欧盟人工智能法案：老板缺乏人工智能能力如今正成为真正的责任风险

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发布日期：2026年6月21日 / 更新日期：2026年6月21日 – 作者： Konrad Wolfenstein

欧盟人工智能法案：企业主缺乏人工智能专业知识正演变为真正的责任风险——图片来源：Xpert.Digital

人工智能在管理领域如同盲人摸象：为何80%的管理者感到不堪重负

今天不领导的人将被领导：古典管理即将终结。

人工智能正以惊人的速度渗透到日常商业生活中——但随着这项技术的不断扩展，高管层的一个关键弱点也逐渐暴露出来。.

近期研究揭示了一个令人担忧的悖论：尽管绝大多数公司都在部署人工智能工具，但大多数项目失败并非源于技术本身，而是由于领导力不足、治理不善和变革管理不力。超过80%的高管承认，人工智能的飞速发展令他们感到不知所措。战略一致性往往被运营上的激进主义所取代，导致试点项目最终夭折。随着欧盟人工智能法案的强硬监管，这种知识鸿沟已从内部障碍演变为切实存在的个人责任风险。本文将深入探讨管理层面临的人工智能技能危机，揭露书面指南与实际操作之间的巨大鸿沟，并阐述领导者如何才能从被动的观察者转变为人工智能时代的积极塑造者。.

当领导力成为瓶颈：人工智能在管理中的技能危机

许多公司目前都在积极拥抱人工智能。然而，将人工智能转化为实际应用却面临着巨大的管理障碍：现有研究表明，超过80%的高管承认，他们的领导能力和内部治理水平无法跟上人工智能的快速发展。为了弥合愿景与实际管理实践之间的巨大差距，针对领导层开展有针对性的技能培训已不再是可选项，而是战略必需。如今，企业是被动应对还是主动出击，关键在于管理者个人的人工智能能力。.

人工智能时代的悖论：采用而不转型

人工智能已迅速渗透到日常商业活动中。根据麦肯锡发布的《2025年人工智能现状报告》，88%的公司至少在一个业务领域使用人工智能，而2017年这一比例仅增长了20%。生成式人工智能在短短两年内增长了近三倍。Nash Squared和Harvey Nash的一项调查显示，全球90%的技术决策者表示，他们正在试点或大规模实施人工智能，高于前一年的59%。.

但这些令人瞩目的数字背后隐藏着一个深刻的悖论：采用并不等同于转型。只有38%的公司真正将人工智能应用扩展到了最初的试点项目之外。而且，技术部署与组织成熟度之间的差距正在扩大，而非缩小。三分之二的公司表示，目前无法衡量人工智能试点项目的投资回报率。关键在于：技术已经具备，但管理却往往跟不上。.

德国的数据更加引人注目。德国企业协会（Stifterverband）和麦肯锡公司联合开展的一项研究调查了1000多位负责人事工作的管理人员，结果显示，86%的受访者认为他们的公司可以更有效地利用人工智能的潜力。79%的受访者指出，员工（以及管理层本身）缺乏必要的技能是主要障碍。企业缺乏战略一致性，而是奉行运营层面的激进主义：人工智能工具被引入，但并未真正融入到流程、决策路径和企业文化中。.

治理缺口：纸上谈兵，实际混乱

近期研究中最令人担忧的发现或许并非技术本身，而是围绕其展开的治理。根据美国人工智能协会国际争议解决中心（AAA-ICDR）的一项基准研究，该研究调查了年收入超过1亿美元的公司中500位高级法律和高管，结果显示，87%的公司已经制定了正式的人工智能治理原则或政策。然而，只有22%的公司表示这些架构在实践中真正有效。56%的公司认为其治理结构合理，但执行不力。另有20%的公司发现书面政策与日常实践之间存在显著差距。.

2025 年人工智能治理基准报告证实了这一情况：80% 的组织已在运营中使用人工智能，但只有 14% 的组织拥有企业级人工智能治理框架。德勤的一项研究表明，近三分之二的组织在实施生成式人工智能时，并未事先建立充分的治理控制措施。国际应用心理学家协会 (IAPP) 在 2024 年的另一项调查中发现，只有 28% 的公司正式定义了人工智能治理的监督角色。.

OneTrust 对欧洲和北美 1250 位 IT 决策者进行的一项调查研究进一步证实了这一发现：82% 的受访者表示，人工智能风险正在加速推动治理结构现代化。然而，几乎所有公司在这方面都严重滞后。治理的概念虽已存在，但其实际应用仍然寥寥无几。.

