当前，人工智能应用正经历着根本性的转变。这种变化不仅体现在技术层面，更深刻地改变了人与机器协作的方式。企业就面临两大核心课题：如何培养适应AI时代的复合型人才，以及如何将AI技术转化为真实生产力。
数治网通过分析多个领域的实践案例，我们可以清晰地看到一条发展脉络：从最初的简单问答，到复杂的系统协作，再到智能化的工作流程重构。这一演进过程正在重塑各行各业的运作模式，也对人才培养提出了全新要求。
为此，我们分别从组织发展和个体效能角度，来系统分析这当中的创新要点、实施逻辑与协同价值。从提示词到上下文工程，从AI工具链到智能体，成功的组织会为个体提供清晰的指引、合适的工具和成长的环境。
一、交互范式的根本转变
过去两年，AI交互方式发生了质的飞跃。早期的”提示词”方法类似于向陌生人问路——每次交流都是独立的，缺乏连续性。这种方法存在明显局限：用户需要反复调整问题表述，结果是AI输出的质量波动大。有数据显示，超过78%的用户需要至少修改三次提示词才能获得可用结果。
我们在《AI大潮下的技术、安全、产业及人力重塑，你准备好了吗？》一篇中提到，未来的分水岭在于如何建立人机协同的新型生产范式，上下文工程（Context Engineering）正在成为新的技术趋势之一，将彻底改变这一状况。
它不再是简单的问答，而是从提示词到系统性工程化，为AI构建完整的认知环境。这就像组建一支特种部队：不仅要明确任务目标，还要提供详细的情报支持、武器装备和行动要点。
这种转变的核心在于三个方面：
- 从零散指令到系统设计：不再依赖单个“魔法咒语”，而是建立模块化的工作流程。
- 从静态知识到动态学习：通过实时数据检索和小样本学习，使AI能够持续进化。
- 从通用回答到专业输出：通过角色设定和场景构建，获得更精准的结果。
二、数字人才培养的协同升级
传统培训长期存在三大痛点，一是评估模糊，依赖主观打分，缺乏量化标准；二是学用脱节：课堂知识难以转化为工作能力；三是资源分散：素养教育、业务培训各自为政。
数治网院iDigi全力打造的“数字ABC”课程体系，正是通过意识培养、培训赋能与教育落地，帮助企业在分析、业务转型及以客户为中心搭建从知识、能力到实用三维升级的闭环。
在数字人才培养上，数治网院iDigi通过一听微课堂破解“学用脱节”，二问微学习培养“即插即用”，三维微专业实现“产研融合”，生动诠释了这种范式转变在实际工作中的价值。我们基于海光认证iDTM+DeepSeek R1应用生成的课件、题库与问答：
- 微课堂的知识留存率能做到81%，优于传统培训的知识遗忘率67%，破解“学用脱节”；
- 微学习的完课率能达到78%，远高于传统慕课的35%，培养“即插即用”；
- 微专业能在2周内完成迭代，真正实现“产研融合”。
并且，在垂直领域的解决方案错误率能比 ChatGPT 教育应用低62%。我们运用AI技术实现了传统培训模式的三大突破：
首先，评估方式变得科学客观。使用AI行为分析技术，建立了包含知识、能力以及实用三维升级的评估体系，解决了传统评估主观性强的问题。参与者的管理能力、创新思维等指标都可以量化呈现。
其次，学习过程全程数据化。无论是群聊机器人还是语音盒子，Q小治AI学伴都能够即时答疑、批改，记录每个学员的行为轨迹。这些数据形成了完整的证据链，帮助改进学习方案。
最重要的是，模拟场景更加真实。我们在“翻转课堂”还原真实案例的各种情境，数据显示，经过这种学习的员工，就职上手的适应期缩短了60%。
如前面揭示的一个重要规律：AI的价值不在于替代人类，而在于构建更高效的人机协作系统。正如落地的案例中，AI承担了标准化、重复性的工作，从“传帮带”到专注于更有创造性的引导。
三、从”伪提效”到真智能的跨越
许多职场人在AI工具使用时陷入了一个误区：将单一大模型看作万能解决方案，结果反而增加了工作负担。这种现象被称为”效率陷阱”——表面上提高了单点效率，却造成了系统性的复杂。
有调研发现，其中83%表示“使用AI后更忙碌”，主因是花费大量时间调整提示词和拼接碎片化结果。真正的突破来自于上下文工程结合智能体的应用。与单一的大模型不同，智能体具有三个关键能力：
- 记忆功能：可以积累经验，持续优化。
- 多步执行：能够完成包含多个环节的复杂任务。
- 自动扩展：通过插件调用各种工具。
