第六章 八万人转型的算力与心力（1/2）

模型诞生的第七天，转型指挥中心在无限楼B座三层正式启用。

三百块屏幕上流动着八万名员工的数据画像——技能矩阵、项目经历、绩效曲线、甚至匿名调研中的心理韧性评分。

算法每十分钟更新一次匹配路径，绿色线条代表顺利转型，黄色代表需额外支持，红色代表可能脱落。

“看起来像作战指挥中心。”陆彬走进来，看着屏幕上流淌的光河。

“就是作战。”冰洁没有回头，手指在控制台上滑动。

“只是敌人不是竞争对手，是惯性、恐惧和不确定性。”

她调出第一组数据：八万人按同心圆模型重新分布的结果。

核心主业层：三万两千人，较现有减少四千；

能力溢出层：四万一千人，新增一万七；

生态催化层：七千人，全部从现有团队转化。

“缺口在这里。”冰洁放大红色区域——需要全新技能的岗位：

AI伦理顾问、生物数据安全专家、跨境技术合规架构师，总计两千三百个位置。

“我们可以培训。”陆彬说。

“时间不够。”冰洁调出市场窗口分析，“这些能力必须在六个月内形成战斗力，否则生态位会被抢占。”

她顿了顿：“但有个发现——这些‘全新技能’，其实都建立在我们的老技能之上。”

屏幕切换，出现一个三维能力图谱。

AI伦理顾问的能力树展开：主干是“客户需求理解能力”（来自市场团队）、“技术原理沟通能力”（来自产品团队）、“风险评估能力”（来自法务团队）。

需要新增的只是伦理框架知识，而这可以通过密集培训完成。

“所以不是八万人转型，”陆彬看懂了，“是八万种能力的重新组合。”

“正是。”冰洁启动“能力拆解-重组”算法。

屏幕上，员工不再是一个个名字，而是一簇簇技能标签。

算法像解魔方一样旋转组合，发出轻微的嗡鸣声。

第一个案例弹出：陈敏，45岁，消费者AI事业部高级总监。

原有标签：语音交互设计、用户增长、团队管理、跨文化营销

算法建议路径：

路径A：医疗语音产品总监（需补充医疗合规知识）。

路径B：中小企业数字化转型顾问（需补充制造业基础知识）。

路径C：AI伦理委员会运营负责人（需补充伦理学框架）。

每条路径旁都标注着：培训时长、成功概率、预期贡献值。

“她会怎么选？”陆彬问。

冰洁调出陈敏的匿名心理测评：变革接受度8.2分（满分10），学习意愿9.1分，风险偏好6.5分。

“算法推荐路径B，但她会选C。”

冰洁说：“因为测评显示，她内心深处最看重的是‘工作的意义感’。”

“AI伦理是全新的挑战，但有明确的社会价值。”

仿佛验证她的判断，屏幕上弹出一条实时消息——陈敏在自助系统提交了倾向性选择：

路径C，并附言：“我想参与定义边界，而不仅是突破边界。”

陆彬感到震撼。这不是简单的人岗匹配，而是人与可能性的深度对话。

“但这只是算力部分。”冰洁关掉大屏幕，打开另一份文件，“真正艰难的是心力。”

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