AI能力鸿沟：企业疯狂投资，为何生产力提升却不明显？

如今企业正以前所未有的速度把AI嵌入技术架构，但很多组织仍然难以实现最初投资时期待的业务成果。

数据揭示AI技能缺口正在扩大

报告中的多项数据说明，AI普及速度已经明显超过员工能力建设：

• 近三分之二的企业在过去一年投资了AI技术，但对员工培训的投入往往明显不足。
• 约一半技术人员正在寻找公司之外的AI培训，因为他们认为雇主没有为AI转型做好准备。
• 只有约32%的员工接受过AI培训，但企业对AI技能岗位的需求正在迅速增长。
• 2025年要求AI Agent（智能代理）技能的招聘岗位增长约1,587%，显示企业正在转向更复杂的AI系统。
• 在部分市场（如印度），约50%的企业已经提供AI培训，但技能差距仍在扩大。

与此同时，Randstad的另一项《Workmonitor 2026》研究发现，员工对自身技术能力的信心下降了14个百分点，反映出技术变化速度已经超过很多人的技能更新速度。

为什么“一次性AI培训”效果有限

面对新技术，很多企业的常见做法是安排一次内部培训或短期课程。但Randstad Digital认为，这种模式已经跟不上AI发展的速度。

AI正在渗透几乎所有岗位，包括：

• 软件开发
• 运营管理
• 市场营销
• 客户服务

因此员工需要的是与具体岗位相关、持续更新的学习体系，能够直接帮助他们在日常工作流程中使用AI工具。

如果培训只是泛化课程或偶尔进行，员工很难形成真正的操作能力。大量技术人员主动寻找外部学习资源，本身就说明企业内部培训没有满足实际工作需求。

真正的问题：人才基础设施

报告强调，AI转型不仅是技术升级，更是组织能力建设问题。

企业可能部署了先进的AI平台，但如果员工无法把这些工具整合到业务流程、决策和协作中，那么AI投资就很难产生真正的商业价值。

也正是这种技术投入与人才能力之间的不匹配，形成了所谓的AI能力鸿沟。

为什么企业需要“Training as a Service”

为了弥合这一差距，Randstad Digital建议企业从传统培训模式转向一种持续学习机制——“Training as a Service”（培训即服务）。

这种模式的核心是：把技能培训从一次性项目变成持续能力。

其重点包括：

• 围绕具体岗位设计AI技能
• 随技术变化持续更新培训
• 将学习直接嵌入日常工作流程

Randstad认为，只有建立这种长期的人才基础设施，企业才能真正把AI投资转化为可衡量的生产力和业务成果。

企业AI转型的关键结论

报告传达的信息非常明确：

AI转型不仅是技术问题，更是人的问题。

如果企业只投资AI平台，却没有持续投入员工技能建设，就会出现一种常见现象：工具越来越先进，但组织整体绩效并没有明显改善。

谁能率先缩小这条AI能力鸿沟——通过持续培训和岗位化技能提升——谁就更有可能真正释放AI时代的商业价值。