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人工智能已成为引领全球科技发展与产业变革的战略性技术，正以前所未有的深度和广度重塑世界。从基础科学研究的前沿突破，到生产生活的便捷应用，人工智能技术无处不在，人才工作也因此迎来全新的机遇与挑战。习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上强调，“各国应当秉持以人为本、向上向善理念，让人工智能成为促进共同繁荣、维护共同安全的一个重要动力源。”这为将人工智能应用于人才工作提供了根本遵循。如何借助人工智能创新人才工作模式、提升人才工作效能、激发人才创新活力，成为当下亟待探索的重要课题。

以人工智能赋能人才培养

人工智能的蓬勃发展，正在对传统的以大学为主要载体的人才培养模式形成深刻挑战。知识生产与更新的速度空前加快，标准化、阶段性的学历教育越来越难以跟上技术迭代和产业变革的节奏；知识获取渠道日益多元，高校和课堂不再是知识传播的唯一中心，学科专业设置与产业需求脱节的问题愈发凸显。这对统筹推进教育科技人才体制机制一体改革提出了新任务：打破校园围墙和学科壁垒，推动人才培养从标准化供给转向个性化供给、从阶段性学习转向全周期终身学习，促进教育链、人才链与创新链、产业链深度衔接。

在这一趋势下，智能教学系统能够依托大数据分析、机器学习等前沿技术，剖析学习者的学习习惯、知识掌握程度、兴趣偏好等多方面信息，量身定制专属的学习路径。深入落实“因材施教”教育理念，智能算法能够根据学习进展与实际表现，精准识别学习者的知识和技能薄弱点，智能推送针对性的学习资料与进阶习题，进而设计定制化的培养内容，助力构建人才全周期的成长体系。借助知识图谱技术，智能聊天机器人还能随时回答学习者的问题，从海量知识库中检索出匹配的答案，24小时在线，即时响应，帮助学习者攻克知识障碍，保持学习的连贯性与积极性。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式”，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，正是对这一趋势的积极回应。

人工智能利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术，能够模拟出高度逼真的工作和实验环境，提供在零风险环境中进行沉浸式演练的机会，实现人机合作学习，打破传统学习的诸多限制，降低实验成本与场地需求，有效避免因操作失误引发的安全事故，并且可以在反复练习中积累实战经验，极大提高学习效率。同时，校企合作也会更加深入。借助人工智能技术搭建的实习实训平台，可以将实际生产中的项目、流程与技术难题进行数字化转化，让学生远程参与其中，实现理论知识与产业实践的无缝对接。智能匹配系统能够依据学生的专业方向、技能水平与职业规划，精准推荐合适的实习岗位与项目任务，确保学生在实践中得到充分锻炼。

以人工智能优化人才引进

对于各级政府而言，人工智能可以通过分析地方产业结构、发展规划以及重点项目布局，精准识别出不同产业集群、新兴业态所急需的专业人才类型与技能层级，进而为精准制定引才政策、科学规划引才路径提供帮助。

利用网络爬虫、大数据分析等技术，智能系统可以持续追踪人才市场动态，收录全国乃至全球范围内流动人才信息，包括职业履历、研究成果、求职意向等关键要素，搭建起涵盖广泛、实时更新的人才数据库，通过智能算法对数据库进行动态管理，随时筛选出符合本地阶段性发展需求的潜在人才。当有新的重大项目或产业转型需求时，迅速定位适配人才，主动对接洽谈，将人才储备优势高效转化为现实生产力，实现靶向引才。构建人才生态监测体系，实时评估当地人才发展环境的吸引力，通过大数据和人工智能技术采集人才数量与质量、人才创新成果产出等指标数据，运用数据分析模型量化人才生态健康状况，精准定位人才工作、生活中的痛点问题，继而动态调整人才政策，优化公共服务供给，营造人才集聚和扎根的优质环境。

对于企业等各类组织而言，人工智能可以构建精准的人才需求预测模型，并根据预测结果提前规划招聘渠道、制定招聘方案，提高招聘效率，避免因人才短缺带来负面影响。在招聘环节，人工智能凭借自然语言处理与机器学习算法，能够快速解析海量简历、精准匹配岗位画像。随着智能体技术走向成熟，“AI招聘官”已能够自主执行职位发布、简历初筛、面试邀约、答疑沟通等流程性任务，把招聘人员从重复性事务中解放出来。

对人才工作部门和广大人才工作者而言，企业引才的智能化既是借鉴，更是挑战：当市场主体识才、引才的效率大幅提升，人才公共服务如果仍停留在传统模式，就可能在人才竞争中陷入被动。这就要求人才工作加快数字化转型，打通政务数据与人力资源市场数据，提升人才供求匹配和公共服务的响应速度；同时，智能招聘中的算法歧视、个人信息泄露等风险也在积聚，需要加强监测研判和监管规范，维护公平、安全、有序的人才市场环境。

以人工智能助力人才使用

人才使用的要义在于人尽其才、才尽其用，关键在于精准的评价机制与高效的配置机制。从国际经验看，不少创新型国家都在探索运用人工智能优化人才治理。

欧盟建立了统一的欧洲技能、能力与职业分类体系（ESCO），运用大数据动态研判技能需求走势；美国劳工部建立了职业信息网络（O*NET），为每个职业刻画知识、技能与能力画像，支撑精细化的人岗匹配，联邦政府还推行以技能为导向的招聘改革，淡化学历门槛、突出实际能力；新加坡依托“技能创前程”计划搭建一站式平台，通过算法分析劳动者的技能缺口和行业趋势，为其推荐培训课程与岗位机会。这些实践表明，人工智能正在推动人才使用从经验判断走向数据驱动、从事后评价走向全程洞察。

