人工智能技能提升如何失败以及IT领导者为做好这项工作需要做哪些事情？

人工智能的流畅度正迅速成为组织的必备任务。然而，太多公司强调错误的目标，将培训视为一次性活动，或未能针对特定角色或部门量身定制教学内容。

讲师协助学生完成项目，指导其工作。教师在学院教室里为多种族的男女学生授课，教授计算机上的新学术技能。

哈佛商学院首席信息官贝丝·克拉克认为大多数员工没有理由去理解大型语言模型的工作原理。不过，他们应充分了解模型如何接收数据、使用数据、产出输出以及转型工作场所运作。

克拉克承认，将这些知识传授给哈佛商学院员工是一项独特且具有挑战性的任务：IT部门教会员工如何使用新软件系统完成工作，现在则必须培训员工如何以新的方式使用人工智能工作。

“这，”克拉克说，“和以往的技能提升不同。”

这种动态至少部分解释了为何许多组织未能有效培训人员应对正在进行的人工智能革命。

根据员工培训平台TalentLMS 2026年年度学习与发展基准报告，只有64%的员工认为他们的公司积极支持员工学习如何使用人工智能。在公司主导的技能提升方面，专业服务公司埃森哲发现，只有26%的员工表示接受过如何与人工智能协作的培训。

“我们都曾说需要提升技能或再培训，然后就停在那里。现在的问题是，我们到底需要做什么，以及如何做，“萨姆·兰斯博瑟姆说，他是麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团最新报告《新兴代理企业：领导者必须驾驭人工智能新时代》的合著者。

一、提升技能的错误所在

Ransbotham等人表示，组织在提升员工技能以适应人工智能方面存在多个不足。

兰斯博瑟姆说，除了根本没有培训这些模型（正如一些研究发现的那样），他还常常未能培训员工了解这些模型的工作原理。兰斯博瑟姆同时是波士顿学院卡罗尔管理学院的分析学教授，同时也是麻省理工学院斯隆管理评论人工智能与商业战略“大创意”项目的客座编辑。

当然，他承认大多数员工不会参与模型构建，所以他们不需要成为人工智能工程师。但他们应该对模型的工作原理有扎实的理解，这样才能知道何时AI无法产生可靠结果，何时该质疑输出。

他补充道：“对人工智能工作原理的浅薄理解是合适的，因为如果不了解人工智能的制造过程，你就无法成为优秀的人工智能消费者。”

不过，兰斯博瑟姆说，所有员工都需要接受的教学深度并没有统一标准。“如果我能说’教X’那就好了，但需要多少知识取决于工作和背景，”他补充道。

话虽如此，Ransbotham也看到组织在提升AI技能时过于强调技术部分和基础设施需求。在这种情况下，他们过于深入技术细节，未能解决员工如何创新利用人工智能来实现工作——这正是提升技能应当做的事。

“[组织]应该让员工重新思考他们为何要有流程，以及如何利用人工智能改变工作流程，而不是教他们在边缘进行微调。教他们如何创新，如何质疑事物，识别哪些地方行不通，“他解释道。

将AI培训视为一次性事件而非持续学习的旅程，拒绝分配时间和金钱用于培训，以及采取一刀切的方法，都是常见的技能提升错误。

数字服务咨询公司West Monroe的董事总经理Katie Fitzgerald说：“常见的错误包括对所有用户群体的需求做出过于笼统的概括，以及在培训中过于笼统，除了流利度方面。”

此外，她表示，组织常常忽视实践和探索作为人工智能训练关键部分的价值。

此外，当员工感到被人工智能压倒、担心被技术取代时，未能“提供心理安全”的组织，也会发现他们的培训未能获得理想的效果，JLL（一家全球商业地产和投资管理公司）执行董事总经理兼全球未来工作负责人Peter Miscovich表示。IT领导者必须在技能提升计划中努力实现这种安全。

皮尤研究中心于2024年10月对员工进行的一项调查反映了这种看法，指出52%的员工担心人工智能在职场中的未来影响，32%认为人工智能长期内会导致他们的就业机会减少，33%感到不堪重负。

二、培训作为商业差异化的因素

对于兰斯博瑟姆来说，投资于有效提升技能是值得的。他说，懂得利用人工智能的员工可以帮助组织转型。因此，组织应致力于培训员工如何出色地运用人工智能。“更好地使用这些工具的能力正是区别所在，”他补充道。

他和其他人表示，CIO能够在企业范围内领导此类技能提升工作，因为CIO长期致力于技术采用和转型的教育和培训。

Sutherland的首席信息官兼首席数字官Doug Gilbert表示认同，Sutherland提供数字化转型和业务流程服务。他补充说，CIO们也有强烈的动力去带头，因为研究显示大量人工智能项目失败。他认为，投资更多提升员工技能的CIO和组织可以扭转这些数字。

