尽管 AI 已被广泛采用并且培训不断推进，大多数企业仍难以构建真正的员工队伍能力。在我们与 YouGov 合作开展、覆盖美国和英国 500 多位企业领导者的 2026 年调查中，多数人表示，其组织缺乏在日常工作中自信且高效应用 AI 所需的技能。
问题不在于是否能获取 AI 工具，而在于员工能否把它们用好。
AI 技能差距并非孤立存在。它是组织对 AI 素养不断提升的期望，与用于构建该素养的体系之间更大脱节的一部分。我们在2026 年数据与 AI 素养现状概览中探讨了这一更广泛的模式——包括定义、基准与全企业趋势。
什么是 AI 技能差距？
AI 技能差距指的是组织对员工 AI 能力的期望与员工实际能否在岗位中有效应用 AI 之间的脱节。
需要强调的是，AI 技能差距的核心并非高级 AI 工程专长。它更常见于以下基础领域：
- 评估 AI 输出结果是准确还是误导
- 将 AI 工具应用于具体工作流程
- 将 AI 生成的洞见转化为决策
- 理解治理、风险与负责任的 AI 使用
换言之，这一差距关乎更广泛职场中的应用型 AI 素养，而不仅仅是多招聘技术专家。
AI 培训悖论
大多数组织并未完全忽视 AI 培训。尽管只有 35% 的领导者表示拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升项目：
- 82% 提供某种形式的 AI 培训
- 68% 表示员工可获取 AI 学习资源
- 46% 提供基础 AI 素养培训
那么为何 AI 技能差距仍然存在？因为获得培训并不会自动转化为能力。
为何 AI 培训未能转化为员工队伍能力
多数组织并非没有提供 AI 培训，而是没有根据 AI 时代有效设计培训。在我们对 500 多位企业领导者的 2026 年调查中，出现了若干结构性问题。
1. 被动学习占主导
视频课程和混合式线上课程是最常见的 AI 培训形式（40%）。但领导者表示，这些方式效果不佳：
- 23% 称视频课程让现实应用技能变得困难
- 24% 指出缺乏动手项目或实验
看懂 AI 的原理并不等于能高效使用 AI。没有应用性练习，员工就难以将知识迁移到日常工作流中。
结果就是：有认知但无信心，有采用却缺判断。
2. 培训与岗位不匹配
大约五分之三的领导者表示，在使用第三方在线培训提供商进行数据与 AI 学习时遇到挑战：
- 23% 称学习路径未针对特定岗位定制
- 21% 称员工不知从何入手
通用的 AI 素养课程往往难以贴合真实工作方式。员工也许理解 AI 概念，但仍然难以：
- 在自身职能中识别可落地的用例
- 将 AI 工具融入现有流程
- 评估对绩效的影响
当 AI 培训无法映射到具体岗位时，采用就会变得不一致。
3. 缺乏清晰的进阶与强化
许多组织提供 AI 学习资源，却没有能随时间累积能力的结构化路径。因此，26% 的领导者表示难以报告培训的投资回报率（ROI）。
此外，只有 35% 的领导者表示拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升项目。
AI 素养不是一次性能力。它需要反复练习、反馈与情境化强化。缺乏结构与度量，AI 培训就会支离破碎——而 AI 技能差距仍将存在。
AI 技能差距与 AI 投资回报
AI 技能差距的后果是可量化的。整体而言：
- 21% 的领导者报告其 AI 投资获得了显著正向回报
- 17% 报告未见正向回报
然而，在那些拥有成熟、覆盖全员的 AI 素养提升项目的组织中：
- 显著 AI 投资回报的报告几乎翻倍至 42%
- 无回报的报告降至 11%
这表明结构化的能力建设与 AI 投资回报之间存在清晰关联。
这些发现的完整解读见2026 年数据与 AI 素养报告。
AI 技能差距最常出现在哪里
AI 技能差距在基础能力上最为明显：
- 将 AI 生成的输出转化为可靠决策
- 区分可信洞见与“幻觉”
- 将 AI 应用于真实业务问题
- 应对治理与负责任使用 AI
- 清晰传达以 AI 驱动的洞见
这些是判断与应用能力，而非纯技术能力。
因此，要解决 AI 技能差距，需要全企业范围的 AI 素养，而不仅仅是技术招聘。
在 2026 年缩小 AI 技能差距
正在取得进展的组织具有共同特征。有效的 AI 技能提升项目具有以下特点：
- 可扩展，覆盖技术团队之外的人群
- 岗位相关，贴合日常工作流
- 动手实践，聚焦应用练习
- 持续强化，而非一次性课程
- 可度量，并与绩效结果挂钩
缩小 AI 技能差距的关键不在于更多内容，而在于更优的学习设计。因此，领先组织正转向结构化、应用导向的学习体系，将 AI 素养直接嵌入日常工作，而非仅依赖被动课程或临时培训。
