当一家企业的内部AI探索积累到一定程度，会自然产生一个问题：技术团队里有那么几个人，已经深度掌握了AI工具的开发和应用能力，他们做出来的东西对业务很有价值。
于是，各个业务部门开始主动找他们，不是提技术需求，而是说"我这边有个问题，你们能不能帮我用AI解决"。
这些技术高手的时间被争抢，他们无法同时服务所有人，组织效率产生了新的瓶颈。
这个瓶颈，催生了「AI卓越中心」这一组织形态。
扫码免费领取👆👆👆
《AI拐点已至：HR要做什么，不要做什么》
本文内容摘录于该洞察报告
AI卓越中心
AI卓越中心的核心逻辑是：与其让每个业务团队自己摸索、与其让少数几个AI高手疲于奔命，不如建立一个专门的能力中台，集中培育AI应用能力，再系统性地向各业务线输出支持。
AI-BP和卓越中心所释放的能量，不只会流向内部流程的优化，它同样可以走向业务的前台。
已经有企业正计划借助新一代AI能力，对其核心业务模型进行升级——将AI引入"智能产货"与"智能配货"的算法决策，目标是在现有模型的基础上将供应链预测准确率提升30%。
从替代HR的重复性事务，到优化企业核心的业务决策链条，这才是AI对组织价值的完整路径。这个路径的走通，需要报告中第三章节提到的"AI战略三层次"：先在降本增效上积累能力，才有可能在业务增长上真正发力。
那如何搭建AI卓越中心？
它的核心人才配置又是什么呢？在我们观察到的案例中，通常围绕两类角色展开：
AI翻译官，是连接业务与技术的关键节点。
他们的核心能力，不是写代码，而是"翻译"——把业务部门模糊的需求（"我希望这个流程能快一点"、"能不能让这件事不用人做"），转化为AI可以理解和执行的精确任务描述。
这个翻译的过程，需要对业务逻辑有深度理解，同时对AI工具的能力边界有清晰认知——既不高估AI能做到什么，也不低估它在特定场景下的潜力。
AI开发工程师，是将翻译好的需求实际构建出来的角色。
在新一代开发工具的支持下，这个角色的工作方式已经发生了显著变化，大量的代码生成、调试、迭代工作可以由AI辅助完成，工程师更多承担的是架构设计、质量把控和场景判断的职责。
AI-BP
当卓越中心建立起来并具备一定规模后，它就需要向各业务线派驻支持，这个派驻的角色，就是AI-BP。
类比HR领域已经成熟的HRBP模式，AI-BP嵌入到具体的业务团队中，帮助业务负责人识别哪些流程可以用AI优化、哪些场景可以引入数字员工、团队成员需要什么样的AI能力培训。
他是卓越中心与业务前线之间的桥梁，也是AI时代组织效率提升的最后一公里。
"各个业务线已经在主动找技术中台团队，要这样的人了。"一位嘉宾表示。
这对HR意味着什么？
首先，AI-BP是当前市场上最稀缺、也最难被现有评价体系所识别的人才类型。
他既不是纯粹的技术岗，也不是传统意义上的业务岗，他是一个跨越两种语言的复合型角色。如何定义这个岗位的任职资格、如何在内部识别和培养这类人才、如何设计他的职业发展路径，这些问题，都需要HR来回答。
其次，卓越中心的建设，本质上是在组织内部重新分配AI能力的生产和消费关系。
过去，AI能力的生产（开发和搭建）和消费（使用）是分散的，每个团队各自为政；卓越中心将生产端集中化，提升规模效应，同时通过AI-BP将能力系统性地输送到消费端。
这个过程，需要HR深度参与，无论是人才体系的设计，还是激励机制的配套，还是组织文化的引导。
因此，AI时代的HR，要同时管理正在涌现的新型人才和正在成形的新型组织能力。
选型必看
2026WFM系统选型：除了价格，CIO更应关注的5个“隐性指标”
EHR系统里的“薪酬核算准确率100%”，并不代表发出的工资真实可信
盖雅人效数字化套件
优化人力配置
减少工时浪费
提升员工动能
改善用工结构
AI智能体
消费品 & 食品
制造业
连锁零售
仓储物流 & 地产物业 & 轨交 & 医疗
行业方案
热门专题
