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科工力量：是否會(huì)轉(zhuǎn)產(chǎn)品崗或者管理崗？

于曉春：有的，甚至即便在技術(shù)崗，也可以從普通的開(kāi)發(fā)轉(zhuǎn)成架構(gòu)師，對(duì)客戶整體訴求的理解更清晰的話，就可以去做框架，甚至從專業(yè)角度給客戶一些建議，比如某個(gè)模塊該怎么樣去處理，這種技能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比純技術(shù)技能受歡迎，這種復(fù)合型人才未來(lái)一定是稀缺的。

我們現(xiàn)在接觸的一些其他行業(yè)來(lái)咨詢數(shù)字化，比如國(guó)企明確要求一把手責(zé)任制，即使一把手沒(méi)有技術(shù)能力，最起碼要求有一位推進(jìn)數(shù)字化的核心骨干成員懂技術(shù)。之前我們一直說(shuō)“信息化時(shí)代”，可能只需要一些應(yīng)用軟件就可以了，現(xiàn)在是“數(shù)字化時(shí)代”，基礎(chǔ)技術(shù)人才需要對(duì)數(shù)字技術(shù)如：Web、Java、人工智能數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)要熟練掌握或基礎(chǔ)了解；對(duì)于更高管理層可能還要能在數(shù)字環(huán)境下組織變革、人力資源管理、供應(yīng)鏈管理、新產(chǎn)品以及數(shù)字安全策略等數(shù)字運(yùn)營(yíng)方面能力提升，甚至要有把數(shù)據(jù)變成產(chǎn)品，數(shù)字產(chǎn)品變成數(shù)字資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)能力。

以這樣的要求來(lái)看，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，不論是在提升企業(yè)管理決策層面還是在加速數(shù)據(jù)要素流通層面，技術(shù)人才的發(fā)展空間要比其他不懂技術(shù)的人要高很多。反過(guò)來(lái)說(shuō)，很多財(cái)務(wù)、人力資源、市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品研發(fā)等很多管理者，都在學(xué)習(xí)一些數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)以及其他開(kāi)發(fā)類技術(shù)。我們?cè)诰€學(xué)習(xí)課程每年咨詢量都在大幅度增加，咨詢?nèi)藛T大都是在職人員。

人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注員工作場(chǎng)景

科工力量：插一個(gè)問(wèn)題，我們制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)的節(jié)奏比金融和服務(wù)業(yè)慢，原因在哪里？

于曉春：除了剛才談到的場(chǎng)景復(fù)雜性問(wèn)題，還有投資門(mén)檻，做數(shù)字化的資金需求還是比較高的，大的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)、大的制造業(yè)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)有這樣的實(shí)力，但是對(duì)那些中小型企業(yè)就形成了很難越過(guò)的門(mén)檻，再加上制造業(yè)又很泛，細(xì)分領(lǐng)域很多，如果某個(gè)細(xì)分難以形成規(guī)模效應(yīng)，以較大投入去做數(shù)字化難以有回報(bào)。所以應(yīng)該由一些大企業(yè)來(lái)做產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的組織者和公共產(chǎn)品提供者，中小企業(yè)在已有平臺(tái)上做應(yīng)用層面和快速反應(yīng)、匹配用戶的東西。

現(xiàn)在有很多已經(jīng)成熟的大企業(yè)，就會(huì)扶持自己的下游，第一鞏固自己在生態(tài)中的地位和關(guān)系；第二也把自身能力復(fù)制給整個(gè)生態(tài)，提升整體競(jìng)爭(zhēng)力?，F(xiàn)在產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對(duì)中小企業(yè)的扶持還比較弱，基本上都靠各個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的頭部、鏈主。

科工力量：這種扶持包括人才供應(yīng)鏈吧？在2021年，職業(yè)教育“賽道”有一波融資高峰，但是2022年稍微降溫。同時(shí)，很多投資方也是基于自身各種實(shí)際需求，布局自己的人才供應(yīng)鏈，著眼于推動(dòng)自身的良性循環(huán)。

