组织的 AI 素养评估矩阵和发展画布：从高管到一线人才的 AI 力（2025 最新论文）

企业界对于 AI 的讨论，正在经历一场从“工具崇拜”向“组织能力重构”的转型。很多企业可能采购了最新版的大模型，却发现业务效率并没有质的飞跃。许多管理者已经意识到，单纯的技术采购并不等同于组织整体能力的提升。

正如 Business Horizons 期刊发表的最新论文所指出，买来技术只是开始，填补“AI 素养鸿沟”才是关键。组织在 AI 转型中的真正挑战在于，如何让组织中的每一个“人”具备高效、负责任地使用 AI 的能力。

论文总结了“AI 素养评估矩阵”和“AI 素养发展画布”，为组织提供了可直接参考的两套落地指南。本文将深入剖析这篇论文，为致力于深度转型的企业提供学界洞察。

1. 重新定义：AI 素养的三大维度

传统的企业培训往往陷入一个误区：将 AI 培训等同于技术操作培训。这篇论文指出，一个高绩效的智能型组织，其成员的 AI 素养是由三个相互支撑的维度构成的。

维度一：认知层面

这并不要求员工具备编写底层代码的能力，而是要求员工理解 AI 系统是如何“思考”和运作的。

• 理解概率本质：生成式 AI 本质上是基于概率的预测模型，不是确定性的逻辑数据库。这决定了员工在面对 AI 输出时的根本态度，不应将其视为“标准答案”盲目采信，而应当将其视为“高概率建议”审慎参考。

• 识别技术边界：高认知素养意味着对 AI 能力边界的清醒认识。员工应能识别出 AI 在处理逻辑推理、情感共鸣或极度复杂的因果判断时的局限性，从而知道何时需要采取人自己的判断。

维度二：态度层面

随着 AI 深入业务，一线员工需要在日常工作中，判断输入信息是否有商业伦理与合规的风险。

• 数据隐私意识：在与 AI 交互时，员工必须保持对敏感数据的警觉。这不仅是遵守保密协议，更是对企业数据资产所有权的维护。

• 对技术的心理安全感：员工面对 AI 时的高素养态度，既不是盲目自信，也不是恐惧抗拒，而是一种“建设性的怀疑”态度。既愿意尝试新工具，又始终保持主体性判断。

维度三：执行层面

在实际工作场景中，有目的地应用 AI 以提升效率，增强优化流程的能力。

• 提示词工程与语境构建：这不仅是写出“漂亮”的提示词（Prompt），更是懂得如何通过多轮对话，为 AI 构建精准的业务上下文（Context），引导大模型输出符合特定商业逻辑的内容。

• 批判性验证：员工需要建立一套验证机制，利用专业知识，对 AI 的生成结果进行事实核查和逻辑纠偏。

• 工作流重塑：高阶的实践素养体现为员工能够主动调整原有的工作流程，将 AI 嵌入到任务链条的关键节点，创造出“人+AI”优于“单纯人力”的新工作模式。

2. 利用“AI 素养评估矩阵”进行自检评估

基于三个维度的区分，论文浓缩成 AI 素养评估矩阵的核心三大素养：

• 概念性 AI 素养：理解大语言模型（LLM）运作的基本原理，以及如何将应用于商业环境。具有 AI 素养的员工应该了解输入提示词的质量如何影响输出。

• 伦理性 AI 素养：评估应用 AI 时的合规要求和潜在风险，包括了解 AI 的算法偏见、隐私保护和幻觉等。具有 AI 素养的员工会意识到应用 AI 时应遵守数据保护规范。

• 实用性 AI 素养：在日常工作中有目的地应用 AI 改进流程。AI 素养较高的专业人士可以高效利用 AI 来提高生产力和输出结果的质量，并更有效地跨团队和层级进行沟通。

AI 素养评估矩阵为组织进行系统性 AI 转型，提供了迈出第一步的自查表。通过各团队自我评估，组织可以分析企业内部应用 AI 的能力差距。例如，运营人员可能会需要提高对 AI 合规使用的意识。

研究团队对一家制药公司进行访谈，对组织中三个层级的 AI 素养进行了评估，得到了下图的研究结果。

3. 战略与目标：企业投资于 AI 素养的战略价值在哪里？

在完成评估后，企业可以使用 AI 素养发展画布（The AI Literacy Development Canvas）来制定具体的行动路线图 。

画布的第一部分，定义了 AI 素养计划背后的战略意图，包括三个层面的目标定义。

第一层：业务目标

组织为什么要投资于 AI？AI 素养提升计划必须与组织更宏观的业务战略保持一致，将目标具体化，例如：提高运营效率、推动基于 AI 的创新或改善客户体验。明确定义的目标更可能获得领导层的支持，并将 AI 素养定位为应对业务挑战的解决方案，而不是一项独立的培训工作。

