在 2026 年，82% 的企业领导者表示其组织提供某种形式的 AI 培训。然而，仍有 59% 报告存在 AI 技能差距。如果 AI 培训如此普及，为什么没有转化为员工的实际能力？
问题不在于没人感兴趣，而在于培训的设计方式。
在我们与 YouGov 合作开展的 2026 年美国和英国 500 多位企业领导者调研中，受访者一致指出企业 AI 培训在相关性、应用性和衡量方式方面存在结构性缺陷。
想全面了解 AI 素养期望与员工就绪度趋势，请查看我们的 2026 年概览。
问题在于有效性，而非可及性
在被调查的领导者中：
- 82% 提供某种 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
但仅有 35% 表示他们拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升计划。
培训是存在的；规模化能力却没有。那么问题出在哪？
1. 被动式学习主导企业 AI 培训
最常见的 AI 培训形式是线上学习与不定期讲师授课相结合（40%）。领导者表示，这些形式难以培养应用型能力：
- 23% 认为基于视频的课程难以将所学技能应用到现实场景
- 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。缺少系统化练习，员工也许理解概念，却难以在真实流程中运用。结果就是：知道不等于精通。
2. AI 培训与岗位不匹配
另一个普遍问题是缺乏岗位定制化。谈及在线学习的挑战时，近四分之一（23%）的领导者表示学习路径未针对具体岗位量身打造。另有 21% 表示员工不知道从何入手。
症结在于，通用的 AI 素养课程往往无法与日常职责相衔接。事实上，人力负责人、财务经理和营销分析师使用 AI 的方式截然不同，但许多培训却一刀切。
当 AI 学习未能映射到真实用例时，采用就会变得零散且不一致。
3. 组织难以衡量培训的投资回报
传统 AI 培训也缺乏清晰的绩效度量。领导者常见的抱怨包括：
- 难以报告培训项目的 ROI（26%）
- 缺少认证或技能证明（15%）
如果无法衡量 AI 培训是否提升了绩效，就很难为持续投入提供依据。
这在以下情况下尤为棘手：
- 35% 的领导者将时间限制视为提升 AI 技能的首要障碍
- 31% 提到预算不足
缺乏清晰的 ROI 时，AI 培训往往要与运营优先事项“竞争”，而且常常处于下风。
4. 一次性培训追不上 AI 的演进
AI 工具迭代迅速，但许多组织仍依赖一次性工作坊或短期学习计划。
AI 素养不是静态能力。它需要：
传统培训模式是为变化更慢的技能打造的。AI 能力需要一套不同的体系。
后果：有认知，无应用
当 AI 培训是被动的、通用的、难以衡量的，结果不难预料：
- 员工会尝试使用 AI，但缺乏信心
- 用例停留在表层
- 因过度依赖或误解而带来的风险上升
- AI 投资的 ROI 停滞不前
具备成熟、覆盖全员的技能提升项目的组织，报告显著正向 AI 投资回报的可能性几乎是其他组织的两倍。培训成熟度与 AI ROI 的完整关联分析详见《2026 年数据与 AI 素养报告》。
有效的 AI 培训应当是什么样
报告员工具备更强能力的领导者，往往已超越传统以课程为中心的模式。高效的 AI 培训项目应当：
- 重在实操，强调应用练习而非被动接受
- 面向岗位，与真实工作流程相匹配
- 结构化，具备清晰的进阶路径
- 持续强化，而非一次性课程
- 可衡量，与技能基准和绩效结果相挂钩
换句话说，它们是能力系统，而非内容仓库。
以一个实用案例为例，拜耳搭建了多层级数据学院，强化了全企业的数字与 AI 素养，超过 90% 的学习者表示创新能力或流程得到改进。
在为数据学院寻找学习伙伴时，DataCamp 以广度与相关性脱颖而出。其丰富的课程目录覆盖数据分析、统计学、机器学习、SQL 和生成式 AI 等领域，能够通过单一方案支持多类学习者画像。
为将学习者从理论推进到实践，拜耳将 DataCamp 学习与综合项目相结合。员工在完成课程后，会把所学应用到拜耳的真实用例中，从温室研究到如何构建神经网络，既展示了熟练程度，也识别出创造业务价值的机会。
这些成果并非由更多 AI 工具驱动，而是源于更优的培训设计。
从内容传递到能力体系
AI 培训的未来不在于更多内容，而在于学习与工作的更好融合。
