培养“元字形”应用型人才，拥抱大变革时代

人工智能时代的应用型人才，需要从一专多能的‘T字形’，升级为以内驱力为源动力、以跨界融合力为桥梁，以数字技术应用力、团队激发力为支撑的‘元字形’能力模型。

在2024年政府工作报告中，发展新质生产力被列为政府十大工作任务的首位。习近平总书记指出，新质生产力具有高科技、高效能、高质量的特征，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志。生成式人工智能技术作为继电脑、互联网、移动互联网之后，当前数字科技发展的最新成果，正在催生新质生产力时代的到来。在这一背景下，培养适应人工智能时代的应用型人才，显得尤为重要。

人工智能技术对应用型人才的挑战

应用型人才通常是指具有较强的实践能力和动手操作能力，能够在工作中将理论知识与实践相结合，解决具体问题的专门人才。应用型人才的职业特征：一是实践能力强，擅长将理论知识应用于实际工作中，能够解决实际问题；二是动手操作能力强，能够熟练使用各种工具和设备；三是适应能力强，能够适应不同的工作环境和任务要求，具有较强的应变能力；四是具有良好的团队合作精神，能够与同事协作完成任务。

人工智能技术发端于现代信息技术，随着移动互联网的普及、深度学习和神经网络等算法技术的应用以及数字经济产业的实践，其智能化水平得到了显著提升。2022年12月ChatGPT3.0开始商用，2024年1月视频大模型Sora问世，标志着人工智能从弱人工智能阶段进入通用智能阶段。人工智能技术对于应用型人才的工作环境、工作内容、思维方式、能力素养提出了新的要求，对职业发展方向产生了深远影响，甚至对于一些应用型岗位出现了替代性效应。这种影响的强弱可以从以下五个方面来判断。

第一，工作环境数字化程度。程序设计员等岗位的工作环境通常具备高度的虚拟化特征，通过互联网实现远程访问和操作。同时，与物理世界的交互频率较低，主要依赖数字环境进行工作。此外，这些岗位的工作内容往往具备较大的自动化潜力，特别是那些涉及数据处理和信息检索的任务，可以通过软件和算法实现自动化操作。同时，工作环境相对稳定和可预测，减少了处理突发或非常规情况的需求。

第二，数据依赖度。财务分析员等岗位通常涉及大量数据处理和信息管理工作，数据结构相对固定，任务执行过程易于实现自动化。同时，这些岗位的工作往往依赖于标准化的软件工具和平台，为人工智能技术的集成和替代提供了便利条件。

第三，工作复杂度。客户服务员、电话销售员等岗位的工作内容通常包含大量重复性任务，所需技能更新频率较低。同时，工作遵循明确的规则和标准流程，减少了人为错误的可能性。此外，工作的产出通常具有高度的标准化特点，无需过多创造性思维。这些特征使得人工智能技术能够较好地适应和替代这些岗位。

第四，情感需求强度。图书管理员、仓库管理员岗位通常与人类交互频率较低，情感劳动需求较少。尽管有时需要实时响应，但人工智能技术的智能化实时处理能力正在不断提升，能够满足这一需求。然而，对于涉及深度情感支持和建立亲密人际关系的工作内容，人工智能技术目前仍存在一定的局限性。

第五，岗位发展前景。美术设计员、车辆驾驶员等岗位的薪资水平通常较低，晋升空间有限，因为它们的工作内容相对单一且往往具有较高的外包化程度，人工智能技术的引入可能会进一步推动这一趋势。

不难看出，人工智能时代，应用型人才正在受到六大挑战。一是职业寿命急剧缩短，并由此带来职业标准、技术和工具的全面颠覆。二是与机器的交流方式由特定程序语言被人类自然语言所替代，如何提高“提示词”的精准度、专业深度成为有效沟通的关键。三是单一专业领域的知识和经验正在加速算法化，岗位的数智化替代越来越明显，融合自然科学与社会科学的跨学科、跨领域专业人才正在成为职业的必须。四是所在的工作团队正在由特殊场景的人机协作团队转变为普遍性的由人类成员和数字智能体成员协作的数实融合团队。五是工作节奏和效能的不断提升带来的焦虑感越来越强，心力损耗明显急需补充，能提升人的松弛感的体验型岗位需求越来越强烈。六是创新创造作为人应对不确定性世界的独有能力，在相当长的时间内还无法为人工智能所替代，这类岗位的需求将进一步增加。

人工智能时代应用型人才内涵特征的变化

人工智能时代的应用型人才，必须从过去常说的单一领域一专多能实践型升级为跨领域的数智化应用型人才，是能够适应组织的智能化转型升级趋势、灵活运用人工智能技术和激发人类员工创造力的方法、可以同时管理由数字智能体和人类所组成的团队、达成组织的战略目标和可持续成长的综合型实践人才。人工智能时代的应用型人才可分为三类。

一是卓越工程师。指在特定领域中拥有深厚的跨界的专业知识、工作经验以及相关技能，具备解决复杂问题和融通实践的能力，在该领域展现权威性和影响力的专家型应用人才。人工智能助手是卓越工程师必备的生产工具，在可复制模块、流程工具、计算分析、信息检索使用等数据的基础服务领域，提供持续支持，有时还可以在一些场景下独立完成相对简单、重复性强的特定任务。这类数智化的卓越工程师，将承担社会上的绝大多数人类岗位，包括医生、工程师、设计师、救援专家等。

