大模型时代的数字人才培养——从组织能力重构到思维范式升级
在过去的二十年多里，我有幸见证了我国数字经济的蓬勃发展，从拥有第一台个人计算机到局域网，再到互联网、移动互联网、搜索时代等等，那些时代的缩影犹如昨天，历历在目。作为一名管理者，我深刻体会到数字人才对于企业乃至国家的重要性。在这个变革的时代，如何培养和造就一批适应数字经济需求的优秀人才，已成为摆在我们面前的重要课题。
谈到数字人才的培养，我们不得不谈到大模型这个话题，现在连我家小区保洁阿姨都知道的热点，可想而知，已是司空见惯，“今天”GTP4,“明天”DeepSeek，“后天”马斯克也发布大模型即Gork 3，而对于企业数字化转型是否成功，核心的瓶颈我认为已经不是技术本身，而是人才。
矛盾的焦点我认为主要以下三点：
第一，传统培训体系难以应对AI工程师技术人才以及应用人才缺口；
第二，企业数字领导力断层；
第三，传统教育体系滞后于技术迭代速度。
恰如此时，《哪吒2》和DeepSeek的出现，成为了中国式文化和中国式技术发展的强力催化剂，DeepSeek即是生产力工具，也是人才能力跃迁的催化剂。
一、数字人才培养的重要性：从管理者视角
1.人才是数字经济的核心竞争力
在数字经济时代，数据、技术、创新成为企业发展的关键要素。而这些要素的运用与发挥，离不开高素质的数字人才。我曾目睹许多企业因为拥有一支强大的数字人才队伍而迅速崛起，同样也有企业因为人才短缺而错失发展良机。人才，无疑是数字经济的核心竞争力。
2.数字人才助力企业转型升级
随着产业结构的调整，许多传统企业面临转型升级的压力。在这个过程中，数字人才发挥着举足轻重的作用。他们凭借对新兴技术的敏感度和创新能力，为企业注入新的活力，推动企业实现可持续发展。我相信很多管理者都清楚，当业务无法在原有流程或策略进行突围的时候，往往是结构性的问题，需要业务结构性重构，而不是在原有业务线进行“歇斯底里”的优化。
3.数字人才培养，即是企业刚需，也是履行社会责任
作为企业管理者，我们有责任为社会培养更多优秀人才。在数字经济时代，培养数字人才不仅有助于企业自身发展，还能为我国数字经济发展贡献力量。在校园即将毕业的大学生为什么迟迟找不到工作，就是需要在校园和企业之间建立一座桥梁，这个桥梁就是数字化人才培养；同时，企业也需要数字化人才阶梯建设，我们绝不会把没有数字化思维的人才放在金字塔的上层位置作为管理者。
二、重新定义数字人才：大模型驱动的能力图谱重构
在数字经济与大模型技术深度融合的今天，企业对数字人才的能力需求正在发生根本性转变。传统“技术+业务”的二元能力结构已无法适应快速迭代的竞争环境，以DeepSeek为代表的大模型技术，正在重构数字人才的核心能力图谱。这种重构不仅体现在技术工具的升级上，更在于人机协作模式的革命性突破，推动人才能力向“技术纵深、业务融合、战略前瞻”的三层进化方向演进。
- 三层核心能力进化
（1）技术层：从代码编写到提示工程（Prompt Engineering）大模型时代的技术能力重心已从“造轮子”转向“驯服AI”。某头部金融科技公司的实践显示，引入DeepSeek代码生成功能后，开发团队在系统架构搭建环节的效率提升达40%。这种提升并非简单替代人工编码，而是通过“人类设计架构框架-AI生成基础代码-开发者优化关键模块”的协同模式实现。开发者需掌握的核心技能，从传统的编程语言熟练度，转向更关键的“需求拆解能力”和“提示词工程能力”——即通过精准的指令设计，引导AI生成符合业务场景的代码逻辑。例如，在开发智能风控系统时，工程师需将复杂的业务规则转化为“多维度用户行为特征提取”“动态风险评估权重配置”等结构化提示词，使DeepSeek生成的代码既能满足合规要求，又能适应高频迭代需求。
（2）业务层：从流程执行到人机协同设计在零售行业，某企业市场团队借助DeepSeek完成了从“数据搬运工”到“策略设计师”的蜕变。过去需要两周完成的消费者行为分析，现通过自然语言指令即可实现：输入“分析2024年Q4华东地区25-35岁女性用户的消费偏好变化，识别高潜力品类并生成营销策略建议”，DeepSeek在10分钟内即可完成数据清洗、特征分析、趋势预测，并输出包含“国潮美妆礼盒套装”“健康零食组合”等具体产品的推广方案。这种转变要求业务人员具备“数据提问能力”——将模糊的业务需求转化为可计算的数学问题，并能对AI输出结果进行有效性验证。该团队通过3个月的强化训练，市场洞察效率提升3倍，新品上市周期缩短28%。