这在商业现实中意味着什么？如果企业在使用人工智能时没有明确的责任划分，则可能面临累积法律责任、数据泄露风险，并失去客户和监管机构的信任。显然，这方面的责任在于管理层——而目前大多数管理层仅仅承担着纸面上的责任。.

日常领导力的盲点：个人人工智能能力

任何肩负带领公司迈入人工智能时代的重任的人，需要的不仅仅是战略眼光。他们还需要对人工智能系统的运作方式、其可靠性和不可靠性、其使用对组织的影响以及必须遵守的法律界限有足够深入的了解。但这恰恰是目前存在的严重不足之处。.

根据剑桥大学贾奇商学院2024年10月发布的高管教育调查报告（该调查访问了200位高级管理人员），仅有12%的受访者认为其领导层已做好充分准备应对人工智能和数字化转型。31%的受访者则认为其领导层准备不足或完全没有准备。在亿康先达（Egon Zehnder）的一项调查中，仅有20%的受访高管表示其公司具备应对未来五年人工智能变革所需的技能。这些数据并非自我批评，而是警示信号。.

最新的数据显示，情况也好不到哪里去：Akkodis 对全球 2000 位高管进行的一项调查显示，管理者对其自身人工智能战略的信心从 2024 年的 69% 下降到 2025 年的 58%。在所有层级中，首席执行官的信心下降幅度最大，仅为 33%，其次是首席技术官，下降了 20%。只有 55% 的高管认为他们的团队充分了解人工智能的风险和机遇。这是一种罕见的现象：在人工智能领域积累的经验越多，人们就越能意识到自身的不足。.

赫恩斯坦管理报告是一项针对奥地利和德国1600名高管的代表性研究，该报告进一步揭示，尽管约90%的高管认为培养人工智能专业知识对于正确评估人工智能的局限性至关重要，但在调查时，只有8%的公司制定了内部人工智能指导方针。理解与行动之间的差距可谓巨大。.

为什么管理层在结构上不堪重负

管理领域的人工智能技能危机并非个人失误，而是技术动态与组织惯性之间结构性失衡的结果。人工智能技术只需数月即可发展，而企业内部培养必要的技能却需要数年时间。管理者成长于一个对技术基本了解并非管理岗位核心要求的时代。过去，判断人工智能是否适用于特定情境可以委托给IT部门或外部顾问。但在人工智能时代，这种委托方式已不再奏效。.

IESE商学院和鲁汶大学的一项研究，基于对2010年至2022年间3.75亿份美国招聘信息的分析，得出了一个明确的结论：人工智能不会取代管理者，但它将需要一种截然不同的领导风格。拥有人工智能系统的公司越来越需要管理者，与此同时，所需的技能组合也在发生根本性的变化。认知技能和人际交往技能，例如协作、创造力、利益相关者管理和数据分析，变得越来越重要，而对日常行政工作的需求则在减少。管理者仍然是必需的——但与目前许多公司中常见的管理者截然不同。.

罗伯特·哈夫公司对来自13个国家的2025位首席级高管进行的一项调查显示，一个转折点即将到来：84%的受访高管认为，到2035年，人工智能将成为最重要的技能要求。约半数受访者认为，未来的领导力将以人工智能为支撑，以数据为驱动，但仍需以人类价值观和直觉为指导。这一洞察固然正确，但仅凭这一点并不能弥合技能差距。.

更糟糕的是，尽管许多公司提供人工智能培训，但它们往往未能有效地针对特定目标群体进行定制。2025 年 General Assembly 对美国和英国 651 位企业领导者进行的一项研究显示，虽然 62% 的高管表示曾参加过人工智能培训（2024 年这一比例为 42%），但只有不到一半（47%）的高管表示其公司专门为领导层提供人工智能培训。面向员工的通用人工智能培训通常被认为足够，但领导者真正需要的是一套不同的技能：不是工具的操作，而是战略评估、将人工智能融入治理结构以及管理受人工智能影响的组织转型流程。.

失败始于高层：为什么人工智能项目经常失败

近期研究描绘了一幅令人警醒的企业人工智能项目成功率低下的图景。兰德公司和麦肯锡公司的分析显示，80%的人工智能项目未能带来可衡量的商业价值——这一比例是传统IT项目的两倍。Gartner和RheoData的报告指出，70%到85%的人工智能项目以失败告终，或从未全面实施。只有约30%的人工智能项目能够顺利度过试点阶段。.

关键发现：失败很少源于技术本身，而是源于企业如何看待（或未能看待）变革管理。麦肯锡对最成功的AI公司进行的一项分析表明，真正创造切实附加值的26%的公司采取了一种反直觉的方法：他们将70%的资源投入到人员和流程中，只追求竞争对手一半的机会，并将AI转型视为一种组织能力，而非技术项目。结果是：营收增长比竞争对手高出1.5倍，股东回报率高出1.6倍。.