于曉春：2021年，職業(yè)教育行業(yè)確實(shí)迎來(lái)了一波融資熱潮，很多職業(yè)教育企業(yè)獲得了較大規(guī)模的融資。但2022年起，這種熱度明顯降溫，融資規(guī)模和頻率都有所下滑。這主要是由于投資者觀望心態(tài)的加強(qiáng)，以及行業(yè)內(nèi)部分企業(yè)的業(yè)績(jī)未達(dá)預(yù)期。不少投資機(jī)構(gòu)和資本確實(shí)也是出于自身的人才需求考量，而布局職業(yè)教育行業(yè)。特別是一些面向產(chǎn)業(yè)鏈下游的投資方，他們投資職業(yè)教育，一定程度上是要建立人才供應(yīng)渠道，以滿足自身企業(yè)用工需求。當(dāng)產(chǎn)業(yè)鏈和用工環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，這部分投資可能會(huì)受到一定影響。同時(shí)，一些投資機(jī)構(gòu)投資職業(yè)教育企業(yè)也面臨投后管理和退出機(jī)制方面的難題。傳統(tǒng)的PE/VC模式不太適合職業(yè)教育企業(yè)，這也會(huì)對(duì)融資造成一定影響。

我個(gè)人覺(jué)得傳統(tǒng)的投資模式，可能不太適合教育，因?yàn)橘Y本需要快速產(chǎn)生收益乃至生成利潤(rùn)，對(duì)教育行業(yè)來(lái)說(shuō)這確實(shí)很難。我在行業(yè)里已經(jīng)15年，我很清楚，我們以及一些其他好口碑的品牌，都是經(jīng)過(guò)10年以上才相對(duì)成熟，很多的工作是要一點(diǎn)一點(diǎn)摳出來(lái)的。這不是靠資本投入一下子就能爆發(fā)出來(lái)的，職業(yè)教育里面IT教育真的是交付很重的一個(gè)行業(yè)，他不像是考試、考證等職業(yè)教育交付相對(duì)簡(jiǎn)單，我們對(duì)應(yīng)的是就業(yè)，企業(yè)只認(rèn)學(xué)員真實(shí)的技術(shù)操作能力，因此我們這種零基礎(chǔ)的線下課其實(shí)教學(xué)交付場(chǎng)景很重。我們講師面試的通過(guò)率只有2%，我們對(duì)講師要求不僅是技術(shù)要牛，同時(shí)會(huì)講大白話要讓零基礎(chǔ)的學(xué)生也能聽(tīng)得懂，而且要有教育情懷有責(zé)任心，這樣才能保證我們學(xué)生的高質(zhì)量就業(yè)。

科工力量：有沒(méi)有就業(yè)率的數(shù)據(jù)？

于曉春：學(xué)生就業(yè)率是我們考核老師的指標(biāo)之一，在疫情前，我們的（畢業(yè)）6周內(nèi)就業(yè)率基本達(dá)到100%，疫情后有一些影響，但總體下滑不多。

科工力量：還是想問(wèn)一下人工智能，當(dāng)時(shí)ChatGPT開(kāi)始火起來(lái)，這個(gè)因素有影響嗎？

于曉春：影響比較大，現(xiàn)在很多論壇和社區(qū)有一些似懂非懂的說(shuō)法，說(shuō)人工智能可以替代編程，把好多本來(lái)想進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的學(xué)生嚇壞了。

人工智能的發(fā)展確實(shí)有一定影響，比如部分工作崗位被替代，比如崗位工作內(nèi)容的變化，但被替代的崗位或者工作內(nèi)容，都是一些簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作任務(wù)。新技術(shù)也給從業(yè)者帶來(lái)了更大的提升空間，可以將更多的時(shí)間用于模型開(kāi)發(fā)、特征工程、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等高價(jià)值工作。

人工智能時(shí)代，IT從業(yè)者不但要精通專業(yè)技能，還需要掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等廣域技能。同時(shí)，軟技能比如創(chuàng)新思維、復(fù)雜問(wèn)題解決能力也會(huì)更加重要。我舉個(gè)很簡(jiǎn)單的例子，作為一名項(xiàng)目經(jīng)理，很多工作就是人與人之間的交流，匹配技術(shù)能力和客戶訴求，不同水平的項(xiàng)目經(jīng)理理解能力、溝通方式、處理水平都不一樣，所以把ChatGPT想象可替代崗位相對(duì)比較難，可以理解為是一種比較好的工具。和過(guò)去發(fā)生過(guò)的其他新技術(shù)迭代一樣，會(huì)出現(xiàn)一段時(shí)間非?？鋸埖囊恍┫⒑托侣?，隨著大家對(duì)它的認(rèn)知理解逐漸清晰后慢慢熱度就會(huì)回歸正常了，但我們要承認(rèn)它的出現(xiàn)確實(shí)是人工智能領(lǐng)域技術(shù)上很大的進(jìn)步，也顛覆了大家對(duì)人工智能理解和認(rèn)知。

