2025年数据与AI准备度报告：构建2026年战略的洞见

2025 数据与人工智能准备报告：构建您的2026策略的洞察 内容 1. 执行摘要 2. 见解 2.1. 数据与人工智能具有战略重要性 2.2. 劳动力准备与能力发展 2.3. 人工智能应用中出现的能力差距 2.4. 数据与人工智能能力提升方法 2.5. 协作与可扩展增长的障碍 2.6. 治理与领导力 2.7. 年度战略优先事项 3. 关于报告 执行摘要 人工智能准备状态差距：雄心超过执行，而治理和技能滞后。 人工智能不再是未来技能，它是新的商业素养。然而，大多数组织仍在努力弥合雄心与实际应用之间的差距。我们最新的调查揭示65%的领导者列举出知道何时何地将AI作为他们最大的挑战来应用，而52%承认对人工智能实际工作原理的理解存在差距.另一个42% 的人对政策、道德和新兴工具缺乏清晰的认识，所有这些都是负责任地扩展所必需的。 尽管有这些障碍，60% 的组织都在积极提升员工技能，但不足三分之一的人正在衡量这种培训是否真的有效。结果？人工智能投资和影响之间的差距正在扩大。 数据很明确：人工智能的成功不在于部署更多模型，而在于培养更强大的人才。投资于素养、治理和协作的组织，不仅是在采用人工智能，更是在改变决策的制定方式。 本报告揭示了真实差距所在，以及最具远见卓识的公司是如何弥补这些差距的。 主要发现 战略协同 几乎80%的机构报告称他们的数据和人工智能计划与核心业务目标和投资回报率目标直接挂钩。战略意图很高，但执行取决于在技能、治理和数据质量方面更坚实的基础。 劳动力准备 More than55%有组织正在投资技能建设或扩大培训计划，然而只有40%相信他们在人工智能应用方面领先于同行。进步的步伐稳定但不均衡，突显了雄心与准备之间的差距。 技能差距 最显著的障碍是判断：65%很多领导者难以知道何时何地应用人工智能。额外的差距包括理解人工智能如何工作（52%）和伦理、政策以及新兴工具的意识（42%）。同时60%of 企业正在投资于技能提升，仅三分之一衡量训练是否驱动影响。 技能提升治理 人工智能训练的所有权仍然分散。数据和洞察团队 (37%)和高管领导（35%）最常见的主导策略，而20%报告无明确负责人。正式学习和发展的参与程度最低（4%), 和三分之一有组织不衡量结果。这种缺乏结构限制了进步和问责制。 组织障碍 筒仓继续阻碍人工智能的规模化发展。34%受访者中，有人指出目标不一致和成功指标不匹配阻碍了合作，同时21%指向孤立预算。这些障碍反映了更大的模式，86%的数据领导者识别部门壁垒作为他们最大的集成挑战。打破它们需要共同目标和跨职能所有权。 治理与领导力 人工智能和数据治理仍然缺乏一致性的董事会级所有权。有效的治理是将愿景与执行相结合，确保有关数据和人工智能的决策反映企业价值观和绩效目标。只有38%有%公司拥有正式的企业范围治理框架，还有33%正在开发一个。治理通常由数据和洞察 (61%),IT (61%),和高管领导 (57%)，仅有有限参与人事或学习与发展 (19%). 关键洞察 1. 数据与人工智能具有战略重要性 人工智能是核心优先事项，但很少有公司达到了他们想要的位置。 数据和人工智能不再是边缘项目；它们是企业战略的心跳。只有5%的领导者认为它们不重要。将近一半（48%）称其为核心战略重点。其余的都是奋起直追。 意图很高，但执行滞后。许多组织仍在构建基础：更好的数据、更强的治理，以及真正懂得如何使用AI的员工队伍。 这里是一个悖论：工具很先进，但基础很脆弱。没有可信的数据和清晰的战略，即使是最复杂的AI也无法发挥作用。 真正的准备并非增加更多模型，而是协调治理、技能和数据质量，使它们与你的战略同步，而不是落后于战略。 下一步该做什么 ● 建立一个具有强大准确性、访问性和一致性的可信数据基础。● 制定与企业可衡量的业务成果挂钩的企业级人工智能战略。