（3）战略层：从经验决策到数据驱动的动态博弈某制造业龙头企业的CEO办公室展示了战略决策的范式革新。面对全球供应链波动，决策层使用大模型搭建了“实时战略沙盘”：接入海关数据、物流动态、地缘政治事件等300+个数据源后，系统可每6小时更新一次供应链风险图谱。大模型驱动提前72小时预警某关键零部件断供风险，并模拟出“墨西哥工厂增产30%”“调整产品配置方案”等5种应对策略的成本收益比。决策层基于动态推演结果，将传统需3周的决策流程压缩至72小时，成功避免2.3亿元潜在损失。这要求战略人才掌握“系统动力学建模思维”，能够将商业直觉转化为可量化的约束条件，并理解AI推演结果的边界与风险。
- 人才评估维度升级
在大模型深度嵌入工作流的背景下，传统的能力评估体系亟待升级，三个新兴维度成为关键标尺：认知灵活性：在AI生成海量方案的场景下，人才的核心价值转向对“模糊性问题”的处理能力。某互联网大厂在招聘中引入“混沌场景测试”：要求候选人在信息不全的情况下，使用DeepSeek分析用户投诉数据并制定解决方案。优秀者展现出的并非技术完美性，而是快速识别关键矛盾、动态调整问题框架的思维能力。
人机协作指数：量化评估人与AI的协同效率成为可能。某车企研发中心建立“协作深度仪表盘”，通过分析工程师使用DeepSeek的日志数据，计算“AI建议采纳率”“方案优化贡献度”等指标。数据显示，顶尖人才的显著特征不是独立解决问题，而是擅长将AI输出转化为创新方向——他们70%的创意源于对AI生成结果的二次发散。
数字伦理敏感度：当AI决策影响千万用户时，伦理判断成为关键能力。某银行在风控建模培训中，要求员工使用DeepSeek生成客户画像，并识别其中可能的年龄、性别歧视倾向。通过分析学员对“某地区老年客户贷款通过率异常”案例的处理方式，评估其算法公平性意识和隐私保护能力。这种训练使模型偏差率从初期的15%降至3%以下。
这种能力图谱的重构，本质上是对“人类智能与人工智能”能力边界再定义的过程。企业需要意识到，大模型不是替代人才的对手，而是放大人才价值的“能力倍增器”。那些能快速掌握“AI思维”、擅长将业务问题转化为机器可解构任务的人才，正在成为数字化转型中的核心资产。而管理者的关键任务，就是通过评估体系的重构和组织环境的改造，释放人机协同的乘数效应。
三、数字人才培养的思路：理论与实践相结合
1.明确人才培养目标，为人才树立目标
在人才培养过程中，首先要明确目标。经常遇到教学类管理者，向员工留下了数字化相关培训和考试的任务，但员工并不了解领导希望员工利用数字化的手段应该去实现的目标，导致了形式化主义，“劳民伤财“。数字人才应具备以下几方面能力：数据分析能力、技术创新能力、跨界整合能力、团队协作能力。围绕这些能力，制定具体的人才培养方案。
2.构建多元化人才培养体系
（1）加强校企合作。企业应与高校建立紧密合作关系，共同制定人才培养方案，实现产学研一体化。你会发现传统教育体系滞后于技术迭代速度。
（2）开展在职培训。针对在职员工，定期举办数字技能培训班，提升员工素质。通过分析典型案例，使员工了解数字技术在企业中的应用。
（3）设立实训基地。建立实际的项目，让更多的员工参与进来，崭露头角，鼓励员工参与实际项目，锻炼解决问题的能力。为员工提供实际操作的平台，提高实践能力。导师制度。为新员工配备经验丰富的导师，传授实践经验。
四、实践出真知：我结合DeepSeek为各位企业设计了数字化人才培养课程体系
Ø数字化人才培养课程体系设计
课程需分层分类，覆盖不同岗位层级与职能，注重技术+业务+思维的融合。以下是典型课程模块：
- 基础层（全员普及）
- 数字化认知与思维转型
o数字经济趋势与企业转型案例解析（如零售业全渠道转型、制造业工业4.0）
o数据驱动决策思维训练：从Excel到BI工具（如Power BI/Tableau）的实战应用
o数字化工具基础：协同办公（钉钉/飞书）、低代码平台（钉钉宜搭/简道云）
- 数据素养必修课
o数据采集与清洗方法（爬虫工具、表单设计）
o数据可视化入门：用图表讲故事的技巧
o数据安全与隐私保护（GDPR/《数据安全法》解读）
- 专业层（按职能划分）
- 技术类岗位
o云计算与DevOps实战（AWS/Azure认证课程）
o大数据分析工程师培养（Hadoop/Spark实战）
oAI应用开发（Python+TensorFlow/PyTorch场景化案例）
- 业务类岗位
