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专访人才发展行业专家

泰然健康网
2025-07-11 10:33

受访 | 尹锴企业人才发展行业资深专家

采访 | 齐卿

整理 | 朱羽斐

人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着企业的运营模式与人才发展格局。在这场深刻的技术革命面前，企业学习与发展作为连接员工成长与组织目标的关键桥梁，正面临着前所未有的挑战与机遇。企业如何培养 AI时代的员工备受瞩目。我们特别邀请了人才发展领域的资深专家尹锴先生，为我们深入剖析AI时代下企业学习与发展的转型路径，以及人才能力重塑的关键议题。他拥有超过二十年的从业经验，对AI时代的人才培养有着深刻洞察和丰富实践。目前，尹锴先生供职于阿里巴巴集团。本次访谈中，他分享了关于企业如何在AI浪潮中实现破局与发展的独到见解，期望为更多企业提供具有启发性的参考与借鉴。（文中内容仅代表个人观点，不代表任何特定组织的立场。）

AI对培训部门职能的冲击与重塑中欧商业评论（以下简称CBR）：传统企业普遍存在培训与业务“两张皮”现象，在AI时代，培训与业务如何借助AI工具创造价值？尹锴：生成式 AI 的广泛应用，确实从根本上改变了知识传递的模式，使得传统意义上培训部门作为“知识中介”的角色大幅弱化。在数字化程度较高的企业，结构化的知识和业务信息可以被整合进企业知识库并与大模型结合，员工通过智能问答就能便捷地获取信息。这意味着，以往那种以知识讲授为核心的常规培训，其必要性会显著降低。然而，这并非意味着培训部门失去了价值，而是其职能和重心发生了转型。在我看来，培训部门的角色正从单纯的“知识传递者”，转变为“智能化学习生态的设计者和赋能者”。AI 能高效生成内容初稿，但培训部门的专业价值体现在对这些内容的“二次创作”上——判断其业务合理性、信息准确性与场景适用性，更重要的是融入深刻的业务洞察和企业文化精髓，将 AI 的“素材”打磨成真正符合企业需求的“精品”。当知识获取日益便捷，员工更需要深度的学习体验、情感的共鸣以及团队间的互动。因此，培训部门需要更侧重于设计和组织如工作坊、情景模拟、行动学习等体验式学习项目。这些项目旨在创造“当下的体验冲击”，激发学员深度反思和共创智慧，这是 AI 难以替代的。我们更像是“学习体验设计师”。此外，在领导力培养、教练辅导、团队文化建设、员工情感关怀等领域，人的因素至关重要。这些工作需要深度的人际互动、情感洞察和价值观引导，AI 可以作为辅助工具提供信息和萃取案例，但核心的“人性洞察”和“情感连接”仍需由专业的学习发展团队来主导和推动。CBR：在 AI 时代，员工可能面临无法精准识别学习需求和职业发展方向不清晰的问题，这是否意味着培训仍有存在的必要？尹锴：员工的成长需求，尤其是在职业发展方向和新知识获取方面，是持续存在的，AI 时代甚至会加剧这种需求，因为技能迭代太快。新人需要引导，在职员工也需要不断更新知识体系。传统上，这部分工作可能由 HR 或培训部门承担。但在 AI 时代，我认为会发生一些变化：比如，业务主管因其对业务和员工的深入了解，将在员工专业发展指导上扮演更核心的角色，他们更清楚员工需要学习什么才能匹配业务发展。相应地，学习与发展部门的价值将更多体现在战略层面，例如可以成为“数据驱动的人才发展专家”，借助AI分析整个团队的能力缺口，识别关键人才和岗位的需求，设计更精准、个性化的学习发展路径和职业发展建议，不再只是被动响应需求，而是主动洞察和规划。学习与发展部门部门还可以联合业务和技术部门，协同共建企业级的AI学习生态，这个生态系统能够整合内外部资源，利用AI为员工提供个性化、智能化的学习支持，帮助员工更好地识别和满足自身学习需求。当然，正如之前提到的，培训和HR在团队凝聚力、人际互动促进、组织文化传承等核心“人本”价值方面的作用会更加凸显，这些依赖深度人际理解和情感连接的领域，是 AI 难以替代的，也是组织健康发展的基石。

