智能广告驱动下广告设计岗位胜任力因素的探索性研究

摘要

本文聚焦智能广告驱动下广告设计岗位胜任力因素的变化研究。以广告公司的设计师胜任力因素为研究对象，采用扎根理论方法对19位从业者的深度访谈资料进行三级编码分析。最终得到19个初级范畴，并将其归纳为深度理解力、专业执行力、智能驾驭力、持续进化力、价值创造力六大胜任力因素。由此构建起智能广告驱动下广告公司的设计岗位胜任力因素模型，进而据此针对政府、设计教育和设计师提出相应的应对策略。

关键词

智能广告 设计师 胜任力 扎根理论

Abstract

This paper focuses on the research of the changes in the competency factors of advertising design positions driven by intelligent advertising. Taking the competency factors of designers in advertising companies as the research object, the grounded theory method was used to conduct a three-level coding analysis of the in-depth interview data of 19 practitioners. Eventually, 19 primary categories were obtained and they were summarized into six competency factors: in-depth understanding ability, professional execution ability, intelligent control ability, continuous evolution ability, and value creation ability. Based on this, a competency factor model for design positions in advertising companies driven by intelligent advertising was constructed, and corresponding countermeasures were proposed for the government, design education, and designers.

Keywords

Intelligent Advertising Designer Competence Grounded Theory

1 问题的提出

随着人工智能技术在广告产业中的广泛应用，广告创意、设计、投放等环节与智能技术结合推动广告智能化水平越来越高。尤其是智能广告平台的出现对传统的广告作业模式产生了强大的冲击。AI推动广告设计智能化，智能化广告平台冲击传统的作业模式。这主要表现在以下两个方面。

一方面，智能广告平台发展越来越成熟，运用智能平台进行广告设计以及广告相关业务的开展逐渐普及。2016年阿里智能实验室开发的AI鲁班系统可以平均每秒8000张速度完成一般性设计任务已用于“双十一”海报设计等领域。360公司开发的“达芬奇画布”系统已用于智能广告设计。2017年6月京东启动的玲珑项目是专门服务于电商客户的智能设计平台，并于2018年1月首次在京东年货节中大规模应用。以“筷子科技”等为代表的科技类公司也开始研发广告创意设计智能生成技术平台并积极助力广告智能化。一些头部广告公司依靠强大实力紧跟其后研发智能广告系统平台。如2021年竞立中国就落地了全球首个竞立媒体创意系统（MediaCom Creative Systems）。蓝色光标公司已具有智能创意工具销博特、智能创意辅助系统蓝标在线等多个智能化平台。省广集团开发的灵犀AI在2024年开始使用。智能广告平台往往以大模型与数据算法为基础，涵盖用户数据搜集、用户需求洞察、创意与设计、媒介发布等领域功能，真正实现广告全链条的智能化运营。智能广告的平台化发展趋势日趋明显。

另一方面，AI设计工具的迅速普及正在重塑广告生产模式，人机协同作业正逐渐成为一种趋势。随着Midjourney V7、Stable Diffusion、Lovart AI等一批AI（工具）不断迭代以及在设计实践中的应用越来越广泛，驱动设计师也开始尝试并运用AI设计广告。换而言之，诸多AI设计工具正在逐步嵌入到设计师的设计过程之中，这将在一定意义上重塑广告生产模式。谭辉煌等认为，广告创意生产主体将由广告创意人员为主导转向人工智能自主创意生产、人工智能与广告创意人员协同创意生产，在广告作品表现上表现为广告设计程序化等特征[1]。广告公司的设计师在使用AI过程中已初步呈现人机协同征兆。可以预见的是，智能广告发展总趋势是向着人机协同的深度不断延伸。因为人机智能的深度协同是人工智能时代设计的重要特征[2]。

智能广告的快速发展对广告设计能力需求提出了新的要求，广告设计岗位的胜任力研究意义凸显。随着环境变化和客户需求变革，广告公司将对其组织结构、作业模式及人员构成进行调整。总而言之，广告设计岗位胜任力因素变化将影响（未来入行的）设计师能否胜任新岗位的能力要求，也对现有设计师能否实现顺利转型与适应具有十分重要的意义。与此同时，与智能广告发展相匹配的胜任力因素研究也会对设计师的培养以及设计教育产生极其重要的影响。因而，本文拟探讨的核心问题是：智能化广告背景下广告设计岗位胜任力因素识别，以及对因素间的逻辑关系进行梳理归纳。

