2025应届生画像白皮书

目录前言关键发现TaleBase 1应届生AI智略人才模型分析1.1AI智略人才模型简介1.2 应届生AI智略人才五维能力画像1.3如何激发AI潜力型应届生：关键场景建议aleBase02 应届生行为风格2.1应届生行为风格分布概况2.2 围绕AI潜能水平下的行为风格分布分析03应届生团队角色3.1应届生团队角色分析3.2 围绕AI潜能水平的团队角色适配分析04应届生潜在领导风格4.1应届生潜在领导风格画像4.2 围绕AI潜能水平的AI任务情境潜在领导风格分析05测评及模型工具简介5.1 倍智Talent5大五职业性格测评TM TaleBase倍智TaleBase 倍智Ase倍智TaleBase 信 050713151618182223知2627 前言当DeepSeek等生成式Al工具将代码编写、数据分析等专业能力转化为对话框中的自然语言交互一场由技术范式引发的人才能力革命，已悄然进入深水区。看似“人人可用AI”的时代，却正悄悄拉开了人与人之间新的鸿沟：应届生群体中，鲜有人系统接受过AI素养训练，“新质人才”正从沉默的断层中走出，成为真正稀缺的未来战力。当AI把基础能力浓缩为文字游戏，真正定义人才价值的，不再是你能做什么，而是你能引导AI做到什么。这不仅关乎技术掌握的熟练度，更关乎战略视野、人机协同的创新范式，甚至是对技术方向与边界的判断力。这是一场关于“人与智能谁为主导”的深层竞赛，而决定胜负的，从来不是技术的更新频率，而是我们能否在人才基因中嵌入“AI理性”与“人性智慧"的双螺旋。唯有具备这种双重智能的应届生，才能以全新“人才语法”，对冲旧范式的失效，完成时代的“智能跃迁"基于十余年性格测评领域的大数据积累，倍智人才研究院将大五职业性格测评升级为面向数智时代的AI智略人才模型。本白皮书不仅预测了应届生在AI驱动环境下的潜力，还在实际企业应用中，与行为风格、团队角色适配度及潜在领导风格等关键指标进行深度交叉分析，提炼出了一套可实战、可落地、可量化的人才画像体系，全面赋能企业的校园招聘与人才战略布局。TaleBase倍智 TaleBase倍智TaleBaseBase倍智TaleBaseTaleBase倍智021 关键发现>2025年应届生：技术亲和下的单维成长路径，呼唤协同智能的觉醒整体来看，2025年应届生在面对生成式AI浪潮时展现出显著的技术亲和力。他们乐于尝试、上手迅速，具备将技术压力转化为成长动力的心理弹性。但与此同时，我们也观察到这一代人在人机协同、人际协作等非技术维度上存在适应滞后，整体呈现出“独立执行强、协同推进弱”的潜质结构。这种单维导向的智能模式，正成为AI时代下新质人才养成路径中的关键缺口。01.行为风格：聚焦任务与自我，高潜力者具备双向驱动能力新一代应届生普遍展现出强任务导向与问题解决偏好，他们在面对复杂挑战时，更倾向于凭借个人力量快速推进，较少依赖或主动协调他人。高潜力人群则呈现“支配型+影响型”的混合行为模式既能推动目标落地，又具备一定的社交驱动能力，在强调效率的同时能引入关系润滑剂。这种“双向驱动”行为风格，为他们在AI协同时代赢得了更广阔的角色适配空间。02.团队角色：从“思考者”走向外交家”，潜力群体具备跨域转换力当前应届生在团队中多以“监察官”与“创新者”等思维导向型角色为主，擅长逻辑分析与方案优化，却在角色横向切换能力上存在局限。而高潜力应届生则更具角色弹性，能够在“思考型”“社交型”“行动型”三类典型角色之间灵活穿梭，尤其适合担任“外交家”这一调和多方、跨界协同的桥接者角色。03.人际协同：协作敏感度偏低，潜力型人群具备社交破局能力应届生群体在多元协作场景中易显露“独角兽倾向”，即过度聚焦自身专业与解决方案，忽视团队成员的风格差异与协作心理。这种认知滞后，限制了他们在复合型项目中的协同贡献。而高潜力人群则往往具备更好的“人际雷达”，能够主动识别并响应协作障碍，借由社交影响力完成跨边界沟通，从而显著提高团队效能。