DataCamp for Business 以此为核心模型，结合基于岗位的学习路径、动手项目、AI 驱动的个性化与可量化的技能基准，帮助组织大规模打造 AI 能力。
实践中的样貌
全球领先组织正将零散的 AI 培训转向结构化、与岗位相关的能力项目。
例如，拜耳构建了三层数据学院，以支持全企业的 AI 与数据流畅度：从面向全体员工的生成式 AI 基础素养，到面向技术专家的高级路线。结果显示，90% 以上的学习者在完成培训后表示发展出创新想法、流程或解决方案。
尽管 AI 已被广泛采用并且培训不断推进，大多数企业仍难以构建真正的员工队伍能力。在我们与 YouGov 合作开展、覆盖美国和英国 500 多位企业领导者的 2026 年调查中，多数人表示，其组织缺乏在日常工作中自信且高效应用 AI 所需的技能。
问题不在于是否能获取 AI 工具，而在于员工能否把它们用好。
AI 技能差距并非孤立存在。它是组织对 AI 素养不断提升的期望，与用于构建该素养的体系之间更大脱节的一部分。我们在2026 年数据与 AI 素养现状概览中探讨了这一更广泛的模式——包括定义、基准与全企业趋势。
什么是 AI 技能差距？
AI 技能差距指的是组织对员工 AI 能力的期望与员工实际能否在岗位中有效应用 AI 之间的脱节。
需要强调的是，AI 技能差距的核心并非高级 AI 工程专长。它更常见于以下基础领域：
换言之，这一差距关乎更广泛职场中的应用型 AI 素养，而不仅仅是多招聘技术专家。
AI 培训悖论
大多数组织并未完全忽视 AI 培训。尽管只有 35% 的领导者表示拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升项目：
那么为何 AI 技能差距仍然存在？因为获得培训并不会自动转化为能力。
为何 AI 培训未能转化为员工队伍能力
多数组织并非没有提供 AI 培训，而是没有根据 AI 时代有效设计培训。在我们对 500 多位企业领导者的 2026 年调查中，出现了若干结构性问题。
1. 被动学习占主导
视频课程和混合式线上课程是最常见的 AI 培训形式（40%）。但领导者表示，这些方式效果不佳：
看懂 AI 的原理并不等于能高效使用 AI。没有应用性练习，员工就难以将知识迁移到日常工作流中。
结果就是：有认知但无信心，有采用却缺判断。
2. 培训与岗位不匹配
大约五分之三的领导者表示，在使用第三方在线培训提供商进行数据与 AI 学习时遇到挑战：
通用的 AI 素养课程往往难以贴合真实工作方式。员工也许理解 AI 概念，但仍然难以：
当 AI 培训无法映射到具体岗位时，采用就会变得不一致。
3. 缺乏清晰的进阶与强化
许多组织提供 AI 学习资源，却没有能随时间累积能力的结构化路径。因此，26% 的领导者表示难以报告培训的投资回报率（ROI）。
此外，只有 35% 的领导者表示拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升项目。
AI 素养不是一次性能力。它需要反复练习、反馈与情境化强化。缺乏结构与度量，AI 培训就会支离破碎——而 AI 技能差距仍将存在。
AI 技能差距与 AI 投资回报
AI 技能差距的后果是可量化的。整体而言：
然而，在那些拥有成熟、覆盖全员的 AI 素养提升项目的组织中：
这表明结构化的能力建设与 AI 投资回报之间存在清晰关联。
这些发现的完整解读见2026 年数据与 AI 素养报告。
AI 技能差距最常出现在哪里
AI 技能差距在基础能力上最为明显：
这些是判断与应用能力，而非纯技术能力。
因此，要解决 AI 技能差距，需要全企业范围的 AI 素养，而不仅仅是技术招聘。
在 2026 年缩小 AI 技能差距
正在取得进展的组织具有共同特征。有效的 AI 技能提升项目具有以下特点：
缩小 AI 技能差距的关键不在于更多内容，而在于更优的学习设计。因此，领先组织正转向结构化、应用导向的学习体系，将 AI 素养直接嵌入日常工作，而非仅依赖被动课程或临时培训。
DataCamp for Business 以此为核心模型，结合基于岗位的学习路径、动手项目、AI 驱动的个性化与可量化的技能基准，帮助组织大规模打造 AI 能力。
实践中的样貌
全球领先组织正将零散的 AI 培训转向结构化、与岗位相关的能力项目。
例如，拜耳构建了三层数据学院，以支持全企业的 AI 与数据流畅度：从面向全体员工的生成式 AI 基础素养，到面向技术专家的高级路线。结果显示，90% 以上的学习者在完成培训后表示发展出创新想法、流程或解决方案。