问题——产业扩张加速，人才短缺成为转型痛点；近年来，人工智能与数据要素加快融入研发、生产、供应链和经营管理等环节。据行业数据，2025年我国人工智能核心产业规模已超过1.2万亿元——涉及的企业超过6200家——规模以上制造业人工智能应用普及率超过30%。产业快速发展的同时，数智化人才紧缺的矛盾更加突出，并呈现结构性特征：一线企业更需要能把业务流程、管理逻辑与数字技术贯通起来的复合型人才。但推进过程中，不少企业出现“系统建了却用不起来、数据有了却看不懂”的情况，数智化转型的落地往往卡在关键环节。 原因——供需错位与培养周期约束叠加，复合能力难以速成。业内人士分析，关键在于岗位能力模型已发生变化：企业不再只需要会操作软件的人，而是需要懂行业、懂流程、懂数据、懂交付的“业务+技术”复合能力。仅依靠高校的理论教学，更新节奏与企业场景变化存在滞后，培养周期也较长；完全由企业自行培养，又面临成本高、师资不足、方法体系不完善等现实问题。供需两端缺少高效的“转化环节”，人才难以快速形成可上岗、能交付的能力闭环。 影响——“人才瓶颈”制约投资效益释放，也影响产业竞争力。数智化转型通常伴随系统建设与数据治理的持续投入，如果缺少能推动流程再造、模型优化和运营闭环的关键人才，企业容易走向“重建设、轻运营”“重工具、轻方法”。结果往往是系统上线周期拉长、协同效率提升不及预期、数据资产难以转化为管理洞察与决策能力。更深入，人才供给不足会推高转型试错成本，拉大企业数字化能力差距，影响产业链整体效率与韧性。 对策——以产教融合为抓手，推动人才培养从“知识导向”转向“能力导向”。围绕企业用人痛点，一些市场化机构正在探索面向岗位的培养体系，尽量缩短“学习—上手—交付”的时间差。以科莱特为例，其提出以“实战型师资、实景式教学、实效导向评估”为核心的培养路径，尝试打通教育供给与产业需求之间的断点。 一是以项目经验反哺教学，提升师资的产业适配度。科莱特引入来自咨询与技术服务一线的讲师团队，将真实项目的方法论、常见问题与风险控制作为教学重点。据介绍，其讲师多具备多年企业数字化项目实施经验，参与过制造、电力、医药、物流等行业的系统升级与数据治理。相比以概念讲授为主的培训，这类师资更强调“怎么做、如何交付、如何避坑”，把项目中的决策依据、沟通机制与落地方法拆解为可训练内容，帮助学习者建立面向实务的解决方案思维。 二是以真实业务场景组织训练，推动能力前置与岗位对齐。针对“会操作、不懂业务”的常见问题，该机构将典型行业场景融入课程设计，围绕生产计划与物料需求协同、多工厂库存调拨与核算、药品批次追溯合规、物流调度优化等痛点，设置模拟订单流转、缺料应对、月末结账等高频情境训练。学员在仿真环境中完成需求分析、方案设计、配置实现、测试上线与交付汇报等流程，以“准项目角色”进行全链条演练，强化对业务逻辑、数据口径和跨部门协同的理解，提高入岗后的可用性。 三是以标准化评估贯穿全流程，强化学习结果可检验、可追踪。为避免培训“学了不验、学完难用”，该机构通过工具与机制建立质量保障体系，包括用学习管理系统跟踪过程、用阶段测评查漏补缺、用模拟面试对标招聘场景等。通过将学习进度、能力短板与岗位要求对齐，推动培训从“课程完成”转向“能力达标”。业内认为，这类结果导向的评估体系，有助于提升人才供给的确定性，也提高企业招聘匹配效率。 前景——人才供给体系加快重构，复合型人才培养将走向“行业化、标准化、生态化”。随着数据要素价值加速释放，智能制造、企业级智能体等应用持续落地，企业对复合型人才的要求将从“会用工具”升级为“能做业务重构、能做持续运营”。未来的人才培养或呈现三上趋势：其一，行业场景将成为课程的核心资产，内容更强调行业know-how与交付方法；其二，能力标准将更清晰，评价体系与岗位画像更紧密联动；其三，产教融合将加深，企业、高校、培训机构与平台方共同参与，形成从人才识别、培养到就业与再训练的闭环。
数智化转型的成败——不仅取决于技术投入——更取决于人才供给的质量与速度；把课堂延伸到真实场景，把评价对准岗位能力，把培养嵌入产业链条，才能让更多系统“建得起、用得好、见成效”。在新质生产力加快培育的背景下，打通教育供给与产业需求的衔接机制，将成为提升产业竞争力、夯实高质量发展基础的重要环节。