2025+企业AI人才白皮书

企业AI人才白皮书挑战、战略与实践随着AI技术从实验探索迈向规模化应用，企业面临数据治为帮助企业冷静分析、准确应对企业Al应用的挑战和机遇，推出《企业AI人才白皮书(2025-2027):挑战、战略与实践》(下简称“白皮书”)。白皮书深入分析中国AI人才市场现状，类的AI人才能力标准与评估方法，并结合行业前沿企业的优秀业可快速建立可持续的AI竞争力，在数字经济时代实现业务创摘摘要51CTO企业学堂企业AI人才白皮书专家前言“人才是第一资源”——即便在AI正重塑世界的当下，这一论断依然深刻而有力。企业若要在AI浪潮中屹立于竞争潮头，构建一支既精通AI技术、又善于融合业务与AI的专业队伍，已不仅仅是过去的数字化转型有何本质不同?AI时代的企业人才，其岗位体系与能力模型又发生了怎样的演进?51CTO数智人才研究院长期深耕企业数字化转型与数字人才研究，自2023年起陆续推出《企业数字人才体系建设白皮书》《2024数字人才白皮书》。在此基础上，今年我们进一步聚焦AI时代的人才发展，通过大量调研、企业走访与专题研讨，最终形成这本《企业AI人才白皮书(2025-2027)》,其中既有对企业应对AI的形势分析，更有具体的操作指南和实践案例分析。我们深信并期待，本白皮书能为企业在数智化进程中系统构建Al人才优势、持续提升竞争力，提供长远而扎实的助力。适逢国家“人工智能+”行动计划全面铺开，《企业AI人才白皮书(2025-2027)》应时而生。与Al同样重要的是Al+。在国家“人工智能+”行动计划启动之时，《企业AI人才白皮书 (2025-2027)》的发布恰逢其时。白皮书立足于企业数字化转型大背景下，如何培养出与企业发展化转型中的Al人才建设发挥作用。《企业AI人才白皮书(2025-2027)》是一部恰逢其时的AI人力资源开创之作。作为清华大学五道口金融学院AI项目和数字中国项目的课程负责人，在见证了数千名企业家开展Al与数字化转型之后，我深切感受到企业正面临AI转型中的人才战略瓶颈——技能错配、组织滞后、行业差异等挑战日益凸显。这本白皮书不仅系统剖析了这些痛点，更提出了“培养-引进-使用-涵养”驾驭大量AI智能体(Agent)输出极高绩效产出的超级个体成为企业核心单元，超级个体之间相互协趋势，并开创了可量化的AI人才能力图谱模型，为构建“人类决策+AI执行”可以说，这本白皮书是企业家布局Al时代的必备指南，其分层分类的实践框架将助力企业抢占AI人才竞争制高点。强烈推荐每一位开展AI变革的领导者，把它放在手边，随时翻一翻。愿每位优秀而有前瞻性的企业家，开卷有益，在AI时代，一往无前!清华大学五道口金融学院AI项目和数字中国项目负责人唐昕龙最近有一个很有意思的话题：在硅谷的AI公司里，最为闪耀的都是华人和美国人，看不到以往美国公司中的印度裔高管了。这其中的一个很本质的原因是印度员工更适应之前硅谷大厂的生产关1811年的英格兰，因为自动纺织机的出现，导致大量手工纺织业者失业，从而爆发了大规模的暴力运动，手工业者砸毁了大量的工厂和机器。1930年凯恩斯文章中表示：事实上，自动化会给人《白皮书》(企业AI人才白皮书(2025-2027):挑战、战略与实践)的发布正当其时，当Al第一章企业AI应用发展与人才挑战(2025-2027) 1 1 2 2 2 2 31.2.2组织变革滞后：传统管理模式难适应AI时代 41.2.3行业差异明显：不同行业个性化显著大于通用性 4 51.3.1Al在研发生产效率方面的改变作用 51.3.2AI推动软件开发形式的变革 6 7 7第二章中国企业AI人才市场2025-2027年趋势 1 2.3.1国央企：政策驱动，聚焦Al+行业融合 2.3.3互联网企业：大模型军备竞赛，全球抢人 2.3.4中小企业：挑战严峻，需多策略应对 第三章企业应对AI挑战的人才策略 3.1.1Al人才战略与企业数字化对齐 3.1.2分层分类的体系设计 3.1.3识别核心技能需求并建立动态调整机制 18 3.4.1动态用人：任务驱动型Al人才配置 3.4.2跨部门协作：打破壁垒，促进融合 203.4.3设立AI专门部门：战略统筹与协同落地 203.4.4激励与反馈：AI人才动能激发体系 20 21 213.5.3完善人才评价体系 21R 22 29 32 3 5.3企业Al人才评估与选拔的具体实施 5.3.1企业AI人才认证的常见实施方案 5.3.251CTO基于IRT技术的快速精准Al技能测评 5.3.3AI创新大赛的设计及组织 436.1AI人才学习地图构建 44 46.2.1AI价值转化者课程体系图 44 45 6.2.4AI应用实践者课程体系图 48 50 6.3AI人才核心课程体系(51CTO) 6.4.1某运营商省公司基于场景的“AI技能提升”培训 6.4.3某银行员工AI赋能应用大赛 第一章企业AI应用发展与人才挑战(2025-2027)当前，人工智能(AI)正以前所未有的速度重塑全球产业格局。从生成式AI的爆发式增长到智键引擎。据Gartner预测，到2027年，全球AI软件市场规模将突破2970亿美元，其中企业级Al应用占据核心战场。在中国市场，IDC预测AI投资规模预计2027年将达到381亿美元，复合年增长率(CAGR)高达26.9%,远超全球平均水平。动力。Gartner报告显示，预计2028年将有15%的日常工作由AI自主完成。“复合型Al”)将成为领先企业的标配，预计采用该策略的企业将比纯生成式AI企业提前两年实现显然，复杂的AI技术发展给企业落地带来严峻挑战。一方面，技术迭代周期缩短，大模型、多模态Al、边缘计算等新趋势不断涌现，企业面临“技术适配焦虑”;另一方面，Al的规模化落地仍受制于数据治理、算力成本、伦理合规等现实瓶颈。IDC调研显示，77%的AI概念验证(PoC)项51CT0企业学堂企业AI人才白皮书21.1.1数据治理困境AI项目成功高度依赖高质量数据，而企业普遍面临数据孤岛、质量不佳和隐私合规问题。联想全球CIO报告显示，数据质量不佳是许多Al项目未达预期的首要因素，约三分之一企业计划优先发展数据管理能力。数据科学和商业智能成为2025年AI投入的首要领域，企业需构建稳健且可扩展的数据基础设施，同时采取AI治理措施确保合规性。1.1.2投资回报率(ROI)的不确定性数据隐私及伦理风险。德勤估计2024年企业Al支出比2023年增加16%,但平衡成本与可衡量ROI仍是重大挑战。企业需精准识别高价值用例，建立阶段性成功指标，并采用灵活的商业模式(如与AI服务提供商合作)分担风险。Al技术快速演进要求企业IT架构具备高础设施，以适应科技快速迭代，同时简化AI应用的设计、部署和集成流程。云平台的灵活性和模块化AI框架成为应对技术变化的关键，使企业能逐步扩展AI计划。随着Al技术的快速迭代，企业面临的人才短缺与组织适配性问题日益凸显，成为制约AI规模化落地的关键瓶颈。翰德《2025人才趋势报告》指出AI高端人才争夺进入白热化阶段，算法工程、Al基础设施等方向招聘量增长25%,但供需比仅为0.52。强化学习、大模型算法等领域顶尖人才跳槽3薪资涨幅达30%-50%,掌握绝对议价权。