澳洲乐播卓大学:AI真正的差距,不是谁先用,而是谁会用

企业不缺AI工具，缺的是准备 

根据德勤《2026年企业人工智能现状报告——澳大利亚视角》，只有12%的澳大利亚企业领导者认为，生成式人工智能已经推动企业或所在行业发生转型；只有28%的受访企业，已经将至少40%的AI试点项目投入实际运营。 

澳大利亚国家人工智能中心的数据也显示，企业规模不同，AI采用情况差异明显。员工人数为200至500人的企业，AI采用率达到82%；而员工人数不超过4人的微型企业，采用率只有33%。区域企业的采用率，也比大都市企业低11个百分点。 

这些数据说明，澳大利亚的AI应用正在形成明显分层： 

大型企业已经广泛使用AI，但还在寻找规模化创造价值的方法；城市中小企业开始使用AI，但应用往往比较零散；区域企业，以及农业、制造业和建筑业等行业，则在AI应用的广度和深度上相对落后。 

问题不只是资金和技术。 

大型企业通常拥有专门的数据团队、云基础设施、网络安全系统和风险管理机制，也有更大的试错空间。它们可以同时开展多个AI项目，即使部分项目失败，也有资源继续尝试。 

但对于中小企业来说，一个AI工具既可能提高效率，也可能带来数据安全、隐私和管理风险。如果企业没有可靠的数据、清晰的流程，也没有能够理解AI结果的人才，AI很容易停留在试验阶段，无法真正改善业务。 

这就是所谓的“AI技术与组织准备脱节”：技术已经向前发展，但企业的数据、人才、流程和治理能力还没有跟上。 

需要具备哪些人工智能准备能力？ 

Dr. Sophia Duan 认为，企业要持续、稳妥地采用人工智能，至少需要做好以下六方面准备： 

1.战略目标：企业要明确为什么使用AI、希望解决什么问题，并获得管理层支持； 

2.数据基础：数据要准确、规范、可访问。数据质量不足，是企业从试点走向规模化应用时最常见的障碍； 

3.技术和基础设施：包括云服务、网络安全，以及不同系统之间的整合能力； 

4.人员和文化：员工需要具备基本的AI素养，也要愿意重新思考和调整工作方式； 

5.治理和伦理：在AI参与决策之前，企业应明确隐私保护、责任归属和风险管理机制； 

6.工作流程：企业需要先了解和规范现有流程，才能判断哪些环节适合自动化或由AI辅助。 

大型企业通常可以同时推进这六个方面，而许多中小企业可能只做到了技术采购和战略规划，数据、治理和流程建设却没有跟上。 

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AI应用并不只是技术部门的工作。数据和分析专业人士，也将在帮助企业跨过这道鸿沟的过程中发挥重要作用。 

Dr. Sophia Duan提出了五项具体建议： 

第一，先评估，再部署。 

在推荐新的AI工具之前，先从上述六个方面检查企业的准备程度。如果数据、隐私或流程等关键环节存在明显问题，就不应急于上线。 

第二，每个试点都要有治理检查。 

无论项目大小，都应检查数据从哪里来、如何流转、是否涉及隐私，以及出现问题时由谁负责处理。 

第三，把技术结果讲成业务语言。 

模型输出不能只停留在技术报告中。管理者需要知道结果意味着什么、可能带来哪些风险，以及下一步应该采取什么行动。 

第四，开展针对岗位的AI培训。 

与其组织泛泛的“AI意识培训”，不如针对具体岗位，帮助员工掌握与日常工作真正相关的工具和方法。 

第五，帮助更多中小企业和区域企业提升能力。 

分析专业人士可以通过IAPA分支机构、行业协会或AI Adopt Centres网络，为企业提供指导和支持。 

澳大利亚政府正在通过扩大AI Adopt Centres等项目，帮助更多企业采用人工智能。这些政策十分重要，但政策本身无法解决所有问题。企业最终能否从AI中获得长期价值，仍然取决于人才、数据、流程和治理能力。 

这也是乐卓博大学推进 AI-first 战略的原因。 

乐卓博大学并不把AI简单理解为一种新工具，而是将人工智能负责任地融入教学、科研、行业合作和大学运营，帮助学生掌握未来职场需要的技术能力、分析能力和判断能力。 

学校正在不断拓展人工智能相关课程，覆盖人工智能、人工智能工程、商业分析和数字健康等方向。新推出的人工智能工程荣誉学士课程，将工程设计、机器人、物联网和AI结合起来，培养学生设计、开发和管理AI系统的能力，并通过行业项目接触真实问题。 

未来，无论学生进入金融、医疗、农业、工程、商业还是公共服务领域，能够理解AI、分析数据、识别风险并负责任地使用技术，都会成为重要的职业优势。 

AI时代真正需要的，不只是会使用工具的人，更是能够把技术与现实问题联系起来、把数据转化为判断、把创新转化为实际成果的人。 

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