開源生成式人工智能（AI）模型的迅速興起以及國家對于國產創新的推動，帶動了中國AI生態系統的發展，激發了各企業機構對AI就緒度的極高要求。Gartner預測，到2028年，由于企業更傾向于組建能夠創建和管理專有Al解決方案的內部團隊，中國企業機構對AI開發技能的需求將增長50%。因此，伴隨中國的AI技能人才爭奪戰感演感烈，應用和軟件工程領導者必須改進其員工價值主張，以吸引新員工；同時，還應提供結構化的技能發展計劃，并將AI定位為企業機構的價值倍增器，以緩解人才焦慮。

通過改進EVP、提升靈活性和多元化增長來解決AI人才缺口問題

許多企業機構之所以無法吸引和留住AI/機器學習（ML）人才，是因為其員工價值主張（EVP）未能體現當今AI專業人員所看重的價值：靈活性、職業成長，以及工作的意義和創新性。如今，僅靠提供更高的薪水已無法吸引人才，中國的一些知名企業也不再是求職者公認的首選雇主。

對于獲取和留住長期業務成功所需的AI人才來說，最為重要的是，確保人才戰略、改進后的EVP和雇主品牌塑造，與中國獨特的市場動態協調一致。希望解決AI人才短缺問題的應用和軟件工程領導者，可參考以下建議。

●   起步：改進EVP，體現AI人才價值觀

●   后續：采取跨職能團隊結構，以實現靈活性

●   擴展：開辟多樣化招聘渠道，并開放內部機會

通過模塊化培訓、指導和同行學習來彌合AI技能差距

在中國快速增長的AI軟件工程領域，需要采取結構化、積極主動的戰略，以彌合AI技能差距。被動學習方法無法滿足亟需的生成式AI、MLOpS、大語言模型（LLM）集成和AI治理等不斷發展的技能。企業機構必須將模塊化的實操培訓直接集成到實際的產品工作中，確保在工作流中學習，而不是孤立地學習。

高級和初級開發人員受生成式AI的影響程度不同。為彌合這一差距，團隊需要進行結構化培訓、指導和同行學習。圖1突出顯示了AI對不同經驗和專業知識水平的員工的差異化影響。

圖1 生成式人工智能對不同軟件工程師的影響

若想將AI技能發展納入企業文化體系，可參考以下方法。

●   起步：實施模塊化的產品集成式培訓

●   后續：制定結構化的導師指導和學徒計劃

●   擴展：提供游戲化徽章和同行知識共享

將AI定位為價值倍增器，配合透明治理、協作和素養

當AI被定位為核心組織能力而不僅僅是一系列孤立的項目時，其業務價值才能實現最大化。更多開源生成式AI模型的出現，促進了中國的AI生態系統快速迭代和創新，并帶來了更多動態的機遇和風險。

如果沒有對碎片化的AI工作邊界進行明確定義，企業機構將面臨低效、合規挑戰和工作沖突的風險。應用和軟件工程領導者必須建立透明的治理框架，為AI開發提供不斷發展和及時的政策建議，確保跨職能團隊在軟件、數據和工具方面協調一致，并促進信任和問責制。

通過將AI嵌入為價值倍增器，中國企業機構可以推動持續創新，有效管理監管要求，并為業務成果和工程人才規劃更清晰的成長路徑。以下三個步驟為應用和軟件工程領導者提供了一種戰略方法，使其能夠將AI作為核心價值倍增器嵌入企業的發展戰略中。

●   起步：提供透明的AI治理邊界和標準

●   后續：制定跨職能協作模式和途徑

●   擴展：制定面向所有職能的AI素養計劃