企业内部普遍存在AI素养不足问题，调查显示81%IT专业人员对AI有兴趣，但仅12%具备必备技能，70%员工需要大幅提升。总体来说，当前企业IT人才的主要问题如随着AI技术(如大模型、生成式AI)的快速应用，企业对AI算法工程师、数据科学家、云计算专家的需求激增，而传统软件开发、运维等岗位则因自动化工具(如AI代码助手)的普及而缩减。科锐国际报告显示，2025年全球大模型算法工程师年薪可达50-200万元，但符合要求的人才严重不足。与此同时，科技行业持续裁员，2024年已有470家科技公司裁员超14万人，但被裁员工往往首先，技术能力与行业知识割裂。Al人才通常具备扎实的算法能力，但缺乏对垂直行业的深度理解。例如，金融风控AI工程师若不懂信贷业务逻辑，模型优化可能偏离实际需求。埃森哲调研发现，87%的中国企业计划加大AI投资，但仅有42%的员工能真正理解AI的商业价值。其次，复合型人才极度稀缺。AI产品经理、AI训练师等岗位需同时具备技术、业务、伦理三重能力，但市场供给严重不足。猎聘数据显示，AI产品经理年薪可达80-100万元，但匹配度高的候选人不足20%。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书41.2.2组织变革滞后：传统管理模式难适应AI时代业发展路径提出全新挑战。德科集团报告显示，仅10%的企业制定了清晰的AI使用政策，34%的员工在缺乏指导的情况下被迫适应AI工具。显然，企业需重新设计人机协作界面，明确人类与AI的职其次是绩效评估体系面临重大升级。传统KPI难以衡量AI赋能后的工作效能。例如，腾讯云Al代码助手使程序员效率提升19%,但企业仍沿用代码行数而非创新贡献评估绩效。第三是领导层认知滞后。德科集团调研发现，仅33%的企业高管参与AI能力提升培训，53%的CEO承认团队难以及时就AI战略达成共识。随着人工智能(AI)技术在各行业的深入渗透，企业对AI人才的需求不再局限于通用型技术专家，而是呈现出显著的行业差异化特征。以下是各个主要行业的应用场景聚焦点和典型AI人才需求典型Al人才需求金融聚焦风控、反欺诈、智能投顾，金融业务理解与合规意识Al+金融复合型人才：既精通机器学习算法，又熟悉信贷风控、反洗可解释AI(XAI)专家：确保模型决策透明，满足金融监管要求；量化交易算法工程师：需掌握强化学习在高频交易中的应用。关注工业视觉质需结合机械工程与自动化知识工业视觉算法工程师：精通缺陷检测(如YOLO预测性维护专家：熟悉时序数据分析(LSTM、Transf机器人运动规划工程师：需掌握ROS、强化学习在机械臂控制中的应医疗析、药物研发Al,要求人才兼具医学与AI交叉背景医学影像AI研究员：需熟悉DICOM标准、CNN在CT/MRI中的应用药物发现计算化学家：掌握分子动力学模拟+AI辅助药物设计(如医疗NLP工程师：能处理电子病历(EMR)文本挖掘与临床决策支持。零售与消费分析，要求Al人(文本+图像+视频)建模能力计算机视觉(CV)+NLP复合人才：用于商品图像识别、直播带货智能审推荐系统架构师：精通图神经网络(GNN)在用户行为预测中的应用；AI营销分析师：能结合大模型(如GPT-4)生成个性化广告文案。随着人工智能的深度应用，研发体系正经历前所未有的重塑。AI不仅改变了企业研发的效率与首先，在需求分析与方案设计环节，AI能够通过自然语言处理技术快速解析业务文档，将模糊其次，在编码与开发阶段，AI辅助编程工具(如Copilot、CodeWhisperer)能够实时为开发人误。据IDC和Gartner的研究，应用AI辅助编程的团队，编码效率提升幅度普遍在30%~50%之间。再者，在测试与质量保障环节，AI通过自动化测试生成与缺陷预测，提升了质量保障的智能化水平。传统测试团队需要耗费大量时间编写和维护测试用例，而AI能够结合历史缺陷数据和代码结最后，在运维与迭代环节，Al支撑的AIOps(智能运维)能够自动监控系统运行状态，预测潜在总体来看，AI带来的不是局部效率的提升，而是研发流程的系统性重塑。从需求到设计，从开发到测试，从交付到运维，AI渗透在研发生命周期的每一个环节，实现了研发生产力的全面跃升。61.3.2AI推动软件开发形式的变革软件开发的形式一直伴随技术与工具的演进而不断变化。从早期的瀑布式开发，到后来的敏捷开发，再到如今的AI驱动开发，每一次变革都极大地改变了软件研发的效率、灵活性和创新性。在瀑布模式下，开发流程是线性推进的：需求分析、设计、开发、测试、交付，环环相扣，阶段结束才进入下一步。优点是流程清晰、文档完整，但缺点是对需求变化的响应极为迟缓，一旦需求前期判断失误，往往导致整个项目推倒重来，成本极高。敏捷开发的兴起，解决了瀑布模式的僵化问题。通过迭代和短周期交付，团队能够快速响应需求变化，持续与用户互动，不断调整方向。Scrum、看板(Kanban)等方法让软件开发变得更加灵活与高效。然而，敏捷依然依赖于大量人力协作，且在复杂业务逻辑和庞大系统工程中，效率提升的边界逐渐显现。AI驱动的软件开发正在成为第三阶段的核心特征。与瀑布和敏捷相比，Al赋能的软件开发强调“人机协同”与“智能生成”:●自动化生成代码：大模型能够直接将自然语言需求转化为可运行的代码，减少大量人工编码工作。●智能化架构设计：AI能够基于已有系统与最佳实践，提出最优架构方案。●持续优化与自适应：Al在项目运行过程中可以不断分析用户反馈与运行数据，自动提出优化建议，甚至直接生成新版本的功能模块。这种开发模式的核心，不再是单纯依赖开发人员的人力投入，而是通过AI扩展研发的认知与产能。企业能够以更低的人力成本，更快地完成迭代和创新。可以说，AI正推动软件开发从“以人为核心的劳动密集型”向“以智能为驱动的知识密集型”转变，开启全新的研发范式。71.3.3AI在人员协作方面的变革研发从来不是孤立的个体活动，而是高度依赖团队协作的系统工程。过去，团队协作更多依赖于任务分解和沟通机制，如项目管理工具、Scrum会议等。然而，AI的介入，让协作方式发生了根本性变化。首先，在开发人员之间的协同方面，AI可以作为智能化的“中介”,自动分解任务、识别依赖关系，并动态分配给合适的成员。例如，在一个大型项目中，AI能够根据开发者的历史贡献和技能画像，自动安排任务分配，从而减少沟通成本和协调时间。其次，在跨团队与跨职能协作中，AI提供了统一的知识中枢。以往研发、测试、运维之间的信息隔阂严重，AI知识库与智能助手的出现，使得不同团队能够在同一个平台上共享信息与进展，避免了“信息孤岛”的问题。再者，AI通过智能化的文档生成和任务追踪，减少了协作中的冗余环节。例如，会议纪要、需求文档、接口文档都可以由Al自动生成和更新，大大减轻了团队成员的负担。这样一来，开发人员能够将更多精力投入到创造性工作，而不是耗费在低价值的信息同步上。更重要的是，Al为远程和分布式团队提供了新的协作模式。智能体(Agent)可以作为虚拟团队成员参与到研发中：自动测试代码、提出改进意见、回答技术问题，甚至在团队不在线时继续工作。这种“人机混合团队”的模式，不仅提升了协作效率，也拓展了研发团队的能力边界。