关键问题：

• 为什么要进行 AI 转型？这将解决哪些业务问题？

• 与 AI 素养相关的战略目标是什么？

• 关键绩效目标是什么（例如：AI 驱动的产品功能、效率提升、合规准备）？

第二层：目标结果

目标成果应是针对特定职位层级、可衡量的 AI 素养提升成效。例如，一家公司的目标可能是：在 12 个月内，80% 的非 IT 员工在 AI 工具使用方面的得分至少达到“中级”。通过采用 SMART 原则（具体、可衡量、可实现、相关、有时限）定义目标，组织可以更精准地评估 AI 素养计划的成功与否。

关键问题：

• 引入 AI 时，哪些能力领域最关键？

• 通过引入 AI，组织期望达到的能力水平是什么？

• 预期会有哪些可衡量的改进（例如：评估分数、AI 采用率）？

第三层：AI 应用领域

组织中关于 AI 应用的最大需求在哪里？企业应评估 AI 可落地的领域，并确定其在哪些方面能优化流程。通过不断完善 AI 使用案例，组织可以持续推进务实且结果导向的 AI 转型计划，并随着技术的进步而不断迭代。

关键问题：

• 最新的 AI 技术将在组织中如何应用？

• AI 能创造最大价值的关键领域有哪些（例如：客户服务、市场营销）？

• 与业务目标一致的 AI 应用案例有哪些？

4. 评估与培训：如何精准识别并填补团队的“AI 能力缺口”？

AI 素养发展画布的第二个部分侧重于评估 AI 素养的现状、识别差距以及设计有效的培训。

第一步：当前的 AI 素养水平

评估当前组织各层级的 AI 素养，可确保培训针对相关性最强的问题来开展。例如：

• 高层管理者：了解 AI 的战略影响，但可能对于如何落地尚不明确；

• 中层管理人员：不同部门间的素养水平参差不齐；

• 非 IT 员工：通常接触有限，且使用 AI 工具较为被动。

在确定具体培训需求之前，组织必须首先评估当前的 AI 素养水平，建立明确的起点。正如绘制地图需要先确认当前位置一样，设计有效的培训计划也需要先了解员工队伍现有的 AI 能力。

关键问题：

• 各层级（高管、经理、员工）现有的 AI 素养水平如何？

• 目前有哪些 AI 相关的培训或资源可用？

• 组织目前在 AI 素养方面的优势和劣势是什么？

第二步：目标和差距分析

AI 素养评估矩阵可以帮助组织确定需要提升的素养，以及期望通过培训达到的水平。这让组织能够优先关注对战略发展影响最大的领域。

关键问题：

• 组织现状与目标状态之间的差距有多大？

• 关键的 AI 素养和技能差距是什么？

• 组织中是否存在障碍（例如：缺乏协作、治理问题）？

第三步：培训与发展

在此阶段，组织需要设计有针对性的 AI 培训，以弥合 AI 素养差距。例如：

• 高层管理者：参加 AI 领导力训练营、战略研讨会和案例学习，以加强组织治理和投资决策。

• 中层管理人员：跨职能培训和变革领导计划，进一步推进 AI 在组织中的引入与落地。

• 非 IT 的一线员工：实战性 AI 工具培训、AI 合规研讨会和特定业务相关的 AI 素养提升计划，更自信地在日常任务中使用 AI。

关键问题：

• 缩小差距需要哪些关键的学习项目？

• 需要哪些针对特定角色（高管、经理、员工）展开培训？

• 将以什么方式进行学习培训（工作坊、研讨会、在线学习）？

5. 执行与衡量：怎样让 AI 培训真正转化为业务生产力？

画布的第三个组成部分，旨在确保 AI 素养计划获得充足的资源、有效实施和持续评估。

第一步：资源和合作伙伴关系

实施成功的 AI 素养计划，需要获得财务、技术和 HR 部门的共同支持。公司必须为 AI 培训分配预算（包括外部课程和认证），同时与 AI 培训机构和科技公司建立战略合作伙伴关系。在组织内部，应建立一个由 HR、IT 和商业领袖参与的 AI 素养工作组或委员会。借助丰富的资源和合作伙伴关系，公司可以有效地将 AI 素养内化为核心业务能力。

