隨着人工智能重塑工作，新全球基準揭示了學習中加速的雄心和持續的準備差距
, /PRNewswire/ -- NIIT Learning Systems Limited [NIIT 管理培訓服務 (NIIT MTS)] (股票代碼: NIITMTS)，全球領先的管理學習服務提供商，聯合 NIIT MTS 的子公司 St. Charles Consulting Group，後者是財富 1000 組織戰略諮詢的領導者，今天宣佈發佈 2026 年全球學習轉型基準調查。該綜合調查聚焦於高級領導者的優先事項和流程，為首席人力資源官、首席學習官及其他負責在人工智能驅動的學習快速崛起中構建未來準備型勞動力的高級管理人員提供關鍵指導和見解。
為人工智能驅動的世界重建學習與發展，2026 年基準報告是一項橫向的全球調查，彙集了來自全球 500 強行業和地區的首席學習官、人才和人力資源領導者的見解。該報告提供了迄今為止最詳細的視角之一，展示了組織如何現代化學習與發展，部署人工智能，併為基於技能的未來做好準備。該研究旨在為那些不再質疑學習是否必須改變的領導者提供支持，而是探討為何轉型努力在高意圖和投資的情況下常常停滯不前。
&#34; 在組織應對前所未有的干擾時，學習面臨着更快、更貼近工作的壓力，&#34; NIIT MTS 諮詢與顧問高級總監兼本研究首席研究員安德里亞·利普頓（Andrea Lipton） 説。&#34;我們的研究表明，快速推進而沒有可持續基礎會帶來風險，而不是優勢。我們希望本報告中的見解能夠幫助領導者清晰地闡明這一時刻的挑戰，併為投資於所需的系統、運營模型和能力以自信地擴大轉型建立一個有説服力的商業案例。&#34;
轉型的五個核心領域
2026 年基準研究評估了五個關鍵領域的成熟度、進展和挑戰：
<ul>
<li>技能與人才架構 - 企業基礎 – 治理、技能框架、數據和職業路徑 – 一致性地擴大學習和人才決策所需的基礎。</li>
<li>人工智能驅動的學習準備 - 在工作流程中提供人工智能驅動的學習的準備，將雄心與支持架構結合起來。</li>
<li>優先級與執行對齊 - 戰略優先事項超越當前準備的地方，揭示了排序和擴展風險。</li>
<li>學習與業務的可信度 - 學習測量是否在高管決策中被信任和使用。</li>
<li>運營模型演變 - 決策權和治理如何向更分散或混合的模型轉變。</li>
</ul>
該研究還包括高管訪談，增加了定性見解和現實世界的背景，説明組織如何實施基於技能的轉型，並強調研究結果的實際相關性。
關鍵發現
<ul>
<li>對齊程度高，但準備不足 - 領導者在優先事項上達成一致，但在最具戰略重要性的領域，尤其是人工智能驅動的學習和基於技能的戰略，執行差距最大。</li>
<li>系統準備不均衡 - 大多數組織表現出不均衡的系統準備：設計和交付的進展快於治理、數據整合、測量可信度和職業架構。</li>
<li>人工智能放大現有狀況 - 人工智能放大現有的優勢和劣勢 — 當系統脆弱時，擴大不一致性和風險，而當基礎設施到位時，加速影響。</li>
<li>測量增加，但影響力未增 - 測量活動有所增加，但學習證據在高管決策中往往缺乏可信度和影響力。</li>
<li>基礎設施決定規模 - 將學習視為企業基礎設施的組織 — 具備明確的治理、共享標準和可信測量 — 更有可能安全和可持續地擴大規模。</li>
</ul>
&#34; 研究揭示了一種結構性緊張：組織知道他們需要去哪裏，但他們的系統並未為人工智能帶來的速度而構建，&#34; NIIT MTS 全球轉型顧問喬納森·艾希廷（Jonathan Eighteen） 説。&#34;隨着學習轉向日常工作 — 個人現在擁有更大的自主權 — 人工智能重新定價技能，提高判斷力和責任感，同時壓縮常規專業知識的價值。如果不重新定義能力的結構、治理和證據，速度會加快，但優勢不會增加。&#34;
&#34; 這個基準清楚地表明：領導者在下一步必須改變的方面達成一致，但大多數組織在結構上並未準備好以企業規模交付，&#34; 聖查爾斯諮詢集團總裁兼《人才驅動的企業》共同作者拉里·達赫姆（Larry Durham） 説。&#34;差距不在於意圖，而在於基礎設施。高管團隊在沒有可靠連接技能、學習和績效的系統的情況下，正在做出越來越重要的勞動力和人工智能決策。這項研究為領導者提供了一個清晰的視角，瞭解結構性風險的積累在哪裏，以及必須重建什麼以支持可持續增長。&#34;
要訪問完整的 2026 年全球學習轉型基準調查，請訪問：https://www.niit.com/en/learning-outsourcing/learning-transformation-survey-report/
關於 2026 年全球學習轉型基準調查
2026 年全球學習轉型基準調查專注於學習領導者的優先事項和流程，而非個人觀點，提供了一個全球性的、數據支持的視角，展示組織如何為人工智能驅動的、以技能為基礎的未來調整學習系統。該研究將學習轉型視為一個系統性問題，而非程序性問題。它考察了當期望提升、規模變得不可妥協時，戰略、架構、治理、運營模式和測量如何相互作用——這一視角在人工智能將學習直接嵌入工作並加速大規模決策後果的背景下愈發重要。
關於 NIIT 學習系統有限公司（NIIT MTS）
NIIT MTS 是全球領先公司在 33 個國家的可信賴且屢獲殊榮的學習與發展及人才合作伙伴。成立於 1981 年，NIIT MTS 提供管理學習和戰略諮詢服務，以解決學習、人才、技能和勞動力轉型中最複雜的挑戰。NIIT MTS 的淨推薦值為 9.65/10，行業領先的續約率，幫助領先公司轉型並重新構想其學習生態系統，同時提升學習的商業價值和影響力。欲瞭解更多信息，請訪問：www.niitmts.com .
