作者介绍：
万学凡，凯捷中国副总裁、数字化团队负责人
孙红，携程集团培训总监
鲁四喜，某大厂金融科技创新业务质量负责人
Q：企业在拥抱 AI 做数智化转型的时候，是单独组建 AI 团队？还是在已有研发团队基础上做培训和能力提升？
万学凡：在我们服务的客户中，不乏传统行业的大型企业。当前这些企业中，真正组建独立成建制 AI 技术团队的并不多。究其原因，主要在于企业尚未明确 AI 技术团队搭建的具体路径，也难以清晰阐述 AI 所能创造的业务价值及投资回报率（ROI）考量方式。此外，行业还存在一些混乱现象，例如 AI 工程师招聘中，岗位描述（JD）的撰写、人才技能标准的界定等都存在模糊地带：会提示词算不算 AI 技能？掌握大模型调用或模型微调是否符合岗位要求？
不过，许多企业已开始探讨 AI 组织的搭建方式，思考所需的 AI 人才类型及能力画像。可以预见，未来半年到一年，许多企业将陆续成立独立的 AI 团队、AI 实验室或研究中心。以我们凯捷数字化团队为例，今年成立了 “AI 架构师委员会”，该委员会成员不到 10 人，主要负责研究 AI 前沿技术在业务场景中的落地应用，并与客户交流探讨相关解决方案。
孙红：携程集团设有专门的 AI 团队，成员以算法人员为主。各事业部均组建了小型 AI 团队开展探索尝试，团队成员以开发人员为主，辅以少量算法人员，重点围绕面向客户的产品体验探索 AI 应用落地。为促进各事业部 AI 团队的高效协同，我们也成立了 AI 委 员会，由产品负责人担任委员会负责人，各事业部 AI 研究代表均参与其中。委员会每两周召开一次例会，以便各团队交流 AI 探索进展。最后，研发团队也定期组织 AI 相关的内部技术分享活动。
鲁四喜：现阶段，我们正式员工中尚未设置专职 AI 工程师，但已规划未来引入相关同学，例如招聘具备 AI 背景的实习生或应届毕业生，通过定向培养的方式扩充 AI 人才储备。由于 AI 大模型兴起仅三年，行业内具备深厚积累的人才较为稀缺，因此我们倾向于招聘年轻人才并进行系统培养。
去年，我们安排一名实习生与一名正式员工组成协作小组，开展 AI 技术探索工作。目前，团队成员已普遍掌握利用 AI 进行代码补全和测试用例生成的技能。部分成员还主动学习 RAG、Agent、MCP 等前沿技术。根据我们团队规定，员工每半年需进行一次技术分享， 近半年来分享主题基本围绕 AI 技术领域展开。
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