1.企业面临的人才供给压力
在企业内部，71.4%的员工无法将业务问题通过AI工具转化为具体解决方案， 60.7%的员工对AI 技术原理和边界理解不足。
院校培养和输送人才，96.4%的毕业生缺乏真实的商业场景历练，89.3%的业务需求转化能力不足。针对 AI 人才的深度联合培养项目普遍缺位，人才供给与实际需求严重脱节。
2. AI应用型人才的三大需求场景
智能营销（85.7%）、供应链优化（82.1%）、业务自动化（75.0%）是人才需求最迫切的三大场景。当前，AI 技术在零售连锁行业的应用已从前沿概念转变为驱动业务增长与效率提升的核心引擎。企业对AI 技术型人才的需求高度，聚焦于能够直接创造商业价值的核心运营环节，并已在实践中获得了成效。企业对人才的需求呈现 “业务理解> 数据分析 > 工具实操” 的清晰层次。64.3% 的企业认为未来 3 年人才需求紧迫，头部企业缺口甚至超过 30%。
3. 企业对AI 应用型人才的具体需求
企业对人才和岗位的需求聚焦业务导向，其中智能营销 / 运营专员（71.4%）、数据分析师（偏业务方向，67.9%）成为最紧缺的人才需求岗位。
1）业务理解与转化能力，能识别业务痛点并转化为 AI 解决方案，这一能力的重要性位居首位。
2）数据分析与洞察能力，能从数据中发现问题、提炼商业观点，为决策提供支撑。
3）AI 工具实操能力，熟练使用 AIGC、BI、RPA 等至少一种专业工具完成具体任务。
二、AI 相关课程推进过程中遇到的实际问题
师资力量呈现结构性短缺。86.2% 的院校认为师资力量不足，62.1% 表示部分教师有相关经验但数量不够，仅8.6%拥有专业AI数字化教师团队。
实训条件不足。69.0%的受访院校尚未建立专门的AI数字化相关实训基地。有实训项目的则未覆盖全工作流程，仅是针对某个单一知识点或技能点进行孤立练习，碎片化的训练模式，难以培养学生解决综合性问题的系统思维和项目管理能力
1.受访院校的商科专业设置聚焦于与数字经济紧密相关的领域。电子商务（82.8%）、市场营销（75.9%）、会计/财务（65.5%）、物流管理（63.8%）和连锁经营（46.6%）构成了人才培养的五大核心专业集群。
2.院校的AI 课程普遍启动，但深化不足。66.7% 的院校已开设 AI 相关课程、另有24.4% 的院校正在筹备。但开设课程的院校中有 44.4% 仅处于少量课程试点阶段，仅有 22.2% 的院校实现体系化课程建设。
3.教学内容偏向于基础性与通用性知识。大部分院校集中在数据分析与可视化（55.2%）、人工智能基础理论（48.3%）、商业智能应用（24.1%）和生成式AI应用（22.4%）等课程的教学实践。与企业业务流程自动化需求紧密相关的RPA 流程自动化，其课程覆盖率仅为10.3%，
三、对策建议
1.从被动招聘到主动共建
首先，从招聘终端向培养前端转变。将人才招聘的起点从毕业季的招聘会，前移至大一、大二的课堂。主动与目标院校建立稳定的校企合作关系，系统性地参与到院校的人才培养方案制定、课程体系设计与教学过程评估中来。
其次，推动核心实践教学资源向教学场景的系统性开放
1） 开放人的资源，选派经验丰富的工程师或业务骨干作为产业导师，深度参与院校的教学与实训指导。
2） 开放工具资源，向合作院校提供企业正在使用的专业软件平台的使用授权，让学生能够接触并掌握产业级的生产力工具。
3） 开放数据资源，在保障安全与合规的前提下，提供经过有效脱敏的、可动态更新的真实业务数据集，供学生进行分析与建模练习。
4） 开放环境资源，和院校探索开放远程访问企业内部的非生产性测试环境，让学生能够在最真实的场景中进行学习和项目实践。
最后，深度参与院校课程设计与教学评估，与院校联合建立技能认证标准，将岗位能力模型转化为教学模块，实现人才 “预订式” 培养。
2.从知识传授到能力塑造
1）课程体系重构，设立 “AI + 商科” 跨学科微专业，将 BI、RPA、AIGC 应用作为必修模块融入核心专业。
2）教学模式创新，推行项目式学习，联合企业开发真实业务案例库。
3）双师型队伍建设，建立教师企业实践长效机制，制度化引入企业专家授课。
4）实训环境再造，对标产业标准配置硬件设备，系统性引入企业真实生产力工具。
同步推进校企深度合作和持续深化教学改革是当前解决人才供需问题的两大核心关键。对企业而言，推进深化校企合作、开展双师教学是解决未来人才储备的优选之策，核心在于完成从被动招聘到主动共建的角色转变，将人才培养视为一项前置性战略投资。对院校而言，及时补充师资力量、积极推进产教融合才能培养出适应企业发展需要的优质生源，核心在于实现从知识传授到能力塑造的内涵式升级。
以上观点内容来源于“2025连锁行业AI数字化应用人才供需调研报告”
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