综上所述，AI让研发协作从“人对人”转向“人+机对机”的智能协同，显著提升了团队的整体产能。1.3.4AI对研发组织形态的变革除了在研发效率、开发形式与协作模式上的深刻影响，AI还正在重塑企业研发的组织形态。这种变革并非局限于工具层面，而是深刻改变了研发团队的架构、岗位角色以及组织运行逻辑。8首先，组织结构趋向扁平化与智能化。传统研发组织往往是金字塔式结构，上层负责规划与设计，中层负责管理与协调，下层负责具体执行。但随着Al在需求分析、任务分解、代码生成和测试保障上的能力不断增强，很多“中间环节”的工作被AI部分接管，导致组织对中间管理层的依赖逐步减弱。这让研发组织的层级更加扁平，沟通链条缩短，决策与执行效率显著提升。Al的嵌入，使得组织可以用更少的管理岗位，支撑更大规模的研发活动。其次，岗位角色发生重塑。以往的软件研发岗位高度分工：需求分析师、架构师、开发工程师、测试工程师、运维工程师各自独立，但AI使得这些界限逐渐模糊。Al可以承担部分需求分析和架构设计，也能自动生成测试用例和运维方案。在这种背景下，研发人员的岗位要求从“单一技能深耕”转向“复合能力融合”。例如，未来的软件工程师不仅要能写代码，更要懂提示词工程(PromptEngineering)、能与AI工具高效协作，并具备跨领域的业务理解力。岗位分工由传统的流水线模式，逐渐演变为“以AI为助手、以人类为价值创造核心”的复合型模式。此外，研发组织的敏捷性和适应性增强。传统敏捷团队通常以小组为基本单位，周期性迭代交付。但在AI支持下，研发小组可以进一步缩小规模，甚至形成由“人类+AI智能体”构成的微团队。Al能够独立完成部分编码、测试与优化工作，而人类成员更多承担价值判断、业务决策和创新性设计。这种混合团队不仅缩短了交付周期，还使企业在面对外部环境快速变化时更具适应性。另外，研发组织的边界更加开放。过去，研发活动高度依赖企业内部人员，而现在，AI降低了外部资源参与研发的门槛。例如，外部开发者可以通过开放接口与企业的AI研发平台协作，共享模型与数据资源，形成生态化的研发网络。这让企业研发组织从“封闭型”逐渐演变为“开放协作型”,跨企业、跨地域的研发协作将更加普遍。最后，研发组织的管理模式也被重塑。传统研发管理依赖任务分解、进度跟踪和绩效考核，而AI能够实时监控研发进展，预测风险并自动生成进度报告。管理者的角色从“监督执行”转变为“战略引导与资源配置”。这种转变不仅减少了重复性的管理负担，也使研发组织更加注重创新驱动和战略落地。综上所述，AI对研发组织形态的影响是全方位的：从结构上更扁平，从岗位上更复合，从模式上更敏捷，从边界上更开放。这种组织形态的变革，使企业研发体系更加高效、灵活和面向未来。可以预见，未来研发组织将逐步从传统的“人力驱动型”转变为“智能驱动+人类增值型”,AI不仅是研发的工具，更是组织演化的核心动力。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书92025-2027年趋势第二章中国企业AI人才市场2025-2027年趋势随着AI技术在各行业的深入应用，中国企业AI人才市场增长迅速。但是，不同区域、不同类型、不同规模的企业在AI人才需求、招聘策略、培养方式等方面呈现出显著差异。猎聘《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，中国AI技术人才呈现显著“年轻高潜”特征：30岁以下占比59.9%,其中25-30岁群体达38.33%,成为行业中坚力量。教育背景方面，硕博学历合计占比72.99%(硕士63.93%,博士9.06%),专业以计算机科学与技术、软件工程、电子信息等硬科技领域为主。这一现象与AI技术迭代速度快、需要持续学习的特点相关，“年轻血液”通常更愿接受新知识挑战且思维活跃。从区域角度，长三角地区以40.11%的AI人才占比领先全国，粤港澳大湾区和京津冀均超22%,成渝地区相对较少。城市层面，北京(21.17%)、上海(20.54%)、深圳(16.42%)构成第一梯队，杭州、苏州、广州紧随其后。这种分布与各地数字经济基础、高校资源及产业政策密切相关，形成了以一线城市和长三角为核心的人才高地。此外，近年出现企业AI工程师回流高校现象，多位行业专家入职高校。这一方面反映高校对Al研究的重视度提升，另一方面也体现企业人才对职业发展的多元化追求。同时，企业为保持竞争力仍在市场激烈争夺算法人才，导致人才流动率居高不下。维度未来趋势年轻化持续，跨学科背景增加新一线城市加速崛起，区域差距缩小行业专家型、复合管理型需求增长技术深度+行业理解+创新能力多模态处理、伦理意识、国际化能力强化企业-高校双向流动，顶尖人才溢价灵活用工普及，项目制合作增加表：中国Al人才市场关键指标与趋势当前，企业在AI人才的招聘、培养、留存等各个环节均遭遇首先，招聘成本高企。顶尖Al人才争夺战推高了企业用人成本，前20%人才跳槽薪资涨幅达30%-50%。国际物流总监、亚太区域采购总监等出海相关岗位年薪范围已达150-200万元。对中小其次，培养周期与业务需求脱节。Al技术迭代速度远超传统人才培养周期，企业常面临“培养出来就过时”的困境。四川、北京等地方已经牵头组织地方知名大学+知名企业强强联合共同组成人第三，保留难度大。AI人才特别是顶尖技术专家职业选择多元，既可留在企业从事研发，也可随着Al技术在各行业的深入应用，中国企业AI人才市场呈现出显著的差异化特征。国央企、大型传统行业民营企业、互联网企业及中小企业因业务模式、技术需求和资源禀赋的不同，在AI人才年的AI人才发展特点，并探讨未来趋势。2.3.1国央企：政策驱动，聚焦Al+行业融合国央企的人才需求特点，首先是聚焦关键领域。在人才需求方面，国央企的AI应用主要集中在能源、交通、金融、军工等关键领域，强调AI技术与行业场景的深度融合，因此在AI人才需求上更倾向于与国家重大战略、关键基础设施相关的领域，且以行业复合型人才为主。例如国家电网利用AI优化电力调度系统，需要既懂电力业务又精通AI算法的复合型人才；中广核研发核电智能运维机器人，要求AI工程师具备核工业知识。其次是注重长期稳定。国央企更注重人才的长期稳定性和对行业的深入理解，倾向于招聘有丰富行业经验的AI人才，以确保技术与业务的深度融合。因此，预计2025-2027年，类似Al+行业专家(如Al+能源、Al+交通)、确保AI应用符合国家安全标准的数51CTO分析认为，2025-2027年国央企在AI领域将比传统人才更多投入人才引进工作，即明显加大AI人才招聘，尤其在智能制造、智慧城市领域，同时启动混合所有制改革，引入市场化薪酬机制，提高AI人才竞争力。在内部培养方面，将更多投入人才涵养的力度，营造宽容、自由、耐心的发展环境。此外，近期国央企建立更加符合行业特点规律的AI人才评价体系将是一个重点和亮点工2.3.2大型传统行业民营企业：Al赋能制造，高薪抢人大型传统行业民营企业对AI人才的 需求主要源于自身的数字化转型需求，如 制造业的智能制造、金融行业的风险评估 与客户服务等，其核心需求是工业Al+大 模型落地。