人才的需求已经发生质的转变，从早期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和 应用能力的复合型人才，我们必须重新思考大模型时代对人才的能力要求。 为了帮助组织中的每个人都能通过 AI 提升自己的生产力、创造力和工作体验，UMU 提 出了「发展大模型时代的 AI 力」的理念。 人才是变革的关键 4 引入大模型 ≠ 提升生产力 4.1 许多全球 500 强企业引入大模型的过程并不理想。尽管一开始企业热情高涨，但随着时 的优势和局限性，更有效地利用 AI 工具完成任务，并从 AI的输出中获得更深入的洞察。 基于对 AI 赋能人才发展领域的深刻洞察，UMU 推出了创新性的 AI 力测评工具。这套 系统通过科学的量化指标，全面评估企业员工的 AI 力，为企业的 AI 转型提供可靠的 数据支撑。 UMU AI 力测评工具构建了全方位的量化评估体系，从五个关键维度精准解析员工的 AI 力现状： 基础认知：评估对 AI 技术的理解深度 解决业务问题的能力 合规使用：评估 AI 应用的安全性和规范性 4.2 AI 力的诊断和测评 18 UMU 的 AI 力测评工具可以生成直观的 可视化报告，清晰展现员工 AI 力的现状和 不足，帮助管理层量化分析各个团队和部 门在 AI 转型中的优势与短板，从而制定更 针对性的人才赋能方案。 在实际应用层面，UMU 的 AI 力测评工具 突破了传统一次性评估的局限，通过持续 追踪员工 AI 力的提升轨迹，精准对比员