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2026年9月5日,由深圳市职业经理人发展研究会主办的"2026高端紧缺人才公益培养项目——AI智能体(Workbuddy)管理自动化提效实战训练营(第一期)"正式开课。来自欣旺达、英维克、越疆科技、利亚德光电、中国检验认证集团、创世讯联等共计40家企业的近60位管理者齐聚福田经理大厦402教室,共同度过了1天的AI智能体沉浸式实操学习。
这是研究会响应国家及省市AI人才战略、面向粤港澳大湾区的企业管理者推出的公益培养项目。本次项目的开展旨在:让管理者不仅"认识AI",更能"指挥AI、管好AI"——把课堂上搭好的流程,带回企业,回去就能用。

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壹
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为什么是"高端紧缺人才"
——从国家战略到深圳行动,三层政策指向同一件事
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项目名称里的"高端紧缺人才"五个字,不是修饰,是积极响应。
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国家层面 · 战略
AI人才缺口超500万,缺口不止在研发,更在"用"
2025年,国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》,推动人工智能与经济社会各领域广泛深度融合;随后工信部等八部门出台《"人工智能+制造"专项行动实施意见》,部署推进人工智能全学段教育与全社会通识教育。需求侧的压力同样清晰:据人力资源社会保障部测算,我国人工智能人才缺口超过500万,供求比例达1:10。更值得关注的是缺口的结构——2025年招聘平台数据显示,被AI赋能的"应用型人才"需求同比增长超160%,增速明显快于纯技术岗位。高校在加速培养"造AI的人",企业更缺的,其实是"把AI用进业务的人"。
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广东层面 · 布局
AI核心产业规模占全国约1/4,人才政策明确向新赛道倾斜
广东是人工智能产业大省:2025年全省AI核心产业规模突破3000亿元、同比增长超40%,约占全国四分之一,核心企业超2000家。省政府印发的《广东省国家数字经济创新发展试验区建设方案(2025—2027年)》进一步提出,到2027年全省人工智能核心产业规模超过4400亿元。
产业奔跑的同时,人才政策同步加码——广东明确省市人才政策重点向人工智能等新赛道倾斜,支持企业精准靶向引进培育"高精尖缺"人才,并出台《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》,打造产业、教学、评价衔接融通的技能生态链。
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深圳层面 · 行动
AI核心产业营收约2200亿,岗位需求正在爆发
深圳正加快建设人工智能先锋城市:2025年全市AI核心产业营收约2200亿元,规上AI企业超2600家,产业综合实力稳居全国第一梯队。《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动计划(2025—2026年)》提出,到2026年全市AI企业超3000家、独角兽企业超10家。
需求端的爆发更为直观:2024年以来,深圳AI核心岗位招聘量同比增幅普遍超过40%,其中大模型相关岗位增长474.4%;2025年10月一场"AI汇英才"校园招聘会,超330家用人单位释放超1.8万个AI岗位,半数以上岗位年薪超过30万元。
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国家在推"人工智能+",产业在高速扩张,钱、算力、场景都已就位——最缺的,是把AI"用进业务、管好AI"的人。而这一环,恰恰落在企业的管理者身上。这正是"高端紧缺人才"的题中之义,也是本项目立项的价值所在。
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贰
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对管理者与企业,这门课的价值在哪里
——三笔账,每一笔都算得清
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回应上面的时代命题,研究会把课程的价值落在三个具体的层面——既算得清管理者个人成长的账,也算得清企业经营与风险防控的账。
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价 值 一 · 对管理者个人
把时间从"表哥表姐"的活里赎回来,重新做回"判断和决策"的人
合同审批、汇报初稿、台账录入等标准化事务,占掉了管理层每天约40%的黄金办公时间。麦肯锡的研究给出了同样的提醒——高管有20%-30%的时间耗在行政事务上,而投入长期战略的不足10%。
当这些规则明确、重复高频的流程交给AI智能体,管理者省下的时间才有机会重新流向判断、决策和带队伍——那是管理者真正不可替代的价值。对个人而言,这也意味着在AI时代重新定义自己的岗位竞争力。
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价 值 二 · 对企业经营
把能力从"长在人身上"变成"长在组织上"
麦肯锡全球研究院测算:以当前已存在的技术,AI可以自动化覆盖员工60%-70%的工作时间。但2026年真正实现全公司级规模化的企业不足7%——60%与7%之间53个百分点的落差,不是技术问题,是方法问题。
公益培养项目要解决的正是这个落差:让企业把高频、规则明确、跨系统的工作,从"个人经验"沉淀为可复制、可沉淀、可持续运行的组织资产。骨干离职,流程和标准留在企业——这是提质增效更底层的路径:不靠砍人,靠进化。
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价 值 三 · 对组织风控
让AI跑得快,更跑得稳、跑得合规
企业AI投入的真实困境是:92%的企业计划在未来三年增加AI投资,但仅1%的领导者认为自家部署已成熟;Prialto的调研显示,78%的高管已在用AI工具,却只有26%完全信任AI的输出——"想用又不敢用",正是多数企业的处境。
因此,岗位最小权限、数据分级、人工复核、操作留痕,以及四条不可逾越的操作红线。让管理者敢用、会用,也用得放心。
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对个人,这是职业能力的进阶;对企业,这是一笔回报清晰的组织投资。这正是研究会坚持把AI应用能力纳入"高端紧缺人才公益培养"体系的初衷。
教室里,没有安静的"听众席"——从上午9点到下午17点,同学们的讨论声、提问声、键盘敲击声,是这间教室一天的主旋律。
课程的"动手"含量极高:5个半小时全部用于实操与答疑。学员在锦衔老师的带领下,在自己的电脑上一步步完成模型选型、插件组合、自动化指令设计与工作台搭建——把一条条原本靠人盯的流程,跑成能自动运行、可沉淀复用的数字化流程。
