赋能企业变革 人才先行 01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 "数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 面对 AI 的快速发展，企业对 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早 期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和应用能力的复合型人才，我们 必须重新思考大模型时代对人才的能力要求。这种转变既反映了 AI 应用的深化，也体现了企业对人才能力的新要求。 在 AI 人才短缺的困境中，高管普遍低估了员工学习和接纳 AI 的意 愿。这一认知偏差不仅限制了企业对现有人才的培养投入，也阻碍了 AI 在企业内部的推广和应用。

第 1 页 数字化转型与 人才体系建设指南 2025 年 1 月 北京中培伟业管理咨询有限公司 BEIJING ZHONGPEI WEIYE MANAGEMENT CONSULTING CO.,LTD ·洞察企业数字化转型现状 ·解读数字人才发展与培养 ·构建数字化人才建设体系 ·赋能企业数智化升级突破 目录 一、引言 ---------------------------- ------------ 02 1.时代背景 | 中国数字经济成就为人才发展提供时代舞台 ------------ 02 2.政策环境 | 中央及地方积极出台数字化转型及人才培养政策 ------- 04 三、拥抱变化：数字化人才将成为企业新的发力点 ------------------------ 06 1.数字化人才 | 企业数字化转型关键因素 ----------------------------- 解决方案 | 重视数字化人才培养 ------------------------------------ 08 四、人才赋能：数字化转型的核心驱动力 -------------------------------- 09 1.数字化人才 -------------------------------------------------------- 09 2.数字化人才发展现状分析 ----

——来源：中国信息通信研究院《中国数字经济发展研究报告（2024）》 图 1-1 中国数字经济规模 需要指出的是 人工智能发展之路并非一帆风顺。企业在引入人工智能 技术时, 需直面技术兼容性、数据安全、人才培养等多重挑战。只有克服这 些障碍, 才能充分释放 AI 的潜力, 推动企业向智能化转型的纵深发展。未 来, 随着技术的持续进步与应用的不断深化, 人工智能将在更多领域展现出 其独特的价值与魅力 进行系统化的补充和提炼。 对于企业而言, 智能化转型是一个系统性和复杂性的工程,不仅要具有行业 普适性,还要符合企业自身发展的规律和模式。 由于不同行业、不同企业在数据 治理、经营模式、技术应用、组织结构、人才积累等方面存在显著差异, 且在智 能化发展水平上呈现出整体差距,因此企业在进行智能化转型时还受到规模、 资 源投入、业务范围等内在因素的影响。基于此,企业智能化转型框架必须在普遍 规律和企业特性相结合的基础上 支持随时进行技术更新 和功能扩展, 保持系统的长期适应性。 4) 组织与文化变革 组织与文化是智能化转型的基石。打造一个敏捷高效的智能化组织,需要 IT 与业务深度融合, 并构建起一支由专业 AI 人才组成的精锐团队。同时, 企业还 应培育一种开放创新、数据驱动的企业文化, 以激发员工的创造力,推动智能化 转型。 要实现这一目标, 企业可以从以下几个方面入手: • 建立智能驱动组织: 是否已将智能化技术

要将这一势头转化为真正的业务价值，领导者需要赋予员工权力，让他们充分利用这一触手可 及的技术。这意味着要实现决策民主化，并为员工提供成功所需的工具和培训。人才是利用 AI 制胜的秘诀，但如果没有战略性再培训、安全护栏和决策支持，仅凭人才是无法取得成功的。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 4 本研究是 IBM 商业价值研究院 “五大趋势” 系列报告的第六期，旨在分享战略性洞察， 的受访高管表示其选址战略受到了地缘 政治的干扰，预计在 2026 年这一比例将上 升到 93%。 确定企业关键资源和技术所在的选址战略也 受到了 AI 革命的影响。企业正在寻找有效扩 展 AI 所需的人才、数据生态系统和基础架 构，同时将业务转移到能提供最大战略优势 的位置。2024 年，67% 的受访高管表示其 组织对 AI 的采用改变了其运营地点，高达 93% 的受访高管预计 AI 将在 如何保护私人数据。因此，企业会优先考虑那些能同时提供技术人才、计算能力、支持性法规 和客户需求的理想市场，以寻求增长。 因此，有 89% 的受访高管同时认可关于 2025 年选址战略的两项陈述，尽管这两项陈述看似相 互矛盾。他们表示正在将业务拓展到全球，同时又侧重于几个核心市场。这表明企业在规划增 长战略时都有所选择，但国际市场仍然是优先考虑的对象。 企业正在寻找扩展 AI 所需的人才、数据生态系 统和基础架构，同时正在将业务转移到能提供

