AIHR技能缺口诊断 v1.0
技能缺口诊断自测
五个维度、各三题，量化你的组织在 AI 时代的真实能力缺口——不是「会不会用工具」，而是技术素养、数据素养、提示与协作、批判与判断、变革适应五个层面是否对齐，即时出分与补课优先级。
📊 使用说明
1. 每题按 1–5 打分：1 = 完全不符合，5 = 完全符合（分越高＝该能力越到位）。
2. 五个维度各 3 题，维度得分＝该维度 3 题平均分；总缺口＝五个维度得分的等权平均（各占 20%）。
3. 总分映射到三档：< 2.8 缺口明显 / 2.8–3.7 部分就绪 / ≥ 3.7 基本就绪。
4. 建议由 HR + 业务负责人共同评，或多人独立评后取均值，避免单人偏差。
1. 每题按 1–5 打分：1 = 完全不符合，5 = 完全符合（分越高＝该能力越到位）。
2. 五个维度各 3 题，维度得分＝该维度 3 题平均分；总缺口＝五个维度得分的等权平均（各占 20%）。
3. 总分映射到三档：< 2.8 缺口明显 / 2.8–3.7 部分就绪 / ≥ 3.7 基本就绪。
4. 建议由 HR + 业务负责人共同评，或多人独立评后取均值，避免单人偏差。
① 技术素养
对 AI 工具的基本认知与实操能力
1. 团队普遍能在日常工作中熟练调用至少一类 AI 工具（如写作、分析、编码辅助）
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2. 团队理解主流模型的能与不能，不会把 AI 当作万能黑箱
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3. 已有渠道（培训 / 内部分享）让新人快速达到基础 AI 工具使用水平
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② 数据素养
读懂、运用与判断数据的能力
1. 团队能基于数据而非直觉做决策，并理解基本指标的含义与局限
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2. 团队知道 AI 输出依赖数据质量，会关注输入数据的口径与偏差
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3. 组织有基本的数据治理（口径统一、可获取、可信），而非各自为政的表格
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③ 提示与协作
把任务翻译成 AI 能执行的语言、并人机协同
1. 团队掌握提示词基本方法，能稳定获得可用的 AI 产出而非碰运气
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2. 团队知道「人在回路」的价值，会在关键节点保留人工审核与判断
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3. 已有把个人 AI 用法沉淀为团队可复用打法的机制
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④ 批判与判断
对 AI 产出保持审视与责任归属
1. 团队会核验 AI 产出的事实与引用，而非直接采信
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2. 对偏见、 hallucination 与合规风险有基本识别意识
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3. 关键决策保留清晰的人为责任归属，AI 不替人背锅
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⑤ 变革适应
持续学习与再造工作方式的能力
1. 团队把 AI 带来的变化视为常态化，而非一次性项目
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2. 组织鼓励试错与早期不完美，给予一线自主探索空间
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3. 已有机制把个体能力升级转化为团队能力资产（培训、复盘、知识库）
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AI 时代能力就绪度
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逐维度明细
优先补课项
这个工具在解决什么
「我们团队会不会用 AI」是个容易自我感觉良好的问题——会用聊天框 ≠ 具备 AI 时代所需的系统能力。技能缺口诊断自测把能力拆成五个彼此互补的层面（技术素养 / 数据素养 / 提示与协作 / 批判与判断 / 变革适应），让你在同一张表、同一套口径下看到「哪里是真缺口、哪里只是表面会用」，而不是被零散的工具尝鲜迷惑。
如何使用
- 适用对象：正在或计划推进 AI 落地的团队（建议 HR + 业务负责人共同评）。
- 谁来打：HR + 业务负责人共同评，或多人独立评后取均值，避免单人偏差。
- 打分：每题 1–5，按该描述在组织当前真实状态打原始分。
- 出结果：点「计算缺口」，立即得到总分、等级与逐维度明细、补课优先级。
- 复用：可把本页打印或截图，用于能力规划会 / 培训预算排期。
为什么有效
当下关于 AI 能力的讨论常被「工具熟练度」单一维度带偏。技能本位组织（skills-based organization）的研究强调：组织能力应当拆到可衡量、可投资的「技能单元」，而非挂在岗位名下的模糊标签。本自测把五个常被低估的层面等权（各 20%），是因为任一层面的明显短板都会拖累整体 AI 就绪——尤其「批判与判断」与「数据素养」，是多数「会用工具但用不好」团队的共同缺口。阈值（2.8 / 3.7）是便于落地的经验切分，应结合团队规模与行业校准。
变体
- 团队对比版：对各业务单元分别评分，识别「先补课 / 先达标」的单元。
- 招聘校准版：对照结果反推 JD 中应当新增或强化的能力项。
- 季度追踪版：每季度复评，验证培训投入是否转化为能力就绪。
更新日志
- v1.0（2026-08-11）：五维度自测初版，统一森林绿设计系统，含浏览器内深色模式零回归与「延伸阅读」内链。
AIHR 数智引擎 · 资源库「浏览器内即用」系列原型。自测框架为能力诊断辅助工具，具体培训与人才决策须结合业务实际。