關於聖查爾斯諮詢集團
聖查爾斯諮詢集團專注於通過戰略諮詢、創新學習解決方案和管理服務，最大化財富 1000 強組織的人才價值。我們的創新中心 The HIVE 致力於研究和開發前沿的人才發展解決方案。憑藉 25 年的經驗，我們為 200 多個客户組織提供了數千個人才發展解決方案。欲瞭解更多信息，請訪問 www.stccg.com。
來源：NIIT（美國）有限公司。
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NIIT 託管培訓服務（NIIT MTS）與聖查爾斯諮詢集團發佈了 2026 年全球學習轉型基準調查，強調了組織在適應人工智能驅動環境時面臨的挑戰和準備差距。調查顯示，儘管領導者一致認為需要進行轉型，但在執行方面仍存在差距，特別是在人工智能支持的學習方面。主要發現表明，擁有強大學習基礎設施的組織在可持續增長方面處於更有利的位置，而許多組織則在系統準備不均和缺乏可靠的決策測量方面面臨困難。該報告旨在指導高管們建立有效的未來學習系統

As AI Reshapes Work, the New Global Benchmark Reveals Accelerating Ambition and Persistent Readiness Gaps in Learning
<div class="lb-trans">隨着人工智能重塑工作，新全球基準揭示了學習中加速的雄心和持續的準備差距
</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 管理培訓服務 (NIIT MTS)] (股票代碼: NIITMTS)，全球領先的管理學習服務提供商，聯合 NIIT MTS 的子公司 St. Charles Consulting Group，後者是財富 1000 組織戰略諮詢的領導者，今天宣佈發佈 2026 年全球學習轉型基準調查。該綜合調查聚焦於高級領導者的優先事項和流程，為首席人力資源官、首席學習官及其他負責在人工智能驅動的學習快速崛起中構建未來準備型勞動力的高級管理人員提供關鍵指導和見解。
</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">為人工智能驅動的世界重建學習與發展，2026 年基準報告是一項橫向的全球調查，彙集了來自全球 500 強行業和地區的首席學習官、人才和人力資源領導者的見解。該報告提供了迄今為止最詳細的視角之一，展示了組織如何現代化學習與發展，部署人工智能，併為基於技能的未來做好準備。該研究旨在為那些不再質疑學習是否必須改變的領導者提供支持，而是探討為何轉型努力在高意圖和投資的情況下常常停滯不前。
</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; 在組織應對前所未有的干擾時，學習面臨着更快、更貼近工作的壓力，&#34; NIIT MTS 諮詢與顧問高級總監兼本研究首席研究員安德里亞·利普頓（Andrea Lipton） 説。&#34;我們的研究表明，快速推進而沒有可持續基礎會帶來風險，而不是優勢。我們希望本報告中的見解能夠幫助領導者清晰地闡明這一時刻的挑戰，併為投資於所需的系統、運營模型和能力以自信地擴大轉型建立一個有説服力的商業案例。&#34;
</div>Five Core Domains of Transformation
<div class="lb-trans">轉型的五個核心領域
</div>The 2026 benchmark research evaluates maturity, progress, and challenges across five essential areas:
<div class="lb-trans">2026 年基準研究評估了五個關鍵領域的成熟度、進展和挑戰：
</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>技能與人才架構 - 企業基礎 – 治理、技能框架、數據和職業路徑 – 一致性地擴大學習和人才決策所需的基礎。</li>
<li>人工智能驅動的學習準備 - 在工作流程中提供人工智能驅動的學習的準備，將雄心與支持架構結合起來。</li>
<li>優先級與執行對齊 - 戰略優先事項超越當前準備的地方，揭示了排序和擴展風險。</li>
<li>學習與業務的可信度 - 學習測量是否在高管決策中被信任和使用。</li>
<li>運營模型演變 - 決策權和治理如何向更分散或混合的模型轉變。</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">該研究還包括高管訪談，增加了定性見解和現實世界的背景，説明組織如何實施基於技能的轉型，並強調研究結果的實際相關性。
</div>Key Findings
<div class="lb-trans">關鍵發現