例如美的、宁德时代等企业聚 焦工业视觉检测、预测性维护，需Al+机械/自动化复合人才；海天味业、比亚迪探索大模型应用如智能客服、供应链优化等。因此，跨领域复合型人才将更受青睐，企业急需既懂Al技术又懂传统行业业务的复合型人才，以推动Al技术在传统业务中的落地。因此，预计2025-2027年，熟悉工业AI的算法工程师、能结合业务痛点设计Al2.3.2大型传统行业民营企业：Al赋能制造，高薪抢人相对国央企，大型民营企业一直强调“引育并举”,即内部培养和外部招聘并重。在内部转型与培养方面，大型民营企业已经开始通过大力度的内部培训和项目实践，帮助传统技术人才向Al方向转型。同时，民营企业也将继续积极从外部招聘AI专业人才，并与高校、科研机构合作，获取前沿技术。为了吸引优秀AI人才，大型传统行业民营企业通常会提供具有竞争力的薪资待遇、高额项目奖金以及股权激励等方式吸引和激励人才。这方面相对国央企体现了明显的灵活度。51CTO认为，2025-2027年大型传统行业民营企业将更重视Al+行业垂直模型，企业更倾向招聘具备行业知识的AI专家；同时，由于制造业AI人才需求增速已经超过互联网，因此“AI工程师”需求量明显上升。2.3.3互联网企业：大模型军备竞赛，全球抢人互联网企业对Al人才的需求集中在前沿技术领域，如大模型开发、深度学习、机器学习等。例如，字节跳动、BAT等企业聚焦在LLM、多模态AI、Al基础设施等，需要大量算法工程师和大模型技术研究员。数据显示，大型互联网企业近期校招的80%岗位为Al相关。相对传统行业企业，互联网企业更注重注重人才的创新能力，要求能够快速适应技术变化和业务需求。预计近期互联网行业的热点岗位为大模型算法工程师、AlInfra专家、Al伦理工程师等。互联网企业通常有灵活的内部培养体系，通过内部培训、导师制等方式，帮助新员工快速成长。同时与高校和行业机构合作紧密，通过实习项目、联合实验室等方式，吸引优秀毕业生。51CTO认为，2025-2027年中国互联网企业在AI领域将面临比互联网时代残酷得多的人才竞争态势。虽然互联网企业通常提供较高的薪资待遇和丰富的多元化激励体系，因此在科技人才供给层级一般处于顶端；但在Al时代，这种情况可能将发生改变。首先，国央企和大型民企对待AI人才明显比传统科技人才的重视程度高很多，因此诸如AI基础设施及AI算法、工程、产品等各领域尖端人才的争夺方面将更加激烈，互联网企业未必能占明显优其次，未来三年，全球AI人才争夺战将持续加剧，“中美主导、多极竞争”格局将深化。中国互联网公司面临Meta、谷歌等全球巨头及欧盟、新加坡等区域企业”高薪抢人+政策激励“的夹击。2.3.4中小企业：挑战严峻，需多策略应对相对前述的几种类型企业，中小企业更关注AI技术在具体业务场景中的应用，如智能客服、数据分析等，通过Al优化客户服务，提升客户满意度。中小企业AI人才的获取主要依靠招聘。由于资源有限，中小企业更倾向于招聘有相关项目经验的人才；在人才招聘上更注重性价比，倾向于招聘具有实践经验、能够快速上手的人才。在具体需求方面，懂业务+AI工具的AI产品经理等，或能AI训练师兼数据分析师的一人多岗人员，要明显高于纯技术专家。51CTO认为，2025-2027年中小企业在AI人才方面将迎接严峻挑战。具体应对可以参考如下几个方面：1.加强内部人才培养。中小企业应通过内部培训提升现有员工的AI技能。例如，进行技能评测和人才盘点以识别技能差距，制定针对性的培训计划。可以采用混合式学习，结合在线课程、实践研讨会和在职培训。此外，建立知识共享社群和辅导计划，鼓励员工之间的同伴学习。2.优化招聘策略。中小企业在招聘AI人才时，应更注重潜力和学习能力，明确核心必备技能，放宽次要技能要求。利用成本效益高的招聘渠道，如内推、高校合作和垂直招聘平台。同时，提供非物质激励，如工作生活平衡、独特的企业文化和学习机会，以吸引人才。3.部署轻量AI工具，分阶段实施AI项目。企业可以采用SaaS化AI服务(如智能客服、低代码数据分析)或依托第三方AI平台(如百度飞桨、阿里云)快速部署行业解决方案，降低对高端Al人才的依赖。可以从简单、低风险的AI项目入手，逐步积累经验和数据。例如，先部署智能客服系统，再逐步扩展到更复杂的AI应用。通过这种方式，中小企业可以在有限的资源下逐步提升AI能力。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书4.强化企业文化与激励机制。中小企业需要构建持续学习的企业文化，为员工提供在线课程和实践项目。同时，通过股权激励、奖金等方式吸引和留住人才。此外，展示AI技术如何增强而非取代人力，可以减少员工对Al的抵触情绪。通过以上策略，中小企业可以在资源有限的情况下，逐步提升AI能力，迎接AI人才挑战。企业应对AI挑战的第三章企业应对AI挑战的人才策略在人工智能重塑商业格局的今天，应对AI挑战的人才策略，企业必须以前所未有的战略决心与系统性思维，将AI人才转化为数字化转型的核心驱动力，在“培养、引进、使用与涵养”四个环节在人工智能重塑商业格局的今天，应对AI挑战的人才策略，企业必须以前所未有的战略决心与AI人才作为数字化核心引擎，为确保其能力结构核心业务目标紧密对齐，首要前提是将其发展规划深度融入数字化转型整体规划。联想《2025全球科技趋势报告》指出，企业关注点正从技术本身转向AI驱动的业务成果，如生产力提升、客户体验优化及利润增长。企业制定人才战略设计应聚关键角色、能力组合与规模结构，确保人才规划与业有效的AI人才战略需具备三大核心能力：埃森哲研究证实，分层策略可提升人才投资回报率(ROI)2.3倍。51CTO根据企业数字化成熟度和AI人才的培养需求，提出的“三层6类人才结构”,实施差异化培养策略，分层投入资源，给企业提供兼具指导性和落地性的Al人才布局指南：侧重战略穿透力培养，学习应聚焦AI技术的前沿趋势和商业化的顶应用层：AI应用人才(职能人员及业务技术融合岗)技术层：Al技术人才(技术及研发人员)深耕核心技术突破，企业可以通过划分技术模块专项分层培养，进一步提升技术人才掌握Al大3.1.3识别核心技能需求并建立动态调整机制企业需精准识别未来Al人才的核心技能，如业务理解能力、数据治理能力、AI工具应用能力等。这些技能是Al人才将技术落地到实际业务场景的关键，也是企业在AI时代保持竞争力的基础。同时，AI人才体系的核心技能和相关人才分层架构必须保持敏捷迭代。麦肯锡报告指出，73%的亚太企业因缺乏动态人才规划导致AI项目延期。部分头部企业已逐渐建立动态人才需求系统，维持短期需求与长期演进的动态平衡，如构建“三维动态规划模型”:通过整合业务战略轴、技术演进轴、政策合规轴建立预测算法，输出滚动式人才补给方案，该模式在金融、能源等行业正逐步推广。无论是数字化时代还是即将到来的AI时代，核心人才的内部培养都将是企业必须加大投入的核心任务之一。具体到AI人才，51CTO建议企业应分层推进相关能力建设，培养路径可划分三个阶段：·第一阶段构建全员Al认知思维，覆盖基础工具及办公场景应用能力；·第二阶段分层培养深化技术应用，通过AI技术输出业务价值；·第三阶段建立技能更新的敏捷机制，定期更新能力图谱，动态推荐学习路径。