从单点到全员：极客时间 AI 人才培养全景方法论和实战

企业 AI 人才培养与传统人才队伍建设的差异正逐渐拉大，传统模式聚焦通用技能培训与岗位适配，而 AI 人才建设则需直面技术快速迭代、业务场景深度融合、人机协同体系重构等全新挑战。

过去两年，极客时间企业版深度服务数百家企业发现，AI 人才培养不仅要求全员认知升级，更需构建“战略规划-应用落地-技术攻坚”的分层能力体系，并同步解决合规安全、组织变革等衍生问题。

在 2025 中国企业培训与发展年会 的 DTDS 全球数智人才发展大会 专场上，极客邦科技双数研究院 高级研究员 王新港就发表了题为《从单点到全员：AI 人才培养全景方法论和实战案例》的演讲，介绍了极客时间在企业 AI 人才培养需求与对应解决方案和案例方面的理论与成果。

如何识别企业 AI 人才需求

2025 年企业关注的 AI 热点

到 3 月 20 日，DeepSeek R1 大模型发布了刚好两个月时间，而就在这很短的一段时间里，我国已经有很多政府部门和优秀企业接入了 DeepSeek 大模型，并输出了一批非常优秀的应用案例。在过去，很少有这样非常前沿的技术能在短时间内在企业领域得到快速应用，但 DeepSeek R1 做到了。那么为什么这一次的实践速度会如此之快？另一方面，企业想要落地 AI，现在应该更关注哪些方面的因素？针对这样的问题，我们极客时间与很多优秀企业的高层管理者做了深度沟通，并完成了大量分析与洞察工作。通过这些工作我们总结了 2025 年企业都在重点关注的 AI 主题，一共有六点内容。

1. AI Agent 成为企业“超级员工”。Agent 是今年非常热门的一大趋势，越来越多的重复性、低效率的岗位现在都可能被 Agent 替代，需要企业重点关注。

2. 垂直行业专用模型成竞争壁垒。大众接触到的大模型更多是像豆包、Kimi、DeepSeek 这样的通用大模型，但对于企业来讲总会有一些各行业的特殊场景，如金融风控、工业质检、医疗影像等是需要有垂类大模型的赋能的。

3. 多模态大模型的应用探索。多模态大模型比单模态的大模型生产的内容会更加丰富。尤其对于面向客户的企业，怎样通过多模态模型给客户带来更高效、更智能化的人机交互体验？这是我们要考虑的。

4. AI 创新产品设计颠覆传统研发。AI 时代到来了，传统的 IT 架构怎样结合 AI 去做迭代和变革？自己非常成熟的产品，能不能结合 AI 去做一些新的创新实践？这是企业要考虑的问题。

5. 关注 AI 合规与安全。今年 2 月份，国家工信部、公安部、互联网信息办公室联合发布了《人工智能生成合成内容标识办法》，阐明了对于我们所有公民来讲，使用人工智能技术需要注意的数据隐私安全方面的问题。企业自研做的大模型或者是公有的大模型会不会有数据泄露的风险？要从全局的角度考虑这个问题。

6. 人机协同的组织管理体系变革。随着 Agent 智能体这样的技术出现，人机协同工作流程会引入一些变革。之前的一些工作可能需要三五个人员，现在一个人加上一个智能体就能完成，那么其他人员该怎么安排，组织的变革调动应该怎么思考？这也对企业领导者和管理者提出了更高的要求。

企业 AI 落地的关键挑战

回到企业需求这个主题来讲，过去极客时间服务了非常多的客户案例，我们了解到企业在落地 AI 的过程中总会有一些痛点：

比如说 AI 思维短缺，意味着我们的员工不知道 AI 是什么；还有企业缺少 AI 人才时，应该是对外培养、对外招聘，还是对内培养，这都是我们管理者要考虑的问题。又比如大模型要落地时的成本非常高昂、AI 技术迭代飞快，这些都是困扰企业落地 AI 过程的一些重大痛点。