● 加强治理框架，以保持数据、模型和决策的一致性。●构建基于角色的人工智能和数据技能，将意图转化为自信的执行。● 将赋能视为创新。像投资平台一样深入地投资于人才。 那些做对这件事的公司把赋能视为创新。他们在人员上的投入与平台相当，而这正是建立信任、适应性和长期ROI的原因。 39%的领导者他们相信他们的组织在建立人工智能人才队伍方面比同行领先。其他人认为它处于同等水平或仍在追赶。 大多数数据领导者(19%)find挑战和局限性在他们的AI准备方面。对于高绩效者，数据管理和战略（14%）,战略规划与愿景 (14%)和技术采纳和实施（11%）是影响人工智能准备程度的前三个因素。 超过一半的组织55%，正在扩大培训，但大部分仍然将其视为一个项目，而不是一个战略。 那就是转折点。人工智能准备不是在研讨会或一次性项目中建立的；它是在劳动力设计中建立的。 就绪相关性：早期采用者将人工智能视为核心战略重点。 数据讲述了一个简单的故事：准备就绪和优先级是一同移动的。 最懂人工智能的公司将数据和人工智能置于其战略的核心（94% 称其为核心重点）. 那些还在追赶的人往往淡化它，与三分之二将其列为仅中等重要。 结论很明确。没有承诺就无法建立能力。 将人工智能战略从空谈提升到实践中的领导者，创造了理解数据、信任人工智能系统并负责任地使用它们的文化。 这不再是可选项了。这就是实验和真正影响之间的区别。 当组织有意构建道德决策、沟通和角色特定的流利度的框架时，培训就不再是复选框；它变成了竞争优势。 下一步该做什么 ● 根据特定角色定制人工智能教育，而非一刀切● 运用决策科学指导更智能、更快捷的行动● 将变革管理视为持续实践，而非清单● 将应用伦理融入日常运营，而不仅仅是政策 核心要点简单而强大：人工智能的成熟度既取决于人类的判断力，也取决于技术能力。 织造组织技术熟练度,道德意识,和数据置信度融入每一个角色，不只是适应人工智能；而是与之加速。那些不这样做的人，冒着看着未来发生在他们身上的风险。 3. 伴随人工智能应用的技能差距 关键读写能力差距：65%的人难以应对战略AI应用。 高管支持力度很大，但主要能力差距仍然存在。65%的机构难以确定何时何地应用人工智能，显示出明显的战略素养缺乏。 另一个52%缺乏对人工智能工作原理的基础了解，和42%努力适应新工具或处理道德、政策及合规问题。 为解决这些差距，60%的组织他们正在投资人工智能技能提升。这是进步，但还不够。仅靠技术投资无法缩小差距。 真正的能力始于人。建立何时以及如何使用人工智能的信心需要超越培训；它要求各个层面的素养、道德意识和明智的判断。建立这些技能的组织不仅负责任地使用人工智能，而且使用得很好。 高管们知道他们想要人工智能做什么。72%的人旨在提高效率,和50% 旨在驱动创新两者都取决于一件事：弥合技能差距。这不再是一个人力资源倡议；它是一个董事会层面的优先事项。 那些赢得的组织将技能建设视为战略投资，而不是预算项目。 下一步该做什么 ● 构建人工智能素养与判断在各个层面上消除战略差距。● 整合伦理、政策和合规投入所有技能提升计划中。● 对能力建设作为一种策略，不是一个支持功能。● 对齐以效率和创新能力为目标进行技能发展。● 赋能员工自信地解读、沟通和基于数据采取行动。 当员工有信心解读、沟通并基于数据驱动的洞见采取行动时，创新就变成常态，而人工智能的雄心就成为一种可持续的优势。 4. 数据和人工智能技能提升方法 所有权分散阻碍培训效果；三分之一无法追踪结果。 人工智能技能提升的责任分散。数据和分析团队在37%的组织中处于领先地位,35%的行政领导,和20%完全没有明确的所有者。 当无人拥有人工智能准备状态时，进步就会停滞。它就会从商业优先项目变成一个边缘项目。 解决方案是共享所有权。数据领导者、业务高管和学习团队必须就一个目标达成一致：建立一支能够负责任地创新并能够有信心地使用人工智能的员工队伍。 