CAIE注册人工智能工程师

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CAIE，全称 Certifed Artifcial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证。旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

世界经济合作与发展组织（OECD）发布了《生成式AI与中小企业劳动力：新调研证据》官方报告。

OECD过对奥地利、加拿大、德国、爱尔兰、日本、韩国和英国7个国家中的，5232家中小企业的深度调研。首次系统全面性呈现了，生成式AI在中小企业中的应用现状，以及对劳动力市场产生的重大影响。

调研背景与方法论，聚焦中小企业的AI转型困境

中小企业一直是全球经济的“毛细血管”。数据显示，在OECD经济体中，中小企业占企业总数的比例超过99%，贡献了60%的商业部门就业岗位。

但与大型企业相比，中小企业在数字化转型进程中始终处于弱势地位，普遍面临劳动力短缺、技能缺口、资源有限等多重挑战。

而ChatGPT、MicrosoftCopilot、Midjourney等生成式AI的出现，为中小企业数字化转型带来了便捷路径。

凭借使用低门槛、性价比高、部署便捷、高适配性等技术特点，打破了传统AI技术对资金和数据的高要求，将成为中小企业弥补资源短板的利器。

提升员工效率，是应用AI核心价值

调研数据显示，生成式AI为中小企业带来的最主要收益是提升员工绩效。65.1%的应用企业表示，生成式AI帮助提高了员工工作表现，一人企业则体现为受访者自身绩效提升，这一比例远超其他收益，节省成本（45.2%）、执行新任务（35.1%）、提供新产品或服务（34.6%）、与大型企业竞争（28.5%）、增加收入（25.9%）。

这一结果表明，生成式AI对中小企业的价值核心在于“赋能于人”，通过自动化繁琐任务、提供智能辅助，让员工能够更高效地完成工作。

例如，客户服务人员借助AI快速响应咨询，程序员利用Copilot加速代码编写，营销人员通过AI生成推广内容，这些都直接提升了工作效率。

相关研究显示，生成式AI能为用户节省2.8%-5.4%的工作时间，在特定任务中甚至能将绩效提升40%以上，尽管宏观层面的效率转化仍存在不确定性，但中小企业已切实感受到了技术带来的改变。

值得关注的是，韩国中小企业对生成式AI的收益认可度最高，除节省成本外，在其他各项收益上的占比均领先于其他国家，65.4%的韩国中小企业表示AI帮助其提供了新产品或服务，是德国、奥地利等国的两倍多。

这种差异可能与韩国中小企业更倾向于使用图像、视频、音频类生成式AI有关，这类应用往往能带来更直观的业务创新。

AI能弥补劳动力与技能缺口

劳动力短缺和技能缺口是中小企业长期面临的核心挑战，而生成式AI正成为缓解这一问题的重要手段。在同时面临技能缺口和使用生成式AI的中小企业中，39.1%表示AI帮助弥补了技能不足；

在面临劳动力短缺的应用企业中，25.2%认为AI起到了补偿作用。如果生成式AI被用于核心业务活动，这一比例还会更高，分别达到49.3%和38.2%。

更值得注意的是，生成式AI的补偿效果与员工绩效提升高度相关。在表示AI提升了员工绩效的企业中，46.3%认为AI弥补了技能缺口，是未感受到绩效提升企业的两倍多，这表明当技能不足成为员工绩效的主要制约因素时，生成式AI的价值尤为突出。

从国家来看，日本中小企业对AI弥补缺口的认可度最高，63.3%的日本应用企业表示AI帮助弥补了技能缺口，远高于39.1%的平均水平，这与日本中小企业技能缺口问题最为严重（41.4%的企业报告存在技能缺口）密切相关。

日本和奥地利的企业也最认可AI对劳动力短缺的补偿作用，占比均超过32%，而这两个国家也是劳动力短缺问题最突出的国家（奥地利45.6%、日本44.7%的企业报告劳动力短缺）。

