模型誕生的第七天，轉型指揮中心在無限樓B座三層正式啟用。
三百塊螢幕上流動著八萬名員工的資料畫像——技能矩陣、專案經歷、績效曲線、甚至匿名調研中的心理韌性評分。
演算法每十分鐘更新一次匹配路徑，綠色線條代表順利轉型，黃色代表需額外支援，紅色代表可能脫落。
“看起來像作戰指揮中心。”陸彬走進來，看著螢幕上流淌的光河。
“就是作戰。”冰潔沒有回頭，手指在控制檯上滑動。
“只是敵人不是競爭對手，是慣性、恐懼和不確定性。”
她調出第一組資料：八萬人按同心圓模型重新分佈的結果。
核心主業層：三萬兩千人，較現有減少四千；
能力溢位層：四萬一千人，新增一萬七；
生態催化層：七千人，全部從現有團隊轉化。
“缺口在這裡。”冰潔放大紅色區域——需要全新技能的崗位：
AI倫理顧問、生物資料安全專家、跨境技術合規架構師，總計兩千三百個位置。
“我們可以培訓。”陸彬說。
“時間不夠。”冰潔調出市場視窗分析，“這些能力必須在六個月內形成戰鬥力，否則生態位會被搶佔。”
她頓了頓：“但有個發現——這些‘全新技能’，其實都建立在我們的老技能之上。”
螢幕切換，出現一個三維能力圖譜。
AI倫理顧問的能力樹展開：主幹是“客戶需求理解能力”（來自市場團隊）、“技術原理溝通能力”（來自產品團隊）、“風險評估能力”（來自法務團隊）。
需要新增的只是倫理框架知識，而這可以透過密集培訓完成。
“所以不是八萬人轉型，”陸彬看懂了，“是八萬種能力的重新組合。”
“正是。”冰潔啟動“能力拆解-重組”演算法。
螢幕上，員工不再是一個個名字，而是一簇簇技能標籤。
演算法像解魔方一樣旋轉組合，發出輕微的嗡鳴聲。
第一個案例彈出：陳敏，45歲，消費者AI事業部高階總監。
原有標籤：語音互動設計、使用者增長、團隊管理、跨文化營銷
演算法建議路徑：
路徑A：醫療語音產品總監（需補充醫療合規知識）。
路徑B：中小企業數字化轉型顧問（需補充製造業基礎知識）。
路徑C：AI倫理委員會運營負責人（需補充倫理學框架）。
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