需要注意的是，在保持上述步骤的同时，企业应注重培养“技术+业务+数据”的复合型人才。这类人才能够更好地将AI技术与业务需求相结合，推动AI在企业中的应用和发展。3.2.1构建全员Al认知思维腾讯2023年的实践表明，当AI代码助手普及率达到80%时，初级工程师产出效率可提升220%,这印证了基础能力建设的重要性。企业可通过线上讲座、通识课程、案例/报告研读等学习形式构建全员AI认知思维，帮助员工了解Al工具技术和应用前景，激发其对新技术的兴趣，为后续深入学习具体技术及工具奠定基础。3.2.2分层培养深化技术应用针对不同角色在AI生态中的独特价值定位，企业可通过设计分层培养路径强化技术的理解和应用能力：战略层：通过战略沙盘、行业闭门会、企业参访、专家智库对接等方式拓展视野，理解Al如何驱动战略变革。应用层：通过开展场景化工作坊、结合OMO训练营(Online-Merge-Offline)等形式进行实践训练，如制造业聚焦AI质检模型调优实战，金融业侧重大模型反欺诈策略设计，结构化推进能力提技术层：通过参与技术竞赛、与前沿实验室建立沟通机制及前沿论文研读等方式保持技术敏锐度。3.2.3建立技能更新的敏捷机制面对AI领域平均2.5年的技能半衰期，传统培训形式将难以匹配知识更新速度，企业需将敏捷技能更新嵌入工作流程。微软PeopleSkills系统通过员工工作行为分析生成实时技能图谱，为个性化学习提供依据，2025年将推出的SkillsAgent可动态推荐学习路径，可有效解决传统培训滞后问AI时代，人才稀缺将成为常态，因此人才引进工作必不可少。但同时，企业应根据企业战略规划和实际需求，制定切实符合自身企业的特点的人才引进计划，不可好高骛远、盲目全高求快(参见第二章)。引高校科研带头人参与企业研发、建立行业智库网络(如51CTO“CTO俱乐部”)、或定期组织闭这就要求企业需要构建适配Al技术特性的新型人才管理体系，通过组织架构新和企业文化升级，形成激发AI人才创造力的系统性解决方案。3.4.1动态用人：任务驱动型AI人才配置企业可以构建内部AI人才技能库，详细记录每位员工的AI技能水平、专业背景和项目经验。项AI项目实施往往涉及多个部门的协同工作。以智能客服系统开发为例，应组建包含算法工程师、企业可通过建立跨部门交流平台促进知识共享与交流。例如，定期举办AI技术沙龙，由技术团队向业务团队解析前沿AI技术进展；开展业务需求工作坊，由业务部门分享业务需求和痛点。通过过激励机制形成可持续的协作文化，推动AI技术在企业内部的广泛应用。3.4.3设立AI专门部门：战略统筹与协同落地级AI发展规划，确保技术路线与商业战略同频共振；下设专职AI部门，统筹技术攻关、场景落地及能力复用，形成AI技术从研发到应用的全生命周期管理闭环。Al应用成功的关键在于技术与业务的融合，企业可建立需求转化双循环体系：Al部门需前置介入业务场景，通过需求洞察工作法将业务痛点转化为技术解决方案；业务部门应深度参与AI项目全流程，提供场景化数据资产及效果反馈。通过双向嵌入机制，构建“业务出题-技术解题-场景验证”结合的回报方案；精神层面建立AI人才荣誉体系，如创企业应为Al人才提供清晰的职业发展路径。例如，设置AI人才发展双通道，管理序列设置Al总监、AI战略官等晋升阶梯，技术序列构建AI工程师-资深专家-科学家成长路径，为员工提供晋升国务院国资委在2025年2月的中央企业人才工作部署会上提出“坚持培养、引进、使用和涵养生态四个环节齐发力”,强调了人才工作的系统性和长期性。具体到企业、特别是国央企在Al人才领域的“涵养”工作，51CTO建议从以下几个方面展开：3.5.1优化人才生态环境企业应构建“鼓励探索、自主包容”的科研生态。例如，实施创新项目容错备案制，通过失败案例复盘会、创新积分制等载体，构建“创新-试错-迭代”的良性循环，持续激发AI人才的创造动能；国有企业可以为Al人才打造科研特区，减少非必要行政干预，通过弹性工作制、资源倾斜等保障措施，确保AI科研人员专注技术攻关。对外，企业可以通过产学研用的开发合作生态，与行业龙头企业、科研院所共建联合实验室，推动Al与各行业深度融合，共同攻克技术难题；对内，构建数字化创新协作平台，通过定期举办跨界思维工作坊、技术马拉松等活动，促进跨部门知识碰撞。3.5.2推动技术人才与业务融合持续形成“Al技术+业务”复合型人才是企业在AI时代生存的关键。企业应当尽快打破部门壁垒，建立跨部门的数字化团队，整合业务、技术和数据等多领域专业人才，实现需求与技术的无缝对接。同时，开放高价值应用场景，推动AI技术在企业核心业务中的落地。3.5.3完善人才评价体系国资委在2025年初的“中央企业‘Al+’专项行动深化部署会”上提出“建立更加符合行业特点规律的人才评价体系”。企业应从创新能力(如新技术开发、专利申请)、应用转化能力(如项目落地效果、用户反馈)、基础研究能力(如高质量论文发表)等多维度，根据AI特点建立全新人才评价体系。同时，企业应引入实时数据收集与智能分析模型，对AI人才的工作进展和成果进行动态跟踪与评估，及时调整评价标准以适应技术快速发展的需求；同时应采用同行评价、用户导向评价、情景模拟等多元方式，提升评价的专业性和客观性。分类与能力标准第四章企业Al人才体系构建：分类与能力标准竞争中的技术话语权与行业引领地位。战略战略引领Al战略负责人Al合规官A战略引领者Agent运维工程师应用落地市场/销售人员行政/人力人员运营人员行业AI应用落地场景智能体开发工程师Al研究员Al应用研发者模型优化工程师智能体调优专家Al转型顾问A1价值转化者技术实现首席AI官(CAIO)一、战略引领层：定方向、管规则战略引领层是企业Al发展的起点和灯塔。Al战略引领者不仅要负责前瞻性的战略布局和发展规划，还要在组织与文化层面推动Al与业务深度融合。他们既要像传统模型中高层管理者一样决定“为什么做Al”,又要进一步承担起治理和合规的责任，建立一套面向未来的AI伦理、风险管理和数据资产保护体系。·核心任务：制定AI战略、推动组织建设、规划转型路径、把控风险与合规。·典型岗位：首席数据官(CDO)、AI战略负责人、AI治理经理、合规官。与过去的“顶层决策”模式不同，本模型强调战略引领者与技术和应用层的双向互动，他们既要统筹方向，也要接收来自场景实践的反馈，不断修正和优化战略目标。二、技术实现层：造引擎、强底座技术实现层承上启下，是战略落地与应用价值兑现之间的中枢环节。这里包括模型调优者和工程部署者两个角色。●模型调优者：专注于大模型和智能体的训练、微调和优化，使AI真正适配企业的业务场景。·工程部署者：负责AI平台与架构的搭建和运维，保障Al系统在规模化使用中的安全、稳定和高效。在传统模型中，技术往往被放置在“最底层”,更多被视为一种基础支撑。但在我们的框架中，技术是整个价值链的中核：它既继承了战略目标，也直接影响应用的落地效果。技术层不再是单向承接的“基建”,而是推动业务创新和场景孵化的引擎。