数字化转型浪潮下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透至企业培训领域。根据 2024 年调研数据，企业对 AI 的投入意愿显著增强，60.66% 的企业计划在下一年度增加 AI 相关预算。与此同时，培训部门对“AI 赋能专家”的需求激增，比例达 37.5%，这一现象揭示了行业对技术驱动的迫切期待。然而，AI 在企业培训中的实际应用仍处于初级阶段，“拥抱 AI”的成效评分仅 3.04 分，位列所有指标末尾。这种矛盾性表明，AI 的潜力与挑战并存。
一、AI在企业在培训中的应用现状
当前 AI 在企业中的应用已经取得了一定进展，但整体普及程度仍然有限，呈现“顶层设计活跃，实际落地谨慎”的特征。
数据显示，33.3% 的企业处于“正在做规划，处于观望阶段”，表明超过三分之一的企业已意识到 AI 的重要性，但尚未迈出实质性步伐；
有 27.78% 的企业“有明确规划，处于起步阶段”，开始试点 AI 工具或局部场景应用；“有明确规划，已广泛应用”的比例仅占 9.70%，主要集中在科技、金融等数字化基础较强的行业；
26.4% 的企业仍“没有明确规划”，凸显部分企业对 AI 的认知不足或资源受限。
具体到AI工具的应用场景来看，则呈现出明显的“效率导向分层”特征。
其中，高渗透场景有办公文案生成（79.38%）和课程内容开发（60.31%），此类场景技术成熟度高、实施成本低，直接替代重复性劳动，成为企业首选；
中渗透场景包括培训需求分析（41.24%）、经验萃取（37.63%）、海报视频生成（37.11%）等，需结合业务数据或设计能力，部分依赖人工校验；
还有知识管理（36.6%）也属于中渗透场景，可以利用 AI 自动分类与检索知识库，但前期需要有结构化的数据输入；
低渗透场景包括智能考评（19.1%）、数字讲师（14.9%）、学习地图开发（20.6%）和培训数据分析（32.0%），其中前两个场景依赖复杂的算法模型和场景适配，后两个场景则对跨系统数据整合能力要求较高。
总的来看，高使用率场景普遍具备“低技术门槛、高即时价值”特点，而低使用率场景则面临“高技术投入、长回报周期”的挑战。例如，尽管 73.71% 的企业认为知识管理是 AI 潜力最大的领域，但其当前使用率仅为 36.60%，表明技术落地仍存在鸿沟。
尽管AI工具被广泛尝试，但其对培训成效的实际提升尚未达到预期。在对“贵单位 2024 年（本年度）培训工作成效如何”调查中，“拥抱 AI”的评分仅为 3.04分（满分 5 分），在所有给定的选项中得分垫底。这可能是由于企业多将 AI 工具用于独立环节（如文案生成），未与培训体系深度整合，导致效果分散。此外，AI 技术成熟度、企业内部数据基础薄弱、企业 AI 相关人才缺乏等因素，也可能导致 AI 目前在企业内的应用没能达到预期。
二、关键挑战与应对策略
挑战一：生成质量与数据安全双重隐忧
69.07% 的企业担忧生成质量问题：AI 输出的课程内容、分析报告等存在准确性不足或逻辑漏洞；65.46% 的企业顾虑数据安全：学员隐私泄露、商业机密被 AI 平台滥用风险；40.72% 的企业关注知识产权争议：AI 生成内容的版权归属模糊。
⏩应对策略：
策略 1：建立“人工 +AI”双校验机制：
● 对 AI 生成的课程、文案等设置人工审核节点，尤其针对专业性强的内容（如技术培训）；
● 通过规则引擎限制 AI 输出范围，避免偏离业务场景。
策略 2：强化数据安全防护：
● 优先选择支持私有化部署的 AI 工具，确保数据存储于本地服务器；
● 与技术服务商签订保密协议，明确数据使用权与销毁条款。
策略 3：明确知识产权归属：
● 在 AI 采购合同中规定“生成内容版权归企业所有”；
● 对内部 AI 训练数据脱敏处理，避免涉及外部版权素材。
挑战二：技术与业务场景适配度不足
技术开发难度（26.29%）与投入成本（38.14%）成为主要阻碍；生产管理领域 AI 应用率仅 17.01%，远低于知识管理（73.71%）；“拥抱AI”成效评分 3.04 分，表明技术与业务需求错配。
⏩应对策略：
策略 1：开展“AI+ 业务”垂直场景试点
● 优先选择高价值、易落地的场景，例如：销售与市场营销（59.79% 企业认为潜力大），生产管理（仅 17.01% 应用率）
● 设立试点项目 ROI 评估标准（如培训周期缩短比例、错误率下降幅度）
策略 2：培养“业务 + 技术”双栖人才：
● 针对“AI 赋能专家”紧缺问题（需求比例 37.50%），联合业务部门与技术团队设计培训计划；
