從單點到全員：極客時間AI人才培養全景方法論和實戰

企業 AI 人才培養與傳統人才隊伍建設的差異正逐漸拉大，傳統模式聚焦通用技能培訓與崗位適配，而 AI 人才建設則需直面技術快速迭代、業務場景深度融合、人機協同體系重構等全新挑戰。

過去兩年，極客時間企業版深度服務數百家企業發現，AI 人才培養不僅要求全員認知升級，更需構建“戰略規劃 – 應用落地 – 技術攻堅”的分層能力體系，並同步解決合規安全、組織變革等衍生問題。

在 2025 中國企業培訓與發展年會的 DTDS 全球數智人才發展大會專場上，極客邦科技雙數研究院高階研究員王新港就發表了題為《從單點到全員：AI 人才培養全景方法論和實戰案例》的演講，介紹了極客時間在企業 AI 人才培養需求與對應解決方案和案例方面的理論與成果。

如何識別企業 AI 人才需求

2025 年企業關注的 AI 熱點

到 3 月 20 日，DeepSeek R1 大模型釋出了剛好兩個月時間，而就在這很短的一段時間裡，我國已經有很多政府部門和優秀企業接入了 DeepSeek 大模型，並輸出了一批非常優秀的應用案例。在過去，很少有這樣非常前沿的技術能在短時間內在企業領域得到快速應用，但 DeepSeek R1 做到了。那麼為什麼這一次的實踐速度會如此之快？另一方面，企業想要落地 AI，現在應該更關注哪些方面的因素？針對這樣的問題，我們極客時間與很多優秀企業的高層管理者做了深度溝通，並完成了大量分析與洞察工作。透過這些工作我們總結了 2025 年企業都在重點關注的 AI 主題，一共有六點內容。

AI Agent 成為企業“超級員工”。Agent 是今年非常熱門的一大趨勢，越來越多的重複性、低效率的崗位現在都可能被 Agent 替代，需要企業重點關注。
垂直行業專用模型成競爭壁壘。大眾接觸到的大模型更多是像豆包、Kimi、DeepSeek 這樣的通用大模型，但對於企業來講總會有一些各行業的特殊場景，如金融風控、工業質檢、醫療影像等是需要有垂類大模型的賦能的。
多模態大模型的應用探索。多模態大模型比單模態的大模型生產的內容會更加豐富。尤其對於面向客戶的企業，怎樣透過多模態模型給客戶帶來更高效、更智慧化的人機互動體驗？這是我們要考慮的。
AI 創新產品設計顛覆傳統研發。AI 時代到來了，傳統的 IT 架構怎樣結合 AI 去做迭代和變革？自己非常成熟的產品，能不能結合 AI 去做一些新的創新實踐？這是企業要考慮的問題。
關注 AI 合規與安全。今年 2 月份，國家工信部、公安部、網際網路資訊辦公室聯合釋出了《人工智慧生成合成內容標識辦法》，闡明瞭對於我們所有公民來講，使用人工智慧技術需要注意的資料隱私安全方面的問題。企業自研做的大模型或者是公有的大模型會不會有資料洩露的風險？要從全域性的角度考慮這個問題。
人機協同的組織管理體系變革。隨著 Agent 智慧體這樣的技術出現，人機協同工作流程會引入一些變革。之前的一些工作可能需要三五個人員，現在一個人加上一個智慧體就能完成，那麼其他人員該怎麼安排，組織的變革調動應該怎麼思考？這也對企業領導者和管理者提出了更高的要求。

企業 AI 落地的關鍵挑戰

回到企業需求這個主題來講，過去極客時間服務了非常多的客戶案例，我們瞭解到企業在落地 AI 的過程中總會有一些痛點：

比如說 AI 思維短缺，意味著我們的員工不知道 AI 是什麼；還有企業缺少 AI 人才時，應該是對外培養、對外招聘，還是對內培養，這都是我們管理者要考慮的問題。又比如大模型要落地時的成本非常高昂、AI 技術迭代飛快，這些都是困擾企業落地 AI 過程的一些重大痛點。

