随着人工智能重塑工作，新全球基准揭示了学习中加速的雄心和持续的准备差距
, /PRNewswire/ -- NIIT Learning Systems Limited [NIIT 管理培训服务 (NIIT MTS)] (股票代码: NIITMTS)，全球领先的管理学习服务提供商，联合 NIIT MTS 的子公司 St. Charles Consulting Group，后者是财富 1000 组织战略咨询的领导者，今天宣布发布 2026 年全球学习转型基准调查。该综合调查聚焦于高级领导者的优先事项和流程，为首席人力资源官、首席学习官及其他负责在人工智能驱动的学习快速崛起中构建未来准备型劳动力的高级管理人员提供关键指导和见解。
为人工智能驱动的世界重建学习与发展，2026 年基准报告是一项横向的全球调查，汇集了来自全球 500 强行业和地区的首席学习官、人才和人力资源领导者的见解。该报告提供了迄今为止最详细的视角之一，展示了组织如何现代化学习与发展，部署人工智能，并为基于技能的未来做好准备。该研究旨在为那些不再质疑学习是否必须改变的领导者提供支持，而是探讨为何转型努力在高意图和投资的情况下常常停滞不前。
&#34; 在组织应对前所未有的干扰时，学习面临着更快、更贴近工作的压力，&#34; NIIT MTS 咨询与顾问高级总监兼本研究首席研究员安德里亚·利普顿（Andrea Lipton） 说。&#34;我们的研究表明，快速推进而没有可持续基础会带来风险，而不是优势。我们希望本报告中的见解能够帮助领导者清晰地阐明这一时刻的挑战，并为投资于所需的系统、运营模型和能力以自信地扩大转型建立一个有说服力的商业案例。&#34;
转型的五个核心领域
2026 年基准研究评估了五个关键领域的成熟度、进展和挑战：
<ul>
<li>技能与人才架构 - 企业基础 – 治理、技能框架、数据和职业路径 – 一致性地扩大学习和人才决策所需的基础。</li>
<li>人工智能驱动的学习准备 - 在工作流程中提供人工智能驱动的学习的准备，将雄心与支持架构结合起来。</li>
<li>优先级与执行对齐 - 战略优先事项超越当前准备的地方，揭示了排序和扩展风险。</li>
<li>学习与业务的可信度 - 学习测量是否在高管决策中被信任和使用。</li>
<li>运营模型演变 - 决策权和治理如何向更分散或混合的模型转变。</li>
</ul>
该研究还包括高管访谈，增加了定性见解和现实世界的背景，说明组织如何实施基于技能的转型，并强调研究结果的实际相关性。
关键发现
<ul>
<li>对齐程度高，但准备不足 - 领导者在优先事项上达成一致，但在最具战略重要性的领域，尤其是人工智能驱动的学习和基于技能的战略，执行差距最大。</li>
<li>系统准备不均衡 - 大多数组织表现出不均衡的系统准备：设计和交付的进展快于治理、数据整合、测量可信度和职业架构。</li>
<li>人工智能放大现有状况 - 人工智能放大现有的优势和劣势 — 当系统脆弱时，扩大不一致性和风险，而当基础设施到位时，加速影响。</li>
<li>测量增加，但影响力未增 - 测量活动有所增加，但学习证据在高管决策中往往缺乏可信度和影响力。</li>
<li>基础设施决定规模 - 将学习视为企业基础设施的组织 — 具备明确的治理、共享标准和可信测量 — 更有可能安全和可持续地扩大规模。</li>
</ul>
&#34; 研究揭示了一种结构性紧张：组织知道他们需要去哪里，但他们的系统并未为人工智能带来的速度而构建，&#34; NIIT MTS 全球转型顾问乔纳森·艾希廷（Jonathan Eighteen） 说。&#34;随着学习转向日常工作 — 个人现在拥有更大的自主权 — 人工智能重新定价技能，提高判断力和责任感，同时压缩常规专业知识的价值。如果不重新定义能力的结构、治理和证据，速度会加快，但优势不会增加。&#34;
&#34; 这个基准清楚地表明：领导者在下一步必须改变的方面达成一致，但大多数组织在结构上并未准备好以企业规模交付，&#34; 圣查尔斯咨询集团总裁兼《人才驱动的企业》共同作者拉里·达赫姆（Larry Durham） 说。&#34;差距不在于意图，而在于基础设施。高管团队在没有可靠连接技能、学习和绩效的系统的情况下，正在做出越来越重要的劳动力和人工智能决策。这项研究为领导者提供了一个清晰的视角，了解结构性风险的积累在哪里，以及必须重建什么以支持可持续增长。&#34;