二是战略管理与决策分析师。指借助先进的战略管理智能大脑系统，以实现高效战略管理、提升组织效能为目的，从事深度分析、决策优化与跟踪执行监控的应用型人才。战略管理智能大脑系统由业务智能管理系统与组织智能管理系统两个相互协同的子系统构成，是组织全面数字化后的“超级大脑”。业务智能管理系统着重于经营管理的各个环节，运用大数据技术和先进的算法模型对运营数据进行深度挖掘与实时洞察。组织智能管理系统则通过对组织行为、人力资源数据的持续诊断和智能化分析，实现组织内部的结构优化与人力资源管理。战略管理与决策分析师是战略管理智能大脑系统的驾驶员和建设者，主要承担战略分析、决策参谋、组织效能优化、合规与风险管理等关键职务。

三是数智化架构师。指依据严密的工作系统化逻辑，主导业务结构与组织架构革新设计与项目管理的应用型人才。他们负责构建人工智能决策中枢与人类专家经验之间的协同网络，具备高度融合的智能优势。在日常运营活动中，数智化架构师以其高水平的人脑智慧，结合广泛且深度应用的人工智能工具和技术，不仅能够提升组织内部效率与精准决策水平，而且还扮演着战略引领者与变革推动者的双重角色，确保组织在瞬息万变的外部环境中保持竞争优势与创新能力。数智化架构师既是高维度知识体系的建构者，又是新型管理模式的践行者。

卓越工程师作为团队的核心力量，具备深厚的专业知识和丰富的经验，负责解决复杂问题，提出创新策略以及对特定领域进行深度判断。他们与数智化架构师共同探讨战略方向，并为战略管理智能大脑提供专业领域内的规则和经验输入。战略管理与决策分析师所开发的战略管理智能大脑作为高级决策支持系统，集成多种智能技术，根据组织内外环境变化生成战略规划方案，并监测执行效果。他们还将向数智化架构师提供战略指导和决策建议。作为团队的应用型人才和变革推动者，数智化架构师擅长结合人工智能工具和技术，引领团队应对复杂的挑战，实现组织目标。他们依赖人工智能助手提高日常运营效率，采纳战略管理与决策分析师的研判成果，同时协调和激发卓越工程师的潜能，共同推进战略实施。

培养“元字形”应用型人才，增强人机协作关键能力

人工智能时代对应用型人才提出了更高的要求，他们需要具备干事创业的内驱力、跨界洞察的专业融合力，并同时具备数字技术的应用能力、激发团队创新的组织力。

第一，干事创业的内驱力。人工智能技术的快速发展加剧了生产力变革和生产关系的调整，也为创业提供了新的机遇，国内外出现了众多超级个体或称“一人企业家”。他们拥抱变化，适应变革，通过自我调整获得松弛感，进而平衡外部不确定性带来的心理压力和焦虑感。他们具备创新创业精神，有着极强的自律性和自我驱动力，善于利用人工智能技术提升自己的工作效率、决策能力、技能发展，能够发掘新机会，构建个人品牌影响力，创造新的价值。

第二，跨界洞察的专业融合力。为了适应人工智能技术的发展速度，应用型人才需要具备持续学习的意识，能够深刻理解不同学科、不同领域的知识，学习相关技能并进行有机融合，创造出新的应用和解决方案，才能适应技术发展带来的挑战。比如对于学习计算机的人才而言，他们需要将心理学、美学、化学等多元化的知识融入自身的专业技能，从而创造出更具创新性和实用性的成果。这种融合能力的培养，有助于增强战略眼光，提升敏锐的洞察力，主动探索和尝试新的方法与手段，把握时代的脉搏。

第三，熟练应用数字技术的能力。应用型人才需要能够充分发挥数据作为生产要素的关键作用，掌握与人工智能对话所需要的“提示词工程学”相关的专业知识和技能，能够提出专业且直追本质真相的有力量的问题，让海量信息价值转化为高含金量、更加贴合人类需要的产出。同时能够识别、防范和处置有害于数据安全和个人信息保护的威胁，提升基于数据的安全意识与技能。

第四，激发团队创新的组织力。作为人工智能时代的应用型人才，不仅要成为“每个人都是一支队伍”的超级个体，还需要能够构建跨界协同的团队，引领和激发成员的潜力，促进战略共识与执行，实现创新发展。因此需要具备跨文化沟通与合作能力，善于视人为人，“用心”而非“用脑”激励人、团结人，建立基于信任的事业共同体，共同迈向良性的发展道路。

人工智能时代的应用型人才，需要从一专多能的“T字形”，升级为以内驱力为源动力，以跨界融合力为桥梁，以数字技术应用力、团队激发力为支撑的“元字形”能力模型。把团队激发力对应在“元”字的最后一笔，是希望用这一笔回峰的勾，寓意对人的包容、对创新的包容、对试错的接纳，让我们能以更舒展的状态拥抱前所未有的大变革时代。

人机协作能力是“元字形”应用型人才的关键能力。因此，培养适应人工智能时代要求的应用型人才，关键在于人机协作能力的培养。为此，应积极探索人工智能教育的新理念、新模式和新方案，将人工智能技术应用于课堂教学，改变传统的教学方式；在基础教育阶段开设人工智能类课程，有助于学生适应社会的发展变化，训练学生的思维方式，提高科学素养；培养更多能够与人工智能协同合作的教师，加强教师队伍的建设，把人工智能技术深入教育教学和管理全过程；利用人工智能技术优化学习体验，构建智慧学习环境和提供个性化学习支持；开发多元化教学场景，根据学科特点开发大语言模型的垂直应用；探索智能助教在课程教学中的多元化角色与定位，探索人机协作的教学模式，从而有效地培养未来应用型人才所需的关键能力和实现更高效的人机协作。