而我們今天討論企業落地 AI 這個主題時就要思考，能不能從企業培養 AI 人才這個角度來解決這些問題？這時就要考慮，如果企業要培養自己的 AI 人才，能給企業帶來哪些價值？比如說這些人才可以幫助企業利用 AI 實現生產管理、服務流程的提效，幫助企業實現產品創新，又或者我們的管理者以前用資料、經驗去驅動決策，未來可能轉變為用 AI 來驅動決策。這些都是我們企業培養 AI 人才的價值體現。

從我們極客時間服務過的客戶的整體情況來看，一個很重要的洞察就是很多企業已經在應用 AI 這件事情上出現了斷層。結合這樣的洞察，我們列出了一個九層塔，把企業應用 AI 的發展階段分為了三層結構，包括啟蒙探索階段、中間的效能提升階段，以及最上面的創新變革階段。

處於啟蒙探索階段的企業的典型表現，是它的員工不知道 AI 是什麼，不知道 AI 怎麼用。比如說 DeepSeek 大模型出來後，該如何快速應用到自己工作當中？大家是很迷惘的。在這一階段的企業的一個典型需求就是培養全員對 AI 的認知，他們希望有一個通識性的培訓，讓企業人員學習瞭解一些最先進的工具與行業案例、最佳實踐。
解決完上述問題，企業就來到了效能提升階段，也是非常重要的階段。目前我們服務過的客戶基本都處於這一階段中。效能提升階段的一個典型表現就是我們從個人角度尋找業務與 AI 結合，提升個人效能的契機，進而帶動組織的效能提升甚至組織流程再造。而第二階段的企業更關注具體的主題，比如說業務人員能不能利用 AI 工具去做一些智慧辦公、自動化，研發人員能不能利用 AI 去做一些研發效能提升？這是效能提升階段關注的具體內容。
從效能提升再向上走，企業就過渡到了創新變革階段。目前有一些前沿的企業已經達到了這一階段，其典型表現就是業務增長創新、商業模式創新，還有生產方式的變革。在這個階段的企業更關注的是能否利用 AI 來結合公司的發展戰略去做一些事情，能否用 AI 驅動數字化的決策。

以上這三個階段，不同的階段有不同的典型表現和需要關注的點。每個階段的需求對應不同的解法，比如啟蒙探索階段就可以打造“全員用 AI”的企業文化，用一些線上直播講座、 AI 報告研讀的形式來讓企業全員具備 AI 方面的基礎認知。在效能提升階段企業更關注的是業務和科技怎樣深度融合，這個階段更注重實踐，所以可以透過一些線下內訓、工作坊的形式，讓企業各個領域的應用人員、技術人員都能結合 AI 做一些實打實的成果和價值輸出。再到創新變革階段，企業更關注的是領導者和管理者這個層面，能不能透過引入一些外部專家幫忙瞭解一些世界上的先進趨勢，可以透過行業閉門會、行業參訪的形式多交流、多拓展視野。

企業 AI 人才的分層培養方案

迴歸到企業內部，去年我們釋出了數智時代的 AI 人才糧倉模型，今年我們進一步沉澱為一個三層次人才的結構。我們把 AI 人才分為三類，第一類是 AI 戰略管理者，包括創始人、CTO、高管的級別。第二個層次 AI 應用人才，包含的範圍最為廣泛，既包含了人力、財務等職能人員，也包含了一些既懂技術又懂業務的 AI 應用人才。第三個層次是 AI 技術研發人才，包括傳統的研發團隊和演算法團隊。

AI 思維管理人才

首先是 AI 思維管理人才。這類人群的痛點是不知道怎麼用 AI 對公司的戰略做規劃和落地，他們需要具備知道怎樣利用 AI 去做變革，培養 AI 時代的人才和組織的能力。所以我們建議企業在培養這個層級的人才時，要“向內求 + 向外開天眼”。

