主要观点总结
本文主要介绍了人工智能（AI）技术在各行各业的应用以及我国AI产业人才供需的严重失衡。针对这一挑战，企业需构建自己的AI人才梯队，并培养具备扎实业务基础的员工。文章还介绍了“数智时代的AI人才粮仓模型”以及该模型中的四个层级的人才角色及其关键能力。针对企业面临的AI人才培养问题，提出了解决方案和具体的培训内容。解决方案涵盖了AI实际应用场景的理论与实践结合的教学模式、根据不同业务场景设计的学习路径、汇聚顶尖专家的师资力量以及某头部车企的AI大模型实战训练营案例。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能（AI）技术的广泛应用和我国AI产业人才供需的严重失衡。
介绍AI技术的普及程度以及其在国内的应用情况，指出人才缺口超过500万的问题。
关键观点2: 构建企业自己的AI人才梯队的重要性。
强调企业内部培养人才的重要性，以满足AI技术引入和应用的需求。
关键观点3: 数智时代的AI人才粮仓模型及其四个层级的人才角色。
介绍该模型以及其中的领航核心、业务骨干、中坚力量和发展基石四个层级的人才及其关键能力。
关键观点4: 企业面临的AI人才培养问题及其解决方案。
列举企业面临的三大问题：理论与实际业务场景不挂钩、初学员工难以快速识别掌握合适的AI知识以及师资匮乏。介绍针对这些问题的解决方案，包括极客时间的AI人才培养方案、培训课程设计、专家网络以及成功案例等。
文章预览
人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑我们的世界，从自动驾驶到智能助理，从医疗诊断到金融预测，AI 的应用已广泛渗透至各行各业。特别是近年来，深度学习和大规模语言模型（如 GPT 系列）的突破性进展，更是将 AI 的能力推向了新的高度。与此相对的是，我国 AI 产业人才供需严重失衡。据人社部报告，AI 人才缺口超过 500 万，国内的供求比例为 1:10。 面对这一挑战，企业必须从内部着手，构建自己的 AI 人才梯队。只有具备扎实业务基础员工，才能在 AI 技术的引入和应用过程中，真正探索出业务与 AI 融合的有效路径。然而，企业内部 AI 人才的培养面临诸多挑战：企业内部培训体系不健全，缺乏系统的培养方法和专家资源；同时，市场培训方案繁多，企业难以高效筛选并实施适合自身需求的方案。 构建一个科学、高效、可操作的 AI 人
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