o数字化营销体系（SEO/SEM、用户画像与精准投放）
o智能供应链管理（需求预测算法、仓储机器人调度）
o全媒体运营师进阶（短视频营销、直播获客进阶）
- 管理类岗位
o数字化转型战略设计（TOGAF框架下的IT架构规划）
o数字化组织变革管理（敏捷团队搭建、OKR与数字化KPI设定）
o创新实验室运营（从MVP验证到规模化落地的全流程）
- 高阶层（专家型人才）
- 前沿技术深度研习
o数字孪生与元宇宙场景构建（Unity/Unreal Engine工业仿真）
o量子计算基础与商业应用前瞻
o边缘计算与5G专网部署
- 复合型能力锻造
o数字化转型咨询方法论（麦肯锡7S模型+BCG数字化矩阵）
o技术商业化路径设计（从专利到产品的商业模式画布）
o数字化生态构建（API经济、产业互联网平台运营）
五、我也为大家设计《企业数字化人才阶梯标准》，可以做个参考对标
参考DMM（Data Management Maturity）模型与**SFIA（Skills Framework for the Information Age）**框架，构建五级数字人才能力雷达图：
阶梯模型：5级能力矩阵
| 等级 | 能力定位 | 评估维度 | 认证标志 |
| L1 认知者 | 基础工具使用者 | 工具熟练度、数据安全意识 | 通过基础技能认证（如微软MOS） |
| L2 执行者 | 单点技术应用者 | 独立完成数字化任务（如搭建数据看板） | 项目交付报告+专业认证（如AWS云从业者） |
| L3 整合者 | 跨领域方案设计者 | 系统集成能力（如ERP与MES对接） | 主导过跨部门项目+架构师认证（如TOGAF） |
| L4 创新者 | 商业模式重构者 | 技术商业化成果（专利/新产品营收占比） | 成功孵化创新业务线+行业奖项（如IDC数字化转型奖） |
| L5 战略家 | 生态级变革领导者 | 行业标准制定影响力（如参与国家标准编写） | 企业数字化成熟度提升2个等级以上（参照IDC DX指数） |
实施关键点
1.业务场景锚定
o课程开发需基于企业痛点（如快消行业重点设计用户增长黑客课程）
o例如：在短视频直播营销中，产品如何进行有“秩序”的运营销售
2.OMO混合式学习
o理论部分通过AR情景化教学（如元宇宙会议室中的危机模拟）
o实践部分采用真实业务数据沙箱（隔离环境下的数据实验）
3.效果量化体系
oROI计算模型：培训投入 vs. 人均效能提升（如RPA上线后流程耗时降低百分比）
o人才供应链健康度指标（关键数字化岗位招聘周期缩短天数）
四、结语
想必大家已经感觉到，以上我的一些举例已经利用DeepSeek来帮助我们提供参考案例，这就是一个典型区别以往的思维范式，不拘泥于发生过的事情，而是去探索未知的可能，逐渐利用数字化工具把模糊变得清晰，这才是我们的需要的。
以上内容如果大家感兴趣，可以与我交流，我愿随时为大家服务。作为一名近20年的管理者，我深知数字人才培养的重要性。在数字经济时代，我们要紧跟时代步伐，不断探索和实践人才培养的新方法。政府、企业、高校和社会各界都要共同努力，为我国数字经济发展输送更多优秀人才。只有这样，我们才能在激烈的国际竞争中立于不败之地，为我国经济社会发展贡献力量。
作者张文谱简介：
中国信息协会数字经济专业委员会“数字人才培养工程”学术顾问
清华大学出版社签约作者,《全媒体运营师》第三版作者。
2008年奥运会鸟巢第一本官方读物《让故事继续》执行主编。
先后就职于视觉中国、新浪网、联想等上市企业。近16年来一直专注于智能化、数字化、互联网化手段助力政府央企、硬件制造行业、零售行业企业的数智化转型。
联想首届黄埔管理培养人才，推动企业智能化转型，提炼企业智能化转型框架与方法，所主导智慧新零售、智慧客服魔方等数智化产品解决方案，在行业内具有一定影响力，并屡获业内应用创新成果奖、卓越智能应用奖、个人杰出管理人奖等多个奖项，连续两年赢得“金耳唛杯”总决赛冠军。
《客户世界》创办于2003年1月，是中国客户服务与数字运营行业的旗帜媒体。本文刊载于2025年句芒辑（总第237期），张文谱是数字化转型高级顾问；联络编辑：edit@ccmw.net
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客户世界
这家伙很懒，什么都没写！
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