向內求是指掌握提升認知思維、頂層設計模型工具的方法，再結合自身實際情況做全域性規劃。

比如，《AI 時代企業的發展趨勢和戰略》課程專題，可以讓高層管理者在第一時間瞭解到 AI 在行業中最新的應用狀況。例如深入理解 DeepSeek 的技術創新，進而評估企業現有的業務和大模型有哪些融合的可能性。這是極客時間應用比較高頻的主題，推薦給大家。

向外開天眼。我們知道，管理者是最難培養的，所以我們應該要考慮到一些更加多元化的培訓形式。比如極客時間的 TGO 鯤鵬會，它主要面向的是公司的科技一號位、創始人這樣的角色。2025 年，TGO 鯤鵬會有一些線下閉門活動，分佈在廈門、北京、武漢、上海等地。這樣的活動能帶來哪些影響？比如說前面提到 AI 思維管理者需要走出去，瞭解其他企業在做什麼，行業有哪些最佳實踐，而 TGO 鯤鵬會就搭建了這樣的一個交流平臺，可以讓我們的企業家坐在一起分享大家在這方面的洞察和見識。與此同時，我們還會連結到一些專家智庫，連結很多行業最頂尖的專家為企業的管理者、領導者做分享，今年我們會有很多這樣的閉門會在各地召開。

AI 應用人才

接下來談到 AI 應用人才的培養。AI 應用人才方面，一類是人力、財務這些職能崗位，他們可以利用 AI 工具來提升自己的工作效率，應該具備 AI 工具的使用能力。還有一類是產品經理、需求分析師這樣的角色，他們既懂技術又懂業務，這樣的人員就應該具備 AI 產品設計這些能力。AI 應用人才是整個企業裡覆蓋範圍最廣的群體，這個層級的培養就不能只靠一個主題就能解決 0 了。所以在這個層級上我們推薦兩個主題。

第一個推薦主題是“DeepSeek 高效辦公實現效能飛躍”，就是讓業務人員、AI 應用人員這樣的角色能夠熟練運用 DeepSeek 等 AI 工具實現辦公自動化，大幅提升個人工作效率，節省工作時間。這方面的線上課和線下的資源也已經有了標準化的產品。

第二個推薦主題是“AI Agent 智慧體應用落地”。這個主題會涉及 AI 智慧體的原理教學、工作流設計、智慧體平臺工具使用方面的內容。學完這個主題，可以讓員工掌握使用智慧體，結合自己的業務來開發對應的 AI 應用。

我們還有一套企業應用非常高頻的實踐課題清單，覆蓋了一些職能崗位。此外還有具體的行業清單，列舉了諸如金融、汽車、零售等各個行業的特定場景，每個場景中有哪些能做的事情。這些課題清單可以直接賦能到我們的線上課、線下培訓的資源裡。

AI 技術專項人才

對於 AI 技術研發人員來說，應該在 AI 時代掌握大模型應用的開發能力，例如，知道如何搭建公司的 RAG 知識庫。演算法團隊更多應該關注如何利用演算法調優大模型的部署、預訓練過程。

當前我們收到最高頻的企業需求是 AI 大模型應用開發的主題，還有一個是大模型微調定製 AI 應用的主題。這些主題都可以給企業的研發人員帶來非常豐富的價值，能直接讓企業人員具備獨立進行大模型應用開發的能力，進而幫助企業人員輸出實際的價值。

企業 AI 人才培養的全年規劃

如果將企業培養 AI 人才的規劃落實到一年的週期內，我們應該做哪些事情？以下就是極客時間在這一主題上的積累和沉澱成果。我們將企業 AI 人才培養規劃分解到了四個季度：

第一季度 – 提升全員 AI 認知思維。要在第一時間讓所有人員瞭解垂類行業裡有哪些最佳實踐，拉齊大家的共識。
第二季度 – 人才的分層培養。對管理者、應用人才和技術研發人才分別設計培養內容，讓受訓學員掌握最新的 AI 工具的使用方法。
第三季度 – 與業務場景結合。結合一些企業自己的業務落地場景來學習和實踐，比如做出專用的智慧體，可以直接應用在日常工作中。
第四季度 – 部門垂直的深度學習。透過舉辦全員 AI 創新大賽，將實際培訓效果外顯，作用到業務發展中。