2 人工智能背景下设计师胜任力相关研究

胜任力这一概念是由哈佛大学教授D.C.McClellan于1973年提出，主要是指将工作表现优异者与普通者进行区分识别的特征因素。此概念一经提出就被学术界、商业广泛关注。McClelland认为，胜任力是与工作或工作绩效或生活中其他重要成果直接相似或相联系的知识、技能、能力、特质或动机；Lyle.M.Spencer认为与优异工作绩效相关的个人潜在的特征包括：知识、技能、自我概念、特质和动机；Mirabile认为胜任力是与一个职位的高绩效相联系的知识、技能、能力和特征[3]。总之，胜任力是一个多因素构成的综合性评价标准，既包括个人所需掌握的知识、技能，还包括个人的人格特质。

2.1人工智能背景下设计师胜任力研究综述

2.1.1设计师胜任力因素研究

包建国认为要培养设计师的感受能力、实践动手能力、专业设计能力、开放性思维等能力[4]。赵伟军等利用关键行为事件访谈法，以问卷调研结合探索性因素分析和验证性因素分析方法总结出设计师18个胜任力因素[5]。徐霍成结合业界经验认为设计师应该具备“五力一同”的能力和素质：愿力（每一位设计师都要想清楚我们究竟要什么）、行动力、学习力、抗压能力、同理心[6]。

2.1.2设计师胜任力体系研究

具体专业领域已有研究者构建了与胜任力相关的能力或评价体系。赵伟军等将总结的18个胜任力因素归入设计伦理、工作态度、人际理解、专业技能等7大模块[7]。曹南南等以成分亚理论为基础，以管理能力、设计操作能力、知识获取能力为核心构建工业设计师的能力结构体系[8]。京东零售－用户体验设计部吴毅认为交互设计师应具备四大源技能（设计研究、设计定位、设计实施 设计验证），才能运用源技能完成从初阶（设计执行者）到中阶（设计增值者）再到高阶（设计计划者）的提升[9]。牟彪结合广东的环境设计公司调研提出环境设计师的能力有两大构成体系：以设计表现能力等为主的显性能力和以团队协作能力等为要素的隐性能力[10]。

2.1.3人工智能背景下设计师胜任力研究综述

荆伟认为人工智能发展对设计师提出了创意维度提升、深化智能技术融合与学习的新要求[11]。侯建军等以文献研究为基础筛选归纳人工智能背景下设计师胜任力因子，并将其归纳为知识、专业能力、创新能力和人工智能技术运用能力四大类别[12]。顾伟认为，设计师应该具备两大高价值能力（商业化能力、共情能力）和三大基础能力（技术理解能力、系统思维能力、跨领域整合能力）[13]。有不少研究者提出与广告相关的设计师的能力新需求：刘继莲等提出审美提升、生活中美学现象发掘、画面表现能力[14]；高渊认为广告从业人员在综合能力、信息技术运用能力等方面需要加强[15]；赵朴认为人工智能导致应用创意型人才短缺并应该加强创意型广告设计师的培养[16]。

2.2文献述评

目前关于设计师胜任力研究成果相对比较丰富，不管是业界经验总结还是学界对胜任力因素的归纳。学界对胜任力研究比较偏重对技能型因素归纳，业界除专业能力外强调同理心等人格特质也是胜任力的重要构成。在环境设计、交互设计、工业设计等专业领域的胜任力研究比较成体系，具有较强的学术理论性。

第一，不少研究者提出了智能背景下设计师的新能力需求，并普遍认为设计师胜任力因素需要从以技能型为主向其他能力转型。但对因素的探究更偏重理论层面，缺乏实践方面的资料支持。第二，对设计师胜任力因素的划分缺乏统一标准，导致无法进行有效整合。不同的研究者根据自身的理解提出了不同的胜任力因素概念及表述。第三，大多数研究来自研究者在教学或设计实践中的经验总结，缺乏数据和现实资料的支撑。第四，针对广告设计岗位胜任力因素的研究相对较少且缺乏体系。

综上所述，需要从广告公司对设计岗位的能力需求变化入手，分析广告公司需要具备哪些胜任力因素的设计师。这应该成为研究的突破口。因此，本研究拟采用自下而上的研究方法，运用扎根理论的三层编码开展研究，并结合智能广告对现有广告作业模式的影响，系统梳理广告设计岗位胜任力的因素。