仅19%的机构报告学习与发展和技术团队的真正共同设计，这是一个明确的信号，即协作仍然是例外，而不是常态。 当L&D与数据和AI战略分离时，培训就会停留在交易层面。 当它们对齐时责任将学习转化为变革，将技能培养直接与业务成果和创新联系起来。 能力建设是碎片化的；25%的组织将学习留给了各个团队,和13% 期望新员工已经具备相应技能。More than40%没有计划确保员工具备人工智能（AI）能力。 测量是最薄弱的环节。32%的人不追踪培训成功，并且只有三分之一测量效率以结构化的方式。即使资金也不确定，34%不确定他们投资了多少在数据和人工智能训练中。 这种缺乏结构信号了一个更广泛的问题：学习尚未被视为一个核心业务系统。 在人工智能准备方面表现领先的组织开展工作的方式有所不同。他们将培训直接与可衡量的成果挂钩：创新、生产力和绩效。他们视技能发展为一项绩效基础设施，而非可选择的费用。 下一步该做什么 ● 建立共同责任为数据、业务和学习领导者提供人工智能就绪能力。●内嵌学习与发展所有权投入人工智能技能提升计划，以确保一致性、执行力和衡量。● 建立企业能力发展框架而不是让学习留给各个团队。 ● 定义和追踪明确的成功指标为培训效果和业务影响。 ●与一家数据和人工智能教育公司合作加速技能发展，带来专业领域知识，并确保培训与实际应用相符。● 治疗技能构建作为绩效基础设施将投入人的资金与创新和生产力的可衡量成果联系起来。 当学习是有目的的、被衡量的，并与战略保持一致时，它就不仅仅是一种培训。它成为一种转变。 5. 合作与可扩展增长的障碍 人工智能不是因为技术而失败，而是因为壁垒而失败。竞争性优先事项和碎片化的所有权会减缓进展并阻碍影响。 构建企业级AI能力需要跨组织的协同一致，而不仅仅是培训。成功实现规模化的组织将治理、能力建设和沟通统一在企业愿景之下。 人工智能赋能要由领导者负责，而不是留给各个部门。当协同一致成为一种战略纪律时，规模就会随之而来。 一个完整34%的领导者引用错位的优先事项和成功指标，这些会阻碍协作，以及另一21%指向隔离的预算。这些摩擦共同反映了一个更广泛的事实：87%的数据领袖说不同或错位的部门目标和优先级是他们最大的整合挑战。 这些隔阂不仅仅是操作层面的，更是文化层面的。它们表明人工智能和数据能力仍然局限于局部，而非整个企业。 拆解它们需要共同的责任。治理、预算和学习必须跨团队连接，以便数据和人工智能战略作为一个系统运行。当人们、目标和绩效一致时，隔阂就会消失，规模就会成为可能。 几乎一半的组织 (49%)一旦员工回到日常工作中，他们很难将培训转化为现实世界的表现。 要有效扩展人工智能，学习不能置身事外。它必须嵌入到工作流程中，每个模块都要与可衡量的商业成果或投资回报率目标挂钩。 下一步该做什么 ●分解组织壁垒通过以企业人工智能愿景统一治理、能力建设和沟通。● 建立共同责任跨越领导力、数据和学习团队，统一预算、指标和优先事项。● 整合将AI赋能到日常工作流程中,确保学习发生在工作流程中，而不是在工作流程之外。●将每个可衡量的业务成果的训练计划并用ROI展示影响。 ● 设计强化性能的学习生态系统,将技能提升变成一种持续的习惯。●对待作为一门战略学科的对齐当人、目标和绩效协同一致时，规模就会随之而来。 深远的影响来自于设计那些在日常工作中运行的学习生态系统，而不是在它们之外。当技能提升与实际项目、团队指标和决策周期相结合时，学习就不再是事件；它成为一种习惯，这种习惯会积累成持续性的绩效。 6. 治理与领导 三分之二的企业缺乏正式的AI治理框架。 大多数组织仍在建设负责任的AI基础。仅38%拥有正式的企业级治理结构，以及33%他们正在创建一个。治理定义了谁拥有数据、如何使用数据，以及“道德”在实践中是什么样的，所有这些都对于有信心地扩展人工智能至关重要。 今天，这项工作由 领导数据和洞察 (61%),IT (61%),和高管领导 (57%). 有趣