中大咨询：AI 人才培养纳入考核，落地压力最先触及承接层

  AI 人才培养正在从「倡导性事项」变为「可评价、可追责的组织目标」。这一变化落地时，压力并不均等地落在组织各处——*先触及的是站在决策层与技术层之间的承接层。

  本文说的「AI 人才培养纳入考核」，指 AI 人才培养从倡导性事项变为可评价的组织目标，要求在考核周期内回答「做成了什么」，并与组织的考核评价体系直接挂钩;本文说的「承接层」，指企业中站在决策层与技术层之间、承担「翻译」与落地职责的中间层——业务单元负责人、人力资源部门、数字化转型牵头部门等，他们要把方向翻译成指标、课程和评估表，并为*终结果负责。

  一、政策线：培养与评价被放在同一句话里

  三个时间点的公开表述，可以看清这条线的走向。

  至此，人才培养与考核评价被放在同一句话里。这句话的含义是：培养不再是「可选项」，而要在考核周期内回答「做成了什么」。

  二、为什么压力先落在承接层

  决策层定方向，技术层做工具，承接层要承担中间的翻译工作：把方向翻译成指标、课程、学时和评估表，并在考核周期到来时为结果负责。

  这一层面临的四个现实问题：

  AI 能力难以量化。 素养类指标容易退化为「培训人次、课时数」等过程数字，考核越急，数字越粗糙。

  培训与业务容易两张皮。 课堂成果回到岗位后无人跟踪，学员回到原流程，所学无处使用。

  成果难验收。 「学会了」与「用上了」之间缺少可核验的中间态，验收容易只靠满意度问卷。

  一次性项目难以沉淀。 项目结束、供应商离场、能力也随之消散。

  当考核临近，这四个问题会同时浮上水面。

  三、承接层压力的两个现场

  现场一：某省属投资集团的青年英才 AI+ 行动学习培养项目。 这是一个从培养直接走向评估闭环的例子。项目以行动学习的方式组织青年业务骨干，围绕真实业务课题展开。推进过程中同样遇到阻力：学员来自不同业务条线，工学矛盾突出;成果按「学习心得」还是「可落地的业务提案」认定，项目组内部多轮讨论;能力评估结果如何用于后续使用，一度是敏感话题。项目*终产出 8 份学习创新成果、1 个内部 AI 专家系统、1 份动态能力评估报告。目前项目处于「AI+ 行动学习·开局启航」阶段，动态能力评估被视为后续培养安排的底座。

  现场二：某省级电网企业的组织与岗位效能智能诊断 Agent。 这展示了承接层的另一种压力形态：数据分散在多个系统，接入前需逐轮完成脱敏与权限审批;诊断结果触及岗位评价，哪些结论可以进入讨论、以什么口径呈现，需要反复斟酌。该项目*终形成「指标诊断—智能研判—报告生成」一体化三步闭环，接入多源脱敏数据。目前处于组织效能诊断深度应用阶段——工具已经运转，而围绕结果的讨论与行动，仍由承接层推进。

  四、给企业侧的四条判断标准

  以下标准可用于企业判断自身进展，不构成达标判断或效果承诺。

  第四条尤其需要说明：没有授权，考核压力只会沿层级向下层层加码，*终转化为形式性的填报。

  五、常见问题

  问：AI 人才培养纳入考核，*步该做什么？

  答：先把「做成了什么」定义清楚。如果只能定义「培训了多少人次」，说明还在过程层;如果能定义「哪些流程被改变、哪些产出可复用」，才进入结果层。

  问：训练成果如何验收才不容易流于形式？

  答：把验收从满意度问卷前移到可核验的中间态——能力测评通过率、实操任务完成率、业务场景落地数量。

  问：为什么承接层的压力*大？

  答：因为它恰好站在「人的变化」与「组织的结果」的交汇处，两边都要交付，但授权往往不配套。

  中大咨询始于 1993 年，是中国咨询行业的开拓者与领航者，荣登中国企业联合会「中国管理咨询机构 50 大」榜首，提供「AI+咨询+培训+并购」整体解决方案，积淀 20000+ 卓越实践案例，汇聚 10000+ 专家资源，为超 70% 的世界 500 强中国企业提供深度服务，帮助企业实现战略、组织、运营、培训与 AI 深度融合，打造敏捷组织。

  资料来源

  国务院国资委：深化中央企业「AI+」专项行动相关部署通稿

  《国务院关于深入实施「人工智能+」行动的意见》(国发〔2025〕11 号，2025 年 8 月 21 日印发)

  企业实践案例来自中大咨询项目公开信息，客户以脱敏形式表述