3 研究方法与资料的收集

3.1研究方法

随着智能广告的发展，广告公司对设计师岗位的具体要求正在悄然发生变化，而现有研究不足以反映这种趋势。因此，要深入研究广告（设计）公司在设计师用人需求上的变化，借鉴胜任力现有的相关理论，然后结合广告（设计）公司从业人员的访谈，才能更真实地把握现实情况。这种研究路径采取“一种自下而上的研究方法，即在系统收集资料的基础上，寻找反映社会现象的核心概念，然后通过在这些概念之间建立起联系而形成理论。”[17] 通过这种研究所得出的结论对于现实具有较强的解释性，对现实也具有更强的指导意义。

借用扎根理论方法，以广告公司从业人员（管理者、设计师）的访谈作为一手资料，并对访谈资料进行三级编码，然后比较归纳初级范畴形成主范畴，进而抽象为比较科学合理的解释性理论。基于上述思考，本研究首先需要获得广告公司对设计师的能力需求认知方面的信息资料，以便进行胜任力因素的归纳。因而需要根据研究思路选择适合的访谈样本，设计访谈提纲，然后实施访谈以收集所需资料。

3.2样本概况

本研究主要采用滚雪球抽样方式来选取受访者。即先对少数几位广告设计师开展访谈，然后再由他们推荐符合本研究目标的受访者，最后根据广告公司规模、职位等条件对其进行筛选，最终选择了19位符合研究要求的对象。确定访谈对象以后，就逐步对每个访谈对象进行一对一深度访谈，每次访谈时间约60分钟。在19个访谈对象中随机选取15个访谈对象的资料进行编码分析以提炼胜任力因素，4个访谈对象的资料用于理论饱和度检验。访谈对象包括不同规模的、不同性质的广告公司的相关从业人员。具体岗位包括公司负责人（总经理、合伙人）、设计总监、设计指导及设计师等岗位。这样做有助于通过多个视角、全面地了解处于公司不同职位的人对广告设计岗位胜任力因素的认识与看法。具体情况见表1。

表1 访谈对象基本信息

3.3资料的收集与整理

访谈开展的时间为2024年11月15日—2025年1月10日。在访谈之前已征得访谈对象同意使用录音笔进行录音。访谈完成以后及时撰写备忘录，并将访谈录音资料转录为文字资料，共获得文字资料约十二万字。具体访谈提纲见表2。

表2 访谈提纲

4 扎根理论建模

4.1开放式编码

开放式编码是扎根理论编码中的第一个分析阶段。“这是一个将资料打散，赋予概念，然后再以新的方式重新组合起来的操作化过程。”[18] 一般对访谈资料进行逐句概念化的编码方式。在概念化处理过程中尽量采用访谈者的原始语句以避免编码出现偏差。在进行开放式编码过程中，采取不断地比较分析。通过对访谈的文本语句进行概念化处理，经持续比较后精练成19个出现频次较高的初级范畴。具体情况见表3。

表3 开放性编码代表示例

4.2主轴性编码

主轴性编码的主要目的是发现和建立概念之间的各种联系，将分散的概念重新组织起来，通过对开放式编码形成的初级范畴进行比较与归纳，确定概念与范畴之间的关系。最终形成具有概括性、总结性的编码。在对上述19个开放性编码形成的初级范畴进行比较分析归纳后，最终形成5个主范畴。具体情况见表4。

表4 主范畴－初级范畴、初始概念及概念界定

4.3选择性编码

选择性编码是理论形成的关键阶段，一方面是进行更复杂的编码，其目的在于将类属之间的关系具体化、理论化。另一方面需要从所有的范畴中提炼一个核心故事线。“理论代码是整合性的，它们给你所收集的聚焦代码赋予了形式……这些代码不仅会使实质代码之间的关联形式概念化，也会使分析性的故事开始变得理论化。”[19]

基于对初级范畴和主范畴的梳理，并重点分析其与设计师胜任力的关联，本研究最终凝练出智能广告时代广告设计岗位的五大关键胜任力：专业执行力、价值创造力、持续进化力、智能驾驭力及深度理解力。

在智能广告驱动下，广告设计师的胜任力是一个以持续进化力为内在引擎的迭代过程。设计师首先依托深刻理解力穿透复杂广告生态以界定设计问题。进而，驱动其调用专业执行力与智能驾驭力所构成的复合能力系统，进行创意转化与策略生成。最终，所有能力的协同输出汇聚为价值创造力的具体实现。整个过程并非线性过程，而是通过实践反馈持续进化和不断迭代。可以用“界定问题－运用复合能力解决问题－实现价值创造”的这一故事线来表述。具体见图1。

