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施耐德電氣:算法卷不動(dòng)了?ToB AI才是技術(shù)人才的價(jià)值突圍密碼

http://www.moduwu.com 2025-12-25 15:23 來源:施耐德電氣(中國)有限公司

當(dāng)生成式AI的行業(yè)重心從消費(fèi)端的“概念造勢”轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)端的“價(jià)值深耕”。AI人才的職業(yè)選擇邏輯也隨之重塑。過去兩年,面向消費(fèi)端的AIToC AI)憑借通用大模型完成了全民AI狂歡,但商業(yè)化落地始終難破流量變現(xiàn)的瓶頸;而面向企業(yè)的AIToB AI)則在工業(yè)、能源、樓宇等垂直領(lǐng)域,開啟了“技術(shù)+場景”的深度融合。正成為AI人才擺脫算法內(nèi)卷、實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值長效兌現(xiàn)的核心賽道。

畢竟對技術(shù)人來說,與其在通用模型里卷參數(shù)優(yōu)化,不如去產(chǎn)業(yè)里做能摸到實(shí)際效果的事 —— 但想做好ToB AI,選對平臺(tái)太關(guān)鍵了。真正能承接人才價(jià)值的平臺(tái),得有行業(yè)沉淀、有資源支撐、還得懂怎么培養(yǎng)人,才能讓技術(shù)落地不只是空想。

一、ToC AIToB AI:賽道不同,對人才的要求差別巨大

AI技術(shù)的商業(yè)化路徑在ToCToB賽道呈現(xiàn)出截然不同的走向,這種本質(zhì)差異直接決定了兩類賽道的人才能力模型完全不同。

先說說技術(shù)邏輯和容錯(cuò)率的區(qū)別

ToC AI的技術(shù)邏輯是“用通用模型覆蓋大眾需求”,無論是對話式助手還是圖像生成工具,核心目標(biāo)都是提升用戶體驗(yàn)、擴(kuò)大流量基數(shù),對技術(shù)的容錯(cuò)率相對較高。但ToB AI的落地必須深度綁定具體行業(yè)的業(yè)務(wù)流程,對技術(shù)精度和容錯(cuò)率的要求堪稱嚴(yán)苛。以工業(yè)AI預(yù)測性維護(hù)為例,算法模型不僅要整合設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),還需適配不同產(chǎn)線的工藝特性,一旦出現(xiàn)誤判,可能直接導(dǎo)致整條產(chǎn)線停機(jī),這就要求人才必須兼具扎實(shí)技術(shù)能力與深厚行業(yè)認(rèn)知。

再看看價(jià)值衡量與人才需求的不同

ToC AI 的商業(yè)價(jià)值錨定用戶規(guī)模與使用頻次,更青睞能優(yōu)化模型參數(shù)、打磨用戶體驗(yàn)的頂尖算法工程師;ToB AI的價(jià)值核心是業(yè)務(wù)指標(biāo)的可量化改善,急需“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的復(fù)合型人才——他們既要懂AI算法原理,更要理解行業(yè)業(yè)務(wù)流程與核心痛點(diǎn),能將技術(shù)轉(zhuǎn)化為降本、增效、減排的可落地商業(yè)方案。

現(xiàn)在實(shí)體產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型跑得越來越快,那些深耕垂直領(lǐng)域、手里握有海量真實(shí)行業(yè)數(shù)據(jù)的頭部企業(yè),成了ToB AI技術(shù)落地的核心載體。也正因?yàn)檫@樣,近年來大量ToC大模型團(tuán)隊(duì)的技術(shù)人才轉(zhuǎn)向ToB賽道——一方面是大環(huán)境影響,更核心的是想擺脫“算法內(nèi)卷”,讓自己的技術(shù)真正產(chǎn)生長效價(jià)值。而施耐德電氣作為能源技術(shù)領(lǐng)域的引領(lǐng)者,對這類復(fù)合型人才的精準(zhǔn)定位和系統(tǒng)培養(yǎng),剛好戳中了行業(yè)人才的核心訴求。

二、ToB AI 人才新共識(shí):光懂技術(shù)不夠,得要會(huì)“整合價(jià)值”

