AI早已不再局限于企业创新实验室或数据科学团队，而是通过Microsoft Copilot、Google Gemini、邮件摘要工具、CRM聊天机器人以及招聘平台等深度嵌入日常工作流程。许多员工每天都在使用AI，却往往毫不自知。

几乎所有美国人都在使用带有AI功能的产品，但近2/3(64%)的人并未意识到这一点，同时，在2024年接受过培训的员工中，只有24%的人表示内容与AI使用相关，然而，无论是有意还是无意，员工都在使用AI，而围绕其使用的恐惧、困惑以及不明确的政策，可能引发无意且意外的问题。

最终的结果是：风险暴露不断扩大、暗中使用增多，而那些看似完善的政策在实践中却几乎“隐形”。

认知是政策与实践之间缺失的环节

健全的AI政策至关重要：它们能够界定预期、阐明原则，并为负责任的使用设定边界，但仅靠政策远远不够。哪怕是最精心设计的框架，如果缺乏相应的认知和赋能投入，也可能失效。

员工无法遵循自己并未完全理解的规则。很多人甚至不知道所使用的工具中已嵌入AI功能，也不了解由此带来的责任。要弥合这一差距，不仅仅是发布规则，而需要持续的教育和情境化支持，尤其是在去中心化、节奏快速的环境中。

构建AI素养、降低风险的5个关键要点

如果员工对AI工具和政策缺乏清晰的理解，就可能导致无意误用、“影子AI”行为以及对治理框架的不一致遵循。以下五个要点有助于缩小这一知识差距，并在企业范围内建立AI素养与风险认知文化。

1. 从认知开始，而不仅仅是规则

随着生成式与预测式工具嵌入日常平台，大多数用户是在被动、无意识地接触AI。因此，任何赋能工作的第一步都必须是提升认知。

员工应通过贴近其工作流程、基于真实案例的方式来了解AI。光说“不要将敏感信息上传到AI工具”是不够的——他们必须知道什么算作AI工具、何时正在使用，以及为什么某些行为会带来风险。

从易于理解的定义入手，使用能引起非技术团队共鸣的语言，把信息传达为一种共同责任——既保护企业，也赋能员工在一线做出更明智的决策。

2. 让员工参与政策制定

当员工对影响其工作的工具和规则有主人翁感时，他们更容易理解、记住并付诸实践。比如，邀请员工阅读AI政策草案，并就含糊或过于技术化的语言提供反馈，不仅能激发跨部门对话，还能发现理解上的盲点，从而让最终的政策更易于接受。更重要的是，这传递了一个明确信号：这不是一份自上而下、脱离实际的法律/技术文件，而是能真正落地的规范。

3. 用“滴灌式”方法强化学习

遗忘曲线研究表明，人们在学习一小时后会遗忘超过50%的新信息，如果没有强化，一周后遗忘更多。

因此，一次性的政策宣讲或静态培训模块往往无法带来持久的行为改变。企业应采用“滴灌式”方法：通过员工常用的渠道(如邮件、Slack、Microsoft Teams或内部仪表盘)，定期推送小而精的信息。

这种“微学习”方式能增强记忆，建立长期熟悉感。当结合实时工具、实际场景以及不断变化的监管风险时，它不仅是强化学习，更是战略性赋能。

4. 按角色和风险差异化培训

AI的使用场景差异巨大。开发人员利用生成模型写代码，面临的风险与市场人员使用AI写作工具完全不同;高管依赖预测分析做决策，其责任与客服使用AI聊天机器人服务客户也截然不同。

培训深度应与风险敞口相匹配。高风险岗位需要更频繁的复训或情景模拟，低风险团队则可以通过入职简报或即时提醒来覆盖。

应设计按职能、地域和工具区分的模块化学习路径。例如，欧洲员工可能因《欧盟AI法案》而需要遵守不同的透明度要求，即便使用相同的工具，培训内容也必须有所区别。

5. 衡量完成度，也要衡量理解度

培训成效不能只看完成率。完成模块并不等于真正理解。任何赋能计划中最大的警示信号是“沉默”——如果员工不提问、不反馈、不表达疑惑，这可能意味着他们并未真正掌握。

衡量应结合定量和定性指标，例如：

• 定量指标：完成培训的员工比例、学习时长、与AI工具或政策相关的服务台工单数量

• 定性指标：培训后的反馈调查、新工具试点小组的讨论、团队主管的非正式反馈

这些信号有助于企业尽早发现知识缺口，并调整沟通方式，同时支持一种更具适应性的治理方法——教育与监督伴随AI在业务中的普及而同步发展。

将认知转化为运营优势

随着AI持续融入日常工作流程，企业必须投资于认知、理解和行为转变，以支撑AI治理，这意味着要把AI素养视为一种企业核心能力，而不是合规清单上的勾选项。

无所作为的风险在于：无意误用、不一致的执行、日益增加的合规风险，以及对新技术信任的流失。但机遇同样巨大。通过帮助员工识别、质疑并负责任地使用AI，企业不仅能降低风险，还能让员工以清晰和自信来推动创新。

AI赋能的真正目标，不只是避免错误，而是为企业在AI驱动的未来铺就成功之路。

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