图1 智能广告背景下广告设计师胜任力因素模型

4.4理论饱和度检验

为了检验理论的饱和度，本研究采用余下4份访谈进行三个层级的编码，结果显示：这些访谈记录中所产生的概念、范畴完全可以由现在的19个范畴所涵盖，并且对于5个主范畴（专业执行力、价值创造力、持续进化力、智能驾驭力、深度理解力）也没有发现新的逻辑关系。这表明，模型中的范畴和主要概念发展比较完善，遵循“界定问题－运用复合能力解决问题－实现价值创造”故事线所得到的“智能广告驱动下广告设计岗位胜任力因素模型”在理论上是饱和的。

5 智能广告驱动下广告设计岗位胜任力因素模型阐释

5.1深度理解力是智能广告驱动下设计师工作的逻辑起点

“深度理解力”之所以构成设计师工作的逻辑起点，根本在于它锚定了人类智能与人工智能在创意领域的本质差异。于当下的智能广告系统而言，深度理解力是一种融合了认知、情感与社会文化洞察的复合性理解。这种能力会赋予设计师穿透数据表象和复杂生态状况，通过对人性的深层动机、品牌具体情景及客户需求的整体把握，从而完成从“信息汪洋”中锚定问题的能力。这将为后续所有工作确立正确的方向。

AI虽然能基于模式识别进行趋势分析与内容生成，但其缺乏真实的身体体验、情感共鸣与价值判断，也无法理解社会文化的复杂性与矛盾性。设计师的深度理解力，实则是将自身置于“人”的境遇中进行共情与诠释，从而提出真正触及人心的、打动人心的命题。换而言之，与客户、主管或AI等进行互动时，具有深度理解力的设计师更容易发现被忽视的问题，更容易利用洞察等能力抓住问题的本质，同时有利于设计师站在客户立场进行思考创意与表现。

5.2持续进化力是智能广告驱动下设计师胜任力发展的根本动力

持续进化力是设计师胜任力发展的根本动力，由学习能力和驱动力两部分构成。学习能力是适应智能广告必须具备的能力之一。学习能力也是设计师应对营销生态环境变迁、提升自身价值的重要手段。“如果他学习知识的方法懂了的话，其实对他的成长、思想观点、对作品的解读，都会是非常厉害的。”（来自访谈者a3）形成不断学习的能力，保持对前沿知识的好奇，学会学习最新工具的运用才不会被社会变迁所淘汰。

驱动力主要由热爱生活与工作、成就感等构成。热爱生活与工作，对工作保持热情是站在管理者角度对设计师的衡量标准之一。对工作热爱才能投入更多的时间、精力和心思用来做设计，才能不断修改优化最终提升作品的设计水平。设计师在忘情投入的工作中更容易产生优秀广告作品，而优秀作品更容易带来客户或上司的肯定。这又给其带来很大的满足感、成就感。这三类因素共同构成了设计师的驱动力。换而言之，这是一种由内在职业信念与成长型思维推动的持续进化力。这种进化力会驱动设计师积极学习智能设计工具，并将其转化为智能驾驭力。同时也会推动设计师不断地更新对市场、用户、美学等方面的认知，强化专业基础并拓展专业执行边界。另外，引导设计师持续深化对人性、社会与文化的深度理解，实现专业认知与时俱进，专业能力随时在线。

5.3专业执行力和智能驾驭力是实现价值创造力的有效支撑

在智能技术尚未普及的传统广告时代，知识经验的储备、基本专业技能、高效的执行能力和品质把控能力是一个设计师最核心的能力。随着AI技术在广告设计领域的深入应用，那些重复性高、复杂度低的设计任务正逐渐被AI工具高效替代。这一趋势促使设计师的核心价值重心从基础技能与高效执行向更高层级的价值创造（如创意构思、策略思考等）方面转移。这将使设计师的专业执行力成为其能力下限。“当机器能够帮人承担更多重复性的工作，也就无限激发了人脑的创造力……创意和创造将会成为设计师的最核心竞争力。”[20] 换而言之，就是从原来作为广告作品执行者的角色向设计方案决策者、作品创意与品质判断者的角色转变。这将要求设计师能够驾驭AI、进行判断决策，通盘考虑全局。