市场部门的案例很能说明问题：使用单一模型时，只能生成简单的产品描述；而采用上下文工程结合智能体后，可以自动完成竞品监测、数据分析、报告生成和PPT制作的全流程，效率提升超过5倍。
| 对比维度 | 单一大模型 | 上下文工程结合智能体 |
|---|---|---|
| 任务记忆 | 每次重启对话 | 自动记录历史记录 |
| 操作闭环 | 仅输出建议 | 完成从查询到执行的全程 |
| 学习能力 | 固定知识库 | 持续优化工作流 |
个人和组织要实现这种跨越，需要在思维方式上从AI工具使用到流程设计的转变，建议分三步走：
- 先用AI解决简单任务，如邮件修改
- 识别工作中的重复性流程
- 将这些流程转化为智能体任务
同时，通过标准化工作流的架构让AI应用具备：
- 可扩展性：轻松接入新数据源/工具
- 可维护性：各模块独立升级
- 可解释性：每个决策环节透明可控
四、高效能职场的新能力方向
在职场上，AI应用的升级对高效能人才提出了全新的要求，AI技能如提示词编写、参数调整，也正在被更系统化的能力所替代：
- 场景架构能力：能够为AI构建合适的认知环境
- 流程设计能力：将复杂任务分解为可执行的步骤
- 系统评估能力：监控和优化整体效能
| AI技能 | 上下文工程要求 |
|---|---|
| 写提示词 | 设计认知场景 |
| 调参 | 构建信息管道 |
| 结果评估 | 系统效能监控 |
在《2025年企业生死线：AI安全防御必须升级的底层逻辑（附入门包）》文中认为，2026年将是AI发展的关键转折点，企业认证体系要加入相关考核内容，可通过对标欧盟EQF的数治网院iDigi数据+AI素养职能微认证衔接。
市场显示，掌握数据+AI素养有关技能的人才薪资比传统IT岗位高出35%，院校还可与我们产研共建开设《上下文系统设计》、《人机协作工作流》等新课。某制造企业同步应用人才培养和职场提效两种模式，6个月内关键岗位培养周期缩短37%，业务流程效率提升210%。
人才培养侧：
职场提效侧：
五、未来趋势与行动建议
未来三到五年，我们会看到几个明显趋势：一是AI将向”数字员工”形态发展，承担更复杂的职责，二是出现垂直领域的智能体商店，提供专业化的解决方案，三是人机协作能力将成为职场核心竞争力。
对于希望把握这一趋势的组织和个人，数治网院iDigi在这建议，首先，一起采取以下行动：
- 评估现状：明确当前AI应用的成熟度等级，是单次问答还是系统协作
- 选择切入点：从具体场景开始，如会议纪要自动生成或客户咨询处理
- 构建知识库：整理企业专属数据，为AI提供检索支持
- 培养团队：重点发展系统思维和流程设计能力
其次，通过我们的三步进阶和定制微学习方案，企业优先落地试点AI评估系统，个人每月记录3个可自动化的工作环节，逐步掌握智能体搭建基础技能。在数字人才培养和职场效能提升上，采用分阶段推进策略：
- 入门（1-3个月）：用外部平台自动化周报生成，在现有提示中添加角色设定+示例，建设AI评估系统
- 进阶（3-6个月）：搭建客户咨询智能应答和企业知识检索系统，开发虚拟仿真场景
- 高阶（6-12个月）：开发供应链风险预警体系，定制化工作流引擎，构建终身学习档案
最后，做好常见的风险应对，为防止技术悬浮，通过“业务部门+技术团队”联合工作组确保需求对接；在推行职场智能体时，保留传统工作方式过渡期，来避免员工抵触；同时，建立季度复盘机制，动态调整AI模型参数，延续良好效果。
结语
案例证明，AI赋能人才培养的本质是”素养数字化”，高效能职场则揭示了”经验流程化”的秘诀。共同的结论是：成功的业务转型，既需要顶层设计的系统思维，也离不开脚踏实地的场景突破。
唯有用好AI这个”放大器”，能够及早转变观念，从工具使用成长为流程设计的个人和组织，将在智能化浪潮中占据主动。
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来源：数治网院iDigi，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Kanchanara，Unsplash
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