IT 转型路径
从 IT 人到 FDE 的下一程
AI 不会取代你，但会用 AI 的人会。两条清晰路线，一张能力地图，一份可执行的进阶时间表。
两条进阶路线
看你从哪条线出发
CIOCAIO
从信息化负责人，走向 AI 战略与治理的核心。
- 盘点数据资产与现有系统，识别 AI 可落地的业务域
- 主导 AI 战略：选型、预算、组织与合规框架
- 建立模型治理、效果度量与风险护栏
- 成为连接董事会与一线团队的 AI 翻译官
IT ManagerFDE
从运维与管理，走向把 AI 部署进业务现场的工程师。
- 补齐模型与 Agent 基础：Prompt、RAG、工具调用
- 用真实业务场景做 1–2 个可运行原型
- 掌握集成与部署：API、私有化、权限与灰度
- 驻扎一线，把原型打磨成稳定跑通的产线
能力地图
FDE 需要哪些能力
六维能力，没有一条要求你从头成为算法专家——重点是"接得住、落得下"。
模型素养
理解主流模型的能力边界、成本与适用场景，不迷信参数。
工程集成
API / SDK、向量库、私有化部署、系统与数据流打通。
业务理解
听得懂业务语言，能把痛点翻译成可落地的 AI 方案。
交付陪跑
上线不是终点：监控、评测、迭代，对效果负责。
协作沟通
在算法、业务、管理层之间反复翻译，推动事情发生。
合规意识
数据跨境、权限、审计与风险护栏的底线思维。
学习路线
12 个月，从打地基到上产线
0–3 个月
打地基
- Prompt / RAG 基础
- 跑通一个开源模型
- 读懂 3 类业务场景
3–6 个月
做原型
- 搭一个 Agent 工作流
- 接内部系统数据
- 完成 1 个可演示 Demo
6–12 个月
上产线
- 私有化 / 灰度部署
- 建立监控与评测
- 沉淀 2–3 个落地案例
路线为通用参考，实际节奏视个人基础与业务机会而定。续章社区会持续发布更细的专题与带练。
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