從大環(huán)境看，數(shù)字化才是大方向和大概念，幾乎涵蓋了各行各業(yè)，人工智能是其中一個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，有些報(bào)道數(shù)字人才今后的缺口能達(dá)到1100萬(wàn)。當(dāng)然我們認(rèn)為，這些人才不僅指的是狹義的開(kāi)發(fā)人員，還有剛才反復(fù)談到的復(fù)合型人才。

科工力量：這些復(fù)合型人才，其實(shí)從社會(huì)分工角度來(lái)說(shuō)，學(xué)校應(yīng)該是人才供應(yīng)的主力，對(duì)吧？但可能目前學(xué)校還有一些問(wèn)題？很多高校仍然以科研為導(dǎo)向，許多老師有科研任務(wù)，但科研需求跟產(chǎn)業(yè)需求是不一樣的，這可能導(dǎo)致學(xué)校提供的人才跟產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)。

于曉春：高校現(xiàn)在已經(jīng)也明確了，出現(xiàn)了應(yīng)用型的本科。但是師資力量不足的問(wèn)題，確實(shí)也一定程度上客觀存在。當(dāng)下，新技術(shù)正在爆發(fā)，一些新的應(yīng)用技術(shù)需要老師去繼續(xù)學(xué)習(xí)，很多大學(xué)也在做相應(yīng)的技術(shù)人才培養(yǎng)方面的專業(yè)共建和專業(yè)群共建，我們也正在與一些高校合作，進(jìn)行相關(guān)的共建合作。很多大學(xué)都開(kāi)設(shè)了人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全、云計(jì)算等相關(guān)專業(yè)共建或者產(chǎn)業(yè)學(xué)院。在技術(shù)教學(xué)交付方面我們與大廠合作，共同賦能高校相關(guān)專業(yè)；在產(chǎn)教融合方面我們聯(lián)合知名企業(yè)為學(xué)生提供一些相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目落地高校；未來(lái)在數(shù)字資產(chǎn)領(lǐng)域，我們也將與大學(xué)積極探索通過(guò)成果治理完成大學(xué)數(shù)字資產(chǎn)建設(shè)。

科工力量：還想問(wèn)一下IT職業(yè)教育的生源情況。

于曉春：這里不得不提到數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)被公認(rèn)為是繼土地、勞動(dòng)力、技術(shù)、投資之后第五大影響生產(chǎn)力要素。數(shù)字人才缺口導(dǎo)致很多企業(yè)對(duì)人才基本要求就是能干活就行，也有高要求崗位比如超算工程師基本都是要研究生以上學(xué)歷的。各個(gè)行業(yè)IT人才缺口都大，學(xué)習(xí)技術(shù)人員從大專生到研究生都有，也有非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生來(lái)學(xué)習(xí)，這類學(xué)生大部分是有社會(huì)工作經(jīng)驗(yàn)的。

從年齡段來(lái)看，20歲到30歲之間年輕人是我們的生源主力，企業(yè)在學(xué)歷上每年也開(kāi)始要求越來(lái)越高。早期開(kāi)發(fā)崗不會(huì)太看重學(xué)歷，那個(gè)時(shí)候給人感覺(jué)只要能吃苦就能從事編程，所以學(xué)開(kāi)發(fā)是窮人家孩子逆襲之道似乎也成了當(dāng)時(shí)社會(huì)公認(rèn)現(xiàn)象。從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)崛起開(kāi)始這個(gè)一邊倒情況就不存在了，不論是社會(huì)還是教育對(duì)IT職業(yè)有了新的認(rèn)知。而且從“碼農(nóng)”到“精英”的稱呼，也預(yù)示著有些機(jī)遇上的變化。

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