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倍智发布“AI智略人才模型”：数智时代下驾驭AI的智略力量
发布日期：2025-03-10作者：倍智
全球人工智能（AI）领域的领军人物——吴恩达（Andrew Ng）教授，在其课程《AI for Everyone》中提到：“人工智能不仅仅是工程师的专利。如果你希望你的组织在使用人工智能方面变得更出色，那这门课程是每个人都应该参与的，尤其是那些非技术类的员工们。”
2025年一开年，AI产业再次迎来重大突破。DeepSeek在全球AI领域掀起巨大波澜的同时，也引发了业界对AI人才争夺的关注。AI作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在为经济社会发展注入新动能的同时，也带动着人力资源要求的新升级。
泛化的“AI人才”这一概念并非由某一位人物明确提出，而是AI技术在日益广泛的应用过程中逐渐形成的。随着各行各业对数字化转型和智能化需求的认识加深，人们逐渐意识到，除了技术专家之外，普通从业人员也需具备一定的AI素养，以便更好地适应这个新时代的要求。
倍智人才研究院认为，AI人才是那些能够理解和应用AI工具、思维和方法来优化决策、提升工作效率和解决实际问题的各行业从业者。简言之，这类人才在理解和应用AI方面都做好了双重准备，他们的核心能力在于能与AI技术有效协作，推动个人和团队在智能化环境中的持续创新与发展。
AI人才已成为全球科技竞争的核心资源，无论是大型科技企业还是初创公司，都在争相布局AI人才战略。如何识别、评价和培养能够更好驾驭AI的人才，成为了一个亟待解决的问题。
然而，AI领域的技术复杂性和跨学科特性，使得传统的人才评估模型难以精准衡量其核心能力。在此背景下，倍智“AI智略人才模型”应运而生，系统定义了AI人才的关键能力框架，帮助个人及企业更好地明确能力方向，安全、高效、负责地运用和驾驭AI，从而在AI领域实现快速成长与突破。
一、 AI人才模型的推导：结合前沿教育框架与实践环节总结
中国信通院《人工智能发展报告（2024）》中提出，体系化推动AI落地应用成为行业共识，并结合过往成功实践，提出了各行业AI落地应用时应把握的几大环节。
倍智人才研究院结合业务需求推导人才胜任力需求，对这些环节进行了再次阐释。
- 【前提】基于战略判断的需求分析
- 【关键】基于机遇洞察的方案选型
- 【核心】基于组织协同的深度整合
- 【主要途径】基于创新学习的落地应用
- 【保障】基于风险防控的运维管理和流程管理
教学改革一直是创新变革的先行者。例如，国内有研究者在2024年提出了高等教育场景下的AI素养框架。该框架从AI思维、AI知识、AI应用技能和AI态度四个维度，提出了16项具体的AI素养要求。
我们通过上述的业务视角去重新审视AI素养框架，推导得出倍智“AI智略人才模型”。
二、为什么称之为AI智略人才模型？
AI技术的迅猛发展正在重塑全球劳动力市场的格局。麦肯锡日前发布的《生成式人工智能的经济潜力》预测，2030年至2060年，全球将会有50%的职业逐步被AI取代。
然而，AI与人类的关系绝非简单的“取代”或“竞争”，而是处于一个初级替代、中级协作和高级驾驭三种状态交叉互动、并进发展的过程。
倍智人才研究院认为，人和AI的关系可以大致分为三种：替代（Replace）、协作（Cooperate）和驾驭（Handle）。每种状态不仅描述了AI技术使用的不同层面或场景，也代表了人与AI在不同任务级别上的互动方式和角色分配。三种关系并非孤立存在，而是随着场景转变或技术发展，进行切换或进一步演变。
01、替代（AI→人）：
在替代层级中，AI主要扮演的角色是执行那些重复性高、技术含量低的任务。对于此类任务，AI通常专注于执行具体的操作，执行速度往往超过人类，且不会因疲劳或情绪波动影响输出质量。这种关系里，人类工作者得以释放精力去从事更有价值的工作。
核心胜任需求：
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数字安全意识 & AI伦理意识：具备基本的安全和伦理意识，确保AI的应用不会带来数据风险或道德问题，避免盲目依赖；
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自我迭代学习：不断学习和更新自己的知识体系，理解AI的能力边界，并寻找新的价值空间，而不是被动接受AI的替代；