麦肯锡的分析揭示了人工智能领域高绩效企业的一个显著特征：领导者积极推动人工智能的应用，直接参与人工智能的可能性是其他公司的三倍，并且能够传达清晰的愿景。这些公司中超过一半已经从根本上调整了流程以适应人工智能，而平均水平仅为20%。领导力参与度与人工智能成功之间的联系还体现在以下方面：积极鼓励团队使用人工智能的领导者，其所在公司提供定期人工智能培训的可能性是其他领导者的七倍。领导者的个性和学习文化并非相互独立的变量。.

研究表明，在整体转型能力层面也存在类似的模式。基恩鲍姆（Kienbaum）关于德国企业2025年转型能力的研究表明，约70%的转型项目会失败或未能实现目标。主要原因包括：管理人员准备不足、根深蒂固的过时结构以及对企业文化的忽视。如果引入人工智能却没有让管理层做好承担新责任的准备，不仅会提高失败率，还会使其翻倍。.

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监管压力：欧盟人工智能法案的催化剂

欧盟人工智能法案将于2026年8月2日起全面生效，该法案已于2024年8月1日生效。这项法规是全球首个全面监管人工智能的法律框架，原则上适用于所有开发、销售或使用人工智能系统的公司。违规行为最高可处以3500万欧元或年营业额的7%的罚款。据德国信息技术监管委员会（Bitkom）称，德国三分之一的公司已在生产性地使用人工智能，但只有极少数公司完全明确了其合规义务。.

人们常常忽略的是，欧盟人工智能法案明确规定，运营人工智能系统的公司和其他机构必须确保具备足够的人工智能能力。这并非自愿性建议，而是法律义务。自2025年2月1日起，公司必须以实际行动证明其员工已接受过所使用人工智能系统的培训。对于管理者而言，这意味着风险管理、文档要求、透明度以及遵守数据保护和伦理准则不再是抽象的治理问题，而是具有潜在法律责任的个人职责。.

欧盟委员会估计，单个高风险人工智能系统的合规成本在6500欧元至40万欧元之间。高风险系统——例如用于人事决策、贷款或医疗诊断的人工智能应用——约占所有人工智能应用的5%至15%。那些今天尚未建立人工智能治理机制的人，明天不仅会付出效率损失的代价，还会面临巨额罚款。.

德勤发布的《2025年人工智能治理调查》对全球695名董事会成员进行了调查，其中包括49名来自德国的董事会成员。调查显示，近三分之一的董事会尚未将人工智能纳入讨论范围——尽管在德国，这一比例仅为16%，远低于全球平均水平。三分之二的受访者表示，其所在董事会缺乏这方面的知识和经验。监管窗口正在关闭，而大多数监事会仍处于监管之外。.

技能缺口对德国构成系统性风险

对德国经济而言，人工智能领域的管理技能危机具有特殊的战略意义。德国在全球化经济中力争技术领先地位。来自美国和亚洲的大型企业已在人工智能基础设施和专业技术方面投入巨资。人工智能的生产力潜力巨大：麦肯锡估计，企业通过自动化重复性任务、简化流程和促进数据驱动型创新，可以将生产力提高近20%。.

TÜV 2026 年继续教育研究（该研究调查了 500 位决策者）显示，虽然四分之三的公司（75%）为全体员工提供继续教育机会，但只有 29% 的公司制定了正式的继续教育战略。65% 的雇主每年为每位员工的培训最多拨款 1000 欧元。鉴于人工智能的复杂性和动态性，这样的投入水平显然不足。.

Slalom 2025 年的研究报告补充道：在德国，55% 的公司认为技能差距是公司范围内实施人工智能的最大障碍。另有 47% 的公司认为员工的不信任和工作不安全感是第二大障碍。这两个因素的根源在于：缺乏清晰、称职的领导层，无法令人信服地体现和传达人工智能转型。.

IBM商业价值研究院的一项分析进一步显示，近半数受访高管承认，他们的员工缺乏大规模部署人工智能技术所需的必要知识和技能。世界经济论坛估计，全球50%的人口迫切需要掌握新技能，以满足不断变化的商业人工智能需求。如果现状不改变，到2030年，这一比例可能上升至90%。.

德国中小企业面临的形势尤为严峻。在针对这一目标群体开展的最全面的调查之一——《2025年人工智能研究》中，455位来自中小企业的人工智能经理参与了调查，其中86%的人认为人工智能对业务至关重要。然而，缺乏专业知识、数据质量不足以及缺乏人工智能战略被认为是主要障碍。大型企业拥有雄厚的预算、内部数据团队和现代化的基础设施，正处于领先地位，而中小企业则面临着结构性落后的风险。.