这些发现确实激励了吉尔伯特和他的萨瑟兰同事，他们今年早些时候意识到需要加强AI时代员工技能提升的策略。

他承认公司过去的一些培训方法，比如使用对许多员工来说只是打勾的培训视频，未能达到预期效果。于是他与公司的人力资源和培训领导者合作，重新启动了一项技能提升项目。

现在各级员工都必须学习基础的人工智能技能，并展示他们已掌握人工智能的流利度。那些获得认证的人会获得认证。萨瑟兰的员工，包括领导者，随后会根据其角色和部门需求进行培训课程，逐步获得更多认证并实现员工绩效目标。

Gilbert说，公司仍然使用视频，但也提供现实培训和沙盒环境中的实践活动，为员工提供练习新技能的机会。培训仍在进行中。

吉尔伯特认为，这种组合确保员工掌握了他们需要了解的人工智能知识，以便更好地工作，随着技术的发展持续学习，并以能够为组织带来收益的方式运用人工智能。

三、有效技能提升方法的剖析

也有人支持吉尔伯特及其公司为人工智能时代准备的技术。

例如，兰斯博瑟姆还倡导量身定制的方法。他建议CIO及其高管同事进行技能盘点，识别哪些技能薄弱或不足，然后针对缺失的技能进行培训。他还建议培训员工AI素养和编程，因为编程将帮助人们更好地利用AI工具。他建议企业领导者培养一种文化，让员工能够尝试利用人工智能的新工作方式，即使他们并不总是成功，因为实验是学习的好方式。

Miscovich也提出了类似的技能提升方法。他支持针对特定岗位的培训、动手课程和持续培训，帮助员工跟上人工智能的发展步伐。他还强调，高管的技能提升应与其他员工同步进行，使组织领导层同样积极地为未来的挑战做准备。

“这是对每个人的竞争再教育。这对大多数组织来说是新的，“Miscovich说，组织应跟踪技能提升的进展，认可学习上的成功，并将成功的技能提升与人员绩效目标相结合。

他和其他人说，所有这些都能营造学习文化。

“我见过最有效的学习是在那些充满好奇心、探索、应用场景分享和正式学习项目文化的组织中，”Fitzgerald补充道。

四、CIO提供技能提升的优势

克拉克是哈佛商学院的首席信息官，他是IT领导者之一，他已经看到了提升技能提升的好处。

她提到自己与哈佛商学院一位主任并肩合作，共同创建了一款基于生成式人工智能的搜索工具。作为实践课程的一部分，导演逐渐理解了这项技术的灵活性和实用性，并学会了如何以不同的方式运用它。克拉克说，这显示了“边做边教学”如何激励工人。

“他们会意识到这项技术与众不同，并发现可以用它来思考以多种方式完成工作，”她补充道。

基于这一洞察，哈佛商学院于2025年推出了一个沉浸式、基于案例的体验式人工智能学院，这是校园教职工的必修项目。

还有一些公司采用类似的多模态方法。

密歇根大学IT副校长兼CIO拉维·潘德塞认为，生成式人工智能将成为本世纪最具影响力的技术，如果负责任被伦理且深思熟虑地使用，将成为“积极的力量”。

潘德塞意识到人工智能将给劳动力带来的颠覆，他引用了世界经济论坛2025年《就业未来报告》，该报告估计到2030年人工智能将取代9200万个工作岗位，但将创造1.7亿个。此外，他还说，人工智能将影响所有类型的工作和工作流程，即使这些岗位本身并未消失。

潘德斯说：“所以即使我们看到就业净正增长，仍然会有人员流动，”这也是“我们认为需要提升技能”的重要原因。

这也是潘兹“关注的不是工作保障，而是职业保障”的部分原因。

作为首席信息官，Pendse协助领导大学的技能提升工作，他表示他向整个职场人员传达这一信息，强调他们应承诺提升技能，大学也将提供培训。“这是团队聚在一起、一起学习，”他说。

为了增强员工的人工智能技能，大学设有每周挑战、定期每周创新时间、专业社区集群学习论坛以及文章分享。它还提供周一至周四的线下培训课程，以及与新兴技术团队成员的自由上班办公时间。

为进一步确保AI培训的有效性，Pendse表示，大学采用多模态课程并快速制作，以防止信息过时。

Pendse还寻求培训，培养工人明天所需的技能，而不仅仅是他们今天需要的技能。而且，和其他人一样，他希望项目能提供“及时持续培训”。

他说，目标是让每个人都能理解人工智能对其工作的影响，并知道如何有效利用人工智能工具完成所有工作，从重新塑造工作流程到解决曾经难以解决的问题。

由CXOUNION-CXO联盟（cxounion.cn）转载而成，来源于数智化转型网；编辑/翻译：CXOUNIONCXO联盟小O。

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