Skillsoft最新发布的劳动力准备度与技能差距研究显示，大量员工正被分配超出其技能范围的工作。该结论基于对美国、英国和德国2000名员工、管理者及高管的调查。
报告揭示了企业认知与实际工作分配间的显著断层。调查显示，77%的管理者和60%的普通员工认为职场存在技能差距；54%的管理者和37%的员工表示，员工经常或总是被指派需要不具备的技能才能完成的任务。
错配代价：从质量隐患到收入损失
这种技能错配不仅影响日常交付，更波及技术项目落地。31%的管理者指出，技能差距最常导致质量保证问题；26%认为这增加了工作量及职业倦怠风险；23%将其与人工智能（AI）采用的延迟或失败挂钩。此外，22%的管理者表示产品或服务交付放缓，20%称这导致了收入损失或目标未达成。
员工视角的后果略有不同：31%的人首要担忧工作量和倦怠感增加，其次是参与度或留任率降低（24%）、客户满意度下降（21%）以及交付速度变慢（20%）。
AI监管成额外负担，支持机制滞后
AI的引入并未自动解决效率问题，反而增加了管理层的监督成本。约38%的管理者表示，他们需花费更多时间审查或验证AI生成的内容，反映出组织在引入新工具时，往往未充分评估员工的有效使用能力。
研究还发现，技能缺失的发现具有滞后性。四分之一的普通员工表示，他们是在努力完成任务后才发现技能缺口，另有同等比例的人是在绩效评估期间才意识到这一问题，而非通过早期评估发现。
管理层与员工对组织准备度的感知也存在巨大鸿沟：62%的管理者对组织识别关键技能的能力充满信心，而持相同观点的普通员工仅占35%。在弥补差距的支持上，30%的员工需等待3至12个月才能获得帮助，十分之一的人则表示未收到任何支持。
从“学习问题”到“执行危机”
Skillsoft首席人事官Ciara Harrington指出，这已不仅是培训问题，而是执行问题。“组织不需要更多证据证明技能差距的存在，他们需要清晰了解这些差距将在何处影响工作交付。”Harrington表示，隐藏的技能问题迫使管理层在绩效受损后才进行干预，导致管理者额外监督、员工额外补救，最终损害执行效果。
报告建议，企业需将劳动力规划与运营需求更紧密地结合，不仅要明确所需技能，更要评估员工是否具备应用这些知识的经验、工具和支持。Harrington强调，领先企业并非最早采用AI的公司，而是那些理解业务依赖的技能、确保人与AI做好准备，并在执行受损前填补差距的组织。“在没有有效使用技能的情况下采用AI，其风险可能与行动过缓相当。”