AI浪潮下HRD七大核心能力：战略、经营、运营、业务、专业、人性与AI
人工智能时代来临，不少人心存疑虑：HR岗位会不会被AI替代？我的答案是：会，但仅限于那些只能处理"日常事务"的HR。真正掌握七维能力的HRD，不但不会失业，反而能借助AI实现能力维度的跨越。原因何在？因为未来的HRD，不再是单纯的"人员管理者"，而是借助AI赋能组织效能的战略协作者。接下来，让我们逐一解析这七个维度，以及每个维度借助AI实现突破的方法。!配图1：AI浪潮下HRD七大核心能力战略维度，构成了HRD的视野高度。许多HRD困在"执行者"的角色里：上级要求招人就招人，要求精简就裁员。真正具备战略思
人工智能时代下法学教育的转型与学生能力培养
人工智能时代下法学教育的转型与学生能力培养Every application is a pitchmake them invest in your future.在生成式AI全面渗透法律服务领域的背景下，如何打通人工智能技术与法律实务应用之间的壁垒，已成为全球法律教育改革的关键议题。德克萨斯理工大学法学院临床教授、Caprock地区公设辩护人办公室首席公设辩护人、Steno法律解决方案总监Joe Stephens，凭借其横跨一线执业、法学教育与法律科技产品的多元背景，并结合美国律师协会（ABA）法律与人工
AI浪潮下，ESG从业者面临能力重构：你处于哪个梯队？
↓点击下方卡片关注何李聊ESG↓如果AI可以自动整理数据、生成报告、分析风险，那么未来企业还需要ESG人才吗？这是很多正在关注ESG职业机会的人都会产生的问题。过去几年，ESG岗位给很多人的印象，是负责收集资料、整理指标、编写报告。企业开展ESG工作，也往往围绕可持续发展报告、监管披露以及第三方审核展开。因此，不少人认为：如果AI可以完成大量数据整理和文字生成工作，那么ESG岗位未来是否会被削弱？但实际上，正在发生的变化并不是ESG岗位消失，而是ESG人才的能力标准正在重新定义。ESG正在经历一次类似数字
奥特曼谈AI：超能力与低幼并存！这种能力断层究竟有多荒诞？
2026年7月28日，知名投资类播客Invest Like the Best第484期正式更新。 主播Patrick O'Shaughnessy与OpenAI掌门人Sam Altman进行了长达两小时的深度对话，议题广泛涉及通用人工智能、计算资源及个人智能助手等前沿话题。 当聊到现有模型的能力天花板时，Altman抛出了一个极为精妙的类比："AI is just veryjagged. It's likesuperhuman geniusin some ways, likedumb toddlerin o
AI助力职教改革：避开能力图谱陷阱，确立专业落地标准
AI助力职教改革在岗课赛证融合的新形势下，岗位能力图谱已成为职教专业升级与课程重构的关键抓手。然而，许多院校的建设流于表面，过分追求图表的视觉美感，却忽视了岗位实际需求，导致无法有效落地教学，最终沦为摆设。真正的能力图谱绝非静态图纸，而是紧密对接岗位、支撑教学全过程、且具备可评估与可迭代特性的育人体系。第一部分建设中最大的误区是：知识图谱 ≠ 岗位能力图谱当前，绝大多数院校绘制的图谱实为知识图谱，而非职教所需的岗位能力图谱，这正是人才培养与企业用人脱节的主因。知识图谱以教材和学科体系为中心，按课程章节拆解
把握AI时代机遇：四项核心素养远比知识储备更重要
在AI广泛应用的今天，单靠积累知识点已难以构成竞争优势。以往信息获取壁垒较高，优质学习资源、资讯途径极为有限，教育就像在干旱之地寻找水源，家长和老师普遍的做法是灌输教材内容、督促刷题提分，帮孩子弥补各类知识缺口。如今情况已经逆转，各类信息随手可查，获取知识几乎没有任何门槛。未来教育拉开距离的核心要素，不再是储备知识的数量，而是主动学习的意愿、独立思辨的习惯与大胆创新的胆识。可以这样直观理解：传统教育侧重寻找水源、被动喂水；新型教育核心，是帮孩子构建可自主汲取养分的容纳体系。填鸭式教学的弊端，不在于无法传授
AI掌控与协同运用能力
注：交叉验证属于一种统计分析手段，旨在衡量机器学习模型针对未知样本的推广表现，借助反复切分训练集与验证集的方式，得出更为可信的模型效能衡量标准。其根本原理是对有限的样本进行循环利用，把数据区分成训练部分与验证部分，经由多轮训练及测试来衡量模型表现。每一个样本在完整的交叉验证流程中既能充当训练样本，也能充当验证样本，由此最大程度地利用数据，降低偶发性因素对衡量结果的干扰。具体的分类方式及典型应用场景受限于本文篇幅，此处不予展开。To be continued.【创作声明】本文主要论点与实例均系原创，在撰写期
今年遇到的最大情绪生意：AI焦虑