全，为长期可扩展性奠定基础。这就要求 对可以为大量交易、复杂风险模型和实时 决策提供支持的企业级人工智能基础设施 进行投资。 培养利用人工智能提升人类潜能的文 化氛围 采用综合人才战略以留住人才及提升人才 技能是关键要务之一。学术机构、金融科 技初创企业和创新中心可以帮助以全新视 角提高员工技能。沉浸式人工智能培训项 目能帮助推动客户体验和运营模式创新， 拓展招聘渠道，并促成变革性成果。 限公司（英国私营担保有限公司)相关联的独立成员所全球组织中的成员。 版权所有，不得转载。 智慧银行：以人工智能驱动转型并创造价值 8 现状 银行业正积极探索和完善人工智能部署策略。在基础设施和人才不足的压力之 下，银行业正谨慎地探索人工智能应用创新，采用不同实施策略，并整合互补 技术以实现关键业务职能转型。 对于银行业而言，人工智能不再只是一个未来概念，而是已在欺诈检测、个性化和风险管 时间。 虽然该行起初对采用人工智能犹豫不决，但目前已经进入了谨慎整合阶 段。他们承认此项技术具备推动转型的潜力，但同时对相关风险也颇为 在意。 挑战 克服人工智能应用方面的监管、技术 和人才障碍 该行在应用人工智能方面面临着诸多挑 战，包括依据严格的监管要求对人工智能 决策方式加以解释，满足这一要求对合规 至关重要。 此外，该CCO还指出，旧有系统和数据孤 岛对无缝集成构成了技术障碍，而缺乏相

工艺优化(法） 1 2 3 6 7 9 1朵云 数据治理平台 N个场景 4 材料仿真(料） 8 人工智能平台 组织协同平台 5 6 区块链平台 设备运维(机） 5 组织人才(人） 1 0 先进 制造 智能制造(产） 供应链追溯(供) 数字营销(销） 智慧服务(服） 7 创新 科技 音视频平台 云原生体系 + + 敏捷 弹性 数据 智能 端到端价值链 方案：质检设备+算法模型+平台工具 • 效果：质检指标比人工提升10倍；联 合发布《工业AI质检标准白皮书》。 面：云边端协同智能云平台 体：联合创新、人才与生态合作 电池材料筛选研究 AI 电池寿命预测 AI联合实验室 IDC光储能源 项目 项目/人才/生态 智能制造部 储能事业部 XX 创新实验室 端 端 边 设备监控、数据采集、模型应用 边缘设备管理、数据 存储、边缘推理训练 云

能力：不需要等待下一代AGI面面俱到的能力 响应：响应速度更快，用户体验更好 部署：可以私有化部署，保障政府企业数据安全 训练：不需要从头训练，只需要专业知识库或者微调就可以 人才：大模型训练复杂程度降低，对人才要求也降低 工具：已经有全套工具 走专业化大模型 之路，大模型落 地门槛大幅降低 从原子弹变成 「茶叶蛋」 52 政企、创业者必读 基于DeepSeek是打造专业大模型、 手 对上 对下 对内 对外 四个方向 降低10倍人力 降低10倍成本 提高10倍效率 提升10倍体验 四个“十倍”原则  四个方向  四个十倍 选择场景 分解流程  做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55 政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360 课题，进一步服务政府、城市、企业智能化升级。 周鸿祎荣获全国劳动模范、国家百千万人才工程有突出贡献 中青年专家、2023年度“北京学者“等荣誉称号。 74 政企、创业者必读 政企、创业者必读 • 国家级网络攻击的发现、捕获、抵御能力全球领先 • 安全大数据 (攻击样本库、病毒基因库、安全知识库 等)规模全球领先 • 安全人才规模全球领先 • 漏洞挖掘能力全球领先 四个全球领先 世界的360

