孙琦
传统商科以经济学、管理学、心理学等学科为基础，强调经验分析和定性决策。人工智能的发展推动商业实践转向数据驱动和智能决策，不断拓展商科教育的内涵与边界。
在商业实践中，传统商业决策主要依赖市场调研和专家经验，而AI技术通过海量数据建立的高精度模型，使企业可以更精准地预判趋势变化、优化决策管理。未来，商业决策将更贴近“计算社会科学”的理念，从经验依赖转向数据驱动、从定性判断转向量化验证、从静态分析转向动态优化，成为连接技术、商业与社会的关键桥梁。
随着商业实践重塑，商科人才培养模式需要进行系统性变革。当越来越多的常规管理决策可以由人工智能系统自动完成时，商科教育必须重新思考“人类管理者不可替代的价值”。未来，商科教育应聚焦培养既精通商业规律又能驾驭人工智能系统的跨界人才。大体上，其能力框架呈现“三层金字塔”结构：底层是“数字生存能力”，包括数据素养和算法理解；中层是“商业增强能力”，涵盖AI赋能的战略分析和智能决策；顶层是“人类独特能力”，如价值判断和创新领导力。
人才培养理念与模式的双重变革，进一步推动教学方式的代际革新。在数智化时代，商科教学需要从单向传授转向多维交互、从经验模拟转向真实决策。未来，基于生成式人工智能的“案例即时生成系统”或能根据课堂讨论实时生成延伸材料、计算案例数据，甚至模拟市场竞争推演，从而大幅提升案例教学的深度与适配性。
与之相伴，商科教育的评价体系需要从三个方面进行转型：在评价内容上，从对“知识掌握度”的评价转向对“利用分析工具解决实际问题能力”的评价；在评价方式上，从“课程终点式考核”转向“课程过程性评估”；在评价主体上，从“教师单一评价”转向“基于多元智能系统的评价”。
（作者为上海财经大学商学院副院长）