要访问完整的 2026 年全球学习转型基准调查，请访问：https://www.niit.com/en/learning-outsourcing/learning-transformation-survey-report/
关于 2026 年全球学习转型基准调查
2026 年全球学习转型基准调查专注于学习领导者的优先事项和流程，而非个人观点，提供了一个全球性的、数据支持的视角，展示组织如何为人工智能驱动的、以技能为基础的未来调整学习系统。该研究将学习转型视为一个系统性问题，而非程序性问题。它考察了当期望提升、规模变得不可妥协时，战略、架构、治理、运营模式和测量如何相互作用——这一视角在人工智能将学习直接嵌入工作并加速大规模决策后果的背景下愈发重要。
关于 NIIT 学习系统有限公司（NIIT MTS）
NIIT MTS 是全球领先公司在 33 个国家的可信赖且屡获殊荣的学习与发展及人才合作伙伴。成立于 1981 年，NIIT MTS 提供管理学习和战略咨询服务，以解决学习、人才、技能和劳动力转型中最复杂的挑战。NIIT MTS 的净推荐值为 9.65/10，行业领先的续约率，帮助领先公司转型并重新构想其学习生态系统，同时提升学习的商业价值和影响力。欲了解更多信息，请访问：www.niitmts.com .
关于圣查尔斯咨询集团
圣查尔斯咨询集团专注于通过战略咨询、创新学习解决方案和管理服务，最大化财富 1000 强组织的人才价值。我们的创新中心 The HIVE 致力于研究和开发前沿的人才发展解决方案。凭借 25 年的经验，我们为 200 多个客户组织提供了数千个人才发展解决方案。欲了解更多信息，请访问 www.stccg.com。
来源：NIIT（美国）有限公司。
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NIIT 托管培训服务（NIIT MTS）与圣查尔斯咨询集团发布了 2026 年全球学习转型基准调查，强调了组织在适应人工智能驱动环境时面临的挑战和准备差距。调查显示，尽管领导者一致认为需要进行转型，但在执行方面仍存在差距，特别是在人工智能支持的学习方面。主要发现表明，拥有强大学习基础设施的组织在可持续增长方面处于更有利的位置，而许多组织则在系统准备不均和缺乏可靠的决策测量方面面临困难。该报告旨在指导高管们建立有效的未来学习系统

As AI Reshapes Work, the New Global Benchmark Reveals Accelerating Ambition and Persistent Readiness Gaps in Learning
<div class="lb-trans">随着人工智能重塑工作，新全球基准揭示了学习中加速的雄心和持续的准备差距
</div>, /PRNewswire/ -- NIIT Learning Systems Limited [NIIT Managed Training Services (NIIT MTS)] (Ticker Symbol: NIITMTS), a global leader in managed learning services, along with St. Charles Consulting Group, a subsidiary of NIIT MTS and a leader in strategic consulting for Fortune 1000 organizations, announced today the release of the 2026 Global Learning Transformation Benchmark Survey. This comprehensive survey centers on the priorities and processes of senior leaders, offering critical guidance and insights for Chief Human Resources Officers, Chief Learning Officers, and other senior executives responsible for building a future-ready workforce amid the rapid rise of AI-enabled learning.
