思想领袖
新的 AI 教育范式：企业领导者如何转变工作力学习
最大的障碍不是技术——而是教育。在组织争相实施最新的大型语言模型（LLMs）和生成式 AI 工具的同时，技术能力与工作力有效利用它们的能力之间出现了巨大的差距。这不仅仅是关于技术培训；而是关于在 AI 时代重新构想学习。将会蓬勃发展的组织不一定是那些拥有最先进的 AI 的组织，而是那些能够转变工作力教育、创造出持续学习、跨学科合作、多样性和心理安全成为竞争优势的文化的组织。
AI 的采用加速了——麦肯锡 2024 年的 AI 状态报告发现，72% 的组织现在使用 AI，较之前的 50% 有所增加，生成式 AI 的使用量在仅仅十个月内几乎翻倍，如图 1 所示。
同时，世界经济论坛报告指出，44% 的工人的技能将在未来五年内被破坏，但只有 50% 的人接受了足够的培训。这一差距威胁到限制生成式 AI 的潜力，LinkedIn 的研究证实，优先考虑职业发展的组织更有可能在 AI 采用中领先 42%。
图 1：全球 AI 采用率增加
我的分析是：最关键的 AI 文字能力是商业敏感度、批判性思维和跨职能沟通能力，使技术和非技术人员能够有效合作。
超越技术培训：AI 文字作为通用商业技能
真正的 AI 文字涵盖了理解 AI 系统如何做出决定、识别其能力和局限性以及运用批判性思维来评估 AI 生成的输出的能力。
对于非技术领导者来说，这意味着开发足够的理解来询问关于 AI 投资的问题。对于技术团队来说，这涉及将复杂的概念翻译成商业语言并建立领域专业知识。
如我在最近的 Anaconda 主持的小组讨论 中所说：“使工作力能够使用具有许多未知数的新工具是一个挑战。将商业敏感度和技术专业知识结合起来是一个艰难的目标。” 这种结合创造了一个可以弥合技术和商业之间差距的共同语言。
认知多样性放大了这些努力，如 麦肯锡 2023 年的“多样性问题”报告 中所述，发现具有多样化领导的组织报告了 57% 更好的合作和 45% 更强的创新。接受认知多样性——汇集不同的思维风格、教育背景和生活经历——对于 AI 计划尤为重要，因为这些计划需要创造性问题解决和识别系统中的潜在盲点或偏见的能力。当领导者创建多样化的学习生态系统时，好奇心被奖励，AI 文字将蓬勃发展。
自主学习革命：培养好奇心作为竞争优势
在这个 AI 时代，自主、体验式学习帮助学生保持领先于传统知识系统的步伐，这些系统比以往任何时候都更快地过时。
在 Anaconda 的小组讨论中，Eevamaija Virtanen，高级数据工程师和 Invinite Oy 的联合创始人，强调了这一转变：“游戏性是所有组织都应该融入其文化的东西。给员工空间来玩弄 AI 工具，学习和探索。”
前瞻性组织应该创建结构化的机会用于探索式学习，通过专门的创新时间或内部“AI 沙盒”，员工可以在安全的环境中测试 AI 工具，并有适当的治理。这一方法承认，实践经验往往超过正式的教学。
协作知识网络：重新构想组织学习方式
AI 实施的复杂性需要多样化的视角和跨职能的知识共享。
Lisa Cao，Datastrato 的数据工程师和产品经理，在我们的小组讨论中强调了这一点：“文档是最佳点：创建一个共同的地方，可以在不被技术细节所困扰的情况下进行沟通，并真正根据受众量身定制教学内容。”
这种转变将知识视为集体构建，而不是个人获取。 德勤的研究揭示了高管层和一线员工之间关于 AI 实施的乐观差距，突出了跨组织层级开放沟通的必要性。
战略框架：AI 教育成熟度模型
为了帮助组织评估和发展其对 AI 教育的方法，我提出了一个 AI 教育成熟度模型，确定了五个关键维度：
- 学习结构: 从集中式培训计划演变为具有多种模式的持续学习生态系统
- 知识流动: 从孤立的专业知识转变为跨整个组织的动态知识网络
- AI 文字: 从技术专家扩展到具有适当深度的通用文字
- 心理安全: 从风险规避的文化转变为鼓励实验的环境
- 学习测量: 从完成指标转变为业务影响和创新指标
组织可以使用此框架来评估其当前的成熟度水平，确定差距，并创建战略计划以提高其 AI 教育能力。目标应该是找到正确的平衡，以符合组织的优先事项和 AI 野心，而不仅仅是每个类别的优秀表现。
如图 2 所示，不同的 AI 教育方法会在不同的时间尺度上产生回报。投资于心理安全和协作知识网络可能需要更长时间才能显示结果，但最终会带来更高的回报。这可能解释了为什么许多组织在 AI 教育计划中挣扎。
图 2：AI 教育 ROI 时间线
来源：Claude，基于 LinkedIn Workplace Learning Report 2025、德勤的 2025 年企业生成式 AI 状态和麦肯锡 2024 年的 AI 状态报告的数据。
转变您的 AI 教育方法
请遵循以下三个步骤，为您的组织设置 AI 文字：
- 评估您的当前 AI 教育成熟度，使用框架来识别优势和需要解决的差距。
- 创建专门的实验空间，员工可以在那里自由地探索 AI 工具。
- 以身作则，在持续学习方面树立榜样——88% 的组织担心员工留存率，但只有 15% 的员工表示其经理支持他们的职业规划。
将会蓬勃发展的组织不仅仅是部署最新的技术；他们将创造出持续学习、知识共享和跨学科合作成为基本运营原则的文化。竞争优势来自于拥有能够最有效地利用 AI 的工作力。