在智能广告驱动下AI设计工具的普及，使得运用AI进行设计实践已经成为一种现实。“设计师必须兼具设计与AI的相关知识与技能，才能够应对AI相关的设计问题。”[21] 通过对AI工具的使用、对设计流程的重塑、对设计工作时间与任务的分配与调整，以及人机互动的不断深化等诸多因素，会推动设计师掌握利用AI 获得数据背后的洞察、归纳与分析等能力。这一能力体系不仅包括掌握AI工具的使用操作技能，还包括对智能生成逻辑的深刻理解，以及将数据分析、人机互动、作品把关与修正等能力融入设计工作流程的整合性思维。那种依靠传统专业执行力谋生的设计师，将难以适应由数据驱动、实时优化、人机协同设计的设计生态。因此，智能驾驭力已成为设计师适应行业智能变革、提升自身专业价值，获得生存与发展权的必备能力。在专业执行能力和智能驾驭力的协同下高效率、大批量、高质量的广告作品输出才会成为可能。

5.4价值创造力是智能广告驱动下设计师的核心竞争力

在智能广告作业中，设计师已经从一个“设计执行者”变为“价值创造者”。设计师过去主要负责一个作品的美感、画面表现。现在设计师所做的工作更多是通过为客户提供解决问题的整体解决方案以发挥价值创造的作用。

这一作业过程开始于设计师的深度理解力。它可以帮助设计师穿越数据信息的迷雾，学会从复杂营销生态环境中精准把握客户需求、界定命题、控制创造方向。随后，设计师进入解决问题的核心流程。他们依托专业执行力确保创意构想的针对性与落地的可能性。同时运用智能驾驭力高效地处理并生成多种初步方案与作品。当所有能力汇聚在“解决客户问题”这一落点时，在设计师的智能驾驭力、专业执行力、深刻理解力和持续进化力的共同作用下，设计师最终实现从“技术执行”到“价值创造”的能力跃升。这也是设计师难以被智能替代的核心竞争力。因为这并非单一技能的使用，而是以深度理解力界定问题，以持续进化力驱动运作，以复合能力进行的求解活动。

6 结论与建议

6.1基本结论

广告设计岗位胜任力因素主要包括专业执行力、价值创造力、持续进化力、智能驾驭力、深度理解力五大类属。深度理解力是智能广告驱动下设计师岗位工作的逻辑起点，持续进化力是智能广告驱动下设计师胜任力的根本动力，专业执行力和智能驾驭力是实现价值创造力的有效支撑，价值创造力是设计师的核心竞争力。

理论贡献主要梳理出5大类胜任力因素，遵循“界定问题－运用复合能力解决问题－实现价值创造”故事线构建了智能广告背景下广告设计岗位胜任力因素模型。这不仅丰富和完善了设计师胜任力因素的范畴，也使其胜任力理论研究具有建构性。从实践角度来看，这将为政府制定规划政策、院校培养未来合格的设计师提供了理论支撑，为设计教育的教学内容和体系改革明确了方向。

6.2对策与建议

6.2.1政府层面：加强政策规划、制定行业能力标准、推动产学研融合

第一，政府要制定行业前瞻性规划和行业能力标准。在数字经济产业发展的政策制定中应明确将“人机协同”与“智能创意”“智能广告设计”等作为广告业转型升级方向，并制定相应政策来引导资源向智能广告产业聚集。

第二，根据五大胜任力维度制定广告设计岗位的行业能力标准。联合设计行业协会、头部设计（广告）公司及高校，共同制定以“深度理解力、专业执行力、智能驾驭力、持续进化力、价值创造力”为标准的智能广告设计师职业能力标准与评价框架。在此基础上推动建立与之配套的职业技能等级认证，为公司人才选拔、设计师职业发展、高校的设计教育改革提供清晰、统一、可执行的参照标准。

第三，设立专项发展基金推动产学研合作，助推智能化转型。围绕智能广告与设计设立“AI转型基金”，重点支持校企联合进行AI设计研发项目、课程开发、师资培训等。鼓励传统设计（广告）公司的智能化改造，加速AI技术在行业内的普及与应用深度。

第四，针对设计师等相关群体开展AI技术培训，赋能广告设计智能化。通过对广告、设计类公司员工进行智能专题培训，提升其对智能的认知，强化对智能工具的运用能力，进而提升公司的智能化水平。