人才能力画像的重构CBR：AI 的发展会如何重塑岗位能力模型？AI 时代关键人才的能力画像是什么样的？尹锴：在 AI 时代，静态的岗位能力模型已经失去了意义，因为它难以跟上业务和技能要求的快速变化。我更倾向于探讨关键人才在 AI 时代需要发展和组合具备的一系列核心素养。当然，要求个体在所有方面都达到顶尖水平是不现实的，但以下这些能力方向，对于在 AI 时代保持竞争力至关重要：1.AI 技术素养：这不仅仅是知道几个 AI 工具，而是要理解 AI 的基本原理、核心能力和局限性。只有这样，才能判断在什么场景下、如何有效地利用 AI。2.人机协作能力：这包括能清晰地向 AI 下达指令，引导 AI 产出高质量、符合目标的内容，并能与 AI 形成高效的配合，让 AI 成为工作的得力助手。3.批判性思维与验证能力：AI 会产生“幻觉”，输出看似正确实则错误的信息。因此，员工具备审辨、质疑、验证 AI 产出的能力至关重要，不能盲从 AI。这背后是对专业知识的扎实掌握。4.持续学习与适应能力：AI 技术日新月异，新的应用层出不穷。保持好奇心，快速学习新知识、新工具，并将其应用于实际工作，是 AI 时代人才的必备素质。5.创新思维与解决复杂问题的能力：AI 可以处理很多常规任务，但面对复杂、模糊、需要创造性解决方案的问题时，人的创新思维就显得尤为重要。如何利用 AI 作为工具，去探索新的可能性，解决更复杂的问题，是高阶人才的核心价值。6.沟通协作能力：AI 可能会改变团队协作的方式，但人与人之间的沟通、协作、共情能力，在驱动创新、达成共识、凝聚团队方面，其重要性不降反升。CBR：这是否意味着在AI时代仍需通过传统方式强化专业能力培养？尹锴：绝对是的。扎实的专业功底，或者说领域知识，在 AI 时代不仅没有过时，反而更加重要。它是我们与 AI 协作的“压舱石”。理由很简单：首先，只有具备深厚的专业知识，才能敏锐地识别AI产出中的偏差、谬误，进行有效的甄别和纠偏，避免被AI“一本正经的胡说八道”所误导。其次，专业知识能帮助我们更精准地定义问题，向AI提出高质量的问题和指令，从而引导AI进行深度思考和创造，获取更有价值的回应。最后，AI可以辅助完成大量工作，但在很多领域，尤其是需要高度专业判断、创新和责任承担的环节，仍然需要人类专家来把控方向，完成最终的高价值输出。至于培养方式，我认为不是单纯回归传统，而是传统方式与 AI 赋能的有机结合。扎实的业务实战、参与高质量的专家研讨、结构化的课程体系依然重要，它们帮助构建系统性的知识框架和批判性思维。同时，AI 可以作为强大的学习伴侣和认知增强工具，提升学习效率并深化理解互动。所以，不是要抛弃传统，而是要用 AI 让传统学习方式焕发新的生命力，变得更高效、更个性化、更具深度。

