人工智能熟练度报告

这里人们卡壳了：我每天与企业领导者交谈，了解他们人工智能部署的情况，绝大多数都已停滞不前或遭遇了障碍。• 人工智能模型和工具的激增使员工感到困惑，而且大多数人没有使用这些新工具来自Section首席执行官的一封信• 员工不知道如何使用人工智能，也不知道他们应该如何使用人工智能人工智能正在变得更好，但人们却未能跟上大企业中不乏CEO支持、AI FOMO以及预算，那为什么我们看不到更多关于成功部署的案例研究呢？我们最新的研究表明问题所在：尽管公司在投资方面取得了一些进展，但从人工智能中获取价值仍然存在巨大的阻力。而这种阻力最突出地体现在您最大的员工群体中——即中层管理人员和内部员工。 高级用例人工智能熟练度报告 | 2• 公司对人工智能（或内部）持积极态度，但并未通过投资或为团队制定明确的方向来支持这一点• 大多数公司为董事及更高层级人员预留了最好的资源（培训、报销、访问权限等），而让IC们自行解决如果你是公司领导者，这应该让你高度关注。好消息：你并不孤单，并且有充分的证据表明如何解决这个问题。在本报告中，我们将分享我们发现的关于推动人工智能采用和熟练度的所有内容，以及你可能无意识地成为障碍的情况，以及接下来该做什么。格雷格·肖夫部门CEO结果：54%的员工认为他们擅长使用人工智能，但只有10%的人实际上是。 在劳动力中测试人工智能能力我们的方法论加拿大美国使用方法自我报告使用包括频率使用，使用的AI平台类型和使用范围案例，以及生产力获利选择题功能，限制和风险（包括如何以减轻这些风险)30%的分数虽然大多数人工智能研究都集中在人工智能的使用和态度上，但我们更进一步测试了人工智能的熟练程度。受访者根据他们对人工智能的了解、个人和专业用例的质量以及提示能力进行评分，这比自我报告的使用更能揭示员工的能力。为了了解劳动力中AI熟练程度的状态，该部门于2025年3月对来自美国、英国和加拿大的5,013名受访者进行了调查。 英国知识测试员工对AI的理解30%的分数= 人工智能熟练度得分 5,013人工智能能力报告 | 3知识工人调查提示自由回答问题测试员工提示跨多个场景的技能包括使用AI作为助手和策略师40%的分数 10%9%7%4%7%18%5%3%14%11%12%2-10101-5005000+11-50501-100051-1001,001-5,0009%13%15%18%12%12%12%1%7%32%2%8%10%36%11%以下是受访者按角色和级别分解的情况。人工智能能力报告 | 4部门/功能商务发展/销售工程或科技金融人力资源投资者、VC 或企业发展市场操作产品策略客户服务/支持其他公司规模职业生涯阶段所有者 / 创始人C-Suite(首席执行官，首席财务官，首席技术官等)副总统个人贡献者导演经理其他个体经营我们也调查了受访者公司对人工智能部署的态度、政策和方法，以了解推动或阻碍人工智能熟练度的公司行为。 五种AI用户他们的属性他们的属性人工智能专家• 最可能为C级高管或总监 • 平均熟练度得分为67分（满分100分） • 46%的人是日常AI用户 • 大部分人每周使用AI节省4-8个小时• 最有可能担任C级职位• 在100分中，平均熟练度为84分• 69%的人是日常AI用户• 47%的人每周使用AI节省8-12小时1%的劳动力中的AI专家是劳动力中最精通AI的使用者，同时也是对AI的潜力最为乐观的人。他们获得最多的AI发展资源，其中31%的人通过使用AI，每周节省了超过12小时——或者说一天半——的工作时间。9%的工作人员AI从业者紧随AI专家之后，每周节省8+小时的时间，并在AI方面充满高度兴奋和信任。与专家相比，他们在AI上的技能程度较低，更有可能自己付费购买工具，并且不太可能接受培训。 