而我们今天讨论企业落地 AI 这个主题时就要思考，能不能从企业培养 AI 人才这个角度来解决这些问题？这时就要考虑，如果企业要培养自己的 AI 人才，能给企业带来哪些价值？比如说这些人才可以帮助企业利用 AI 实现生产管理、服务流程的提效，帮助企业实现产品创新，又或者我们的管理者以前用数据、经验去驱动决策，未来可能转变为用 AI 来驱动决策。这些都是我们企业培养 AI 人才的价值体现。

从我们极客时间服务过的客户的整体情况来看，一个很重要的洞察就是很多企业已经在应用 AI 这件事情上出现了断层。结合这样的洞察，我们列出了一个九层塔，把企业应用 AI 的发展阶段分为了三层结构，包括启蒙探索阶段、中间的效能提升阶段，以及最上面的创新变革阶段。

• 处于启蒙探索阶段的企业的典型表现，是它的员工不知道 AI 是什么，不知道 AI 怎么用。比如说 DeepSeek 大模型出来后，该如何快速应用到自己工作当中？大家是很迷惘的。在这一阶段的企业的一个典型需求就是培养全员对 AI 的认知，他们希望有一个通识性的培训，让企业人员学习了解一些最先进的工具与行业案例、最佳实践。

  
  

• 解决完上述问题，企业就来到了效能提升阶段，也是非常重要的阶段。目前我们服务过的客户基本都处于这一阶段中。效能提升阶段的一个典型表现就是我们从个人角度寻找业务与 AI 结合，提升个人效能的契机，进而带动组织的效能提升甚至组织流程再造。而第二阶段的企业更关注具体的主题，比如说业务人员能不能利用 AI 工具去做一些智能办公、自动化，研发人员能不能利用 AI 去做一些研发效能提升？这是效能提升阶段关注的具体内容。

• 从效能提升再向上走，企业就过渡到了创新变革阶段。目前有一些前沿的企业已经达到了这一阶段，其典型表现就是业务增长创新、商业模式创新，还有生产方式的变革。在这个阶段的企业更关注的是能否利用 AI 来结合公司的发展战略去做一些事情，能否用 AI 驱动数字化的决策。

以上这三个阶段，不同的阶段有不同的典型表现和需要关注的点。每个阶段的需求对应不同的解法，比如启蒙探索阶段就可以打造“全员用 AI”的企业文化，用一些线上直播讲座、 AI 报告研读的形式来让企业全员具备 AI 方面的基础认知。在效能提升阶段企业更关注的是业务和科技怎样深度融合，这个阶段更注重实践，所以可以通过一些线下内训、工作坊的形式，让企业各个领域的应用人员、技术人员都能结合 AI 做一些实打实的成果和价值输出。再到创新变革阶段，企业更关注的是领导者和管理者这个层面，能不能通过引入一些外部专家帮忙了解一些世界上的先进趋势，可以通过行业闭门会、行业参访的形式多交流、多拓展视野。

企业 AI 人才的分层培养方案

回归到企业内部，去年我们发布了数智时代的 AI 人才粮仓模型，今年我们进一步沉淀为一个三层次人才的结构。我们把 AI 人才分为三类，第一类是 AI 战略管理者，包括创始人、CTO、高管的级别。第二个层次 AI 应用人才，包含的范围最为广泛，既包含了人力、财务等职能人员，也包含了一些既懂技术又懂业务的 AI 应用人才。第三个层次是 AI 技术研发人才，包括传统的研发团队和算法团队。

AI 思维管理人才

首先是 AI 思维管理人才。这类人群的痛点是不知道怎么用 AI 对公司的战略做规划和落地，他们需要具备知道怎样利用 AI 去做变革，培养 AI 时代的人才和组织的能力。所以我们建议企业在培养这个层级的人才时，要“向内求+向外开天眼”。

向内求是指掌握提升认知思维、顶层设计模型工具的方法，再结合自身实际情况做全局规划。

比如，《AI 时代企业的发展趋势和战略》课程专题，可以让高层管理者在第一时间了解到 AI 在行业中最新的应用状况。例如深入理解 DeepSeek 的技术创新，进而评估企业现有的业务和大模型有哪些融合的可能性。这是极客时间应用比较高频的主题，推荐给大家。

