名称 数字化管理人才 数字化技术人才 数字化应用人才 定义 规定战略性、全局性 的管理者应具备的 数字化视野和统筹 规划能力。 分析数字化转型中数字 人才与数字职业的对应 关系，适时引用现行的国 家职业标准，以保证标准 之间的协调性。 根据应用场景，对业务人员提 出与业务相关的数字化思维、 素养和专业技能要求。 典型职位 首席执行官、首席数 字官、企业中高层管 理者等 服务级别管理、用户支持、变更与发布管理、服务交付、问题管理、 技术支持、网络及基础设施运维、应用系统支持、信息和知识管理、 信息安全管理、设施管理(11 个能力项) 赋能 质量 人力资源管理、绩效管理与职业发展、技能设计与测评、学习计划与 交付、技术专长、ICT 质量战略开发、ICT 质量管理(7 个能力项) 营销 客服 采购、合同管理、关系管理、客服支持、数字化品牌、数字营销、渠 道管理、销售与销售管理、产品与服务管理(9 能够长期保留优秀的数 字化人才，中培伟业创新性地引入了“双螺旋留才机制”。这一机制融合了管理与技术两大通 道，为人才提供了多元化的职业发展路径，旨在满足不同层次、不同类型人才的需求，增强其 对企业的归属感和忠诚度。 双螺旋结构解析：  管理通道 职业晋升路径：为具备管理潜力的数字化人才设计清晰的晋升通道，从初级管理者逐 步晋升为中层、高层管理者，甚至进入企业核心领导层。 管理能力

分析简历、行为数据和社交网络信息，评估候选人的潜在能力和职业适应性 AI 在人力资源领域的应用 2.1.4 个性化培训计划：提高培训针对性，激发员工学习积极性 分析员工的岗位需求、技能水平、绩效数据和职业发展规划，制定个性化的培训计划 推荐最适合的培训课程和学习资源，实时跟踪学习进度，提供反馈和建议，提高培 训的针对性和效果 人才预测与保留：预测人才流失风险，优化员工职业发展路径 分析员工的行为数据、绩效 分析员工的行为数据、绩效表现和离职趋势，预测人才流失风险，为管理者制定留 才策略提供数据支持 提供人才发展规划建议，优化员工职业路径，提升员工忠诚度并满足企业未来的 人才需求 提升员工满意度：营造积极的工作氛围，提升员工的整体体验 实时监测员工反馈和行为数据，收集员工的意见和建议，为企业提供即时的反馈 渠道 通过定期的员工满意度调查和实时反馈机制，及时发现问题并采取措施，提升员 工满意度 12 根据 IBM 发布的《2023 加入高净值精英社群，与行业标杆企业交流 AI 应用和转型的成功案例 限时体验 UMU 赋能业务的 AI 工具，同时享有专属技术指导 配置可视化管理后台，实时记录和分析学习数据 获得 UMU 官方认证的证书，打造职场竞争力，助力职业晋升发展 定价：199元

一半使用AI的工人不愿承认这一点，并担心使用AI来完 成重要任务会使他们看起来可被取代。这并不是一个关 于工人对所使用的AI信任程度的问题，而是证明AI正在 动摇人们与雇主之间信任的关系。员工习惯于拥有完善 的职业路径、明确的角色定义、技能期望以及对于工作 表现如何转化为工作稳定性的共同理解。AI的引入给这 一切带来了不确定性。 需要专门的领域和决策科学家团队（或AI运营团队）， 他们将持续测试、评估和构建系统所需的准确性、可预 法 ，因为人工智能的普及正在颠覆传统的互动方式。但是 ，每个组织达到那里的方式都将不同，因此，我们应该 从自我引导的问题开始：当许多初级工作可以被人工智 能完成时，职业道路将是什么样子？利用人工智能来简 化工作流程的员工将如何建立职业保障？如果我们的“前 线”支持是人工智能代理，我们将如何保持与客户的个人 联系？企业应寻求以促进人与人工智能之间共生关系潜 力的方式来回答这些问题。无论是教育者和学生、导师 比这些情感特质更容易教授和获得。 预计在未来十年内进行劳动力创新，企业需要仔细考虑 将人工智能扩散到业务中将对职业生涯产生的长期影响 。通过人工智能赋权员工并帮助他们建立自己的自动化 系统可能源于技术变革，但人是成功的关键。为了确保 一支健康的工作队伍，企业必须重新评估他们所重视的 人才以及他们构建职业生涯和留住人才的方式。 最后，如果没有时间和动力进行创新，即使价值观念 和知识与实践工具有着一致性也将变得无足轻重。建

我们假设不发达市场的渗透率是发达地区的⼀半，最不发达地区的渗透率是不发达市 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代的担忧既不⼀致也不直接。例如，AVs可能会替代⼀些驾驶 职业（例如出租⻋），但⼀些驾驶职业涉及其他任务/服务（例如配送）。 配送）。 采⽤和渗透率将基于经济情况⽽变化。我们发现清洁领域的机会看起来很⼤（表1中 显⽰的1188万个清洁机器⼈预测表明清洁领域的采⽤机会是巨⼤的）。当看到类⼈ 另⼀个特别有趣的与安全相关的机器⼈应⽤是在消防领域，它们可以协助扑灭⽕灾 ，并在危险环境中进⾏搜救⾏动。消防员经常⾯临极端⾼温、建筑物坍塌和有毒烟 雾等威胁⽣命的情况。 安全机器⼈开始改变这个⾼⻛险职业。 例如，热剂RS3消防机器⼈已经被部署在各种⽕灾紧急情况中。它可以远程操 作，使⼈类消防员远离危险环境。 90洛杉矶市消防局推出RS3：美国⾸辆消防机器⼈⻋ © 2024花旗集团 57 Citi 操作和维护这些系统。尽管全球正在推动促进⼯程和技术职业的发展， © 2024 花旗集团 76 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ ⾏业在⾯对⼈才短缺的挑战。考虑到对多元化⼈才的需求，这种短缺更加突出。 技能缺⼝可能会减缓发展的速度，需要教育机构、⾏业领袖和政府部⻔之间的合作， 制定针对性的培训计划和倡议。提供实践经验和实⽤知识的机器⼈职业培训和学徒项 ⽬可以帮助弥合学术学习和⾏业需求之间的鸿沟。

