随着各组织竞相整合人工智能，一个新的挑战已经出现：技术已经准备就绪，但人们还没有准备好。全球研究显示，虽然高管们将人工智能视为未来增长的关键，但大多数员工缺乏有效使用人工智能的技能和信心。

根据普华永道的数据，利用人工智能的公司比落后同行实现了高达三倍的人均收入增长。然而劳动力却未能跟上步伐：

• 68%的高管报告其组织中存在中度到极度的人工智能技能差距（德勤，2025年）。
  

• 只有三分之一的组织表示员工为人工智能相关职位接受了充分培训，尽管94%的CEO将人工智能技能列为他们的首要招聘重点（IDC，2025年）。
  

• 仅有22%的员工知道如何有效使用提示工程，突显出一个主要的采用障碍（Forrester，2025年）。
  

各项研究显示，在进入2026年的公司中，有60-70%缺乏正式的人工智能培训项目，尽管在自动化和生成式工具上的支出创下纪录。人工智能技能差距的全球经济影响现已超过5万亿美元（IDC）。

“人工智能不会取代人类专业知识——它会扩展能力，”MindFlare AI创始人Julie Anne Eason表示。“问题不在于获取技术；而在于获取实用的、针对具体角色的学习。缩小这一技能差距是解锁真正投资回报率的最快途径。”

问题：过时的培训模式

根据德勤的数据，虽然企业在人工智能系统上投入了大量资金，但大多数学习与发展项目都已过时，并与日常工作脱节。传统的“人工智能入门”研讨会侧重于工具而非转型，让团队不确定如何在其特定工作角色中应用人工智能。

这个问题因心理学家所称的艾宾浩斯遗忘曲线而加剧——这一有充分证据的发现表明，如果学习内容没有得到强化或应用，人们会在短短几天内忘记高达90%的内容。

这就是为什么一次性、甚至每周一次的人工智能培训课程无法创造持久的能力。员工需要在其持续任务中进行日常沉浸，实验并改进他们使用人工智能的方式，以比以前更快、更智能、更有创意地完成工作。

而这正是MindFlare方法改变游戏规则的地方。

解决方案：持久且可扩展的创新培训

MindFlare AI的研讨会将全球人工智能素养标准与特定角色应用、实践工作流程设计和实时人工智能学习助手相结合。培训变得集成化、实用化和持续化。

这种方法将人工智能教育从理论转变为日常应用的技能培养，无缝融入现有工作流程。结果是：更高的采用率、更快的生产力提升和可衡量的商业价值。

“当人们确切了解人工智能如何应用于他们的角色时，采用就不再令人畏惧，而是变得令人兴奋，”Eason补充道。“这正是公司从实验转向扩展的时候。”

底线：现在投资于准备度，以在2026年获得可衡量的回报

人工智能培训仍然是采用与可衡量投资回报率之间的最大障碍（德勤）。

大多数员工对人工智能赋能的工作流程准备不足（Forrester）。

不作为的全球成本已超过5万亿美元（IDC）。

许多组织正在利用其剩余的2025年培训预算来加速人工智能采用，并在新年前建立准备度。现在投资于人工智能能力的公司将在2026年领先一步——拥有训练有素的团队、可衡量的投资回报率和明确的竞争优势。

MindFlare AI的研讨会缩小了技能差距，帮助组织建立自信、有能力的团队，为下一个工作时代做好准备。在年底前预订定制人工智能准备度研讨会，在2026年领先一步。

关于 MindFlare AI

MindFlare AI是一家总部位于美国的战略和培训公司，专注于人工智能准备度、劳动力赋能和以人为本的整合。该公司通过人才与数字能力之间的智能协作，帮助组织达到新的绩效标准。

创始人Julie Anne Eason及其团队已为包括戴尔科技、惠普、红帽和渠道营销协会在内的领先公司提供了人工智能和创新项目，服务于全国的企业、成长阶段公司和公共部门组织。

访问 www.MindFlareAI.com 安排准备度通话或了解更多信息。

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