，使企业和人们能够实现其不可思议的革新潜力。 共同合作，我们现在可以为人工智能自主且帮助我 们共同实现更多成就的勇敢未来做好准备。 领导者们意识到创造这一未来的挑战，其中包括对 核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 它运用数 字世界的力量，访问来自整个组织的产品和交易数据， 并利用数据分析、数字孪生等技术套件，以满足客户的 要求。而且它以自主和规模化的方式做到这一切——一 次运行数千个对话。这是以前只有极少数个人才能获得 的个性化水平，而基于您公司形象训练的AI模型可以将 这种个性化带给您与客户、合作伙伴、员工以及甚至其 他代理的每一次互动。 模型需要员工、管理层甚至客户的培训，以准确捕捉公 司希望传达的价值和存在感。最终，组织中的整个团队 人们做什么？赋予人们自主权来引导他们自己的AI使 用，并奖励成功的努力和想法，将鼓励他们想象和测 试想法。再次强调，学习循环将继续让人们能够专注 于以下方面： 广泛的知识被限制在他们特定的技能集或工作参数中， 而埃森哲人才脉搏调查发现，掌握技能的最大障碍是缺 乏时间。 员工第二个优势是规避低参与度的陷阱。企业很容易 认识到员工的价值。 通过将人与人工智能更紧密地结合在一 起，领导者可以转变这一范式——今天 的不断增长的工具集可以让人们获得他

产业政策 2.1.1.1 全球产业政策特点 人形机器人作为新一代人工智能的集大成者，已经成为全球科技 和产业竞争的新高地。各国政府高度重视，从促进多方协同、加大研 发投入、完善产业生态、重视人才培养、加强国际合作以及关注伦理 安全等维度，出台了一系列政策措施，为本国的人形机器人产业发展 提供强力支持。 15 以中国、欧美、日韩地区为例，各国政府在技术创新与研究支持 方面，集中资源 器人圈层，全面推动欧盟机器人领域的发展 德国 《“机器人研究行动计划”1.1 版》 2024 年 提出：（1）将基础科技创新应用于机器人开 发。（2）汇聚机器人研究机构。（3）为未来 机器人的研发人才提供支持。（4）开展智能 机器人应用 韩国 《第三代智能机器人基本计划》 2022 年 提出推动将机器人技术发展为第四次工业革 命的核心产业，并为“智能机器人 2022 年实施 计划”拨款 100 万台机器人，并大力培养机器人相关 核心技术和专业人才 韩国 《智能型机器人法》 修订中 从法律的层面，计划重新定义“人工智能”及“人 形机器人”等新技术和产业，彻底重新审视机 器人产业、机器人技术的相关规则 日本 《科学技术白皮书》 2021 年 强调在超级计算机、人工智能、量子、机器人 等未来产业领域，加大科技基础研究与人才开 发力度 日本 《AI 战略 2021》 2021

展格局。在数字化转 型的浪潮中，企业需要以开放和创新的心态拥抱技术变革，将AI与传统业务深度 融合，打造智能化、数字化的现代食品饮料产业链。 AI转型是一个循序渐进的过程，需要企业在技术应用、人才培养、组织变革等多 个维度协同推进。建议企业从实际需求出发,选择合适的切入点，稳步推进数字化 转型，在实践中不断积累经验、完善方案。 可以预见，随着AI技术的持续演进和行业实践的深入，将会有更多创新应用场景