向外开天眼。我们知道，管理者是最难培养的，所以我们应该要考虑到一些更加多元化的培训形式。比如极客时间的 TGO 鲲鹏会，它主要面向的是公司的科技一号位、创始人这样的角色。2025 年，TGO 鲲鹏会有一些线下闭门活动，分布在厦门、北京、武汉、上海等地。这样的活动能带来哪些影响？比如说前面提到 AI 思维管理者需要走出去，了解其他企业在做什么，行业有哪些最佳实践，而 TGO 鲲鹏会就搭建了这样的一个交流平台，可以让我们的企业家坐在一起分享大家在这方面的洞察和见识。与此同时，我们还会链接到一些专家智库，链接很多行业最顶尖的专家为企业的管理者、领导者做分享，今年我们会有很多这样的闭门会在各地召开。

AI 应用人才

接下来谈到 AI 应用人才的培养。AI 应用人才方面，一类是人力、财务这些职能岗位，他们可以利用 AI 工具来提升自己的工作效率，应该具备 AI 工具的使用能力。还有一类是产品经理、需求分析师这样的角色，他们既懂技术又懂业务，这样的人员就应该具备 AI 产品设计这些能力。AI 应用人才是整个企业里覆盖范围最广的群体，这个层级的培养就不能只靠一个主题就能解决 0 了。所以在这个层级上我们推荐两个主题。

第一个推荐主题是“DeepSeek 高效办公实现效能飞跃”，就是让业务人员、AI 应用人员这样的角色能够熟练运用 DeepSeek 等 AI 工具实现办公自动化，大幅提升个人工作效率，节省工作时间。这方面的线上课和线下的资源也已经有了标准化的产品。

第二个推荐主题是“AI Agent 智能体应用落地”。这个主题会涉及 AI 智能体的原理教学、工作流设计、智能体平台工具使用方面的内容。学完这个主题，可以让员工掌握使用智能体，结合自己的业务来开发对应的 AI 应用。

我们还有一套企业应用非常高频的实践课题清单，覆盖了一些职能岗位。此外还有具体的行业清单，列举了诸如金融、汽车、零售等各个行业的特定场景，每个场景中有哪些能做的事情。这些课题清单可以直接赋能到我们的线上课、线下培训的资源里。

AI 技术专项人才

对于 AI 技术研发人员来说，应该在 AI 时代掌握大模型应用的开发能力，例如，知道如何搭建公司的 RAG 知识库。算法团队更多应该关注如何利用算法调优大模型的部署、预训练过程。

当前我们收到最高频的企业需求是 AI 大模型应用开发的主题，还有一个是大模型微调定制 AI 应用的主题。这些主题都可以给企业的研发人员带来非常丰富的价值，能直接让企业人员具备独立进行大模型应用开发的能力，进而帮助企业人员输出实际的价值。

企业 AI 人才培养的全年规划

如果将企业培养 AI 人才的规划落实到一年的周期内，我们应该做哪些事情？以下就是极客时间在这一主题上的积累和沉淀成果。我们将企业 AI 人才培养规划分解到了四个季度：

• 第一季度-提升全员 AI 认知思维。要在第一时间让所有人员了解垂类行业里有哪些最佳实践，拉齐大家的共识。

• 第二季度-人才的分层培养。对管理者、应用人才和技术研发人才分别设计培养内容，让受训学员掌握最新的 AI 工具的使用方法。

• 第三季度-与业务场景结合。结合一些企业自己的业务落地场景来学习和实践，比如做出专用的智能体，可以直接应用在日常工作中。

• 第四季度-部门垂直的深度学习。通过举办全员 AI 创新大赛，将实际培训效果外显，作用到业务发展中。

这样规划的核心原因是，前三季度主要是针对员工个人的培养，当他们掌握了理论知识，具备了实践操作能力，回归到我们部门真实的工作场景里，员工是否能让整个部门开发出一些结合 AI 创新的工作流程或场景？那么第四季度要做就是，企业内部怎么做成果萃取？怎么知道企业员工真的学会了？我们的一个最佳实践就是举办全员 AI 创新大赛。它可以检验企业在学习 AI 的过程中有没有将能力内化到自己的知识、资产中，能否沉淀出自己的一些成果。以上就是极客时间总结的一套标准化流程。