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AI变革适应：主动适应AI带来的变革，调整自己的技能和思维方式，灵活运用AI，让其成为提升自身竞争力的工具，而非威胁。
02、协作（AI⇋人）：
当应对中级任务时，人类与AI的关系是相互运用，互相补充对方的不足，形成效能倍增效应。AI可以辅助人类完成更复杂的任务，提供数据分析、决策支持等；而人类则提供创造性思维、情感智能和情境判断等AI难以复制的能力。协作关系中，人类和AI的合作可以提高整体的工作效率和质量。
核心胜任需求：
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批判式思维：协同的前提是理性使用AI，具备识别AI输出的偏差和局限的判断力，避免被误导；
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大数据决策力：确保AI提供的信息可靠后，利用AI整合数据，提高决策质量；
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AI+趋势洞察：不局限于当前任务层面的配合，借助AI的分析能力来洞察趋势，把握机会，共同探索未来；
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AI深度协同：让AI深度融入决策和执行，形成互相补充、优势互补的高效工作模式。
03、驾驭（人→AI）：
在高级任务层级，人类不仅与AI协作，更重要的是驾驭AI，将其作为战略工具，以更高层次的思维方式主导创新、决策和变革。在这一层面，AI不再只是执行具体任务或辅助分析，而是被纳入到人类的认知体系中，帮助人类拓展能力边界，解决前所未有的复杂问题。
例如，在科学研究和前沿技术领域，AI能够快速筛选和模拟海量数据，发现潜在的研究方向，但最终的理论构建、突破性创新仍然依赖于科学家的洞察力和创造力。在企业管理中，AI可以通过分析市场趋势、预测行业发展，为高层管理者提供深度洞见，而真正的战略决策仍需依靠人的经验、直觉和价值判断。
在这一层级，人类的核心角色是AI的驾驭者、引导者和赋能者，充分利用AI的计算和学习能力，推动技术变革与社会进步。这种关系强调的是人类对AI的主导性，使其成为放大人类智慧和影响力的工具。
核心胜任需求：
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自主性创造：保持独立思考，构建创新性的工作框架，基于自身判断运用AI，不盲从AI；
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数智化协作：利用AI赋能跨部门、跨职能、跨AI与非AI领域的高效协作，让AI真正融入组织运作，形成组织合力；
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AI+机会识别：主导AI，让AI成为发现新增长点、筛选商业价值的加速器，从“执行任务”升级到“锚定价值”；
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AI落地转化：将AI驱动的洞察和创新落地，推动技术转型和商业变革，使AI成为战略级的赋能工具。
04、大数据验证：
以24年全年应届生大五分数进行胜任潜质模型验证：
根据上方图表数据显示，应届生在AI替代性任务、AI协同性任务、驾驭AI性任务上的胜任得分情况呈递减趋势。
对于替代性及协同性任务，应届生的整体胜任潜质较高，在大数据决策力和AI变革适应力上有较大的优势。
然而，对于驾驭AI性任务，应届生普遍在数智化协作和AI落地转化方面存在能力短板。这意味着他们在将AI深度融入组织运作、推动AI驱动的创新实践方面仍有较大的提升空间（更丰富的洞察内容，敬请期待倍智人才研究院即将推出的《2025应届生画像白皮书》）。
人与AI的三层关系揭示了一个根本逻辑：技术越是强大，越需要人类智慧的引导。正如斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）所倡导的：“AI发展的终极目标不是超越人类，而是帮助人类成为更好的自己。”
