UMU 推出 AI 力测评工具，五大维度诊断 AI 力水平

今年春节，大语言模型 DeepSeek 以惊艳的推理表现引爆了科技圈，甚至火遍了朋友圈。然而，当人们在为中国大模型欢呼喝彩的同时，似乎忽略了一个更现实的问题：我们真的能用好这些越来越强大的 AI 工具吗？

1 引入大模型≠提升生产力

有一个广为人知的吐槽段子，反映了大多数宣传接入 DeepSeek 公司的实际情况：

【宣传】：公司已接入DeepSeek！

【实际】：充值了5000块API费用…

【宣传】：公司已部署DeepSeek模型 ！

【实际】：看了B站教程，已下载DeepSeek安装包

还有一个有意思的案例。一家知名企业的 HR 团队曾尝试用 AI 改进招聘流程, 购买了市面上主流的 AI 工具会员。但在为一个重要岗位写职位描述时, 所有大模型给出的内容都无法满足实际需求。最终, 他们还是选择回归传统的人工方式。

这种情况并非个例。越来越多的团队陷入了类似的窘境：用了一大堆“承诺提升工作效率”的 AI 工具，效果却总是差强人意。

以让大模型写电销开场白为力，如果只是简单地向大模型输入：写一个电话销售开场白。得到的往往是刻板生硬的模板文案。

一听到这种机械的开场白，客户立刻就能识破”又是一个推销电话”，要么开启防御模式，要么直接挂断电话。

在电话销售中，开场的 10 秒钟至关重要。一个优秀的开场白应该能够迅速抓住客户注意力，并为后续深入对话打开突破口。如果我们换一种对大模型的问法：

这种提问不仅让 AI 理解了具体场景，还给出了明确的限制条件，使其输出了 5 个不同方向的电销开场白。虽然大模型给出的回答仍有提升空间，但是它提供了有参考价值的思路，不再局限于简单照搬话术，而是学会根据不同场景灵活调整策略。

由此可见，大模型无疑蕴含着巨大的效能提升潜力，但要将这份潜力转化为实际生产力，远非简单的“拿来即用”。就像手握屠龙宝刀，若无内力与刀法，也只是徒有其表。

2 何破解企业 AI 应用难题？先做 AI 力诊断

AI 转型已成为企业提升核心竞争力的关键战略。然而，在这场转型浪潮中，大量企业正面临着”AI 盲盒”的困境：尽管投入重金采购各类 AI 工具，却难以量化评估组织对 AI 的实际应用水平，导致 AI 工具的价值无法充分释放，投资效益大打折扣。

这种”重工具、轻能力”的现象不仅造成资源浪费，更影响了企业的长期发展。如何准确评估员工和团队的 AI 应用能力，已成为当前企业管理者亟需解决的战略性课题。

正如管理学泰斗彼得·德鲁克所言：”If you can’t measure it, you can’t improve it.”（”如果你无法衡量它，你就无法改进它”）这一经典论断不仅揭示了量化评估在企业管理中的核心价值，也为解决”AI 盲盒”困境指明了方向。

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，通过科学、精准的能力诊断为企业打开 AI 应用现状的“盲盒”，全方位赋能企业的 AI 转型之路。

作为大模型时代的必备素养，AI 力正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、领导力、团队协作力之后，影响组织和个人发展的关键指标。简单来说，AI 力是指与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力。正如驾驶汽车需要掌握方向盘操作、路况判断和行驶规则，驾驭 AI 同样需要全方位的能力储备——不仅要理解 AI 的基本原理和能力边界，也需要掌握提示词素养和建构式的思维方式。研究表明，在与 AI 协作的工作场景中，具备高 AI 力的个体能显著提升工作效率和质量。

UMU AI 力测评工具构建了科学的量化评估体系，从五个关键维度解析员工的 AI 力现状：

• 基础认知：评估对 AI 技术的理解深度

• 情感态度：衡量对 AI 的主观意愿和接受程度

• 提示词能力：衡量与 AI 高效互动和协作的能力

• 解决问题：考察用 AI 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

通过系统化的数据采集与分析，UMU 的 AI 力测评工具能够为企业生成直观的可视化报告。这份专业的”AI 力图谱”不仅能够清晰展现员工 AI 力的现状和不足，还可以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，助力从被动应对到主动布局的战略升级。

在人才管理领域，AI 力测评正逐渐成为人才选拔的重要参考，通过数据驱动的方式客观评估员工当前的 AI 力水平和发展潜力。特别是在甄选高潜人才时，AI 力测评提供的量化指标，能够为企业选才、用才的决策提供科学依据。从战略层面，它将成为企业进行人才盘点的关键工具，助力打造适应数字化转型的人才梯队。

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，创新性地支持多次测评机制。通过持续追踪员工 AI 力发展轨迹，企业可以精准对比员工在 AI 赋能培训前后的变化，从而准确衡量培训效果与投资回报，确保企业的 AI 力水平稳步提升。

更具战略意义的是，该测评工具还具备组织变革诊断功能。通过系统评估员工对 AI 的认知水平、学习意愿和应用热情，管理层可以提前识别组织在 AI 转型过程中的潜在阻力，从而制定针对性措施，营造开放包容的组织氛围，最终确保 AI 转型战略的顺利落地。

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3 用 AI 力重塑企业生产力

当企业清晰地了解自身 AI 力现状及差距后，如何系统提升组织 AI 力，进而提升生产力和竞争力？

传统企业培训多依赖线下集中授课，这种模式不仅耗费大量人力物力，学习效果也差强人意。由于学习负荷过重，学员注意力容易分散，知识吸收效率低下，且难以将理论快速转化为实践技能，最终制约了企业人才培养的质量与效率。

在大模型时代, 企业迫切需要一种更智能、更高效的 AI 力赋能方案。UMU 凭借 10 年的数智化转型实践，基于 200 多篇顶级权威论文和企业 AI 战略转型的最佳实践，重磅推出了《发展大模型时代的 AI 力》线上课程，赋能 C-Level 高管、HR 专家、业务经理到一线员工，帮助他们构建大模型时代的 AI 力，掌握在组织和工作场景中应用 AI 的核心素养和策略。

《发展大模型时代的 AI 力》课程颠覆了”先学后用”的传统培训思路，而是提倡”在实践中学习、在应用中成长”的敏捷赋能理念：通过理解 AI 的工作原理, 结合 AI 工具实操和提示词练习, 让员工实现学用结合、知行合一。这不仅能快速提升员工个人的 AI 力, 更能从根本上增强企业的 AI 竞争优势。

区别于市面上纯理论的 AI 课程，《发展大模型时代的 AI 力》线上课程提供了大量基于业务场景的提示词练习，从由单一问题到复杂情境，帮助学员循序渐进地与 AI 协作和高效互动，即学即练，学习致用。

课程自上线以来，已吸引众多全球 500 强及行业领军企业采购课程，从企业决策层到执行层，成功构建了大模型时代所需的 AI 力。

在这场技术革命中，谁能更快地“用好”大模型的潜力，谁就能在未来的竞争中占据先机。立即报名正式课程报名正式课程，把握大模型红利，打造未来竞争力！

为满足更多企业把握 AI 带来的发展机遇，UMU 将于 2025 年 3 月在北京、杭州、上海、长沙、广州、济南、南京这七个城市举办《 AI Literacy - 发展大模型时代的 AI 力》线下工作坊，欢迎报名参加，与我们共同探索和交流 AI 的未来发展，期待您的莅临。