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模型诞生的第七天，转型指挥中心在无限楼b座三层正式启用。
三百块屏幕上流动着八万名员工的数据画像——技能矩阵、项目经历、绩效曲线、甚至匿名调研中的心理韧性评分。
算法每十分钟更新一次匹配路径，绿色线条代表顺利转型，黄色代表需额外支持，红色代表可能脱落。
“看起来像作战指挥中心。”
陆彬走进来，看着屏幕上流淌的光河。
“就是作战。”
冰洁没有回头，手指在控制台上滑动。
“只是敌人不是竞争对手，是惯性、恐惧和不确定性。”
她调出第一组数据：八万人按同心圆模型重新分布的结果。
核心主业层：三万两千人，较现有减少四千；能力溢出层：四万一千人，新增一万七；生态催化层：七千人，全部从现有团队转化。
“缺口在这里。”
冰洁放大红色区域——需要全新技能的岗位：ai伦理顾问、生物数据安全专家、跨境技术合规架构师，总计两千三百个位置。
“我们可以培训。”
陆彬说。
“时间不够。”
冰洁调出市场窗口分析，“这些能力必须在六个月内形成战斗力，否则生态位会被抢占。”
她顿了顿：“但有个发现——这些‘全新技能’，其实都建立在我们的老技能之上。”
屏幕切换，出现一个三维能力图谱。
ai伦理顾问的能力树展开：主干是“客户需求理解能力”
（来自市场团队）、“技术原理沟通能力”
（来自产品团队）、“风险评估能力”
（来自法务团队）。
需要新增的只是伦理框架知识，而这可以通过密集培训完成。
“所以不是八万人转型，”
陆彬看懂了，“是八万种能力的重新组合。”
“正是。”
冰洁启动“能力拆解-重组”
算法。
屏幕上，员工不再是一个个名字，而是一簇簇技能标签。
算法像解魔方一样旋转组合，发出轻微的嗡鸣声。
第一个案例弹出：陈敏，45岁，消费者ai事业部高级总监。
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