今年遇到的最大情绪生意：AI焦虑 最近这段时间，我留意到一个特别值得玩味的现象：很多人一边不停地刷着各种AI相关消息，一边内心里的不安情绪却与日俱增。 今天这边刚有消息说OpenClaw成了最强牛马，明天那边又传出GPT5.4运行速度提升了1.5倍，照这么发展下去，不免让人感觉再过一天人类怕是就要整个完蛋了。 把周围的情况大致观察一遍之后，就能察觉到这样一个现象：不少人的AI焦虑，其实是被刻意营造出来的。 1️⃣信息焦虑 目前关于AI的各种内容，其实大体上可以归成两类说法：一类是在讲AI用三分钟就能完成别
AI浪潮中的项目管理线上专题交流会成功落幕
2026年8月6日，由广州市软件行业协会（简称：广州软协）携手中国软协项目管理专委会联合举办的"AI浪潮中的项目管理"专题线上会议圆满落幕。会议聚焦AI技术与项目管理体系的深度融合，吸引了广州软协60余家会员单位的项目管理者及企业高管在线参与，三位业内资深专家倾囊相授，带来了一场干货十足的项目管理数智化知识盛宴。突破传统效能困局，重塑项目管理底层思维本次会议颠覆了"AI仅是效率工具"的浅显认知，从多个角度剖析AI时代项目管理的全新发展路径。加拿大皇家大学项目管理专业研究生导师、中国软协项目管理专委会专家马
AI浪潮下，普通人实现财务跃迁的捷径：做一名Builder
做内容的人，大概都见过这种留言。一篇文章写完，评论区有人问能不能给个模板。发了一条视频，私信里又有人追问，能不能把流程讲得更细一点。你认真回了几天，后来发现同一个问题总在回来。它像一只没有关好的水龙头，隔一阵就滴一声。过去，大多数人的做法是继续回。回得勤一点，接几个咨询，或者把答案再写成一篇内容。这样当然能挣钱，只是每多一笔收入，自己也多一段工时。现在有了另一个选项。把问题收集起来，挑出最窄的一块，用 AI 帮自己做出一个表单、模板、查询页或小工具，找五个真的有这个麻烦的人试用。能解决问题，就继续改。解决
“人工智能+”优秀案例申报通知
近期，国家发展改革委启动“人工智能+”优秀案例申报工作。为深入推动人工智能技术在医保健康领域的广泛应用，加快培育新质生产力，构建智能经济与智能社会新格局，依据国家及省局相关部署，现面向全市开展医保健康领域“人工智能+”优秀案例申报工作，发挥标杆引领效应，为后续“人工智能+”整体规划提供支撑。一、申报方向(一)方向一：政策创新围绕“人工智能+”行业大规模推广中的难点与瓶颈，结合医保业务特点及场景培育需求，申报具有创新性、针对性、差异化特征的政策措施，内容涵盖场景开放、要素协同、新业态培育、人才发展、财税金融
AI浪潮中的生存智慧
读李开复《AI未来已来》最大的惊醒：与其死磕提示词，不如看清AI真正的颠覆性最近仔细研读了李开复《AI未来已来》，许多人读完便迫不及待地扎进各类AI工具的学习中，潜心钻研提示词技巧。然而读完全书，给我最深触动的是：纠结于如何调动AI完成任务，只是浮于表面的问题。无法洞察AI引发的规则重构，才是真正的致命危机。这本书并未堆砌晦涩的技术术语，核心围绕三大主题：AI如何重塑商业格局、企业应如何完成转型、个体如何避免被时代抛下。今天把核心要点拆解开来，讲些实实在在的内容。很多人误以为，AI和过往工业革命类似，会率
OpenAI叫停Astra：AI安全边界比技术突破更关键
人工智能最大的隐患，并非它具备的能力，而是它可能在暗中完成的事情。安全底线的设立并非阻碍AI进步，而是为其发展圈定合理范畴。当OpenAI选择主动暂停，业内才开始直面一个长期被忽略的议题：对AI能力的考量，不能仅仅依赖技术参数。01 暂停事件背后的深层动因OpenAI于八月初对外发布通告，明确表示已中止Astra模型的若干内部运作。官方表述为"无法排除"该模型触及"关键网络安全能力阈值"的可能性。这说明Astra在网络安全相关任务中的表现，已逼近甚至跨越了一条未公开的警戒线
AI的进化之路：智能是如何“涌现”的？
为何简单的个体汇聚，终能构建出纷繁复杂的宏大世界？在此之前，我们探讨了Scaling Law。随着模型规模的扩张、数据量的堆积以及算力的飞跃，人工智能的效能也在持续攀升。然而，随后的研究揭示了一个令人费解的现象。AI的智力并非呈现渐进式的增长。许多能力并非循序渐进地累积，而是瞬间迸发。某个模型昨日尚无法编写代码，但在参数量扩充后却突然掌握了这项技能。昨日无法进行逻辑推理，训练结束后却能条理清晰地逐步思考。昨日无法解决数学难题，今日却能轻松解出方程。这种现象AI领域的研究者们为它赋予了特定的称谓。Emerg
AI浪潮下，稳健增长源于更具弹性的组织体系
以往推动业务增长，通常遵循这样的流程：开展市场调研、拟定策略方案、生产营销素材、进行投放测试、月末总结复盘。每个环节都有专人负责，但信息常常在部门间受阻，复盘结论也难以迅速反馈到下一轮执行中。AI能够显著缩短这条链路。它可以迅速梳理用户访谈记录，提取评论里的常见问题；能够针对不同受众批量产出多种内容版本；还能实时汇总投放数据，预警哪些素材效果正在衰减。过去耗时数天的分析工作，如今可能几小时内就能完成。但这里存在一个常被忽视的关键：AI只能加速既有的系统运转，无法为企业凭空指明方向。若用户数据杂乱无章、指标