随着AI工具的普及速度超过员工掌握这些工具的能力，AI素养这一快速变化的目标正迅速成为企业CIO们关注的首要议题。
企业技能缺口正在使企业的AI雄心偏离轨道，项目往往在尚未进入采用阶段便已搁浅。这也迫使企业向外部寻求帮助，为完成项目支付大量外部顾问费用，同时还要为未被充分使用的服务承担额外成本。此外，员工表示，企业内部针对新工具使用方法的培训也进展缓慢。
法国能源技术公司施耐德电气的高级副总裁兼首席AI官菲利普·朗巴赫表示，造成这一问题的部分原因在于，AI作为一项企业技术仍相对不成熟。
"部署任何新技术从来都不是容易的事，"自2010年加入公司的朗巴赫说。"回顾企业成功部署相对简单的系统（比如CRM）所花费的时间，往往需要数年之久。"
即便完成部署，企业在推动员工采用方面仍面临艰巨挑战。朗巴赫表示，面对AI技术，企业不能采取一刀切的培训方式。公司与在线学习平台Coursera合作，针对不同员工的角色和职能，设计了一套四级课程体系。
第一级是基础AI培训，这已成为施耐德电气16万名员工的强制性必修课程。另外还有一项针对高级管理团队的培训，重点在于将AI与战略相结合。
"他们需要以身作则，因此这些团队需要特别关注，为他们量身定制专门的培训，"朗巴赫说。
第三类人群由负责编写AI软件的专家组成，朗巴赫表示，这个团队直接向他汇报。最后，第四类人群——负责转型工作的人员——同样可以获得量身定制的培训。
"那些负责制定客户路线图或推动内部转型的团队需要特别关注，"朗巴赫说。
脱离实际场景孤立地开展培训项目，很难取得成效，因为员工需要能够清晰地将所获得的知识与其实际工作联系起来。
施耐德电气依靠跨职能团队来部署和开发AI应用场景——不仅服务于内部，也服务于客户，将业务、IT和AI专业知识整合在一起，以应对项目中的各种挑战。
"永远不要低估这些多学科团队的重要性，"朗巴赫说。"他们在实际项目中学习，在协作中成长。"
施耐德电气为数据中心生产关键电气设备，该公司已大力投入基础设施产能的快速扩张以及随之而来的电力需求。今年早些时候，该公司与英伟达达成合作，共同部署数据中心基础设施的测试和仿真能力。
该公司2026年上半年营收创下212亿欧元（约合237亿美元）的历史新高，同比有机增长达14%，其中数据中心业务是增长的主要驱动力。
"数据中心需要能源，能源也需要数据中心，"首席执行官奥利维尔·布鲁姆在5月份的财报电话会议上表示。"重要的是，我们在这个等式的两端都有布局。我们提供基础设施，但同时也可以利用AI让我们的解决方案在能源领域和工业流程领域都变得更加智能，从而更好地服务客户。"
借助跨职能团队的支持，公司正在利用AI应对业务挑战，朗巴赫说。相关应用场景包括：部署基于AI的工具以更高效地调度技术人员、推出面向客户的服务以帮助降低能源消耗，以及开发内部工具以快速定制销售方案。
朗巴赫建议企业高管持续迭代自己的AI方案，充分利用让各领域专家更紧密协作所带来的积极摩擦。
"没有一条轻松且百分百正确的道路，"朗巴赫说。"我们都在学习的过程中。"
Q&A
Q1：施耐德电气的AI培训体系是如何设计的？
A：施耐德电气与Coursera合作，设计了四级培训课程，分别针对全体员工、高级管理团队、AI软件开发专家以及负责转型工作的人员，根据不同角色需求提供定制化培训内容。
Q2：施耐德电气在数据中心领域有哪些AI应用？
A：施耐德电气利用AI开发了多项应用，包括调度技术人员的工具、帮助客户降低能源消耗的服务，以及快速定制销售方案的内部工具，同时与英伟达合作部署数据中心基础设施的测试和仿真能力。
Q3：施耐德电气2026年上半年的业绩表现如何？
A：施耐德电气2026年上半年营收达212亿欧元（约237亿美元），同比有机增长14%，其中数据中心业务是主要增长驱动力。