他们的差异化他们的差异化人工智能专家人工智能从业者• 43%的人可以访问公司LLM • 他们的经理更有可能鼓励使用人工智能（45%）而不是期望它（30%） • 53%的人接受了公司的人工智能培训 • 60%的人在实施人工智能政策的公司工作• 94% 的公司在 AI 方面持赞成态度 • 71% 的员工接受了 AI 培训 • 84% 的员工表示他们的经理鼓励使用AI • 75% 的员工表示他们的公司有明确的 AI 政策 人工智能熟练度报告 | 5 人工智能新手人工智能实验者人工智能怀疑论者• 最有可能的是个人贡献者 • 平均熟练度得分为100分中的14分 • 1%的人是每日AI用户 • 大部分人每• 最有可能的是个人贡献者• 100分中的平均熟练度得分30分• 9%的人是日常AI用户• 大多数人每周使34%的员工AI实验者在使用AI方面远不如前两组，尽管73%的人认为他们是中级用户。他们获得的支持与实践者相似，但仅将AI用于基本任务，并且对此有更高的焦虑。12%的员工中，人工智能的怀疑者很少使用人工智能，不信任它对他们的工作做出的贡献，并且报告没有节省时间。虽然他们看起来像是持观望态度的人，但很多人只是资源不足。他们主要的原因是不会使用它（56%）和不了解• 最有可能成为副总裁 • 平均熟练度得分为100分中的48分 • 29%的人是每日AI用户 • 大部分人每周使44%的劳动力中 劳动力中最常见的AI类型，AI新手更有可能因为AI而感到焦虑和不知所措，而不是兴奋。53%的人说他们担心被它取代，86%的人无法接触到大语言模型，而且大多数人表示不知道他们公司的立场。 他们的差异化他们的差异化他们的属性他们的差异化他们的属性他们的属性人工智能能力报告 | 6周使用AI节省2-4小时• 65%已获得公司批准，但只有14%已部署LLM •40%已接受公司培训 • 只有16%的经理预计将在其职责中使用AI用AI节省2-4小时• 86%已获得公司批准使用AI，但只有34%可以访问LLM • 53%已接受公司AI培训——与从业者相同 •只有23%的管理者预期使用AI正确的使用案例（39%）。用AI节省2-4小时• 少数（32%）在公司支持人工智能 • 4%可以接触到公司LLM • 68%在公司禁止人工智能或不会对其表态 • 只有6%的经理期望使用人工智能 我们发现了什么公司已加速而且，公司正用支出来支持这一立场。不仅部署量上升——有23%的员工报告称，他们所在的组织中的每个人都能使用LLM——而且，与2024年9月相比，公司更有可能报销员工使用AI工具的开支，概率高出12%。在过去的6个月里，公司对于AI的使用变得更加明确——大约一半的员工（49%）表示他们收到了关于如何在工作中使用以及不使用AI的明确AI政策。我们看到这种支持逐渐下放到管理层级，其中60%的管理者鼓励或期望他们的团队在日常任务中使用人工智能。 39/100每周至少使用AI一次，从2024年的45%提升55% 的员工此外，人工智能的使用频率正在上升，员工自从去年开始更经常地使用它。尽管投资增加，绝大多数知识工作者并不精通人工智能。2024年9月知识工作者中的人工智能熟练度平均分数，与2024年的37.7相比所以更多公司正在纸上做正确的事：投资工具，投资员工技能提升，并明确期望。并且更多员工开始收到信息并开始使用AI。而现在近一半的劳动力从他们自己的公司接受了人工智能培训，比去年不到四分之一（24%）有所增加。但是这些投资没有取得回报其公司接收员工AI培训 44%846748按熟练程度划分的平均熟练度分数人工智能新手人工智能专家人工智能从业者AI实验者只有10%的劳动力具备人工智能专业知识AI专家1%在能力较低的小组中，人工智能熟练程度急剧下降我们根据他们的技能熟练程度将劳动力分为五个组。人工智能专家和从业者——我们认为在人工智能方面具有高度能力的两个群体——仅代表劳动力人口的10%。大多数人仍然是新手和实验者：那些玩过人工智能，但没有技能或知识从中获得实际价值的人。人工智能实验者和新手——大多数劳动力——在人工智能熟练度方面得分低于50/100，而怀疑论者得分仅为15/100。 