关键问题：

• 需要哪些资源和支持？

• 需要分配多少预算？

• 需要哪些工具/软件（例如：学习平台）？

第二步：实施计划

AI 素养提升计划需要分阶段推出。为了提高参与度，组织应纳入认证、游戏化学习和内部营销等激励措施。结构化的实施能确保 AI 素养不是一次性举措，而是嵌入公司文化的可持续能力。

• 试点阶段：选择一个业务部门先行试点，完善内容并收集反馈。

• 扩展阶段：跨部门推广，确保 AI 能力在组织内整体提升。

• 嵌入阶段：将 AI 素养融入入职计划、领导力发展和绩效管理中，使 AI 技能成为企业学习的常态化组成部分。

关键问题：

• 我们将如何推广并管理 AI 素养学习项目？

• 推广策略是什么（试点项目 vs 全面铺开）？

• 关键阶段有哪些（预热宣传、培训、应用、嵌入 HR 流程）？

第三步：持续评估

为确保 AI 素养计划带来真正有意义的业务影响，组织必须跟踪进度、衡量有效性，涵盖参与度、技能发展、实际应用和整体商业价值等方面。

• 参与度：包括完成 AI 培训的员工百分比和学习投入的总时间。

• 技能发展：反映在培训前后的自我评估和正式评估中的素养提升。

• 实际应用：侧重启动的 AI 驱动项目的数量、AI 工具的使用增加以及管理者对应用 AI 的信心。

• 业务影响：评估切实的改进，包括工作中减少错误、提高效率、遵守合规性和改进决策的情况。

组织应通过反馈机制，持续了解员工对 AI 的看法。通过定期反馈，公司可以确保 AI 素养计划保持适应性，并与持续调整的业务优先级保持一致。

关键问题：

• 如何评估培训完成率指标？

• 如何衡量员工使用 AI 的技能发展情况？

• 如何确保后续跟进和持续改进？

6. 结语：如何打造一支“AI 原生”的未来团队？

AI 素养不再是技术人员的专利，也不仅仅是一次性的技能培训，这关乎是未来企业人才储备。 通过“矩阵”诊断痛点，利用“画布”规划路径，企业可以将零散的 AI 尝试转化为系统的组织能力。当每一位员工都能在概念上理解 AI、在实践中驾驭 AI 时，企业才能真正跨越技术与价值之间的鸿沟，从“使用了 AI”的企业进化为“AI 原生”的组织。

成功的 AI 转型，离不开科学的测评与匹配的组织文化。UMU AI 力测评工具，科学测量员工的五大能力，为培训设计提供数据支撑。基于测评结果，UMU 提供针对角色与职能的 AI 人才发展系列课程，帮助不同水平的员工获得最适合的学习内容。

同时，UMU 主张在全组织内建立“信任并验证”（Trust and Verify） 的文化，针对三大层级设定差异化的关注点：

人才层（Talent）：

• 信任：AI 能够显著提升个人生产力、创造力和工作体验。

• 验证：需关注 AI 输出内容的质量以及 AI 与个人工作需求的契合度。

领导者层（Leaders）：

• 信任：AI 可以提高团队整体生产力，尤其对初级成员助益良多。

• 验证：需评估人才与 AI 协作的质量、人才的提示词素养及其对 AI 的态度。

高管层（Executives）：

• 信任：AI 是获取竞争优势和提升生产力的重要工具。

• 验证：需衡量组织引入 AI 的投资回报率（ROI）以及 AI 与工作环境整合的有效性。

UMU 出品《发展大模型时代的 AI 力》课程，帮助组织全面提升 AI 素养，赋能每一位员工提升生产力、创造力与工作体验。

UMU ALT 团队由来自清华大学、北京大学、中国人民大学、康奈尔大学、佛罗里达大学等全球知名高校的博士组成，专注于深入解析 AI 与组织、管理、人力资源等领域的交叉研究。我们系统梳理大量相关学术论文，提炼其中的研究方法与核心洞见，并将其转化为企业可实际应用的知识资源。欢迎关注 AI 力论文研究合集。同时，我们结合学术成果、行业领袖建议及最佳实践访谈，推出了《发展大模型时代的 AI 力》在线系列课程。该课程旨在帮助企业全面理解 AI 技术演进对组织架构、管理模式及员工能力所带来的深远影响，助力组织构建面向未来的 AI 竞争力。欢迎点击文末“阅读原文”，深入了解课程内容，或联系 UMU 专属顾问，开启您的 AI 转型之旅。

参考文献：

Benlian, A., & Pinski, M. (2025). The AI literacy development canvas: Assessing and building AI literacy in organizations. Business Horizons.