ToB AI落地最難的是什么?其實(shí)是數(shù)據(jù)孤島和行業(yè)認(rèn)知斷層。想打通技術(shù)和業(yè)務(wù)的壁壘,光靠懂算法可不夠——現(xiàn)在行業(yè)對ToB AI人才的定位,已經(jīng)悄悄變了。以前大家覺得“AI 崗位=算法崗”,但現(xiàn)在越來越多實(shí)踐證明,真正能在ToB領(lǐng)域站穩(wěn)腳的人才,是“價(jià)值整合者”。這背后是行業(yè)發(fā)展的必然:ToB AI的價(jià)值能不能兌現(xiàn),關(guān)鍵看能不能吃透行業(yè)政策、摸準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程、解決客戶痛點(diǎn),既得扎根技術(shù)底層,又得能銜接業(yè)務(wù)前端。

這類“價(jià)值整合者”通常有三個(gè)核心特質(zhì),在能力譜系上,要“懂技術(shù)更懂業(yè)務(wù)”,能讓AI算法真正落地行業(yè)場景并產(chǎn)生可量化商業(yè)價(jià)值;在角色人設(shè)上,“既是技術(shù)推動(dòng)者,也是項(xiàng)目主理人”,需全程參與客戶需求識(shí)別、方案設(shè)計(jì)、落地交付與效果評估,而在賦能場景時(shí),“可深度鏈接技術(shù)與業(yè)務(wù)”,實(shí)現(xiàn)技術(shù)方案與行業(yè)場景的精準(zhǔn)匹配。

在這方面,不少企業(yè)已經(jīng)走在了前面。比如施耐德電氣就用實(shí)際案例證明了這種人才定位的可行性:他們廣州工廠的一名藍(lán)領(lǐng)員工,在“大施杯AI創(chuàng)新大賽”里提出用AI識(shí)別鋼鐵鑄材的想法,后來在數(shù)字化團(tuán)隊(duì)的協(xié)助下快速落地了模型,給工廠省了不少成本。這個(gè)案例不僅展現(xiàn)了 “價(jià)值整合者”的實(shí)際價(jià)值,也能看出優(yōu)質(zhì)企業(yè)的人才體系,能激活不同崗位、不同層級(jí)員工的創(chuàng)新能力,給各類人才提供發(fā)揮價(jià)值的空間。

三、ToB AI 人才成長的三個(gè)關(guān)鍵,場景、數(shù)據(jù)、閉環(huán)缺一不可

對于ToB AI人才而言,理想的成長平臺(tái)需要具備多元場景、完整數(shù)據(jù)底座與端到端技術(shù)閉環(huán),而施耐德電氣的硬實(shí)力恰好為人才提供了這些核心職業(yè)支撐:

真實(shí)多元場景,技術(shù)落地的“實(shí)戰(zhàn)練兵場”

ToB AI技術(shù)不是靠紙上談兵練出來的,得有真實(shí)場景打磨。那些行業(yè)覆蓋廣、積累深的企業(yè),往往有大量真實(shí)工業(yè)場景和優(yōu)質(zhì)客戶資源。比如施耐德電氣,作為百年企業(yè)、世界500強(qiáng),又是能源技術(shù)全球引領(lǐng)者,其上海普陀工廠的端到端生產(chǎn)智能化、無錫工廠的綠色制造等場景,不僅能驗(yàn)證AI技術(shù)行不行,還能給AI人才提供從工業(yè)生產(chǎn)到公共建筑的全場景實(shí)戰(zhàn)機(jī)會(huì),幫人才快速積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、沉淀可復(fù)用的解決方案,夯實(shí)職業(yè)競爭力。

完整數(shù)據(jù)底座,技術(shù)研發(fā)的“核心燃料庫”     

數(shù)據(jù)是AI模型的“燃料”,沒有貫通全域的數(shù)據(jù)支撐,ToB AI研發(fā)就是空談。施耐德電氣搭建的EcoStruxure架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的全域整合,構(gòu)建起打通企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)運(yùn)維數(shù)據(jù)、客戶側(cè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)側(cè)公共數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)底座。這就給 AI 模型訓(xùn)練提供了充足又精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)資源,讓人才做研發(fā)不用再受困于數(shù)據(jù)孤島,有了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

端到端技術(shù)閉環(huán),讓方案從紙面落到現(xiàn)場

ToB AI 的價(jià)值最終要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)落地效果上。只有具備完整軟硬件能力和全生命周期服務(wù)的企業(yè),才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上下游貫通,形成“技術(shù)研發(fā)-方案設(shè)計(jì)-場景落地-持續(xù)迭代”的端到端閉環(huán)。施耐德電氣就是這么做的:先在自有工廠驗(yàn)證AI技術(shù),成熟后再向行業(yè)輸出方案,幫人才把腦子里的技術(shù)方案、紙上的設(shè)計(jì)藍(lán)圖,真正落到業(yè)務(wù)現(xiàn)場,實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值的規(guī)模化轉(zhuǎn)化,讓人才感受到實(shí)實(shí)在在的職業(yè)成就感。

