瑞穗和 SK ecoplant 的业务员开始自己造 AI 工具

写 AI 工具的人，正在从 IT 部门换成业务员工。瑞穗金融集团 11 月开的下一期课程，要让约 20 名营业、事务员工用三个月转成 AI 应用开发者；韩国建筑工程公司 SK ecoplant 11 月 2 日宣布「每人一个 AI 智能体」，由 318 名受训的业务岗员工自己开发。

两家都把关口设在审核上，但审核的人手有多少，都没有公开，而这决定了它们能把这件事做多大。

瑞穗用三个月把营业员送进开发团队

据瑞穗 10 月 28 日在自家网站发布的 AI Bootcamp 访谈，课程是 1 个月集中学习、2 个月在真实项目里实习，工具是 Codex 和 Claude Code。

结业标准是在组长评审和支持下，把一项限定范围的任务从拆解、实现、测试走到提交合并请求、回应评审，相当于入行两三年的工程师。

先行班 6 月开课，5 人中 4 人从没写过程序。Dellows News 转述的公司发布显示，集中学习后的知识测试平均正确率 92%，5 人 9 月全部转为工程师岗位，其中一位在个人营业做了约 20 年。

据 产经的报道，非工程师以往要一年半左右才能培养成开发者；瑞穗眼下的目标是 100 人，10 年后数千人，转岗后的工资体系还没定。

SK ecoplant 员工两三周做出智能体

据 Seoul Economic Daily 11 月 2 日的报道，SK ecoplant 先让 AI 分析内部系统里的工作记录，找出每个岗位的瓶颈，再配置对应的智能体。第一批用在半导体工厂和 AI 数据中心工地，接手重复的资料整理和报告撰写。

员工在内部平台 AI FAB 上自己开发，公司 AI 团队用两到三周的辅导把想法做成系统。内部竞赛选出的约 20 项任务正在落地，包括工地成本检索、设计变更应对、施工估算审核和外部文件与合同审核。做好的智能体要先过安全检查和内部治理审查，才能放上 AI Portal 在全公司分发。

两家的关口都设在审核上

	瑞穗	SK ecoplant
谁来开发	营业、事务员工，三个月后转岗	318 名受训的业务岗员工，留在原岗
做出什么	内部 AI 应用	本部门用的智能体
关口	组长评审，按熟练度给编辑权限	安全检查与治理审查后才分发
已公开的规模	先行 5 人，本期约 20 人，目标 100 人	318 人，约 20 项任务
没公开的	评审人数、工资	审查由谁做、要多久

这套课程的设计者在访谈里说，AI 生成的代码最终由人判断，公司按开发者熟练度控制编辑权限，评审也会更细。他还说，内部开发实验室目前约 60 人，分 15 个小组并行开发 45 个以上产品。

编辑据这些数字计算：100 名转岗员工如果都进这类团队，新手会多过实验室现有的约 60 人，而这 60 人里还包括合作企业的工程师。分析推断：新手越多，组长花在评审上的时间越多，瑞穗的上限更可能落在评审的人身上，课程长短倒在其次。

有人会说，评审也能用 AI 辅助，瑞穗已把新建智能体的模板和云环境开通手续标准化，转岗者和新入职工程师走同一套上手流程。这确实能压低每次审核的成本。但两家都没有说审核由多少人做、通过率是多少。在这些数字公开前，「人人做 AI 工具」能铺多大，要看审核那一端有多少人。