●典型岗位：Prompt工程师、模型优化工程师、大模型微调专家、MLOps工程师、系统架构三、应用落地层：见价值、出成果应用落地层是AI价值释放的主战场，也是未来AI发展的重心。与传统模式中“业务执行层”的被动定位不同，这一层强调的是主动创造价值、规模化使用与全员普及。它由三类人群组成：·AI价值转化者：懂业务、懂Al,能将AI能力与业务目标对接，确保AI投资转化为可衡量的业务成果。·Al应用研发者：在场景中研发面向客户与行业的智能应用，不仅实现现有流程的优化，更推动业务模式的重塑。·Al应用实践者：人数最多、覆盖最广，他们熟练使用AI工具，在日常工作中实现效率提升，把AI变成真正的“新生产力工具”。这一层的价值在于，战略的设定和技术的突破，最终都要通过场景落地来验证。未来AI竞争的重点将不再是谁的模型更大、算法更强，而是谁能更快地把Al应用在金融、制造、医疗、零售、能源、通信等核心行业，实现实际ROI和用户体验的跃升。·典型岗位：Al产品经理、行业解决方案架构师、AI转型顾问、Al应用开发工程师、智能体开发工程师、数据分析师、市场/销售人员、客服与运营人员。这里特别要说明的是AI价值转化者。在整个“战略引领—技术实现一应用落地”的价值链中，AI价值转化者是最关键的桥梁角色。他们既要向上理解战略意图，又要向下推动技术成果真正进入业务场景，是实现从“可行的技术”到“可见的价值”的中枢。1.承接战略层，翻译目标o战略层常常提出“提高运营效率”“优化客户体验”“创造新增长”等抽象目标。oAI价值转化者需要把这些宏观战略转化为清晰、可执行的业务需求，例如“客服自动化率提升30%”“客户转化率提高15%”。o他们的工作确保了战略不流于口号，而是能在业务部门形成具体的落地任务。2.连接技术层，转译语言o技术团队关注的是模型性能、参数优化、平台稳定性，但这些指标往往和业务人员脱节。oAI价值转化者在中间起到“翻译”的作用，把业务语言转成技术需求，同时把技术成果转化为业务价值指标。o例如，他们会把“减少客户流失率”转化为“提升推荐模型的召回率”,再把算法迭代的结果解释为“客户留存率提升”。3.推动应用层，验证价值o在应用落地过程中，他们负责牵引研发团队和业务部门合作，设计出真正能解决痛点的AI产品和方案。o他们也负责衡量ROI(投资回报率)、业务指标改善情况，确保应用实践者使用AI工具后，能带来实际的生产力和价值提升。4.双向反馈，形成闭环o应用层在日常使用中发现的新需求、痛点，往往通过AI价值转化者反馈回战略层和技术层。o这样形成了一个动态的循环，避免战略空转或技术内耗。四、协同闭环：战略一技术一应用的动态演进这一人才模型最大的特点在于：三层并非割裂的上下级，而是动态循环的闭环。战略为技术指明方向，技术为应用提供能力，而应用的反馈又能反哺战略和技术。不同角色之间的横向协作被强调出来，例如：·战略引领者与价值转化者联动，确保战略目标能在业务层真正落地；●模型调优者与应用研发者协作，使算法和应用快速迭代；·工程部署者与应用实践者沟通，推动平台与工具更贴近一线需求。通过这种协作逻辑，本模型避免了传统纵向分层的“断层效应”,展现了更强的前瞻性和可持续性。它不仅帮助企业明确“做什么”,更帮助企业解决“怎么用”“如何见效”的问题。随着AI技术的快速发展和广泛应用，其对企业和社会的变革作用日益凸显，使得AI人才的能力需求成为关键议题。为此，众多专家、学者、研究机构及企业纷纷展开研究，深入探讨企业对Al人才的核心能力要求，以帮助企业精准识别、培养和留住符合自身发展需求的AI人才，从而在数字化转型中占据竞争优势。以下是51CTO依据多年经验对上述六类AI人才核心全景能力地图：核心能力四级√√√√√√√√√√√√√需求分析√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√图：51CTO企业AI人才五级能力图谱基于对数百家企业AI岗位能力要求的深度调研及行业实践经验，51CTO研究院创新性地构建了AI人才能力五级评估体系，并针对每个层级制定了清晰的能力标准。以模型调优岗位为例，该体系从基础到专家级系统划分了能力维度：初级人员需掌握常规评估指标应用，中级需具备多模型对比分析能力，高级要精通超参数自动化调优，专家级则要求创新优化算法并解决复杂业务场景问题(如图所示)。这种结构化能力框架不仅为企业人才评估提供了科学依据，更为AI从业者的职业发展指明了进阶路径。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书技能等级1技能等级2工具或框架执行基础的模型评估任务。评估指标如准确率、召回率汇报基本的评基础应用描述常见模型以改善性能。的全面评估方化模型性能。高效的模型评显著提升模型性能。模型性能问题，合等。研究成果和技术改进模型评索新的模型评模型评估与调优者。图：模型调优者模型评估与调优技能1-5级技能等级描述以AI价值转化者三级为例：AI价值转化者三级具备系统性技术架构设计与业务价值转化的复合型特质，能够基于多维度需求分析构建模块化解决方案框架，主导跨部门协作推动业务模型与技术方案的深度适配，熟练运用多模型协同、可复用Prompt框架库及动态上下文管理技术实现复杂场景智能化，同时建立量化评估体系驱动持续优化，兼具独立攻坚关键模块的开发调试能力与团队技术经验沉淀意识，最终实现技术架构与业务目标的高效对齐。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书技能等级1术落地的专业桥梁角色。通过深度理解垂直领域业务流程，将非结构化业务诉求转化为可量化、可执行的Al技术需求文档，并设计合理的评估指标需求分析了解简单需求。需求细节理解并记录客户需求。论进行需求分类·协助团队成员理解和澄清需求需求，设计可行的见或新功能建议。了解基本业务流具或模板记录业流程中的基本问并记录业务流程。论进行业务流程分类和优先级排·协助团队成员理解和澄清业务业务模型框架。基础应用指令执行的提示词。提示词以适应特行基本的提示词巧调整提示词结果的稳定性。·协助团队成员理解和实施有效如自动化工作流作，开发可复用prompt框架库，实现动态上下文原始业务诉求初关键业务变量。prompt工作流。进行有效评估。软件实体或系统。基本原理的学习和简单案例的模仿。智能体的设计过的功能测试和验证。的开发工具和环境进行智能体编运用专业知识和单智能体的设计、实现和调试。法和模型优化智到的问题。分享设计思路和同进步。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书4.3企业AI行业典型应用场景广泛用于处理常见咨询，如订购、账单查询，提升客户服务效率。智能网络运维Al监控网络状态，识别故障并提前修复，提高分析用户习惯，实现精准营销与用户细分。风险与欺诈检测自动化财务流程通过OCR与智能识别提升账务录入和异常处理效率。预测性维护基于传感器和Al算法预测设备故障，减少停机时间。通过AI预测需求和订单，实现智能采购与库存管理。能源AI动态调节供需，提升电网稳定性和效率。负荷预测与需求响应预测性维护与设备监测监控设备运行状态，减少故障和中断。