"一学就会用",不是课堂的口号,而是现场的常态——有学员在课堂现场就搭好了自动化流程和工作台
课后的评估反馈里,"氛围活跃""实用""有帮助"是被写下最多的词:
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"非常好,氛围很活跃。"
—— 龚同学 · 深圳天安智慧园区运营有限公司
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"以后可以继续开展。""非常好,感谢老师和组织者休息日的辛苦培训。"
—— 毛同学 · 芯智科技(佛山)有限公司
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"非常好,感谢老师和组织者休息日的辛苦培训。"
—— 刘同学 · 深圳市英维克科技股份有限公司
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还有一个值得留意的细节是:创世讯联科技(深圳)有限公司当天来的同学——覆盖战略项目、财务、品质、仓库、人事行政、ODM事业部,几乎是公司的"经营班底"集体到场。企业开始意识到:AI不是某个岗位的工具,而是整条管理链的事;让管理层"成建制"先学会,比派一个IT部门回来推广更有效。
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肆
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效果如何?46份评估表说了算
——平均分95.65分,落在"卓越讲师"区间
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培训好不好,研究会和锦老师说了不算,学员的课后评估表说了算。课程结束,现场回收有效评估表46份,总分4400分,平均95.65分。按研究会的讲师评级标准,90分以上即"卓越讲师"区间——本次课程整体落在这个区间。
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46份
回收有效
评估表
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4400分
评估
总分
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95.65分
平均分
(卓越讲师区间)
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翻看46份"学员收获"反馈,选择"有助于将来/目前的工作"的占比最高。实名原声则呈现出难得的岗位跨度—技术、人力资源、财务、审计、风控、经营管理,都在各自的业务语境里找到了落点:
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技术 "固定的工作可以直接让AI员工来完成。"
—— 张同学 · 尤迈医疗
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人力资源 "人力资源招聘、薪酬绩效模块均已适用;特别适用,可提高工作效率。"
—— 何同学 · 深圳市欧盛自动化有限公司
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人力资源 "用于招聘、流程梳理;挺好,有帮助。"
—— 黄同学 · 创世讯联科技(深圳)有限公司
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财务 "数据分析等技能,知识库搭建,工作台。"
—— 艾同学 · 创世讯联科技(深圳)有限公司
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审计风控 "可以将多项工作分门别类和总结,比如个人工作台。"
—— 韦同学 · 深圳市越疆科技股份有限公司
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比高分更值得珍惜的,是学员们提出的课程建议。它们高度集中,指向同一个方向——还想学更多、练更多:
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这些建议已经被全部记录,并直接转化为后续课程的改进动作:
① 增设进阶班,聚焦多智能体协同;
② 推出分岗位专场(人力资源专场 / 财务审计专场 / 风控合规专场);
③ 建立课后陪跑群,使用中遇到问题随时回问;
培训不是一天的相遇,而是一次长期陪跑的开始。
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2026高端紧缺人才公益培养项目——AI智能体(Workbuddy)管理自动化提效实战训练营(第一期)学习暂时告一段落,这不是结束,是同学们回去后真正实践的起点。研究会将继续依托"高端紧缺人才公益培养项目"平台,建立学员课后陪跑机制,保障同学们在使用过程中遇到卡点可以随时回问,并阶段性组织线上复盘,持续跟踪学员实践落地,不让方法只停在课堂。
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工具解决"快不快",体系解决"稳不稳、久不久"
这正好是我们能帮上忙的地方
如果您也希望企业从"用上AI"走向"用出结果"——
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AI智能体管理自动化提效训练营
1天/6小时深度实战,7大管理核心场景现场实操,可定制进阶班与分岗位专场(HR / 财务审计 / 风控合规),带方案回企业,明天就能用。
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管理者能力培养
覆盖基层 / 中层 / 高层的能力模型与培养方案:1-2天专题培训、3-12个月系统培养、年度价值创造提升陪跑,以组织增效为导向。
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人才价值链管理体系建设
为企业搭建人才价值创造 — 价值评价 — 价值分配的完整体系,配套岗位价值评价、薪酬绩效体系、职业发展通道设计,让提效成果沉淀为组织能力。
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企业用工风险与合规支持
《劳动用工风险自检手册》+ 用工合规体检,帮企业在提效与合规之间守住底线、不踩红线。
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?? 第二期11月7日开班,正在报名中

明天的工作效率,从今天的报名开始。
面向企业的管理者开放报名,支持企业组团和企业开展定制化内训。
预约深度交流
韦老师 13823395410(微信同号)
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深圳市职业经理人发展研究会
管理者能力培养 · 人才价值链体系建设 · 年度价值创造提升陪跑 · AI应用落地实战
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