一、活动背景

二、活动基本信息

三、议题概览

• AI赋能企业管理决策优化

• 生成式AI在企业战略决策中的应用边界与价值挖掘：在制造业场景下，如何利用大模型技术，分析产线智能化升级路径，平衡算法推荐与战略决策？企业高管又该如何精准预测人才需求，构建适配企业需求的岗位画像？

• 制造业核心技能图谱的动态迭代与前瞻性布局：从传统制造向智能制造转型过程中，哪些跨领域复合技能（如工业互联网 + 数据分析）将成为未来竞争关键？企业如何建立动态监测与快速响应机制？

• 生成式AI的普及对制造业岗位的冲击与机遇：代码生成、设计优化等 AI 工具的广泛应用，可能替代部分重复性工作岗位。企业如何提前布局，引导员工向高价值岗位转型？如何利用 AI 创造新的职业机会？

• AI技术应用创新与组织协同

• AI技术应用的持续迭代与数字化转型深化：如何建立 AI 应用效果评估体系，实现技术的持续优化？信息总监怎样通过 AI 技术推动企业数字化转型从局部应用向全面智能化升级？

• 与AI结合的场景应用落地难点与突破路径：在生产排程、质量检测等场景中，如何构建基于 AI 的实时决策系统？CIO 如何解决 AI 模型与现有 MES、ERP 系统的数据兼容和接口对接问题？

• 人工智能时代下的敏捷性组织构建：在 AI 重塑生产模式与协作生态的背景下，企业需构建动态响应机制，帮助企业精准完成人才盘点，快速识别核心技能缺口与复合型人才储备，形成敏捷化人才协同网络，提升企业在数字化变革中的抗风险能力与创新响应速度。

• 人才发展趋势前沿洞察

• AI自主学习能力对员工竞争力的挑战：当 AI 系统具备自主学习能力，能够快速掌握专业知识，员工的核心竞争力将发生哪些变化？企业应如何帮助员工保持竞争优势，实现个人与企业共同成长？

• 新生代AI原住民涌入带来的管理变革：年轻员工对工作自主性、数字化体验的高要求，如何倒逼企业重构组织形态？高管层如何通过文化重塑与制度创新实现代际融合？

• 人机协同模式下的企业模式重构与能力需求重塑：智能机器人、自动化产线普及后，传统岗位被替代或升级，企业如何设计 “人类专长 + AI 辅助” 的新型岗位？如何培养员工驾驭 AI 工具的核心能力？

四、活动流程