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已验证的AI技能远落后于员工自我报告，新数据揭示
HR Tech Europe 特别报道
已验证的AI技能远落后于员工自我报告，新数据揭示
人工智能与机器学习
HR 技术
学习与发展
作者：Jill Barth
日期：2026年6月4日
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根据新的基准数据，那些在AI能力上领先的组织是 首先进行测量 的组织。技能平台Workera基于88,753次评估发布的《2026年AI技能企业基准报告》发现，经过验证的AI技能与自我报告的熟练度并非同一回事。这一差距对于依赖自我证明或课程完成数据来评估员工准备度的HR领导者而言，代表着日益增长的风险。
员工已经掌握了什么？
技术门槛较低的技能 ** 得分最高，其中数据叙事基础 、AI与数据沟通 ** 以及负责任AI基础 ** 在企业基准中领先。另一方面，需要技术深度的技能 ** 得分最弱。在Workera的300分制评分中，超过200分表示员工能够设计和构建AI解决方案，而不仅仅是识别概念，但深度学习基础 在企业员工中的平均得分仅为142分。
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代理式AI流畅度与工程能力 ** 平均得分为179分，均处于发展区间，这意味着大多数员工能够谈论这些技能，但并未有效使用它们。随着企业加速自动化和AI辅助工作流程，数据表明员工尚未准备好** 应对那些能够规划并执行多步骤任务、只需有限人工输入的代理式AI系统。
该报告还指出了HR领导者可能感兴趣但许多组织尚未追踪的一个要点：如果只有少数员工具备高级AI技能，他们可能成为项目停滞的瓶颈。
培训在哪里效果最好？
好消息是，针对性培训是有效的，在某些情况下甚至效果显著：
- 在 数据可视化与叙事 方面提升技能的员工平均提高了77%
- 生成式AI基础 提高了51%
- 负责任AI 从25%的完成率跃升至94%
但报告也显示，不同能力的提升率差异很大。某些技能对培训反应迅速，而其他技能则需要持续努力 。例如， 机器学习基础比代理式AI流畅度需要更长的培养周期。
报告中提到的ServiceNow经验说明了“测量优先”在实践中的样子。首席人事与AI赋能官Jacqui Canney（同时也是HR Executive Top 100 HR Tech Influencer）在《华尔街日报》领导力研究所的CPO理事会峰会上描述了这一方法。
该公司按岗位和级别评估了所有30,000名员工，为每项能力设定百分位目标，然后 让员工透明地访问自己的分数和个性化发展路径。“我们没有把它变成一根棍子，”Canney说，“** 它更像是一种激励**。”
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Jill Barth
Jill Barth是HR Executive的HR Tech编辑。她是一位获奖记者，作品曾发表于福布斯、今日美国及其他国际出版物。拥有传播、媒体、B2B电子商务和工作场所背景，她还在Gallagher Benefit Services担任了近十年的顾问。联系方式：jill.barth@hrexecutive.com。
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