随着企业在2026年加速推进人工智能（AI）应用，如何系统性提升员工AI能力成为管理层反复提出的问题。业内观点认为，当前大量企业AI培训项目效果不佳，关键在于缺乏一套从基础到高阶的整体框架，无法将组织从“困惑”带向“流利”，再走向差异化竞争优势。
有观点将这一过程类比为“马斯洛需求层级”，但对象从个人需求转向企业AI能力建设，提出了五个递进层级：基础素养、公司特定应用、持久技能发展、突破性创新以及协同智能整合。
基础层：构建“基地营”
在这一层级，重点是为组织建立AI应用的基础能力。相关观点指出，许多企业在尚未完成基础建设时就急于部署工具，导致员工对所用技术缺乏理解，难以形成可持续的应用能力。
基础层被概括为三项“不可妥协”的要素：
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理解AI的本质：培训应聚焦AI的基本机制和实际能力，而非营销概念，帮助员工判断在何种场景下适合使用AI工具。目标并非让所有人都成为数据科学家，而是降低“过度自信与无知并存”的风险。
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安全与伦理素养：对“用错AI”的担忧被认为是阻碍采用的重要因素。员工需要清晰的边界指引，例如可使用的数据类型、何时需要披露AI辅助等，否则部分员工可能出于谨慎而完全回避AI。
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核心应用技能：组织被建议将“如何与AI系统有效互动”视为通用技能。相关观点认为，到2026年，这类能力的重要性类似于2005年时的电子邮件使用能力，已不再是可选项。
中间层：形成公司视角与差异化
在基础之上，企业需要建立对AI应用的公司级“观点”。有观察指出，一些被视为在AI应用上走在前列的公司（如Shopify、Zapier、Duolingo等）不仅提供通用AI培训，还明确界定AI在其特定业务环境中的角色和边界。
这一层级聚焦回答几类问题：AI在本公司应承担哪些任务？哪些领域不应由AI介入？AI使用如何与企业价值观和竞争定位相匹配？
在此基础上，一些企业会搭建所谓“AI观点——沙盒”，为团队提供在既定边界内试验AI的环境。相关描述称，这种机制在“结构化的自由”中平衡了风险控制与创新空间。
个性化也是这一层级的重点。观点指出，通用培训往往难以奏效，因为不同岗位与AI的关系差异显著，例如软件工程师与客户服务人员的使用场景截然不同。因此，培训需要按团队、角色和具体工作流程拆分用例，将抽象概念转化为日常实践。
有研究被引用称，按角色定制的培训项目，其采用率明显高于通用课程。这也被视为企业级AI技能提升平台实现差异化的关键之一。
选择AI技能提升平台的要素
在平台选择方面，成功推进AI转型的组织被总结出若干共通做法：
- 采用小组式学习，强化同伴间的责任感与共同探索；
- 将培训嵌入日常工作流程，而非与实际工作割裂；
- 提供角色特定的学习路径，而非单一通用内容；
- 搭建安全的试验环境（AI沙盒），便于在可控范围内尝试新用法；
- 通过进度跟踪衡量“流利度”，而不仅是课程完成率。
相关观点认为，合适的AI学习平台不仅是内容提供工具，更是帮助企业系统性搭建AI能力层级的基础设施。
转型区：聚焦“持久技能”
在进一步发展阶段，部分组织开始关注“持久技能”（durable skills）。有观点指出，从“称职”迈向“突破”，关键不在于增加更多AI工具使用技巧，而在于强化由AI放大的核心人类能力，例如批判性思维、好奇心和创业精神。
这些能力被视为区分两类组织的关键：一类是利用AI加速完成既有任务，另一类则借助AI重新思考业务可能性。相关企业培训平台据称通过体验式学习和同伴协作来培养这些能力，而不仅仅依赖内容学习。
在这一层级中，实践路径被概括为两条：
- 规模与效率提升：利用AI以接近零边际成本生成和个性化内容，重塑业务成本结构。企业被鼓励系统性审视各项工作流程，识别AI可能改变成本结构的环节。
- 以人为本的突破：关注AI如何增强组织的人性化特征，例如减少员工重复性工作，使其投入更多创造性和关怀性任务，以及利用AI提供更个性化、更具帮助性的客户体验。
相关观点认为，多数组织停留在效率提升阶段，而少数企业则进一步推进至增强与转型层面。
顶层：协同智能与“AI原生”组织
在最高层级，企业与AI的关系被描述为“协同智能”。部分前瞻性组织在2026年被认为已开始探索这一状态，即AI不再只是工具，而是深度嵌入工作流程，支持员工实现更高水平的产出。
在这种模式下，企业内部逐步形成“AI原生”人才群体。这类员工被描述为不再单纯思考“如何使用AI”，而是将AI视作认知工具箱的自然延伸来处理问题。
达到这一层级的组织，被认为不仅在AI使用上更为流利，还在决策、客户体验和创新流程中实现了“AI原生化”。
2026年企业AI转型路线图
上述层级被视为企业在2026年规划AI转型时可参考的路线图。相关观点强调，决定竞争力的不是工具数量，而是组织是否具备系统化构建AI能力的路径。
在具体实施上，这一框架对不同起点的组织提出了分层建议：
- 若仍处于起步阶段，应优先建立对AI的基本理解、安全与伦理素养以及核心应用技能；
- 若已完成基础建设，则可着手形成公司级AI观点，搭建沙盒环境，并按角色和工作流程定制培训；
- 若已具备较高操作流利度，可识别内部“催化者”，重点培养其持久技能，鼓励其探索突破性机会；
- 若正向协同智能迈进，则被视为在书写下一阶段的发展路径。
相关观点认为，随着AI能力在2026年持续加速，而部分组织仍停留在基础阶段，是否能够系统性地沿上述层级推进，将成为形成竞争优势的关键因素之一。
文章最后提出，问题不在于组织是否会在未来具备AI流利度，而在于能否在2026年早于竞争对手达到这一水平，以及是停留在效率提升阶段，还是进一步迈向业务与组织形态的转型。
文末署名显示，以上观点来自Disco联合首席执行官Candice Faktor。