● 鼓励内部讲师学习 Prompt 工程、数据分析等技能，提升 AI 工具实操能力。
策略 3：构建轻量化技术方案：
● 采用低代码 AI 平台，降低技术开发门槛；
● 利用现有业务系统数据（如 CRM、ERP）训练垂直场景模型，减少数据采集成本。
挑战三：组织变革与文化阻力
15.98% 的企业担忧组织变革问题，包括员工抵触、跨部门协同困难；“拥抱 AI”效果评分垫底，部分企业因内部阻力导致工具闲置；仅 33.3% 的企业将“探索 AI 应用”纳入 2025 年核心策略，战略优先级待提升。
⏩应对策略：
策略 1：高层驱动文化转型：
● 将 AI 应用目标纳入企业数字化战略，例如设定“2025 年 AI 覆盖 30% 培训场景”的 KPI；
● 高管亲自参与 AI 试点项目，通过示范效应消除员工疑虑。
策略 2：设计渐进式变革路径：
● 初期聚焦“人机协同”场景（如 AI 辅助课程设计），而非完全替代人工；
● 建立“AI 创新小组”，由跨部门骨干推动工具落地，定期分享成功案例。
策略 3：全员 AI 素养提升计划：
● 面向员工开设 AI 通识课程，涵盖工具使用、伦理规范等内容；
● 针对培训部门，重点强化数据分析能力（问题 55 中 17.53% 关注“精准评估效果”）。
总体而言，企业需要从系统性入手，以“技术 - 业务 - 组织”三位一体策略应对挑战，才能实现 AI 价值的最大化。在技术侧，要优先解决质量与安全问题，选择适配场景的工具；业务侧可以通过试点验证价值，培养复合型人才；在组织侧通过高层推动文化转型，设计渐进式变革路径。这样才有可能将 AI 从“效率工具”升级为“战略赋能引擎”，真正释放其重构企业培训生态的潜力。
三、2025年AI驱动培训行业的四大趋势
01 需求侧爆发，AI 主题培训成增长极
2025 年，企业对 AI 相关培训的外购需求将有明显增长，27.78% 的企业在对AI 相关主题的外购需求上将“略有增加”，11.11% 的企业选择“明显增加”（见“图6-3”）。这一需求一方面源于技能缺口倒逼，AI 技术迭代加速，更多新兴技能需要员工掌握，另一方面源于业务场景的扩展，AI 与销售、客服等领域的结合，也将催生定制化培训需求。
02 内容重构，个性化与动态化成为核心
AI 将彻底改变培训内容的生产与交付方式。53.61% 的企业认为 AI 将“重构学习内容和方式”，45.88% 的企业期待 AI 实现“高效课程设计”。具体可能表现为基于自然语言处理（NLP）实现自动更新的动态知识库，通过学员行为数据实时调整课程难度与内容生成自适应的学习路径，以及利用生成式 AI 构建虚拟业务场景，提升实战能力实现情景模拟训练。
03 职能转型，培训部门从执行者进化为战略伙伴
AI 的普及将推动培训部门职能重构，21.13% 的企业认为 AI 可能“替代部分培训岗位”，18.04% 的企业预期“重构培训部门职能”。未来，培训团队需具备三重能力，包括：
技术整合能力：熟练运用 AI 工具优化培训流程；
数据分析能力：从学习数据中提炼业务洞察；
战略协同能力：通过培训直接支持企业数字化转型目标（问题 24 中“聚焦业务痛点”占比 59.7%）。
未来两年AI给企业培训带来的影响04生态协同，产学研一体化加速面对 AI 人才短缺（见图 5-4，企业对“AI 赋能专家”需求达 37.50%），企业将更依赖外部合作，包括与高校共建 AI 实训基地、引入第三方技术服务商提供定制化解决方案、通过开源社区共享培训工具与案例等。这种生态化协作模式可有效降低技术门槛，加速 AI 应用的规模化落地。
四、未来展望：AI 赋能的培训新范式
到 2025 年，AI 将推动企业培训从“标准化交付”向“智能服务”跃迁：
● 全链路智能化：从需求分析、内容生成到效果评估，AI 贯穿培训全周期；
● 虚实融合体验：AR/VR 与 AI 结合，打造沉浸式学习环境；
● 人机协同进化：培训师角色转向“AI 训练师”，专注于设计算法逻辑与情感交互。
这一过程中，企业的核心竞争力将不再局限于资源投入规模，而是取决于“AI敏捷度”——快速整合技术、数据与人才的能力。唯有主动拥抱变革，方能在数字化浪潮中占据先机。
AI 对企业培训的影响绝非简单工具替代，而是一场深刻的范式革命。调研数据揭示的不仅是技术趋势，更是组织学习逻辑的重构。2025 年，能否在 AI 驱动的培训态中找准定位，将决定企业的人才战略成败。面对这一拐点，唯有以开放心态应对挑战，以务实策略探索创新，方能实现培训价值的指数级释放。
作者：CSTD人才发展平台
来源：《2025中国企业学习蓝皮书》