6.2.2学校层面：推动课程体系与教学模式重构

第一，以“价值创造力”为核心，以专业执行力和智能驾驭力为两翼重构教学体系。在智能广告系统可以高效率、大批量生成高精度广告作品的当下，传统以软件运用为主的技能已失去了意义。因此，应适当弱化传统设计技能培养，重点提升学生的审美能力。然后围绕“解决问题能力”为核心目标培养学生的策略思维、跨界、创意等能力。因为“设计教育的未来目标应超越‘技术+艺术’的简单叠加，聚焦新场景与新产业需求，培养具有前瞻思维、跨域整合及系统解决问题能力的综合型创新人才 ”。[22]

第二，将AI融于整个教学中，提升学生智能驾驭力。开设“AI设计”“AI数据分析”等新型融合交叉课程。一方面，可以培养学生的复合知识结构、跨学科素养，使其逐步具备跨学科的整合能力。在人工智能深度渗透设计领域的当下，超学科整合能力已成为设计师应对复杂创新的核心素养[23]。另一方面，可以有效提升学生的智能驾驭力。这有利于学生在毕业后能顺利满足公司设计岗位的要求，缩短不应期，为顺利上岗创造良好基础。

第三，整合资源搭建学校和企业融合培养的机制。如在部分课程中引入企业真实项目或者与有关设计（广告）公司谋求合作。在合作课程中公司可以将AI实践应用经验与课程结合，让学生在实战中理解AI操作，便于学生改变认知并加速推进对AI 工具的学习。

第四，搭建AI实验实训室为AI类课程的教学提供条件。模拟行业真实工作环境，配备最新AI设计软件和硬件，让学生在校内即可接触到行业标准的工作流程。通过模拟或实战化训练使学生能熟练运用AI设计工具进行设计。

第五，组织设计类专业教师参加AI设计的培训。通过培训提升教师运用AI进行设计的水平与能力以提升整体设计教学的智能化水平。

6.2.3设计师层面：个人层面探索与突破

第一，跳出原有设计师的思维局限，主动提升认知，学会运用AI设计拓宽边界。在拥有较强专业执行力的前提下，设计师应主动学习AI知识、提升运用AI进行设计的能力，拓宽自己原有的设计边界。将自身所具备的美感等经验与AI结合起来，塑造具有跨领域设计的思维与认知。在坚守专业审美判断以保证作品品质的前提下，设计师学习主导AI工具以实现高效率、高品质作品输出能力。

第二，设计师应通过学习和实践提升自身的深度理解力。通过学习与锻炼，培养洞察、共情等能力，为提升深度理解力创造良好条件。在设计实践过程中，逐步学会运用深度理解力洞察用户的真实需求、把握品牌的文化内核，厘清设计任务的关键，避免在设计工作中迷失方向，抓不住主要问题。这也是作为一个人类设计师区别于AI设计的独特价值。

第三，转换角色，持续自我迭代，围绕“价值创造力”构建核心竞争力。智能广告发展要求设计师从根本上转换职业角色：从过去侧重于视觉表现的“设计执行者”，转变为以解决问题为导向的“策略拟定者”与“方案决策者”。这一角色的转换，其根本动力在于持续不断地自我迭代。最终，所有迭代与学习的指向，都应服务于“解决问题实现价值创造” 这一终极目标。

6.3研究局限及展望

本研究提出的广告设计岗位胜任力模型对广告（设计）公司的设计师人才需求、高校相关设计专业人才培养方案制定具有一定参考意义。但由于采取质性研究，采取一种自下而上由经验性资料建构理论的方法，因而在后续研究中借助更丰富的样本资料和更多研究方法进行验证。

目前整体样本采集数量较少，在以后研究中可以针对性地选取更多不同地域、不同城市广告从业人员样本进行研究，并对现有的研究结论进行修正，使其更具普遍意义。另外，对广告设计岗位胜任力模型的各因素的权重比例、关联关系的归纳等还需要进一步开展深入研究，对各因素的评价标准需进一步细化与完善。在后续的研究中，将结合上述研究成果，对广告设计岗位的胜任力进行验证，并扩大样本数量，以量化调查数据来推进研究的细化。

基金项目：2020年重庆市教育委员会人文社会科学研究项目“人工智能驱动下重庆广告产业创意与设计能力提升研究”(项目编号：20SKGH196)阶段性成果。

作者简介

成毅涛，重庆文理学院文化传播与设计学院/非物质文化遗产中心副教授

苟双晓，重庆文理学院文化传播与设计学院/非物质文化遗产中心副教授

韩清波，重庆文理学院文化传播与设计学院/非物质文化遗产中心副教授

注释