AI时代的复合型人才培养CBR：AI的应用会对现有岗位的工作产生哪些变化？尹锴：AI 的应用正在改变现有岗位的工作内容和边界，一个明显趋势是“岗位的融合”与“能力的泛化”。许多原本需要高度专业化技能或大量人工投入的环节，现在可以由 AI 辅助甚至部分替代，这使得个体能够承担更广泛的职责，岗位间的界限也因此变得模糊。以软件开发领域为例，在一些互联网企业，这个趋势日渐明显：产品经理过去在完成需求分析后，需要与前端工程师沟通界面原型、流程设计，再与后端工程师沟通功能实现；现在，借助 AI 工具，产品经理可以直接生成高保真原型、绘制流程图，甚至完成一些基础的前端任务，这不仅提升了效率，通过AI生成的直观原型与业务方、开发团队沟通，也能极大减少因抽象描述带来的理解偏差。同样，部分业务运营人员可以利用 AI 编码自主开发简单应用，快速支持一些轻量级的业务需求，而无需完全依赖开发团队排期，提升了响应速度和自主性。后端开发人员在 AI 的辅助下，也可以增强对业务逻辑的理解和需求洞察，从而更直接地对接业务需求，甚至在某些场景下，部分承担起产品经理的职责，缩短了沟通链条。这种变革的本质是岗位能力的重构与融合。它要求技术开发人员不仅仅懂技术，还要强化业务敏感度和产品思维；产品经理则需要掌握 AI 协同工作的能力，并对技术实现有更深入的理解。最终将产生更多具备跨领域解决问题能力的复合型人才。CBR：企业应如何推动非技术人员学习和应用AI，培养复合型人才？尹锴：我认为，企业要推动非技术人员学习和应用AI，培养其成为复合型人才，关键在于系统性地推进，可以从以下几个方面着手：1.意识与文化塑造：首先是“布道”。企业可以通过高管发声、内部宣传、趋势解读、成功案例分享等多种形式，持续提升全体员工，尤其是非技术人员对 AI 价值和潜力的认知，营造拥抱 AI、探索 AI 的文化氛围。2.体系化课程赋能：建议企业自主开发或采购面向非技术员工的 AI 系列课程。这类课程体系旨在帮助他们理解 AI 的基础概念、工作原理、能力边界、主流工具、AI 的影响和未来，以及更重要的——如何与 AI 高效协作。3.实践案例的挖掘与共享：企业应积极挖掘内部员工在实际工作中应用 AI 提升效率、解决问题的真实案例，并通过内部平台、专题分享会、线下工作坊、直播等方式进行推广。这能让员工看到 AI 的实际应用价值，并从同伴的经验中学习。4.场景驱动的创新激励：可以考虑举办内部的 AI 应用创新竞赛或分享活动，鼓励员工结合自身工作场景，主动思考和探索 AI 的应用点，并分享使用心得和方法论。优秀的创意和实践会得到奖励和推广。5.智能化学习平台与工具支持：企业也应探索构建内部的 AI 知识网络和学习平台。例如，通过将内部知识库、学习平台与 AI 相结合，打造“内网 AI 搜索”“AI 助教”或“业务 AI 助理”，为员工提供随时随地的、精准的 AI 支持，降低他们应用 AI 的门槛。

如何看待“超级员工”CBR：AI时代，企业应培养“超级员工”还是强化组织能力？应该倾向小团队负责制还是保持大兵团作战？管理者应如何重新定义角色？需要加强哪些能力？尹锴：这两者并不矛盾。从人才发展的角度看，看到员工通过AI大幅提升个人效率和能力，成为某个领域的“超级个体”，无疑是令人鼓舞的。例如，一个普通程序员在 AI 辅助下，编码效率和质量可能大幅提升；一个基层运营人员借助 AI，数据分析和洞察能力也可能远超从前。然而，个体能力再强也存在边界，AI 本身也有其局限性。面对真正复杂的系统工程、底层的技术攻坚，或是需要大规模协作的商业项目时，单纯依赖某个“超级员工”或 AI 都是不够的。这时，组织化的协同作战能力就显得至关重要。在团队运作模式层面，AI 的加持确实可能在短期内催生更多“一人企业”或高度敏捷的小团队，它们能够快速响应市场变化，完成一些以往需要更大规模团队才能承担的任务。但从长期和规模化发展的角度看，复杂的商业创新和持续的市场领导力，依然需要强大的组织能力作为支撑。这包括共享的技术平台、成熟的流程体系以及深厚的企业文化等，这些是小团队难以独立构建的。因此，企业需要在激发个体和小团队活力的同时，持续建设和强化组织平台能力，找到一个最佳的平衡点。AI 时代对管理者的挑战尤为突出，“去中介化”趋势将加速淘汰缺乏核心价值、仅依赖信息传递的管理者。未来，管理者的核心价值将更多地体现在战略引领、团队赋能和文化塑造上。他们需要具备敏锐的战略眼光，看清 AI 对业务的深远影响，为团队指明方向。随着 AI 接管更多流程化工作，管理者的重心必须转向激发团队潜能，营造创新氛围，帮助成员掌握与 AI 高效协作的技能，并通过教练辅导和资源支持，将 AI 的效率优势转化为团队的整体战斗力。此外，技术越是发展，对人的关怀和文化建设就越重要。管理者需要投入更多精力关注员工的成长与感受，传递企业价值观，打造有凝聚力的团队。最后，管理者自身必须成为拥抱 AI、驱动变革的表率，主动学习，理解 AI 如何重塑业务与管理，并带领团队抓住 AI 带来的机遇。因此，我们的目标并非在“超级员工”和“强大组织”之间做简单取舍，而是要双管齐下：既要大力培养能够驾驭 AI 的“超级员工”，也要同步构建和强化能够支撑这些人才发挥最大价值、促进高效协同的组织能力与先进管理体系。