四、好雇主的軟實(shí)力:化解焦慮,讓人才安心搞事業(yè)

除了硬實(shí)力,企業(yè)文化和人才培育體系這些“軟實(shí)力”,同樣是吸引和留住ToB AI人才的關(guān)鍵。畢竟技術(shù)人想長遠(yuǎn)發(fā)展,不僅需要做事的平臺(tái),還需要成長的空間和穩(wěn)定的預(yù)期。

全員AI普惠,不讓技術(shù)變成“少數(shù)人的游戲”

AI技術(shù)的落地需要全鏈條協(xié)同,不是少數(shù)技術(shù)精英能搞定的。施耐德電氣提出了“AI for ALL 的全員能力普及策略,把AI課程設(shè)為必修課,通過“數(shù)字公民”計(jì)劃開展技能培訓(xùn),AI 技能培訓(xùn)的全員完成率超96%。同時(shí)還搭建了AI社群,既是資訊匯集地,也是方案試驗(yàn)田,形成了全員參與 AI 創(chuàng)新的氛圍。

雙通道成長,職業(yè)發(fā)展不用“一條路走到黑”

很多技術(shù)人會(huì)焦慮:難道一輩子只能做技術(shù)?為了化解這種焦慮,施耐德電氣設(shè)計(jì)了清晰的雙通道成長路徑,搭建了全職業(yè)周期培養(yǎng)體系——人才既能朝著研發(fā)工程師、架構(gòu)師等技術(shù)專家方向深耕,也能轉(zhuǎn)型為AI解決方案負(fù)責(zé)人、研發(fā)經(jīng)理等業(yè)務(wù)或管理人才。針對年輕高潛人才的“Young Talent Program”和面向資深員工的“銀河計(jì)劃”相互補(bǔ)充,再加上“內(nèi)部培養(yǎng),全球輸送”的模式,過去兩年中國區(qū)已有不少人走上全球高級(jí)管理崗位,給 AI 人才提供了多元化、國際化的發(fā)展通道。

五、ToB AI人才畫像:企業(yè)真正需要的是什么樣的人?

現(xiàn)在行業(yè)對ToB AI人才的需求,早已不局限于算法能力,更看重“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的綜合素養(yǎng)。施耐德電氣的招聘導(dǎo)向就很能體現(xiàn)這種行業(yè)趨勢,他們想要的不是單純的算法專家,而是能把AI落地到行業(yè)一線、創(chuàng)造實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的復(fù)合型人才,核心要求有三點(diǎn):

1、具備扎實(shí)的數(shù)字化/AI基礎(chǔ)能力,同時(shí)擁有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)或業(yè)務(wù)場景理解能力;

2、學(xué)習(xí)能力強(qiáng),具備優(yōu)秀的跨業(yè)務(wù)溝通能力,可直接對接客戶識(shí)別核心需求;

3、能以價(jià)值視角推動(dòng)項(xiàng)目落地,而非止步于技術(shù)研發(fā)層面。

為了幫人才持續(xù)成長,施耐德電氣還提供了豐富的內(nèi)外部學(xué)習(xí)資源,比如舉辦年度外部專家分享會(huì);同時(shí)鼓勵(lì)員工考證,并給予費(fèi)用報(bào)銷,還明確強(qiáng)調(diào) “不卷工時(shí)、不鼓勵(lì)無效加班”,保障人才工作與生活、成長的平衡。

寫在最后:AI人才的下一站,在產(chǎn)業(yè)深水區(qū)

對于AI從業(yè)者和潛在求職者而言,選擇這類平臺(tái),意味著能在解決實(shí)際產(chǎn)業(yè)問題的過程中,實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值與職業(yè)發(fā)展的雙贏。在智能與可持續(xù)發(fā)展的交匯點(diǎn),ToB AI的價(jià)值兌現(xiàn)才剛剛起步,而像施耐德電氣這樣,既有硬實(shí)力支撐技術(shù)落地,又有軟實(shí)力助力人才成長的平臺(tái),正成為技術(shù)人才奔赴產(chǎn)業(yè)深水區(qū)、實(shí)現(xiàn)技術(shù)理想的核心陣地。畢竟對技術(shù)人來說,最大的成就感,莫過于看著自己的技術(shù)改變行業(yè)、創(chuàng)造價(jià)值。

轉(zhuǎn)載自:石溪

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