<div class="lb-trans">, /PRNewswire/ -- NIIT Learning Systems Limited [NIIT 管理培训服务 (NIIT MTS)] (股票代码: NIITMTS)，全球领先的管理学习服务提供商，联合 NIIT MTS 的子公司 St. Charles Consulting Group，后者是财富 1000 组织战略咨询的领导者，今天宣布发布 2026 年全球学习转型基准调查。该综合调查聚焦于高级领导者的优先事项和流程，为首席人力资源官、首席学习官及其他负责在人工智能驱动的学习快速崛起中构建未来准备型劳动力的高级管理人员提供关键指导和见解。
</div>Rebuilding L&amp;D for an AI-Driven World, the 2026 benchmark report, is a cross-sectional, global survey drawing on insights from Chief Learning Officers, Talent, and HR leaders across Global 500 industries and regions. The report offers one of the most detailed views to date of how organizations are modernizing L&amp;D, deploying artificial intelligence, and preparing for a skills-based future. The research is designed for leaders who no longer question whether learning must change, but rather why transformation efforts so often stall despite high intent and investment.
<div class="lb-trans">为人工智能驱动的世界重建学习与发展，2026 年基准报告是一项横向的全球调查，汇集了来自全球 500 强行业和地区的首席学习官、人才和人力资源领导者的见解。该报告提供了迄今为止最详细的视角之一，展示了组织如何现代化学习与发展，部署人工智能，并为基于技能的未来做好准备。该研究旨在为那些不再质疑学习是否必须改变的领导者提供支持，而是探讨为何转型努力在高意图和投资的情况下常常停滞不前。
</div>&#34; As organizations navigate unprecedented disruption, learning is under pressure to move faster and closer to the work,&#34; said Andrea Lipton, Senior Director, Consulting &amp; Advisory at NIIT MTS and Lead Researcher for this study. &#34;Our research shows that moving fast without a sustainable foundation creates risk, not advantage. We hope the insights in this report help leaders clearly articulate the challenge of this moment and build a compelling business case for investing in the systems, operating models, and capabilities required to scale transformation with confidence.&#34;
<div class="lb-trans">&#34; 在组织应对前所未有的干扰时，学习面临着更快、更贴近工作的压力，&#34; NIIT MTS 咨询与顾问高级总监兼本研究首席研究员安德里亚·利普顿（Andrea Lipton） 说。&#34;我们的研究表明，快速推进而没有可持续基础会带来风险，而不是优势。我们希望本报告中的见解能够帮助领导者清晰地阐明这一时刻的挑战，并为投资于所需的系统、运营模型和能力以自信地扩大转型建立一个有说服力的商业案例。&#34;
</div>Five Core Domains of Transformation
<div class="lb-trans">转型的五个核心领域
</div>The 2026 benchmark research evaluates maturity, progress, and challenges across five essential areas:
<div class="lb-trans">2026 年基准研究评估了五个关键领域的成熟度、进展和挑战：
</div><ul>
<li>Skills &amp; Talent Architecture - The enterprise foundations – governance, skills frameworks, data and career pathways – required to scale learning and talent decisions consistently.</li>
<li>AI-Enabled Learning Readiness – Readiness to deliver AI-enabled learning in the flow of work, combining ambition with enabling architecture.</li>
<li>Priority–Execution Alignment – Where strategic priorities outpace current readiness, revealing sequencing and scaling risk.</li>
<li>Learning–Business Credibility – Whether learning measurement is trusted and used in executive decision-making.</li>
<li>Operating Model Evolution - How decision rights and governance are shifting toward more federated or hybrid models.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>技能与人才架构 - 企业基础 – 治理、技能框架、数据和职业路径 – 一致性地扩大学习和人才决策所需的基础。</li>
<li>人工智能驱动的学习准备 - 在工作流程中提供人工智能驱动的学习的准备，将雄心与支持架构结合起来。</li>
<li>优先级与执行对齐 - 战略优先事项超越当前准备的地方，揭示了排序和扩展风险。</li>
<li>学习与业务的可信度 - 学习测量是否在高管决策中被信任和使用。</li>
<li>运营模型演变 - 决策权和治理如何向更分散或混合的模型转变。</li>
</ul>
</div>The study also incorporates executive interviews, adding qualitative insights and real-world context that illustrate how organizations are implementing skills-based transformation and underscore the practical relevance of the findings.