這樣規劃的核心原因是，前三季度主要是針對員工個人的培養，當他們掌握了理論知識，具備了實踐操作能力，迴歸到我們部門真實的工作場景裡，員工是否能讓整個部門開發出一些結合 AI 創新的工作流程或場景？那麼第四季度要做就是，企業內部怎麼做成果萃取？怎麼知道企業員工真的學會了？我們的一個最佳實踐就是舉辦全員 AI 創新大賽。它可以檢驗企業在學習 AI 的過程中有沒有將能力內化到自己的知識、資產中，能否沉澱出自己的一些成果。以上就是極客時間總結的一套標準化流程。

企業 AI 人才培養的賦能手段

接下來談一談極客時間在培養 AI 人才時的一些賦能形式。首先，極客時間有著豐富的專家資源，還交付了大量最佳實踐。OMO 訓練營就是效果非常明顯的一個賦能手段。它對於企業而言是成本較低，價效比突出的一種培訓形式。我們區分出了訓前、訓中、訓後三個階段，展示出了每一個階段具體要做的事情。

下一個賦能手段是高標準的課程生產管理。極客時間有著非常高質量和前沿的課程體系，包括了線上和線下的課程，我們都有標準化的工作流程和方法論，並總結成到了這本《工匠》中。這些方法論保證了極客時間的課程質量，形成了一個優秀的底座，這也是我們的核心能力之一。

第三種賦能手段是我們深度連結的專家關係網。我們連結到的這些專家都有著企業一線的最佳實踐經驗可供分享，透過各種形式為我們企業的三個層次的人才賦能。

第四種賦能手段就是創新的賽訓結合的形式。它的價值是顯而易見的，可以將企業中的 AI 應用、案例沉澱下來。我們經過多輪打磨，發展出了非常標準化的流程和工作方法論。

第五種賦能手段是豐富的大會活動和圈層交流，包括 InfoQ 技術大會、鯤鵬會、閉門會等等。這些大會挖掘到了非常多的專家，可以讓參會人員第一時間獲得眾多企業的最佳實踐與案例分享。

還有一種賦能手段是參訪和遊學。我們可以安排企業人員透過這樣的形式，去其他企業一線瞭解他們的真實情況，領略前瞻視角和前沿力量。

極客時間其他的一些研究成果包括了很多行業的白皮書 / 行業報告與案例集。我們雙數研究院會將企業 AI 應用的最佳實踐集結為研究報告分享給大家。

企業 AI 人才培養的實踐案例

前文提到了我們極客時間的一些洞察和積累，接下來就基於上述的三個人才層級，介紹一些我們給客戶服務過的最佳實踐。

第一個是面向 AI 管理團隊，今年的一個典型案例是：在 DeepSeek R1 面世後，有一家知名綜合集團企業就提到，能否快速讓我們服務的管理者和業務人員瞭解 DeepSeek 到底是什麼？我們也在短時間內邀請到了一位非常厲害的專家來為他們做了一次線上專題培訓，反響是非常熱烈的。

第二個是面向 AI 應用團隊，上文提到，檢驗培訓效果的最佳實踐是組織 AI 應用創新大賽，我們為某世界 500 強央企集團服務，幫助他們舉辦了 AI 創新應用大賽。過去兩年裡，我們與他們深度合作，在大賽過程中調動了非常多集團單元的人才隊伍來參賽。瞭解到大家的痛點和需求後，我們非常創新地將大賽與我們的培訓結合，做成了賽訓聯動的形式，覆蓋了非常多的人員，成就了一個經典的 AI 落地案例。這個大賽活動在該集團內部反響非常熱烈，大賽的一些優秀作品直接沉澱成了集團的成果。