从知识到行动：胜任的人工智能领导力包含哪些要素？

根据研究，我们可以清晰地定义一位具备人工智能能力的领导者的画像。这并非关乎编写代码或训练模型，关键在于拥有涵盖四个层面的战略性和批判性思维。.

在概念层面，领导者需要对不同人工智能技术的工作原理、优势和局限性，以及描述性、预测性和生成性人工智能方法之间的区别有深刻的理解。这种概念基础对于向团队成员、供应商和监管机构提出相关问题至关重要。剑桥大学贾奇商学院的调查显示，数据驱动的决策能力是人工智能时代领导者最常提及的关键能力，其次是人工智能整合的战略思维。.

在战略层面，系统地识别、优先排序和评估公司内部的人工智能应用案例至关重要。这包括理解人工智能投资背后的投资回报率逻辑，认识到成功实施所需的组织前提条件，以及批判性地审视技术提供商的营销承诺。麦肯锡的研究表明，采用战略平台方法和可扩展人工智能部署的公司能够实现高达25%的投资回报率，而孤立的试点项目通常低于5%。.

在治理层面，高管现在负责制定明确的内部人工智能使用准则：部署哪些系统、由谁监控、如何处理文档以及如何上报故障？这并非IT部门的任务，而是管理部门的任务。欧盟人工智能法案的执行，明确规定了运营商（即使用他人开发的人工智能系统的公司）的责任。合规性不容委托。.

最后，在文化层面，领导者面临着一项极具挑战性的任务：将人工智能能力融入整个组织，建立对新技术的信任，并同时解决合理的担忧。斯坦福人工智能指数2025报告显示，在人工智能得到有效应用的地区，销售额增长了23%，客户满意度提高了31%，数据驱动的决策速度提高了40%。这些成果并非仅靠技术就能实现，而是领导力投入、针对性培训和持续变革管理三者共同作用的结果。.

Xpert.Digital 作为合作伙伴，致力于弥合人工智能领导力差距

上述技能差距影响到各个层级的管理者——从执行董事会和中层管理人员到负责人工智能项目的部门主管。弥合这一差距需要的不仅仅是零散的研讨会：它需要在领导层层面系统地、针对具体情境地、切实地应用人工智能，并建立能够在日常业务中持续发展的具体治理结构。.

Xpert.Digital 正是在这一交汇点上为高管和专业团队提供支持。作为一个在 B2B 市场、工业物流和数字化转型领域拥有深厚行业专长的数字平台，Xpert.Digital 深知人工智能能力并非抽象的教育任务，而必须始终在具体的经济和监管环境下发展。其方法将分析深度与运营相关性相结合：哪些人工智能应用在哪些业务环境中能够创造真正的附加值？如何以务实且经得起审计的方式落实治理要求？以及如何让管理层不仅了解情况，而且能够更好地掌控局面？

其基础是基于实证的内容，汇集了最新的研究成果、监管动态和实践经验。在人工智能发展速度远超机构学习速度的商业环境中，这种研究与实践的融合并非可有可无，而是确保领导者不会成为自身人工智能转型瓶颈的先决条件。.

当等待成为竞争劣势时

实证研究结果不容置疑：人工智能不再仅仅是科技公司、研究机构或早期采用者的专属话题，而是任何希望在未来几年保持竞争力的公司都必须面对的战略要务。关键因素并非技术本身——技术已经成熟且可扩展，关键因素在于管理。.

整体数据显示，情况十分严峻：人工智能的普及率高达88%，但规模化应用率仅为38%。87%的公司拥有治理框架，但只有22%的框架在实践中有效运作。90%的高管认为人工智能技能必不可少，但只有8%的公司制定了具有约束力的内部人工智能准则。86%的德国高管认为他们没有充分利用人工智能的潜力，但超过半数的高管在专业发展方面的投入却严重不足。.

这种认知与行动之间的系统性差距并非不可避免，而是可以克服的——通过一种将个人人工智能能力视为现代管理核心竞争力而非小众技术的领导文化。那些最持续地践行这一转型的公司不仅能够合规，而且在生产力、创新能力和应对市场变化的能力方面也将显著提升。.

所有数据都一致表明，反应和行动之间的区别在于高管的个人人工智能专业知识。那些今天就投资于这项专业知识的人，明天将获得战略灵活性。而那些等到外部因素迫使他们采取行动——无论是监管、竞争还是项目失败——才采取行动的人，将付出更高的代价。这并非抽象意义上的代价，而是实实在在的金钱损失、市场份额损失和时间浪费。.