TLDR : 根据Forrester的最新报告，欧洲员工缺乏AI技能，从而削弱了该大陆企业与美国同行竞争的能力。报告强调，欧洲需要改善AI培训，建立AI的伦理使用，并准备员工信任AI系统，以免在AI竞赛中落后。
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Forrester的最新报告，“European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”，突显了美国和欧洲在将AI融入其经济动态能力上的差距。虽然AI已成为提高生产力和创新的重要杠杆，但欧洲员工对AI的信任和技能不足，阻碍了欧洲企业的竞争力。
AI 商数：成熟度的新标准
报告的核心是一个新的指标：AI 商数 (AIQ)。它评估个人和组织适应、协作和利用AI来产生商业成果的能力。它不仅仅是一个技术指标，更是一个战略性的晴雨表，衡量员工的信任度、培训的一致性、采用速度以及将AI整合到业务流程中的能力。
然而，在这方面，欧洲明显落后于美国。尽管美国在AI投资上加大力度（2023年为625亿欧元，而欧盟只有90亿），欧洲的AIQ仍面临多重挑战：培训仍不均衡、薪资吸引力较低（尤其是在法国，薪资水平是美国的37%），以及员工对AI工具的信任度较低。
培训仍然过于分散
培训不足仍是一个结构性弱点：只有52%的欧洲公司提供一致的AI培训，而美国这一比例为62%。这一差距加剧了不确定的氛围：尽管欧洲员工与美国同行一样有动力提升AI技能，但他们对AI的使用信心更低（48%对比美国的59%）。除了技术技能外，主要缺乏的是对AI的认知熟悉度，尤其是对提示工程的掌握和对伦理问题的理解。
报告指出，尽管两个大陆在使用生成式AI提高生产率上有相同的优先事项，但数据仍显示出差距：36%的美国公司已经部署了生成式AI解决方案，而欧洲只有32%，43%认为新技术的采用是绝对优先事项，而法国则为37%。
报告还揭示了商业和技术决策者与其他员工之间在AI培训认知上的差距。它指出了欧洲企业改进的多个方向，特别是定期培训以跟上AI技术快速发展的步伐。
根据首席分析师Indranil Bandyopadhyay：
“欧洲在AI采用、开发和投资上的滞后是一个在日益AI驱动的经济中面临的主要挑战。提高员工的AIQ不再是可选的 - 它对于留住人才、提升生产力和促进创新至关重要。欧洲领导者必须专注于结构化的AI培训项目、AI的道德使用，以及准备员工信任AI系统并与之合作。如果不采取这些措施，欧洲可能会在AI竞赛中失去地位，以及其所带来的生产力和创新。”
Pour mieux comprendre
什么是“prompt engineering”，为什么在人工智能的背景下很重要？
“prompt engineering”是一种技术，其中特定的指令或“prompts”被设计为引导AI模型以获得期望的结果。在AI背景下这很重要，因为它决定了AI生成的响应的有效性和准确性，从而影响这些技术的采用和有效使用。
与欧洲的AI整合相关的主要监管挑战是什么？
欧洲的监管挑战包括数据保护、隐私和AI伦理。欧盟旨在制定严格的规则以确保AI的负责任和公平使用，这有时可能阻碍快速创新。