虽然多数应届生尚不具备成熟的管理经验，但在性格倾向与行为模式中已可窥见其未来领导潜质。主流人群偏向“授权型”与“指令型”风格，注重任务分解与执行控制，而高潜力群体则表现出更多“教练型”倾向，关注团队成长、善于激发他人潜能。尽管这一风格目前缺乏落地场景，但其"以育人为导向”的意识萌芽，无疑是组织在AI时代培育新一代领导者的重要契机。 TaleB031 TaleBas 1.应届生AI智略人才模型分析 ①1.1AI智略人才模型简介在AI工具趋于普及、能力边界重塑的当下，“谁能驾驭AI”，已成为判断未来人才潜能的核心指标。倍智人才研究院提出：真正的AI人才，不是技术专家的再培训者，而是跨专业背景中，具备AI协同意识与策略思维的“新物种型”人才。他们不仅能高效使用AI工具，更能在不确定中作出判断，在协同中引领创新，在风险中守住边界。为识别与培养此类人才，倍智在大数据积累与产业洞察基础上，研发出“AI智略人才模型”。该模型是一个聚焦AI应用生态、强调人机协同与持续学习力的五维能力框架，涵盖了以下五个核心能力域:AI·谋：战略判断AI·察：机遇洞察aBase倍AI·合：组织协同AI·变：创新学习AI·慎：风险防控TaleBas 面对复杂多变的AI驱动环境，具备全球视角与独立思辨，能够主动调度AI技术以服务战略目标。善于以数据为先导识别趋势与机会，借助AI放大市场嗅觉与行动反应力。倍智在人与AI的协作结构中找到杠杆点，促成人机之间、组织内部的跨界协同。在技术快速演进中保持持续进化能力，将不确定性转化为自我革新的契机。05具备技术伦理与安全意识，在推进创新的同时守住风险底线。TaleBasTale Base1051 该模型不仅适用于选拔AI相关岗位人才，更可作为组织构建AI时代人才画像与能力发展路径的重要工具，为校招、培训、转型提供系统化参考依据。国际化视野能够在多元文化和国际背景中理解AI技术的全球影响力AI·谋：战略决策自主性创造保持独立思考，基于自身判断运用AI，不盲从AI批判式思维系统性地审视和分析信息，具备识别AI偏差和局限的判断力TaleByse大数据决策力擅长快速提取关键信息，利用AI整合数据，提高决策质量AI+趋势洞察AI·察：机遇洞察借助AI分析能力洞察行业趋势，确保组织战略决策的前瞻性AI+机会识别利用AI快速识别出市场需求和用户行为中的潜在机会Ise倍智倍智AI智略人才模型TaleBaseTaleBase倍智数智化协作利用AI优化决策与工作流程，整合成员专业知识与技术资源AI·合：组织协同AI深度协同让AI深度融入决策和执行，与个人能力形成优势互补的模式自我迭代学习具有持续反思、更新自身知识体系并灵活应用于实践的倾向TaleBse倍智AI变革适应AI·变：创新学习主动适应AI带来的变革，调整自己的技能和思维方式AI落地转化将AI技术与行业需求结合，推动新产品或新服务的创新落地数字安全意识能敏锐察觉潜在的信息安全风险，并在做决策时考虑合规性AI·慎：风险防控AI伦理意识Tale B2具有责任感和道德意识，面对AI相关的道德困境时遵循原则TaleBase倍智TaleBase倍智TaleBase倍智1061 ①1.2应届生AI智略人才五维能力画像：从理解工具到引领协同的提升路径倍智人才研究院基于2025年应届生的性格测评结果，系统分析了其在AI驱动环境下的胜任潜力表现。数据表明，当前应届生整体具备较为扎实的基础潜能，对AI技术持开放心态，具备主动适应新技术的心理弹性与初步实践能力。然而，在面对极速演进、复杂交互的AI应用场景时，他们的能力仍集中于技术接受与执行层级，距离跨部门协同、战略性驾驭与价值落地等高阶胜任形态，尚有明显提升空间。以下将逐项展开其在这五个维度上的表现特征、胜任潜质与发展启示。