近日，CAIE 季度教研会以“AI 在企业落地的路径、课程设计与人才标准”为主题召开，会议不仅明确了 AI 赋能企业的全流程逻辑，更对CAIE认证课程体系进行了详细解读，为不同岗位的 AI 人才培养提供了精准框架。

本次教研会首先梳理了 AI 在企业的应用演进三阶段：从“认知到集成”的初步介入（帮助企业建立 AI 基础认知），到“数据驱动转型”的深度定义（推动业务转向数据化决策），再到“多模态爆发”的边界重塑（实现工作流程自动化），清晰勾勒出企业AI落地的递进路径。

CAIE 认证课程体系：分层适配，精准赋能不同岗位

为匹配企业各环节的 AI 人才需求，教研会重点发布了分层化的 CAIE 认证课程体系，针对不同岗位设计差异化培养目标与内容：

CAIE 一级认证（基础业务岗方向）

面向财务、行政、人力资源等非技术岗位人群，核心目标是“构建 AI 工具使用能力”。课程聚焦 AI 思维在业务场景的落地，包括“提示词设计、多模态应用能力”的实操训练，同时覆盖“业务流程（如财务/销售/客服场景）的 AI 重塑”“AI 工具的效果验证”等模块，帮助业务岗人员快速掌握AI工具的基础应用逻辑，避免技术术语门槛，直接赋能日常工作效率提升。

CAIE 二级认证（产品经理/负责人方向）

定位为“培养 AI 设计与落地的中层骨干”，课程内容更聚焦技术与业务的融合。核心模块包括大模型提示词工程、知识库（RAG）搭建、智能体（Agent）应用等前沿技术实践，同时覆盖“PRD/MRD 撰写、用户体验分析、模型选型评估、成本估算”等产品全流程能力，最终实现“从 AI 技术理解到产品落地”的闭环能力培养，助力中层管理者推动企业 AI 项目的落地与迭代。

研讨会同时指出，当前企业 AI 落地已进入“2024 普适化、2025 细化”阶段，AI 能力将成为岗位硬门槛，而 CAIE 认证课程正是以“岗位需求”为核心，填补了“非技术岗用 AI、技术岗落地 AI”的能力空白。此外，强调需同步关注AI应用的安全与伦理，课程中也融入了“AI 使用边界界定、数据权限管控”等内容，保障技术应用的合规性与可持续性。

研讨会专家一致认为：CAIE 认证课程体系是企业布局 AI 人才的核心载体，认证并非能力终点，而是“构建 AI 能力体系”的起点。未来 AI 将深度融入生产与管理全流程，企业需通过该认证体系，系统化培养“会用 AI 的业务岗、能落地 AI 的管理岗”，才能实现 AI 转型的突破性进展——标志着 AI 已从“试点时代”正式进入“全面赋能时代”。

本次研讨会邀请了数据要素价格形成与认定创新实验室首席数据官王安老师、维观咨询创始人杨帆老师、合析信息科技李奇老师，中国社科院博士高鑫悦老师，以及 CAIE 数据科学研究院常国珍老师和徐杨老师。

CAIE AI认证介绍：

CAIE，全称 Certified Artificial Intelligence Engineer（注册人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证，旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

CAIE 认证体系主要针对从事或希望从事人工智能技术研发、应用及项目管理等相关工作的专业人员，考核范围包括但不限于人工智能的基础理论、主流算法、开发工具、编程实践、以及在不同行业、不同领域、不同岗位场景下的应用能力，包括CAIE+营销\人力\财务\学术\医疗\视频等不同场景下的应用。

点击进入CAIE认证官网：https://www.caieglobal.com