备数字化专业背景的新进员工，持续输送培养对象。第二阶段通过对数字化人才进行能力画像，划定了四种数字化人才职业序列：数字化产品经理、数据分析、数据工程、数据治理。最后建立人才培养的专业认证体系，明确三大人才培养要求。

  初阶认证要求掌握专业相关知识，成为数字化转型的实践者；进阶认证要求精通专业相关知识，成为推动数字化转型落地的高潜人才；高阶认证要求下达规划，主导数字化实践的专家或要求承接挑战，成为引领数字化转型的管理者。

  针对数字化培训生，东亚中国成立培养委员会，对培养过程高度关注，全程参与。从新员工中严格筛选合乎条件的培养对象，并对其进行通用能力、产品思维、数字思维、数字化认知等能力的精准赋能培养，并匹配一对一的业务和数字化导师持续带学，在专项的业务和数字化实战中学习淬炼。

  在数字化培训生培养的周期内，东亚中国将认证在内的专业技能培训考核结果纳入职业序列体系，挂钩专业定级和定岗，执行差异化薪酬。

  DTDS 全球数字人才发展大会的嘉宾们带来的前瞻洞察和实践经验，让参会者进一步探索了 AIGC 时代下数字人才发展的企业趋势和实践探索，这些宝贵的经验为企业未来发展数字化人才提供了有力的启发和思考。