医疗医学影像辅助诊断AI识别X光、CT等影像异常，提高诊断效医生辅助文书与记录生成自动生成病历和推荐意见，减少医生文书负担。个性化推荐与精准营销根据用户行为推荐商品，提升转化率。Al虚拟助手或推荐工具改善购物体验。见效”。不同产业在数字化和智能化转型的过程中，都在探索基于Al的业务升级路径。从运营商到金融，从制造到医疗与零售，AI不再是实验室的技术，而是实实在在嵌入到核心流程中的新生产力。以下将结合六大典型行业，展开对AI落地场景的说明。在运营商领域，AIl主要体现在智能客服和网络智能应用，能够7×24小时响应用户查询、账单处理和业务办理请求，大幅降低人工坐席成本。更重要的是，通过自然语言处理与语音识别，AI客服能够实现个性化推荐和主动关怀，提升用户满意度。另一方面，AI赋能的智能网络运维正在成为核心竞争力。通过实时监控基站、核心网和传输网的运行状态，AI可预测潜在故障，自动进行调度和优化，大幅减少宕机和服务中断风险。这不仅提高了网络的稳定性，也显著提升了运营商在5G和未来6G时代的服务质量。2、金融行业金融领域是AI落地最活跃的行业之一。首先是智能风控与反欺诈。通过机器学习模型，银行和台运营。例如OCR与AI结合可以快速完成票据、合同的录入与校验，大大缩短处理时间。再者，Al在客户服务中的作用日益显著,虚拟客服和智能投顾逐渐成为标配，不仅能解答常见问题，还能提供个性化投资建议。金融机构借助Al,不仅实现了风控与合规的提升，更在客户体验与效率方面取得突破。3、制造行业制造业的Al应用落脚点集中在质量检测和预测性维护。在质检环节，AI视觉识别技术能够自动发现产品缺陷，比人工检测更快、更精准。例如在汽车生产线上，AI可以通过高清摄像头和算法在毫秒级完成检测，保证零件和整车的一致性。而在设备管理方面，AI通过传感器和数据建模进行预测性维护，提前识别设备磨损和潜在故障，避免了停产带来的巨大损失。除此之外，AI还在生产调度优化中发挥作用，根据实时订单和供应链数据，智能分配生产资源，实现成本与效率的双赢。4、能源行业在能源行业，AI推动着智能电网和绿色转型。智能电网管理借助AI算法实现电力供需的动态调节，确保高峰时段电力稳定供应，低谷时段优化存储和输送效率。与此同时，负荷预测与需求响应让电力企业能够精准预测用电需求，并根据不同区域的消费模式合理调度发电。另一个典型应用是设备监测与预测维护。通过AI模型分析发电机、输电设备的运行数据，能够提前预警，减少事故与停机风险。这不仅节省维护成本，也符合行业对于安全与可靠性的严格要求。5、医疗行业医疗行业的AI落地正在解决医生“看病时间少、文书负担重”的矛盾。医学影像诊断是最成熟的应用之一。AI能够在X光片、CT影像中快速识别异常，提高早期诊断率。许多医院已经将AI辅助诊断作为放射科日常工作的重要组成部分。此外，AI在智能导诊与医疗助理方面也展现出巨大潜力。患者通过AI导诊系统就能完成初步分诊、预约挂号，减少了排队时间。更值得注意的是，AI在医疗文书生成上已显现价值，能自动生成病例小结和诊疗记录，帮助医生减少重复劳动，把更多时间留给患者。6、零售行业零售行业正通过AI实现精准化与智能化。个性化推荐是最直观的应用，电商平台和连锁零售企业利用Al算法为用户推荐合适商品，显著提升转化率。供应链优化则解决了传统零售业的库存和物流痛点，AI可以预测需求波动，优化补货策略，降低成本。在消费端，虚拟导购与AI助理正快速普及。无论是线上购物还是线下卖场，Al助手都能根据顾客画像推荐搭配和优惠方案，提升顾客体验。零售企业通过Al实现了全链路的数字化管理和价值释51CT0企业学堂企业AI人才白皮书综上所述，企业AI的行业应用正逐步从“探索试点”走向“规模落地”。无论是运营商的智能荐，Al都已经在关键环节释放价值。可以预见，未来的竞争将不在于谁拥有更大的模型，而在于谁企业AI人才51CT0企业学堂企业AI人才白皮书第五章企业Al人才评价与选拔无论是AI还是其他数字技术，人才评价体系都在人才发展中占据重要位置，而这一点往往被企业忽视。2025年4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行集体学习，强调要完善规划社区论坛测评认证结果学习型组织的文化营造(制度、激励…)培训实施学习资源认证平台规则测评资源开发能力模型细化繁变化，基于岗位的CTT(经典测评理论)测评在测评成本和质量等方面难以满足企业实际测评需要。第三，复合型人才测评的复杂度高。AI人才需兼具算法、数据、业务及伦理等多维技能和素养，但企业现有的评价体系难以达到这种要求，技术第四，人才评价体系与人才实际使用脱节。无论是51CTO依据多年经验，对各类AI人才进行深入细致研究，基于各类企业AI人才技术能力模型，围绕角色核心职责展开差异化评估，完善了各类Al人才的评价模型，可作为企业Al人才评价模型的基准，通过快速调整实现企业定制。AI模型调优者AI模型调优者需统筹模型微调训练(技术攻坚)、模型评估与调优(效果验证)与深度学习框架操作(工程落地)三大核心维度，动态平衡技术可行性、任务适配性及资源利用效率，形成“调优-评估-迭代”的闭环体系。通过预训练模型基础与特定任务微调方案的设计，结合评估工具与指标的精准分析，实现模型性能的定向优化；同时依托深度学习框架的高效操作，覆盖数据处理、模型构建到部署的全链路，并融入行业最新技术探索与团队协作机制，最终支撑企业AI应用的快速响应与持续创新突破。A模型调优者最新技术应用与探索先进技术应用高级功能应用行业动态跟踪与团队协作图：Al模型调优者技能测评模块示意51CT0企业学堂企业AI人才白皮书AI价值转化者AI价值转化者需统筹需求洞察(业务建模)、技术实施(智能体设计)与协同创新(知识共享)三大核心维度，动态平衡业务场景适配性、技术落地效率及跨部门协作效能，形成“需求挖掘-方案构建-效果验证”的闭环体系。通过业务流程分析与痛点识别明确方向，结合提示词工程与数据分析A价值转化者需求分析需求转化为技术解决方案。需求分析与验证需求分类与优先级排序需求项目管理与市场趋势需求管理流程优化流程、规则和需求的过程。来获得期望输出的过程。自动化与系统构建需求分析与项目管理团队合作与知识分享51CT0企业学堂企业AI人才白皮书AI工程部署者需统筹架构规划(系统设计)、基础运维(设施保障)与模型落地(部署优化)企业AI应用的规模化落地与持续迭代升级。A工程部署者团队领导与项目实施资源与性能优化中，确保其能够稳定运行并提供预期的性能。问题诊断与修复AI应用实践者AI应用实践者需统筹工具应用(AI工具使用)、流程优化(业务流程构建)与数据驱动(数据处理)三大核心维度，动态平衡技术操作熟练度、业务需求匹配度及数据质量把业实践，最终支撑企业AI应用场景的高效运行与持续创新突破。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书A应用实践者AI工具使用行业动态跟踪与团队协作流程步骤识别与讨论参与中等复杂度流程设计与效率分析团队沟通与协调高度定制化解决方案与技术应用数据基础与问题识别中等复杂度流程与统计学知识高级策略与机器学习定制化工具开发与前沿探索团队引导与全新方案AI应用研发者需统筹技术战略(编码开发)、系统设计(智能体开发)与数据处理(RAG应用)三大核心维度，动态平衡代码实现效率、智能体功能完整性及知识库检索精准度，形成“需求分析-模块开发-集成验证”的闭环体系。