此外，生成式AI在弥补缺口方面仍有巨大的潜力尚未释放。在面临技能缺口但未使用生成式AI的中小企业中，41.7%认为AI可能帮助其弥补缺口；在面临劳动力短缺的非应用企业中，23.8%持乐观态度。

这一比例与当前应用企业的实际受益比例相近，表明如果能够有效克服应用障碍，生成式AI有望帮助更多中小企业应对人力挑战。

31%中小企业已应用生成式AI

生成式AI已在中小企业中实现规模化渗透，成为不可忽视的生产力工具。在7国受访企业中，31%的中小企业表示正在使用生成式AI，这一比例远高于各国统计局此前的调查数据，反映出生成式AI在中小企业中的普及速度远超预期。

生成式AI的应用呈现明显的行业分化特征。信息通信行业的中小企业应用率最高，达到47.3%，这类企业常利用生成式AI进行代码开发、调试或简化工作，与业务场景高度契合；其次是其他服务活动（45.8%）、行政支持服务（37.7%）、艺术娱乐（40.1%）等知识密集型服务行业。

相比之下，依赖体力劳动的行业应用率较低，农业、林业和渔业仅为11.2%，制造业为15.1%，采矿、电力和供水行业为23.3%。

尽管存在行业差异，但生成式AI的应用已覆盖所有经济部门，展现出广泛的适用性。在建筑业，企业利用生成式AI创建建筑模型的视频模拟或设计渲染图；在住宿和餐饮业，用于菜单制作、图像编辑和文本翻译；

在农业领域，则助力探索更高效可持续的生产方式。这种跨行业的应用场景，预示着生成式AI对劳动力市场的影响将是全面且深远的。

企业规模越大，应用AI率越高

企业规模与生成式AI应用率呈现显著正相关。调研数据显示，50-249人的中型企业应用率最高，达到45.8%；10-49人的小型企业次之，为41.5%；2-9人的微型企业为35.8%；而一人企业的应用率仅为23.6%，不足中型企业的一半。

这一差距的形成主要源于多重因素：大型企业更易克服技术应用障碍，拥有专门的营销、IT部门负责相关技术落地；员工数量较多时，个体自发使用的概率也相应增加；

此外，大型企业对效率提升的需求更迫切，也更有资源投入到生成式AI的应用探索中。

不过，值得关注的是，在应用效果评价上，小型企业往往比大型企业更积极，一人企业对生成式AI带来的绩效提升、新任务拓展等收益的认可度最高，显示出技术对小型企业的边际价值可能更为显著。

德国领跑AI应用，日韩滞后

生成式AI在各国中小企业中的应用率存在明显差异。德国以38.7%的应用率位居榜首，奥地利（34.1%）、爱尔兰（33.0%）、加拿大（32.7%）紧随其后。

英国为27.7%，韩国和日本分别以25.2%和23.5%位列末位。

这种区域分化并非偶然，而是由经济结构、数字化基础、劳动力特征等多重因素共同作用的结果。德国中小企业中2-9人规模企业占比相对较高，而这类企业的应用率高于一人企业，拉动了整体水平。

日韩两国则面临特殊挑战：日本的数字化竞争力排名较低，企业普遍依赖老旧系统，且劳动力中65岁以上人群占比高，对新技术的接受度较低；

韩国则存在大型企业与中小企业技术鸿沟明显的问题，低生产率的中小企业受限于盈利空间，难以投入资源进行AI创新。

AI主要用于生成文本

在具体应用场景上，生成式AI呈现出“重文本、轻视听，重外围、轻核心”的特征。数据显示，91.6%的应用企业使用生成式AI进行文本生成，远高于图像生成（34.9%）、视频生成（16.9%）和音频生成（14.7%）。

这表明大型语言模型在中小企业中的应用最为广泛，涵盖邮件撰写、网站内容创作、代码编写等多种任务。