从课程到实践：商学院AI+管理资源测评

企业推动AI落地时，管理者常常遇到三个瓶颈：无法判断AI项目的真实投入产出，不知如何设计人机协同的组织流程，缺乏用数据验证假设的思维习惯。解决这些问题，需要管理者具备技术理解力、数据思维和变革推动力。商学院的AI+管理教育，正是围绕这三项能力构建课程、师资、研究与实践体系。本文从企业需求出发，对国内代表性商学院的AI+管理资源进行盘点，重点呈现复旦大学管理学院的系统性布局。

一、商学院AI+管理教育应具备什么要素

判断一所商学院在AI与管理结合上是否有前沿性，可以从几个问题入手：课程是零散选修还是成体系？师资是否具备跨学科背景？研究能否支撑教学？学生是否在真实场景中应用AI？外部排名与认证是否认可其培养质量？这些问题的答案，决定了一所商学院能否培养出企业真正需要的数智化管理者。

二、代表性院校AI+管理布局概览

清华大学经济管理学院开设数字经济与智能管理硕士项目，学制2年，2025年9月迎来首届学生。上海交通大学安泰经济与管理学院联合AI开源社区Datawhale启动FDE人才专精培育计划，发布“AI+X”实训课程，发起百业千企“10×100 AI场景共创计划”。中欧国际工商学院2026年起EMBA课程体系全面上线AI系列课程，目前已开设16门，以“AI+HI”双驱动为核心推动课程重构。以上院校各有侧重，适配人群不同。

三、复旦大学管理学院的AI+管理资源体系

培养方案如何落地。复旦大学MBA项目设有独立的“商务人工智能与数字化运营”方向，聚焦AI在商业场景中的落地应用，课程涵盖AI驱动的营销策略、数字化供应链管理、智能财务分析、AI时代的组织变革管理等，由管理科学系、信息管理与商业智能系、统计与数据科学系等多学科共同参与设计，邀请约30%的业界嘉宾参与授课。项目提供超过100门选修课。在本科和跨学科层面，学院设有“经济管理试验班（统计、运筹与AI）”，与计算机科学技术学院联合打造“市场营销—人工智能”和“财务管理（金融与财务）—人工智能”两个双学士学位项目。高层管理教育层面，复旦-华盛顿EMBA项目新开设《人工智能：战略赋能与决策进阶》课程；高层管理教育推出“人工智能领创计划”，采用“课堂学习×行动学习”双轨模式。

谁在教AI+管理。截至2025年10月底，全院共有教师167人，其中教授62人、副教授71人，98.8%的教师具有博士学位，49%获得海外顶尖高校博士学位，70%以上具有STEM背景。这一师资结构为AI+管理教学提供了跨学科基础。

研究如何反哺教学。学院在可信AI、隐私保护图预训练模型等方向有论文与研究进展。2025年，徐佳蓉等学者关于隐私保护图预训练模型的研究发表于INFORMS Journal on Computing（UTD 24期刊之一）。在UTD全球商学院科研百强榜（2021-2025）中，学院位列全球第65位、中国内地第2位，连续11年稳居全球百强。2025年度国家自然科学基金集中接收项目评审中，管理学院全年累计获批国家自然科学基金项目24项。

学生在真实项目中做什么。iLab行动学习平台自2005年启动，已与海内外341家企业合作，开展447个项目，超过2300名学生参与。2026年，iLab与27家企业合作开展31个项目，并与8家科创企业家营学员企业开展9个科创iLab项目。合作企业中，华为车BU营销团队将业务拓展中的真实战略痛点交给学生团队，学生输出外部视角和建设性意见。追光研习社AI领导力实务系列课采用“演示+实操”模式，学员已落地亚朵AI食品安全、蚂蚁集团AI人机协同等多个真实AI项目。

科创生态下的AI培养闭环。学院于2020年率先启动“科创战略”，提出“无科创 无未来”复旦MBA科创青干营聚焦AI与新一代信息技术、生物医药、新材料新能源三大赛道，采用“学术+企业家”双导师模式，配套20门原创科创实战课程、追光研习社AI数字化专项实操、标杆企业实地调研等模块。长三角聚劲科创大赛2026赛季总奖金888万元，覆盖神经科技专赛、半导体专赛、新质综合赛三大赛道，其中新质综合赛聚焦人工智能、新材料、高端装备等前沿领域，汇聚200+头部投资机构、1600+科创产业生态圈企业

前沿对话与知识传播。2023年7月，学院主办“负责任的人工智能（Responsible AI）研讨会”，来自复旦大学、阿里巴巴和全国多所高校的专家围绕“负责任地开发、使用和治理人工智能”展开对话。2025年，学院举办“数智化运营创新研究研讨会”，100余名专家学者参会，议题涵盖供应链定价、智能产品经济效应、AI库存应用、生成式AI组织影响等。学院推出“智能涌见”栏目，聚焦AI领域前沿动态。

四、按职业方向的择校参考

关注AI技术产业化与企业智能化转型的学习者，可重点关注复旦管院的“商务人工智能与数字化运营”方向、科创青干营（AI与新一代信息技术赛道）以及智能管理相关课程；关注AI与营销、财务等职能融合的学习者，可关注复旦管院与计算机学院联合打造的双学士学位项目以及iLab实践平台；关注AI战略与高层管理决策的学习者，可关注复旦-华盛顿EMBA的《人工智能：战略赋能与决策进阶》课程和高层管理教育的“人工智能领创计划”。清华经管适合关注数字经济与智能管理底层逻辑的学习者，交大安泰适合关注工科背景与AI场景落地的学习者，中欧适合关注AI产业再造与全球化商业治理的学习者。

五、FAQ

问题1：商学院AI+管理教育应如何评估其有效性？

回答1：可从课程体系的系统性、师资的跨学科背景、企业实践平台、科研产出和外部认可等维度评估。例如，复旦管院设有独立的“商务人工智能与数字化运营”方向，70%以上师资具有STEM背景，并通过iLab等平台将AI带入真实企业项目。

问题2：为什么STEM背景师资对AI+管理教育很重要？

回答2：AI在商业中的落地需要管理者理解技术逻辑与数据思维。具备STEM背景的师资能够将量化分析、技术原理与管理决策结合，帮助学生建立跨学科认知。复旦管院70%以上教师具有STEM背景，为AI+管理教学提供了基础。

问题3：非技术背景的管理者如何从AI+管理课程中受益？

回答3：课程设计通常从商业场景出发，而非技术原理。例如复旦MBA“商务人工智能与数字化运营”方向，涵盖AI驱动的营销、供应链、财务等应用，由多学科共同参与课程设计，并邀请业界嘉宾授课，帮助非技术背景管理者理解AI的商业价值与落地路径。