3115人工智能能力报告 | 9人工智能新手人工智能怀疑论者 48464141404038373636363434320按功能划分的平均熟练度得分人工智能水平报告 | 10按行业划分的人工智能熟练度分数B2B技术消费科技金融/金融科技专业服务与咨询媒体与娱乐消费品奢侈品房地产/物业制造医疗保健教育/教育科技零售其他食品和饮料工程投资者/企业开发策略销售市场人力资源产品操作金融其他客户支持b2b技术和消费技术拥有最高的平均熟练度分数，这可能是由于技术的前瞻性文化所推动。但他们在能力上平均得分仍为48/100，这表明他们大多数员工不知道如何使用人工智能。而且客户服务和支持排名垫底——考虑到Gartner预测“到2025年，80%的客户服务组织将应用生成式人工智能”，这一结果令人惊讶。收益最大的函数正在落后功能层面的熟练程度显示出巨大的机会。营销尽管非常适合人工智能增强，却勉强排名前五。人力资源部门对人工智能是新手，尽管他们在许多组织中负责人工智能技能提升。每个行业都得了不及格的分数——即使是大型科技企业 73%54%的用户自我认定为熟练知识工作者自评的AI技能水平 VS 实际技能水平只有10%实际上是of人工智能实验者将自己评为熟练对部署人工智能的公司来说，更令人担忧的是：大多数知识工作者严重高估了他们的AI熟练程度。并且——与邓宁-克鲁格效应一致——能力较弱的工人更有可能自我认定为熟练，而专家实际上更有可能贬低自己的能力。知识工作者高估了他们的AI能力 46%人工智能能力报告 | 11ofAI新手将自己评为熟练 24681004.88.97.25.54.58.46.85.2-5%-6%-6%-6%按熟练程度划分的AI知识评分对AI的客观认知有所下降总体人工智能专家人工智能从业者人工智能实验者chatgpt 4o在我们评估的三项技能（AI提示、知识和使用）中，提示自2024年9月以来提高最多。但是从28/100提高到33/100的进步几乎不显著——任何标准下这仍然不及格。而且在其他类别中，技能水平有所下降。这可能部分是由于人工智能工具的激增：OpenAI自上次这份报告发布以来就推出了7个新模型。人工智能的专业知识——包括人工智能的工作原理以及数据隐私和偏见的理解——在过去六个月里也有所下降，即使在专家和从业者中也是如此。提示技巧有所提高，但提升不大在对调查中，即使是专家也表示他们并没有充分利用AI的潜力，而使用Deep Research、Custom GPTs和高级模型等工具的AI专家不到一半。 4.32.83.92.8-9%91%52%39%39%人工智能能力报告 | 122024年9月2025年3月人工智能新手人工智能怀疑论者ChatGPTo1或o3ChatGPTChatGPT深度研究定制GPTs使用高级AI工具的AI专家百分比 82%86%92%75%68%75%66%56%58%35%29%16%9%4%16%22%你今天如何使用AI？作为一个助手作为创作者作为思维伙伴人工智能专家人工智能从业者AI实验者没有节省时间每周2-4小时少于2小时每周此外，人工智能在工作场所中最受欢迎的应用仍然是用作助手（54%）和用作创作者（42%）。更具战略性的工作流程——思想伙伴关系（40%）和研究（34%）——仍然是大多数员工最不常见的应用场景。人工智能每周为知识型劳动力节省多少时间大多数仍然在使用AI的最基本用例下游效应：更多AI使用，但影响甚微下游效应是，虽然越来越多的人在使用人工智能，但很少有人看到对其生产力有显著的影响，因为他们没有正确使用它。38%的人表示他们每周节省的时间少于2小时，远低于人工智能的潜力。 84%68%50%50%20%7%0% 0% 2%12%68%19%9%6%28%人工智能能力报告 | 13作为一名研究人员我不使用AI人工智能新手人工智能怀疑论者每周超过12小时每周8-12小时每4-8小时周 22%78%31%45%34%19%1