■ 本报记者 刘旭颖
9月的杭州，AI浓度空前。从随处可见的智能体多场景应用演示到不断迭代的大模型，资本、技术、人才要素正在这座城市加速汇聚。
在第五届全球数字贸易博览会启动仪式的当日下午，人工智能展区H-Tech专区内，PMI（项目管理协会）正式发布人工智能项目管理标准体系。这是全球首个且目前唯一获得美国国家标准学会（ANSI）批准的项目组合、项目集与AI项目管理标准，也是本届数贸会H-Tech专区最受关注的行业级首发活动之一。
治理能力成为下半场比拼焦点
AI正在加速进入千行百业。去年，企业探讨的还是“要不要上AI”，今年面临的普遍问题就已是“AI上了，项目为什么总在延期，大模型落地还差在哪里”。如果说AI的上半场是参数、算力，那么下半场大家比拼的则是治理能力。
这一判断也有着数据的强力印证。工信部赛迪研究院数据显示，国内AI产业人才已突破300万，其中62%为AI技术加行业场景复合能力实战型人才。国际数据公司（IDC）的报告亦显示，71%的企业存在AI工具与业务人才脱节问题，现有技术培训转化为业务成果的比例仅为18%。技术供给充足，能将技术转化为业务成果的人才却严重不足。
“AI在企业落地遵循1/2/7原则，1是大模型，2是企业内部数据，7是组织变革。”PMI中国区总裁王梦妍援引波士顿咨询公司（BCG）的观点指出，PMI最擅长的正是这70%——在技术层面，讨论如何做组织转型和人才培养。
PMI在数贸会发布的人工智能项目管理标准体系，也是全球首个获得ANSI批准的AI项目管理标准。该标准以“人在回路”（Human in the Loop）为核心准则，通过八项指导原则、五大绩效域和AI全生命周期框架，帮助企业将零散的、即兴的AI使用，转变为系统、规范、可治理、可追责的实践。
PMI全球总部AI解决方案与市场负责人普内塔认为，AI时代的技能分为三类：易逝技能、耐用技能和持久技能。“当下，工具、技术等虽然重要，但会被快速迭代；耐用技能则不绑定任何工具和厂商，而是帮助我们理解技术的框架、概念和思想的模型；批判性思维、判断力、伦理决策、领导力、沟通能力属于持久技能，AI越强大，它们越增值。”
普内塔强调，人工智能项目管理标准“立足于真实的工作交付场景，不是纯粹的理论”。八项指导原则是护栏而非操作说明，“它不会告诉你某个工具怎么用，而是帮助你判断到底该不该用AI、在哪里用和怎么用”。五大绩效域则提供了从利益相关方期望管理到风险不确定性应对的实操框架。
新岗位涌现 关键在于“会不会用好”
标准有了，政策层面如何接驳？于行业一线如何落地？各界人士在数贸会分享了他们的看法。
中国人事科学研究院教育培训与能力建设研究室副主任谢晶指出，AI驱动的劳动形态变革正在从“机器替代人力”走向“人机协同共生”。世界经济论坛2025未来就业报告预测，到2030年，全球约40%的工作技能将发生迭代，AI将替代9200万个岗位，但与此同时将创造1.7亿个新岗位。“人和机器不是零和替代，而是任务颗粒度的重新划分——机器接管重复性标准化劳动，人转向判断、创造、情感和复杂协同。”
谢晶列举了一组数据：2025年算法工程师职位数增长超过110%，每增加一个AI相关新职业，短期内带动就业30万至50万人。但技能迭代速度远超人才供给速度，“技术侧以月甚至以天为单位迭代，供给侧的专业设置、课程开发、教材更新却多以年为周期”。
“数字鸿沟的本质已经不再是有没有设备的问题，而是会不会用、能不能用好、有没有机会用。”谢晶介绍，人社部2022版职业分类大典首次标注97个数字职业，2024年生成式人工智能系统应用员入典，2025年AI相关岗位从职业向工种纵深，2026年新颁布的11个新职业中5个为数字职业。累计发布数字类职业已达113个。
在政策响应层面，谢晶透露人社部正在构建AI时代人力资源开发治理方案，从技能培训、终身学习、就业监测和权益保障四个支柱推进。“技术是手段，人才是目的。人力资源政策的终极目标，是让技术进步成果惠及每一位劳动者。”
中国信通院金融科技研究中心副主任赵小飞从行业角度描绘了AI在金融领域的应用图景。他提出，金融业AI应用呈现出“微笑曲线”的特征，即研发侧和服务侧应用较快，核心业务侧因环节多、流程复杂、监管要求高而落地困难。
“金融机构正在经历碳基加硅基二元结构的演变，人类员工和AI员工并存。”赵小飞指出，大型组织中存在“AI难民”群体，需要建立外部引进、内部孵化、柔性用工多种策略。
中国信息协会数据智能专委会副主任委员潘彭丹坦言，企业最大的短板在“人员”域，“智能体是人开发的，人做决策，责任在人身上。未来数字员工和人类员工如何交互，智能体和智能体怎么打交道，这些都是新课题。”