<div class="lb-trans">该研究还包括高管访谈，增加了定性见解和现实世界的背景，说明组织如何实施基于技能的转型，并强调研究结果的实际相关性。
</div>Key Findings
<div class="lb-trans">关键发现
</div><ul>
<li>Alignment is High. Readiness is Not - Leaders are aligned on priorities, but execution gaps are widest in the most strategically important areas, especially AI-enabled learning and skills-based strategies.</li>
<li>System Readiness is Uneven - Most organizations exhibit uneven system readiness: design and delivery progress faster than governance, data integration, measurement credibility, and career architecture.</li>
<li>AI Amplifies What Already Exists - AI amplifies existing strengths and weaknesses — scaling inconsistency and risk when systems are fragile, and accelerating impact when foundations are in place.</li>
<li>Measurement has Increased, Influence has Not - Measurement activity has increased, but learning evidence often lacks credibility and influence in executive decision-making.</li>
<li>Infrastructure Determines Scale - Organizations that treat learning as enterprise infrastructure — with clear governance, shared standards, and trusted measurement — are better positioned to scale safely and sustainably.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>对齐程度高，但准备不足 - 领导者在优先事项上达成一致，但在最具战略重要性的领域，尤其是人工智能驱动的学习和基于技能的战略，执行差距最大。</li>
<li>系统准备不均衡 - 大多数组织表现出不均衡的系统准备：设计和交付的进展快于治理、数据整合、测量可信度和职业架构。</li>
<li>人工智能放大现有状况 - 人工智能放大现有的优势和劣势 — 当系统脆弱时，扩大不一致性和风险，而当基础设施到位时，加速影响。</li>
<li>测量增加，但影响力未增 - 测量活动有所增加，但学习证据在高管决策中往往缺乏可信度和影响力。</li>
<li>基础设施决定规模 - 将学习视为企业基础设施的组织 — 具备明确的治理、共享标准和可信测量 — 更有可能安全和可持续地扩大规模。</li>
</ul>
</div>&#34; The research exposes a structural tension: organizations know where they need to go, but their systems aren't built for the speed AI introduces,&#34; said Jonathan Eighteen, Global Transformation Advisor to Boards and Executive Teams on Workforce and Capability Strategy, NIIT MTS. &#34;As learning shifts into everyday work — where individuals now have far greater agency — AI reprices skills, elevating judgment and accountability while compressing the value of routine expertise. Without redefining how capability is structured, governed, and evidenced, speed will increase, but advantage will not.&#34;
<div class="lb-trans">&#34; 研究揭示了一种结构性紧张：组织知道他们需要去哪里，但他们的系统并未为人工智能带来的速度而构建，&#34; NIIT MTS 全球转型顾问乔纳森·艾希廷（Jonathan Eighteen） 说。&#34;随着学习转向日常工作 — 个人现在拥有更大的自主权 — 人工智能重新定价技能，提高判断力和责任感，同时压缩常规专业知识的价值。如果不重新定义能力的结构、治理和证据，速度会加快，但优势不会增加。&#34;
</div>&#34; This benchmark makes one thing clear: leaders are aligned on what must change next but most organizations are not structurally prepared to deliver at enterprise scale,&#34; said Larry Durham, President of St. Charles Consulting Group and Co-author of The Talent-Fueled Enterprise. &#34;The gap is not intent, but infrastructure. Executive teams are making increasingly consequential workforce and AI decisions without systems that reliably connect skills, learning, and performance. This research gives leaders a clear view of where structural risk is accumulating—and what must be rebuilt to support sustainable growth.&#34;
<div class="lb-trans">&#34; 这个基准清楚地表明：领导者在下一步必须改变的方面达成一致，但大多数组织在结构上并未准备好以企业规模交付，&#34; 圣查尔斯咨询集团总裁兼《人才驱动的企业》共同作者拉里·达赫姆（Larry Durham） 说。&#34;差距不在于意图，而在于基础设施。高管团队在没有可靠连接技能、学习和绩效的系统的情况下，正在做出越来越重要的劳动力和人工智能决策。这项研究为领导者提供了一个清晰的视角，了解结构性风险的积累在哪里，以及必须重建什么以支持可持续增长。&#34;
</div>To access the full 2026 Global Learning Transformation Benchmark Survey, visit: https://www.niit.com/en/learning-outsourcing/learning-transformation-survey-report/
<div class="lb-trans">要访问完整的 2026 年全球学习转型基准调查，请访问：https://www.niit.com/en/learning-outsourcing/learning-transformation-survey-report/
</div>About the 2026 Global Learning Transformation Benchmark Survey
<div class="lb-trans">关于 2026 年全球学习转型基准调查
</div>Focused on learning leaders' priorities and process rather than opinion, the 2026 Global Learning Transformation Benchmark survey provides a global, data-backed view of how organizations are adapting learning systems for an AI-enabled, skills-based future. The study addresses learning transformation as a system problem—not a program problem. It examines how strategy, architecture, governance, operating models, and measurement interact when expectations rise, and scale becomes non-negotiable—a perspective that is increasingly critical as AI embeds learning directly into work and accelerates the consequences of decisions made at scale.