人才梯队建设CBR：AI时代，企业应如何构建适配AI时代的人才梯队？是否需要转变人才评估维度？尹锴：随着 AI 日益普及，许多基础性、重复性的工作逐渐可由 AI 高效处理，企业在人才的选拔与培养上，应更加聚焦于那些 AI 难以替代的核心人类素养与高阶认知能力。我认为，未来关键人才应重点发现或发展以下几方面的特质与能力：技术敏感度与好奇心快速学习与应用能力跨学科整合与创新能力批判性思维与独立判断能力沟通与协作能力对于具备上述核心素质的人才，即使其在特定专业领域的经验尚浅，也能在 AI 的辅助下，快速达到甚至超越传统模式下的中级水平。例如，过去一个新人可能需要 3 到 6 个月才能独立完成一些工作，现在通过 AI 赋能，这个周期可能缩短到 1 到 3 个月就能达到相当的熟练度，能够处理常规任务。在培养方式上，一方面，我建议更加重视“实战练兵”，让人才在真实的项目中历练成长，并由经验丰富的资深员工提供辅导反馈；另一方面，AI 则扮演着强大的“智能副驾”或“虚拟教练”角色，提供全方位的即时支持与赋能。这两方面相辅相成，共同铺就了人才加速成长的路径。除了引进新人才，对现有员工的技能升级和转型也至关重要。企业需要为他们提供持续学习的机会和资源，帮助他们掌握 AI 技能，适应新的工作模式，实现个人职业生涯的再次成长。总而言之，AI 时代的人才梯队建设，是一个动态的、以能力为核心、技术赋能的过程。它要求企业更加关注人的底层潜能和成长性，而非仅仅是过去的经验和静态的知识。通过与尹锴先生的深度对话，我们得以洞悉 AI 时代企业人才培养的转型路径，并总结出以下几个关键变革方向：1.学习与发展部门的角色转变从传统的知识传递者，逐步升级为智能化学习生态的设计者、赋能者与价值提炼者，更加注重“二次创作”、体验设计、领导力发展以及组织情感的连接。2.关键人才画像的新要求除了技术素养、AI 协作能力、批判性思维和持续学习能力外，创新思维、复杂问题解决能力以及高效沟通与协作能力，正成为 AI 时代关键人才画像中不可或缺的核心要素。3.复合型人才的全面培养通过意识塑造、体系化课程、实践分享、创新激励以及智能化平台工具的支持，为包括非技术人员在内的全体员工赋能，帮助他们掌握 AI 技能，从而实现复合型人才的培养目标。4.超级个体与组织协同的平衡在鼓励 AI 赋能的超级个体崛起的同时，强调组织协作与平台支撑的重要性，并对管理者的角色提出了全新的要求。希望这些洞察与建议，能够为企业在 AI 浪潮中推进人才培养与组织发展工作，提供有益的借鉴与启示。

《中欧商业评论》与中欧商业在线携手开启“2025 AI 转型启示录”系列调研，针对AI原生组织及其进化路径、当下企业在 AI 应用领域的实际状况、组织变革的前沿实践，以及 AI 时代人才培养的关键策略与路径展开深入探讨，敬请持续关注本刊公众号，精彩内容将陆续呈现。

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