公平分配，并支持劳动力平稳过渡。 财务驱动力——研发资金、战略公共采购和有针对性 的税收激励可以用来促进人机互补人工智能技术。改 善劳动力市场机会和建立清晰的职业发展路径可以减 轻人才流失的风险。 涉及并赋权工人——包容性人工智能需要强调工人及 其职业成长。这包括通过数字素养赋权他们，支持那 些转行的新工人进行再培训，并通过提升技能项目提 升整体能力。工人还应参与设计并实施能够保留有意 义的人类角色的AI工具。

坛可以帮助消除误解，从而激发他们对利用人工智能驱 动转型的热情。 • 重新定义职务和职业道路 人工智能可能会从根本上改变银行的工作性质，因此需 要重新定义职务和职业道路。银行应识别可以利用人工 智能自动处理的日常任务，并将因此释放出来的劳动力 调配到高价值活动领域，如客户互动、战略分析和开拓 创新。清晰规划此类新的职业机会和途径可促使员工将 人工智能视为一种有助自身发展的手段，而不是威胁。 Voices”计划提供数据维度的见解，并与UK Finance共 同撰写了一篇关于在数字经济中遵守客户数据使用道德 的文章。Leanne致力推动科技领域的多元文化，尤其支 持毕马威内从事科技工作的职业母亲创建Superwoman 网络，该网络中现有100多名女性成员。 Benedikt Höck是毕马威德国的人工智能主管合伙人。 他负责（生成式）人工智能的市场推广、相关服务以及 内部使用。他致力为客户提供全面的转型支持：从战

而在调研中，有超过半数的人认为“AI产品及服务让我更加焦虑”。AI 技术的发展应用进一步对社会中重复性、规律性强的工作岗位带来 威胁，相较于自动化浪潮对蓝领的冲击，一些初级专业人士和技术人员等职业，如工厂流水线工人、数据分析员、财务法律专员、客户服 务等职业可能会被数字员工、AI Agent所取代。此外，人们对AI展示了“慌张”、“厌烦”等负面情绪，且对AI越了解的人，负面情绪占 比越高。随着AI进一步广泛应用，相关安全隐 AI产品在C端首次破圈，以程序员、文字工 作者、设计师为代表的用户率先广泛日常应 用AIGC产品 ◆ 2025年初，借助DeepSeek的C端产品上线与开源模型发布，AI产品在C端再度破圈， 将其影响力扩展到更泛职业、泛年龄层的C端用户群，并推动B端对开源生态的接入， 进一步从B端切入推动在C端的产品应用与市场教育 产品逻辑： 1）AI功能+产品融合：如抖音（AI 生成）、美图（AI渲染）等 2）独立AI产品：如豆包、kimi、秘

而在调研中，有超过半数的人认为“AI产品及服务让我更加焦虑”。AI 技术的发展应用进一步对社会中重复性、规律性强的工作岗位带来 威胁，相较于自动化浪潮对蓝领的冲击，一些初级专业人士和技术人员等职业，如工厂流水线工人、数据分析员、财务法律专员、客户服 务等职业可能会被数字员工、AI Agent所取代。此外，人们对AI展示了“慌张”、“厌烦”等负面情绪，且对AI越了解的人，负面情绪占 比越高。随着AI进一步广泛应用，相关安全隐 AI产品在C端首次破圈，以程序员、文字工 作者、设计师为代表的用户率先广泛日常应 用AIGC产品 ◆ 2025年初，借助DeepSeek的C端产品上线与开源模型发布，AI产品在C端再度破圈， 将其影响力扩展到更泛职业、泛年龄层的C端用户群，并推动B端对开源生态的接入， 进一步从B端切入推动在C端的产品应用与市场教育 产品逻辑： 1）AI功能+产品融合：如抖音（AI 生成）、美图（AI渲染）等 2）独立AI产品：如豆包、kimi、秘

本增效和绿色化转型，加快推进算力赋能新型工业化建设应用。 3.“算力+教育”。鼓励科研院所根据需求适度建设算力资 源，有效支撑面向重大项目或课题的开发与创新。推进公共算 力资源覆盖校园，鼓励各类高等院校、职业院校积极运用算力 8 平台为学校实习实验实训环境、平台和基地建设及转型发展提 供支撑，促进教育公平，全面提升教育体系内在质量水平。 4.“算力+金融”。加快算力在金融领域的创新应用，构建

和技能。 部分问题在于培训不足。尽管受访高管普遍表示 AI 素养是其员工在 2026 年需要的最关键能 力， 6 但只有 22% 的受访高管强烈认同其组织已将 AI 知识、技能和能力纳入员工职业发展计 划。而且只有不到一半的受访高管表示其组织已经实施了正式的变革管理计划，旨在将 AI 助手 和智能体集成到日常工作流程中。 这是一个大问题，因为智能体 AI 正在迅速转变个人贡献者的角色。随着具有更高级功能的