将 AI 素养视作核心基础设施——也就是嵌入工作流程、持续强化、并以结果为准进行衡量——的组织，更有可能弥合 AI 技能差距并提升 ROI。
DataCamp for Business 正是基于这一模型设计，结合岗位导向的学习路径、实操练习、评估与员工群体对标，规模化构建应用型 AI 能力。
如果您正在评估如何突破被动式 AI 培训，了解 DataCamp for Business 如何支持企业 AI 技能提升。
在 2026 年，82% 的企业领导者表示其组织提供某种形式的 AI 培训。然而，仍有 59% 报告存在 AI 技能差距。如果 AI 培训如此普及，为什么没有转化为员工的实际能力？
问题不在于没人感兴趣，而在于培训的设计方式。
在我们与 YouGov 合作开展的 2026 年美国和英国 500 多位企业领导者调研中，受访者一致指出企业 AI 培训在相关性、应用性和衡量方式方面存在结构性缺陷。
想全面了解 AI 素养期望与员工就绪度趋势，请查看我们的 2026 年概览。
问题在于有效性，而非可及性
在被调查的领导者中：
但仅有 35% 表示他们拥有成熟的、覆盖全组织的 AI 技能提升计划。
培训是存在的；规模化能力却没有。那么问题出在哪？
1. 被动式学习主导企业 AI 培训
最常见的 AI 培训形式是线上学习与不定期讲师授课相结合（40%）。领导者表示，这些形式难以培养应用型能力：
看懂 AI 的原理并不等于能高效使用 AI。缺少系统化练习，员工也许理解概念，却难以在真实流程中运用。结果就是：知道不等于精通。
2. AI 培训与岗位不匹配
另一个普遍问题是缺乏岗位定制化。谈及在线学习的挑战时，近四分之一（23%）的领导者表示学习路径未针对具体岗位量身打造。另有 21% 表示员工不知道从何入手。
症结在于，通用的 AI 素养课程往往无法与日常职责相衔接。事实上，人力负责人、财务经理和营销分析师使用 AI 的方式截然不同，但许多培训却一刀切。
当 AI 学习未能映射到真实用例时，采用就会变得零散且不一致。
3. 组织难以衡量培训的投资回报
传统 AI 培训也缺乏清晰的绩效度量。领导者常见的抱怨包括：
如果无法衡量 AI 培训是否提升了绩效，就很难为持续投入提供依据。
这在以下情况下尤为棘手：
缺乏清晰的 ROI 时，AI 培训往往要与运营优先事项“竞争”，而且常常处于下风。
4. 一次性培训追不上 AI 的演进
AI 工具迭代迅速，但许多组织仍依赖一次性工作坊或短期学习计划。
AI 素养不是静态能力。它需要：
传统培训模式是为变化更慢的技能打造的。AI 能力需要一套不同的体系。
后果：有认知，无应用
当 AI 培训是被动的、通用的、难以衡量的，结果不难预料：
具备成熟、覆盖全员的技能提升项目的组织，报告显著正向 AI 投资回报的可能性几乎是其他组织的两倍。培训成熟度与 AI ROI 的完整关联分析详见《2026 年数据与 AI 素养报告》。
有效的 AI 培训应当是什么样
报告员工具备更强能力的领导者，往往已超越传统以课程为中心的模式。高效的 AI 培训项目应当：
换句话说，它们是能力系统，而非内容仓库。
以一个实用案例为例，拜耳搭建了多层级数据学院，强化了全企业的数字与 AI 素养，超过 90% 的学习者表示创新能力或流程得到改进。
在为数据学院寻找学习伙伴时，DataCamp 以广度与相关性脱颖而出。其丰富的课程目录覆盖数据分析、统计学、机器学习、SQL 和生成式 AI 等领域，能够通过单一方案支持多类学习者画像。
为将学习者从理论推进到实践，拜耳将 DataCamp 学习与综合项目相结合。员工在完成课程后，会把所学应用到拜耳的真实用例中，从温室研究到如何构建神经网络，既展示了熟练程度，也识别出创造业务价值的机会。
这些成果并非由更多 AI 工具驱动，而是源于更优的培训设计。
从内容传递到能力体系
AI 培训的未来不在于更多内容，而在于学习与工作的更好融合。
将 AI 素养视作核心基础设施——也就是嵌入工作流程、持续强化、并以结果为准进行衡量——的组织，更有可能弥合 AI 技能差距并提升 ROI。
DataCamp for Business 正是基于这一模型设计，结合岗位导向的学习路径、实操练习、评估与员工群体对标，规模化构建应用型 AI 能力。
如果您正在评估如何突破被动式 AI 培训，了解 DataCamp for Business 如何支持企业 AI 技能提升。