通过基础编程与设计模式保障开发规范性，结合机器学习算法与性能优化提升智能体自主能力，依托RAG框架实现外部知识高效整合，并同步关注行业前沿技术与团队协作，最终推动企业AI产品从原型到商业化的长效演进与创新突破。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书A应用研发者需求分析与模块化编程语言与工具使用模块开发与版本控制RAG技术应用预训练模型使用RAG技术应用数据管理与质量控制公司战略与技术发展图：Al应用研发者技能测评模块示意当企业进行人才选拔和评估时，必须基于评估的目的、人群数量、技术水平和使用场景等情况，确定人才评估的场景；然后基于场景特点确定评估方案。以下是51CTO基于十余年实践总结的企业人才评估的主要场景。的的以特定技能等级评估为目的以技能等级大纲为基础复杂度以水平评估、学习规划为目以技能图谱为基础全面了解人才水平全面了解知识点掌握程度以选拔和评优为目标指定学习过程的效果监测针对特定(小范围)课程内以课程目标和大纲为基础一般以技能综合掌握为核心少量综合性试题(选拔)或指定方向试题(招聘)容图：企业人才评估的主要场景5.3.1企业AI人才认证的常见实施方案人才认证是企业人才评估的最常见、也是用途最广的评估方式。其基本逻辑是：以测评的方式，对单一或者批量学员进行某个技能的综合测查，进而确定学员在该技能的水平等级。其适用场景较多，例如企业技能等级确认、人才盘点等。常见企业AI人才测评的方式，CTT(经典测验理论)和IRT(项目反应理论)是两种主流方法。基于CTT的认证通常采用固定试卷，所有考生完成相同题目，通过总分或正确率判断能力水平。这种方法成本较低，适合大规模统一考试，但测量精度相对有限。企业基于CTT实施AI人才认证，可根据前述各类AI人才的评价模型建立测评模型，然后按照级别按照测评模型分别组卷和开展测评。知识点中级(必修/选修)中级占比局与开发；能的开发；化页面加载速度和性能；用户体验；√√√√√响应式设计技术(如媒体查询、弹性盒布局)√√√浏览器渲染控制(如DOM树、CSS树、渲染树)√√√√√√/√√单页应用开发技术(如路由管理、状态管理)/√√前端架构设计模式应用(如MVC、MVM)√√√前端安全知识(如XSS、CSRP防护)√√√的布局与开发；和性能；Vue框架，包括：基础概念；实例和生命周板语法、计算属性和监听器，件和组合组件，路由和状态管理：VueRouter、Vuet,√√√能够理解企业当前基础架构；MVC架构、标签库与拦截器、AOP、IOC、事务、使用。复杂的前端架构；/√√√√√悠做鳌定和设计单一业条领城的系统功士凄开猫帽挚、始Snint能模块，选择合适的系统标准、方法和springCloud(包√√√接口编程：Rest、WebServices接口开发/√/√√日志框架：Log4j/log4jlogback、slf4j√√√架构设计，技术选型和软件技术演进规划的能力。RFC服务：通讯协议、报文格式、同步、异步/√√图：51CTO为某公司定制的“AI开发工程师”岗位测评模型(部分)基于IRT的认证系统则更为复杂：首先需要建立大型题库并对每道题目进行参数标定；考试时系统根据考生实时表现从题库中选择最适合的下一题，直到能力估计达到预定精度。这种"在线标定"方法虽实施成本较高，但能显著缩短考试时间同时提高测量准确性。“甄才测评”是51CTO经过对数十万数字人才进行定制评估的基础上，研发了一款结合深度学习与IRT技术的综合测评平台，面向企业中的不同角色人群，提供了包括能力、技术、效果、资源等各个方面的内容；学习检测评估、岗位技能符合度评估、选拔评优评估、内部人才认证等诸多常见测评应用场景。与传统的固定组卷测评不同，“甄才测评”是根据学员在答题过程中的正确率，动态调整下一道试题的难度，进而得出学员最终的能力水平测评结果。一般来说，只需要22-25道题即可完成一个技能的测评，信度达到90%以上。图：“甄才测评”原理及部分交付物示例基于51CTO研发的企业AI人才评价模型，目前51CTO甄才测评已经完整上线企业AI工程部署者、模型调优者、应用研发者、AI价值转化者和工具使用者五类人群共20个技能项的完整测评，可快速实现各个岗位细分到技能的快速测评。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书四概况总览园考试中心·园考试中心·自动审题出题工具(模版型)出器工具(白由理)23323◎82322333提示词工程x-14由企业专区AlAl创新大赛目标试、评估结果这么简单。需要注意的方面有：此次比赛匹配度较高的老师担任评审专家。51CT0企业学堂企业AI人才白皮书>整体大赛设计应具备实际应用性，要结合企业业务进行赛道设置和评审，促进参赛者的实际产出成果具有实际落地价值。赛事要具备可落地性，通过丰富的大赛设计与组织，吸引足够多的员工参赛，完整达到大赛的综合目的。下图是51CTO为某金融集团组织的AI创新大赛的总体规划方案。赛事设置入围赛(全员)(20%入围)总决赛报名评估组建参赛小组基础调研评估基础入围测试赛道一办公效率应用场景参赛作品激励奖项复赛资格AI创新大赛的目标更为综合，因此其组织方案就不仅仅是出题、考试、评估结果这么简单。上图是51CTO为某金融集团组织的AI创新大赛的总体规划方案。培养体系及场景化实战赋能辅导第六章培养体系及场景化实战赋能辅导企业Al人才培养需以精准角色能力模型为核心，由51CTO专业团队采用"能力-内容-资源"一体化设计：系统拆解技术与业务岗位能力图谱，匹配分层分类课程体系，通过智能平台实现资源动态配置与学习路径实时协同，形成“能力标准-学习发展-绩效验证-职业晋升”闭环，确保人才培养与技术演进、业务需求及风险管控同频共振，为企业Al战略提供可持续人才支撑。输入：岗位任职资格标准、岗位职责、关键任务划分、业务发展输入：岗位任职资格标准、岗位职责、关键任务划分、业务发展重点能力标准输入学习地图设计资源开发落地1、衡量符合该岗位人员的能力需求；2、资源有相应的后期落地策略。帮助业务部门梳理工作场景，与战略部门共同确认能力维度及人才构成，从响应式培训规划向引领式培训规划迈进。学习地图设计数字化能力模型学习资源规划制定学习顺序岗位能力标准设计学习策略明确学习内容外部采买内部开发基于企业各类AI人才的能力标准，51CTO已经完成了相关岗位的基本学习地图构建。基于相关学习地图，51CTO可快速完成企业的学习地图设计，并基于51CTO丰富的学习资源，帮助企业完成了各个岗位开发资源和学习规划设计。以下作为示例，展示各类企业IT人才的培养课程体系。6.2.1AI价值转化者课程体系AI价值转化者课程体系以“需求洞察-业务建模-技术落地”为核心能力链路，通过分层递进的课程设计实现能力闭环：需求分析层(如《DeepSeek赋能之道》《用