</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>對齊程度高，但準備不足 - 領導者在優先事項上達成一致，但在最具戰略重要性的領域，尤其是人工智能驅動的學習和基於技能的戰略，執行差距最大。</li>
<li>系統準備不均衡 - 大多數組織表現出不均衡的系統準備：設計和交付的進展快於治理、數據整合、測量可信度和職業架構。</li>
<li>人工智能放大現有狀況 - 人工智能放大現有的優勢和劣勢 — 當系統脆弱時，擴大不一致性和風險，而當基礎設施到位時，加速影響。</li>
<li>測量增加，但影響力未增 - 測量活動有所增加，但學習證據在高管決策中往往缺乏可信度和影響力。</li>
<li>基礎設施決定規模 - 將學習視為企業基礎設施的組織 — 具備明確的治理、共享標準和可信測量 — 更有可能安全和可持續地擴大規模。</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; 研究揭示了一種結構性緊張：組織知道他們需要去哪裏，但他們的系統並未為人工智能帶來的速度而構建，&#34; NIIT MTS 全球轉型顧問喬納森·艾希廷（Jonathan Eighteen） 説。&#34;隨着學習轉向日常工作 — 個人現在擁有更大的自主權 — 人工智能重新定價技能，提高判斷力和責任感，同時壓縮常規專業知識的價值。如果不重新定義能力的結構、治理和證據，速度會加快，但優勢不會增加。&#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; 這個基準清楚地表明：領導者在下一步必須改變的方面達成一致，但大多數組織在結構上並未準備好以企業規模交付，&#34; 聖查爾斯諮詢集團總裁兼《人才驅動的企業》共同作者拉里·達赫姆（Larry Durham） 説。&#34;差距不在於意圖，而在於基礎設施。高管團隊在沒有可靠連接技能、學習和績效的系統的情況下，正在做出越來越重要的勞動力和人工智能決策。這項研究為領導者提供了一個清晰的視角，瞭解結構性風險的積累在哪裏，以及必須重建什麼以支持可持續增長。&#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">要訪問完整的 2026 年全球學習轉型基準調查，請訪問：https://www.niit.com/en/learning-outsourcing/learning-transformation-survey-report/
</div>About the 2026 Global Learning Transformation Benchmark Survey
<div class="lb-trans">關於 2026 年全球學習轉型基準調查
</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 年全球學習轉型基準調查專注於學習領導者的優先事項和流程，而非個人觀點，提供了一個全球性的、數據支持的視角，展示組織如何為人工智能驅動的、以技能為基礎的未來調整學習系統。該研究將學習轉型視為一個系統性問題，而非程序性問題。它考察了當期望提升、規模變得不可妥協時，戰略、架構、治理、運營模式和測量如何相互作用——這一視角在人工智能將學習直接嵌入工作並加速大規模決策後果的背景下愈發重要。
</div>About NIIT Learning Systems Limited (NIIT MTS)
<div class="lb-trans">關於 NIIT 學習系統有限公司（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 是全球領先公司在 33 個國家的可信賴且屢獲殊榮的學習與發展及人才合作伙伴。成立於 1981 年，NIIT MTS 提供管理學習和戰略諮詢服務，以解決學習、人才、技能和勞動力轉型中最複雜的挑戰。NIIT MTS 的淨推薦值為 9.65/10，行業領先的續約率，幫助領先公司轉型並重新構想其學習生態系統，同時提升學習的商業價值和影響力。欲瞭解更多信息，請訪問：www.niitmts.com .
</div>About St. Charles Consulting Group
<div class="lb-trans">關於聖查爾斯諮詢集團
</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">聖查爾斯諮詢集團專注於通過戰略諮詢、創新學習解決方案和管理服務，最大化財富 1000 強組織的人才價值。我們的創新中心 The HIVE 致力於研究和開發前沿的人才發展解決方案。憑藉 25 年的經驗，我們為 200 多個客户組織提供了數千個人才發展解決方案。欲瞭解更多信息，請訪問 www.stccg.com。
</div>SOURCE NIIT (USA), INC.
<div class="lb-trans">來源：NIIT（美國）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 和聖查爾斯諮詢集團公佈 2026 年全球學習轉型基準調查結果