问你的团队有没有用 AI，大部分人都会说有。这个答案几乎说明不了什么。AI 技能落差，就是公司有 AI 工具，和员工能在真实工作中用好它，两者之间的差距。马来西亚最近一项调查，给这个落差算出了数字。
IIAM 报告发现的 AI 技能落差
马来西亚内部审计师协会（IIAM）和招聘公司 Hays Malaysia 本月发布了《The Inside Story of Internal Audit Malaysia 2026》。受访者是银行、制造业、官联公司等行业的内部审计人员和审计主管。
报告的 AI 章节里，有两个数字摆在一起：
- 69.9% 的机构已在内部审计工作中采用 AI 或进阶数据分析。
- 81% 的内部审计师认为，数据分析和 AI 是自己最需要培养的能力。
报告自己用一句话总结："Adoption has moved faster than capability."（采用的速度，跑在能力前面。）
报告对这个落差的原文总结。来源：The Inside Story of Internal Audit Malaysia 2026，IIAM 与 Hays Malaysia
用在哪里，也能看出一些东西。已经在用 AI 的团队中，48.1% 主要拿来做数据分析和审计测试，另外 32.4% 用 Microsoft Copilot、Power BI 这类工具做报告和文书。持续监控、预测分析和生成式 AI 的应用，报告说"仍然相对有限"。
没有审计团队，AI 技能落差也跟你有关
先说清楚：这项调查只访问了内部审计人员，也没公布有多少人作答。以下是我们自己的解读。
我们认为结论可以延伸，因为内部审计人员的工作就是查核。如果连他们都说工具比技能先到，那么一月才开了 ChatGPT 账号的销售团队，多半也是这个状况。
我们接触的中小企业里，这种情况很常见。老板听到"我们有用 AI"，脑里想的是省下好几个小时，实际上可能只是有人用 ChatGPT 润一润电邮。这样用没问题，但跟"以前要一整天的报价单，现在一小时搞定"是两回事。我们写过为什么个人用 AI 变快，公司却没有变快；这篇讲的是更前面的一步：先弄清楚到底快了多少。
怎样衡量团队的 AI 技能落差
不需要做审计，只要针对一个真实任务问四个问题。
| 问什么 | 弱的回答 | 强的回答 |
|---|---|---|
| 你用它做哪个任务？ | "很多东西都用" | "回复客户的报价询问" |
| 以前要多久，现在要多久？ | "应该快了吧" | "以前大约 40 分钟，现在 15 分钟" |
| 发出去之前谁检查？ | "通常没问题" | "我会对照系统核对价格和名字" |
| 它通常错在哪里？ | "没什么错" | "它会乱编交货日期，所以我每次都改" |
四个问题里，最后一个最准。真正用得好的人，知道 AI 在哪里会出错，因为他们亲手抓到过。回答"没什么错"的，通常是根本没去看。
然后挑出前后差别最清楚的那个任务，把那位同事的步骤写下来，再请另一位同事照做一次。如果只有一个人做得到，那只是个人习惯，还不算流程。
我们的看法：工具便宜，检查不便宜
报告说 AI"unlikely to replace professional judgement"（不太可能取代专业判断），我们同意。还没采用 AI 的团队里，有 32.1% 说预算是最大障碍。但 Copilot 的使用费是便宜的部分，贵的是员工花时间摸清工具在哪里会出错。
所以单靠员工 AI 培训，很少能补上这个落差：上课让你知道有这回事，技能要靠在真实工作中用 AI、再检查结果才练得出来。如果你在考虑报课，可以看看政府 AI 课程什么时候值得上。
我们每天用 AI 开发软件，其中不少时间是花在检查它的输出。如果你想把 AI 接进真实的工作流程，而且把检查环节一起做好，可以看看我们的 AI 解决方案，或直接找我们聊。值不值得做，我们会老实告诉你。