TaleBaseAI智略人才：2025年应届生五维能力表现TaleBase倍智待发展100%%0680%70%60%50%40%30%20%29.4%10%22.2%25.3%26.1%0%国际化视野自主性创造批判式思维大数据决策力AI+趋势洞察AI+机会识别数智化协作AI深度协同同 自我选代学习AI变革适应AI落地转化数字安全意识AI伦理意识AI·谋Al·变AI·慎战略判断机遇洞察组织协同创新学习风险防控AI·谋：战略判断e应届生在“国际化视野”这一维度上表现相对稳健，43.5%的群体达到优势水平，显示出他们对全《球趋势、跨文化动态具备一定的关注习惯与理解意愿。在面对AI相关议题时，他们往往能较快理解其在国际环境中的发展背景与政策走向，具备较好的信息感知起点。（%），（%），反映出他们在思考层次上仍以接收与整合已有信息为主，缺乏从不同角度提出质疑、重构逻辑或开辟新解法的倾向。具体表现为：他们更善于辨认哪些方案“看起来合理”，而不是判断哪些方案"本质成立”；在任务推进中更偏好寻找“现成的路径”，而不是主动构建“可能的选项”。这类能力画像所对应的，是一种“判断不失准、路径较保守”的战略思维特征。大部分应届生更适配于已有方向明确、依赖信息整合与执行判断的任务情境；但在需重新界定自标、引导A深度参与策略制定的场景中，主动性与框架建构力尚显不足。若希望其承担更高层级的战略任务，需在实践中有意识引导其提出问题、挑战惯性，打破“技术接受者”角色定位。TaleBaseTaleBase倍TaleBase倍智107 5.55.45.35.25.15.04.94.826.3%4.7 《AI·察：机遇洞察在“大数据决策力”这一能力项上，应届生整体表现较为突出，优势群体占比达36.2%，均分为全项中最高（5.5）。他们擅长使用数据支持工具完成初步分析，能迅速提取关键信息，完成任务级别的判断和选择。面对复杂情境时，他们更倾向于依赖可见的数据线索进行“证据式推理”，具备较强的判断效率。"AI+机会识别”则表现为中间状态，优势群体占比为31.5%，虽不算低，但整体分布较为分散，待发展群体仍占两成以上。反映出应届生对AI工具如何支持业务增长点的认知尚不稳定，部分人能感知价值信号，但缺乏体系化判断，常以“有感知、缺路径”的方式止步于初步判断。而在“AI+趋势洞察”这一关键项上，优势比例仅为29.0%，且待发展比例高达28.4%。这表明多数应届生更习惯于反应式应对当前环境变化，缺乏拉长时间线、识别隐性变量的习惯与方法。他们面对快速演化的产业趋势时，容易“看见眼前、忽略远端”，难以基于初期信号预测下一阶段技术演进或市场重构。总体来看，应届生在数据层面的判断力相对扎实，但在将判断延伸为前瞻性洞察方面，尚缺乏系统性训练与思维跨度。若希望其在AI任务中发挥更高层级的设计与引导能力，应加强其趋势建模能力，帮助其从数据使用者向机会捕捉者与趋势规划者转变。《AI·合：组织协同尽管“AI深度协同”维度中应届生整体表现尚可（优势占比30.6%，均分5.3），但“数智化协作”维度为五维中最低项（优势仅22.9%，均分4.9），提示他们在人机协同与组织协作之间存在明显断层。他们更习惯将AI作为提升个体效率的工具，而非作为提升团队绩效与组织资源调度的协同系《职能融合、组织级共创的策略思维。这也是其向更高维度“驾驭AI”状态跃迁时的主要阻力之一。真正的AI·合，不仅要求技术接入，更要求在人+AI+组织三者之间建立动态协调机制，这正是当前新生代最需补强的协同智能方向。 aleTaleBase倍智统。TaleBase倍智TaleBase倍智1081 《AI·变：创新学习“AI变革适应”维度为应届生整体表现最优的子项之一（均分5.4，优势占比37.7%），显示出他们对技术变化的心理弹性与操作意愿已普遍较强。而“自我迭代学习”（优势33.0%）与“AI落地转化”（32.2%）两个维度则暴露出另一个趋势：多数人能够接受AI的到来，但不一定能将学习转化为生产力，或将洞察转化为解决方案。他们通常能快速学习并尝试使用AI，但在跨学科融合、应用场景挖掘与组织价值转化层面仍缺乏系统策略。这种“易起步、难登顶”的能力结构，使得他