企业 AI 人才培养的赋能手段

接下来谈一谈极客时间在培养 AI 人才时的一些赋能形式。首先，极客时间有着丰富的专家资源，还交付了大量最佳实践。OMO 训练营就是效果非常明显的一个赋能手段。它对于企业而言是成本较低，性价比突出的一种培训形式。我们区分出了训前、训中、训后三个阶段，展示出了每一个阶段具体要做的事情。

下一个赋能手段是高标准的课程生产管理。极客时间有着非常高质量和前沿的课程体系，包括了线上和线下的课程，我们都有标准化的工作流程和方法论，并总结成到了这本《工匠》中。这些方法论保证了极客时间的课程质量，形成了一个优秀的底座，这也是我们的核心能力之一。

第三种赋能手段是我们深度链接的专家关系网。我们链接到的这些专家都有着企业一线的最佳实践经验可供分享，通过各种形式为我们企业的三个层次的人才赋能。

第四种赋能手段就是创新的赛训结合的形式。它的价值是显而易见的，可以将企业中的 AI 应用、案例沉淀下来。我们经过多轮打磨，发展出了非常标准化的流程和工作方法论。

第五种赋能手段是丰富的大会活动和圈层交流，包括 InfoQ 技术大会、鲲鹏会、闭门会等等。这些大会挖掘到了非常多的专家，可以让参会人员第一时间获得众多企业的最佳实践与案例分享。

还有一种赋能手段是参访和游学。我们可以安排企业人员通过这样的形式，去其他企业一线了解他们的真实情况，领略前瞻视角和前沿力量。

极客时间其他的一些研究成果包括了很多行业的白皮书/行业报告与案例集。我们双数研究院会将企业 AI 应用的最佳实践集结为研究报告分享给大家。

企业 AI 人才培养的实践案例

前文提到了我们极客时间的一些洞察和积累，接下来就基于上述的三个人才层级，介绍一些我们给客户服务过的最佳实践。

第一个是面向 AI 管理团队，今年的一个典型案例是：在 DeepSeek R1 面世后，有一家知名综合集团企业就提到，能否快速让我们服务的管理者和业务人员了解 DeepSeek 到底是什么？我们也在短时间内邀请到了一位非常厉害的专家来为他们做了一次线上专题培训，反响是非常热烈的。

第二个是面向 AI 应用团队，上文提到，检验培训效果的最佳实践是组织 AI 应用创新大赛，我们为某世界 500 强央企集团服务，帮助他们举办了 AI 创新应用大赛。过去两年里，我们与他们深度合作，在大赛过程中调动了非常多集团单元的人才队伍来参赛。了解到大家的痛点和需求后，我们非常创新地将大赛与我们的培训结合，做成了赛训联动的形式，覆盖了非常多的人员，成就了一个经典的 AI 落地案例。这个大赛活动在该集团内部反响非常热烈，大赛的一些优秀作品直接沉淀成了集团的成果。

另一个案例是某外资上市银行的 DeepSeek 实操和 AI 赋能。DeepSeek 面世后，这家银行想要了解如何利用这一技术解决一些员工的特定问题，我们设计了这样的一个交付项目，取得了满意的收效。

第三个是面向企业 AI 技术研发人员的培养实践。我们把 AI 大模型在智能问答当中的应用，在自动化流程当中的应用，以及大模型在软件工程当中的应用直接作为我们的工作课题给客户做了呈现，这次的呈现效果也非常理想。

下面是我们给一家头部汽车企业做的一次培训交付。我们对汽车领域与 AI 结合的一些经典场景做了一批分享案例赋能，让客户的研发人员第一时间了解到行业的最佳实践。

结语

过去几年，我们见证了 AI 技术从实验室走向产业应用的飞速跃迁。同时也深刻意识到：企业若想在 AI 浪潮中抢占先机，必须构建从战略认知到全员实践的完整培养体系——这正是《企业全员 AI 培养项目》的核心价值所在。

此刻，正是企业全员 AI 能力升级的最佳时机。

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