<div class="lb-trans">2026 年全球学习转型基准调查专注于学习领导者的优先事项和流程，而非个人观点，提供了一个全球性的、数据支持的视角，展示组织如何为人工智能驱动的、以技能为基础的未来调整学习系统。该研究将学习转型视为一个系统性问题，而非程序性问题。它考察了当期望提升、规模变得不可妥协时，战略、架构、治理、运营模式和测量如何相互作用——这一视角在人工智能将学习直接嵌入工作并加速大规模决策后果的背景下愈发重要。
</div>About NIIT Learning Systems Limited (NIIT MTS)
<div class="lb-trans">关于 NIIT 学习系统有限公司（NIIT MTS）
</div>NIIT MTS is the trusted and award-winning L&amp;D and talent partner for the world's leading companies in over 33 countries. Established in 1981, NIIT MTS offers managed learning and strategic consulting services to solve the most complex challenges in learning, talent, skills, and workforce transformation. With a Net Promoter Score of 9.65/10 and an industry-leading renewal rate, NIIT MTS helps leading companies transform and reimagine their learning ecosystems while increasing the business value and impact of learning. For more information, visit: www.niitmts.com .
<div class="lb-trans">NIIT MTS 是全球领先公司在 33 个国家的可信赖且屡获殊荣的学习与发展及人才合作伙伴。成立于 1981 年，NIIT MTS 提供管理学习和战略咨询服务，以解决学习、人才、技能和劳动力转型中最复杂的挑战。NIIT MTS 的净推荐值为 9.65/10，行业领先的续约率，帮助领先公司转型并重新构想其学习生态系统，同时提升学习的商业价值和影响力。欲了解更多信息，请访问：www.niitmts.com .
</div>About St. Charles Consulting Group
<div class="lb-trans">关于圣查尔斯咨询集团
</div>St. Charles Consulting Group specializes in maximizing the value of talent for Fortune 1000 organizations through strategic consulting, innovative learning solutions, and managed services. Our Innovation Center, The HIVE, is dedicated to researching and developing cutting-edge talent development solutions. With 25 years of experience, we have delivered thousands of talent development solutions to more than 200 client organizations. To learn more, visit www.stccg.com.
<div class="lb-trans">圣查尔斯咨询集团专注于通过战略咨询、创新学习解决方案和管理服务，最大化财富 1000 强组织的人才价值。我们的创新中心 The HIVE 致力于研究和开发前沿的人才发展解决方案。凭借 25 年的经验，我们为 200 多个客户组织提供了数千个人才发展解决方案。欲了解更多信息，请访问 www.stccg.com。
</div>SOURCE NIIT (USA), INC.
<div class="lb-trans">来源：NIIT（美国）有限公司。
</div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMjEyJk5ld3NJdGVtSWQ9REE4NjkyMiZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAyMTIxNDEwUFJfTkVXU19VU1BSX19fX19EQTg2OTIy" alt="" original-src="https://rt.prnewswire.com/rt.gif?NewsItemId=DA86922&amp;Transmission_Id=202602121410PR_NEWS_USPR_____DA86922&amp;DateId=20260212"/>

NIIT MTS 和圣查尔斯咨询集团公布 2026 年全球学习转型基准调查结果