在实际工作中使用人工智能的人，会很快发现一件事：人工智能素养，远不只是“懂一点原理、会点操作”这么简单。它至少包含三个层面——基本认知、实际使用能力，以及是否把人工智能当成自己工作的一部分来认真对待。
知识当然重要，但问题在于，这些基础知识本身也在不断变化。遗憾的是，教材和课程体系的更新速度，往往跟不上技术发展的节奏。即便已经有更新版教材，在学习时也必须清楚：今天被称为“基础”的内容，很可能只是阶段性的结论。
技能的获得更离不开经验。但经验本身同样会“过期”。
举个例子，在很多机器学习教学中，经典练习仍然是用带标注的数据做分类任务。但在真实业务里，尤其是制造业场景中，预测数值变化的回归问题反而更常见，而且越来越多场景是基于已有的基础模型来完成，而不是从零开始训练。
如果不定期回看、修正这些练习内容，学到的技能就容易停留在“课堂正确、现场不适用”的状态。更现实的问题是，很多现成教材主要围绕线上业务、营销或互联网场景展开，与制造业对稳定性、可解释性和安全性的要求并不完全匹配。
因此，人工智能的“读写能力”并不是学会一套固定方法，而是要持续校准自己的认知和经验，并意识到：当你在工作中使用人工智能时，你不仅是在“用工具”，也在为它带来的结果承担责任。
对大多数人来说，提升人工智能素养的第壹步，往往是先认识风险。比如，在使用生成式人工智能时，需要清楚它可能带来的信息泄露、版权纠纷，以及模型本身可能出错、甚至“胡编乱造”。这些认知，构成了蕞基础的风险意识。
但当企业开始向内部或外部提供基于人工智能的产品和服务时，问题就不再只是“知道风险”这么简单了。此时，企业已经站在了人工智能提供者的位置上，必须对自己交付的结果负责。相关风险需要被提前识别、评估并纳入管理，而不是等问题发生后再补救。更重要的是，这种责任无法转嫁——不是监管机构替你承担，也不是技术人员单独承担，而是组织本身的义务。
在这一过程中，数据治理能力尤为关键。无论是数据来源是否合规、数据质量是否可靠，还是数据在内部如何共享与使用，都需要各部门之间的理解与配合。这类要求在不同地区的人工智能规范和行业准则中反复被强调，正说明它并不是“技术细节”，而是基础能力。
另一方面，人工智能素养本身也是一种“共同语言”。当业务人员、工程人员对这项技术有了基本而准确的理解，就不容易对人工智能抱有不切实际的幻想，也不会因为不了解而低估它的价值。只有在这样的基础上，技术团队和业务团队才能真正协作，把人工智能用在合适的地方、用在正确的方式上。
近来，“基于代理的人工智能”成为热门话题。随着平台越来越成熟，搭建一个看起来很聪明的 AI 代理并不难；但真正让它在现实工作中发挥作用，却远比想象中困难得多。
原因并不在算法，而在数据。尤其是在制造业，人工智能代理蕞有价值的应用场景，往往集中在质量控制和安全管理这类高风险、高专业要求的领域。这类场景有一个共同特点：对领域知识依赖极强，对错误的容忍度极低。相关研究和实践案例已经反复证明，没有扎实的数据基础，再智能的代理也只会“看起来很忙，实际上不可靠”。
以设计辅助类的 AI 代理为例，它是否真的有用，取决于一个前提：它所引用的历史设计资料、故障记录和改进经验，是否准确、完整、可信。如果这些数据本身是零散的、模糊的，甚至带着错误，那么 AI 给出的建议，很可能只是把过去的问题放大。
很多人会把“数据质量”理解为 IT 或管理部门的事情，但实际上，它和每一个人都有关。一个真正好用的 AI 代理，往往能帮助很多同事提升效率，而它的能力，正建立在每一次设计记录、每一次问题总结、每一次经验沉淀之上。
换句话说，高质量的数据并不是只为“未来的系统”准备的。它既是在为后来的人铺路，也是在为当下的你减少返工、避免重复踩坑。在引入人工智能之前先想清楚这些问题，本身就是提升数据质量、让人工智能真正可用的第壹步。
如今，越来越多的年轻人走进职场时，已经熟练使用生成式人工智能。对他们来说，真正需要补上的，并不只是“怎么用工具”，而是要明白：在企业环境中使用人工智能，意味着承担什么样的责任和期待。这不仅包括遵循公司的使用规范，也包括理解组织作为人工智能提供方，对安全、质量和结果所承担的义务。
人工智能素养的培养，常常从风险教育开始，这是必要的。但如果只停留在“别出事、别犯错”，就会错过人工智能带来的另一面价值。合理、主动地使用不断进化的人工智能，可以显著提升个人工作质量，加快方案验证和原型迭代，让很多原本需要反复试错的工作变得更高效。
与传统读写能力不同，人工智能素养不适合通过一次性的入职培训来解决。因为技术本身在持续变化，知识和技能也必须随之更新。这是一项长期工程，而不是一个培训项目。
真正有效的做法，是为员工的持续学习创造条件：给学习预留时间，为有意愿深入的人提供资源和机会；同时，在组织内部建立分享机制，让实践经验可以被交流、被复用。只有这样，人工智能素养才能从个人能力，逐步沉淀为组织的长期竞争力。
如果需要了解更多内容，欢迎与我们联系，我们将提供专业的管理咨询和数字化解决方案帮助我们的顾客。
邮箱:Marketing@tppconsultancy.com
电话：400 102 1300
微信公众号