对我国而言，人工智能为深化人才评价改革提供了新的工具。依托智能化采集的多维度数据，有助于更加科学地考察人才的创新能力、价值与贡献，助力打破“唯论文、唯职称、唯学历、唯奖项”的窠臼，落实党的二十届三中全会部署，加快建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的人才评价体系；通过对区域、行业人才配置状况的动态监测，还能及时发现人才供需的结构性矛盾，为促进人岗适配、调整人才政策提供支撑。

具体到组织层面，人工智能同样能够帮助各类组织更科学地评价和使用人才：依托多维数据设立更为适宜的绩效指标，减少评价中的人为偏见；通过实时、个性化的反馈帮助人才及时改进工作；借助智能排班和任务分配系统实现人岗适配、张弛有度；通过对历史数据的分析，还能预测人才绩效走势、精准识别高层次潜在人才，让激励和培养资源用在刀刃上。

值得注意的是，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出“探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态”。2026年，“智能体”首次写入政府工作报告，“打造智能经济新形态”成为新的国家部署。随着智能体以数字员工的身份嵌入业务流程，人机协同工作渐成常态，人才管理的对象正从“人”拓展到“人机协作”，这对绩效评价、任务分配和激励设计都提出了全新课题。

以人工智能促进人才合理流动

人工智能可以通过分析区域产业布局、企业运营数据、人才技能分布，为人才绘制清晰的区域和产业发展蓝图，为科学调配人才提供决策依据，引导人才跨部门、跨地区有序流动，填补产业发展人才缺口，实现人才资源效益最大化。

智能招聘平台通过对海量招聘信息、人才简历库的实时分析，运用智能算法精准匹配人才供需双方需求，让人才流动更具针对性与实效性。另外，人工智能搭建的线上交流平台汇聚各地、各行业人才在这样的平台上既能拓展人脉资源，又能获取最新的行业资讯、招聘信息，而且平台还可以利用智能推荐功能，为人才精准推送潜在的合作项目、异地工作机会，让人才流动的渠道更加多元化、便捷化。

除了地区和产业间流动，人工智能也能够促进人才在不同岗位和职业之间流动，这是因为人工智能让传统岗位和职业发生深刻变革，并催生出新的岗位和职业。比如，传统制造业向智能化转型过程中，对复合型和高端人才的需求日益凸显，这促使产业人才结构向知识密集、技术密集型倾斜，同时也促使传统岗位人才向新兴岗位流动，为传统产业焕发生机注入强劲动力。

另外，智能算法工程师、生成式人工智能系统应用员、智能网联汽车测试员、智能制造系统运维员、人机交互设计师、AI伦理顾问等新兴职业不断涌现。2025年7月，人力资源和社会保障部发布17个新职业、42个新工种，在“生成式人工智能系统应用员”职业下增设“生成式人工智能系统测试员”等新工种。2026年9月，人力资源和社会保障部等部门再发布11个新职业、23个新工种，“具身智能机器人应用技术员”“智能体开发员”等数字职业（工种）位列其中。这批新职业新工种正是人工智能大模型加速赋能千行百业、岗位需求日趋多样的直接体现，为就业市场带来新的活力，也引导人才从传统职业向这些新兴职业流动。

人工智能驱动人才工作者转型升级

人工智能的广泛使用需要人才工作者随之转型升级。

一方面，借助人工智能工具，人才工作者得以从繁重的事务性工作中解脱出来，把更多精力投入高价值创造环节。对组织、人社等部门的人才工作者而言，人才数据库、人才生态监测平台、智能政策分析系统等工具，能够帮助他们更高效地开展人才摸底、政策制定与评估、人才服务保障等工作，进而更加聚焦于人才发展战略规划、人才生态构建等高端职能。

另一方面，人才工作者也需要持续学习人工智能相关知识，掌握算法逻辑、数据分析技能和数据安全知识，确保人工智能在人才工作中稳健运行。对人才工作者而言，这还意味着要担负起相应的治理责任，在人才数据采集、算法应用、智能决策等环节守住公平、安全与隐私底线。进入智能体时代，当越来越多的事务性乃至分析性工作可以交由智能体完成，人才工作者的核心价值将进一步转向战略洞察、制度设计与有温度的人际沟通，同时还需要掌握与智能体协作的本领，学会向智能体清晰表达目标、校验其输出质量、防范算法偏差带来的风险。人才工作者需要通过培训交流与实践探索，成为既懂人才专业又通数字技术的复合型专家，为人才强国建设注入持续动力。

尽管人工智能在人才工作诸多领域已展现出巨大潜力，但当前仍面临一系列亟待攻克的瓶颈问题。算法的精准性与适应性仍需提升，大模型“幻觉”、算法歧视等问题也不容忽视；算力的不足限制了人工智能大规模、深层次的数据处理与模型训练；面对海量的人才数据，数据分析的效率和质量仍显不足，智能决策的及时性难以保证；很多地区和部门人才数据库的建设还处于成本高、效益低的初始阶段，使用效果不佳。另外，随着人工智能深度嵌入人才工作流程，诸多伦理争议接踵而至，比如人才选拔和评估缺乏温度，智能监控与数据分析涉及人才隐私问题等。

令人欣慰的是，国家正加快完善人工智能法律法规、政策制度、应用规范和伦理准则，推进人工智能健康发展相关立法工作，并加强对人工智能应用就业影响的研判评估，努力增强就业创造效应、减缓就业替代效应。2026年出台的“十五五”规划，进一步将人工智能列入科技战略部署重点，对围绕创新需求加快建设国家战略人才力量作出安排。面向未来，还需要政府、企业、高校、科研机构乃至全社会携手共进，加大研发投入，完善伦理规范，革新教育体系，让人工智能成为人才工作腾飞的强劲羽翼，为社会进步汇聚磅礴力量。