人工智能在企业培训中的应用

引言

与任何其他领域一样，企业培训也从人工智能 (AI) 革命中获益匪浅。随着提高员工学习和技能发展的需求成为组织的首要任务，人工智能的技术进步为培训提供了更好的解决方案。人工智能技术因此为创造促进个人学习和支持工作场所整体发展的有效流程提供了机会。

组织智能培训平台涉及使用算法来研究员工的表现、偏好和学习需求。这些洞察使得开发特定的培训单元成为可能，让每位员工都能在其工作站获得正确的信息。此外，行政活动也可以由人工智能管理，例如，在安排培训活动和监控表现方面，以便人力资源和培训专家可以专注于战略性任务。

除了定制化，在聊天机器人和虚拟现实等领域，参与度也受益于人工智能。这些技术不仅有助于使培训变得有趣且高度互动，而且还可以通过将受训者与真实场景进行匹配来提高知识的保留量。也就是说，它可以立即提供反馈，从而帮助学习者调整行为并更快地提高工作技能。

人工智能在企业培训中的优势

个性化原则。

将人工智能融入企业培训的主要优势在于提供差异化培训。在许多情况下，传统的培训方法是指令性的，并且不考虑员工的偏好，这可能导致他们最终对项目失去兴趣。而人工智能首先识别学习模式、偏好和绩效指标，然后设计学习路径。例如，通过人工智能驱动的平台，企业可以根据员工先前已识别的兴趣主题推荐特定的课程或模块，这使得培训更加有趣。

提高效率

许多人工智能驱动的应用程序可以完成与培训课程相关的行政职能。这些任务可能包括安排日程、监控出勤以及实施和评估进度。由于这些流程是自动化的，人工智能为培训师和人力资源专业人员节省了大量时间，使他们能够专注于内容开发和学习最佳的知识传递方式。此外，鉴于人工智能算法能够处理大量数据，在一家大型公司中实施培训计划变得更加可行。

提高参与度

学习是一个互动过程，人工智能技术在这方面表现出色。计算机化的互动，如对话式代理和 VR，将能够吸引员工。例如，虚拟现实在教学中的应用可以帮助学习者获得真实的体验；他们有机会在没有风险的情况下练习真实世界的问题。这种方法不仅有助于学习者记住更多内容，而且还能让他们自己管理学习过程。

持续学习和反馈

人工智能通过提供即时学习洞察，支持员工培训和专业发展的正式企业文化。因此，利用机器学习算法，人工智能可以评估员工在培训期间的表现，并提出改进建议。这种即时反馈增强了成长型思维，因为学生可以更频繁地调整策略并专注于重要方面。

数据驱动的洞察

人工智能在数据处理方面尤其有效，使组织能够获得有关培训有效性的有用信息。通过指标、完成率、评估分数和参与度，人工智能可以确定趋势以及改进的方向。这些洞察有助于提高培训计划的效率和准确性，就纳入课程的内容选择而言。

可扩展性和可访问性

人工智能解决方案可以覆盖大片区域和多个部门，以确保每位员工都接受培训。人工智能技术有助于向分布在不同地点的员工提供培训和评估计划；组织不必经历大量的准备工作。这种可访问性确保员工可以利用自己的空闲时间学习，从而在组织中营造专业的成长文化。

企业培训中的人工智能技术

机器学习

• 机器学习是人工智能的一个子集，机器通过新数据适应以改进其未来功能。在企业培训中，机器学习算法可以识别学习者的行为、表现和参与度，从而提供自然的内容。
• 例如，一个由人工智能驱动的员工培训平台可以在学员完成挑战之前，在培训活动中调整一定的难度级别。这使得学习体验更加个性化，并与学生学习的技能水平最相关。

自然语言处理（NLP）

• 幅度和方差：处理高幅度和大数据集相对容易，因为唯一的要求是词语保持在设定的幅度和方差之内。
• 自然语言处理 (NLP) 是一个涉及人与计算机之间交互的领域，使计算机能够理解、分析甚至生成自然语言。在企业培训领域，NLP 可以改善学习者与培训技术的互动。例如，通过使用 NLP，可以部署聊天机器人，通过回答问题甚至指导员工完成培训文档来提供实时帮助。此外，在创建基于构建响应的有效测试或测验的过程中，可以在选择正确的问题集供学习者解决或提供一套有益的反馈供培训师确定需要加强的领域时应用 NLP。

虚拟体验和增强体验

• 虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 应用在企业学习和发展中越来越受欢迎，为学习者提供高效、引人入胜的技能发展体验。虚拟现实涉及描绘真实生活场景，模拟工作环境，并允许员工花一些时间练习技能以获得精通。
• 例如，在医疗保健或制造业等大多数职业中，人们都可以应用 VR 培训进行练习。然而，AR 将数字环境中的信息叠加到真实环境中，并提供实时指导和说明。这两种技术都能够通过体验来获取知识，并能够将这些体验应用于现实生活。

智能辅导系统

• 智能辅导系统是具有人工智能能力的基于技术的命名空间，可提供指导和评分。它们遵循其他电子学习系统特有的灵活性，并以文本或视频的形式为学习者提供额外的参考和任务，以巩固信息。例如，ITS 可以建议员工在特定流程中的行为，并在发生任何交互时提供提示。
• 因此，一对一辅导与传统的辅导模式最相似，同时能够提供可扩展的培训解决方案，从而能够一次性培训大量员工。

预测性分析

• 预测性分析是一个重要的子领域，它依赖于历史数据并执行统计计算来进行预测。在企业培训中，预测性分析的使用可以帮助组织了解哪些技能缺失或未来需要提供哪些培训。
• 员工的表现信息可以识别对组织项目有用的技能，从而能够创建正式的培训计划。它还将促进公司对市场的预期，以便组织中的人力资本拥有正确类型和水平的技能。

人工智能在企业培训中的实施策略

评估组织需求

• 据指出，人工智能培训应以适当的需求分析开始，在将人工智能的使用整合到培训计划中之前，需要进行这项分析。领导者应考虑识别员工技能和技术能力的培训需求、不足之处或增长潜力。
• 这可以包括调查和访谈，以及绩效数据分析，以确定人工智能最能帮助改进的领域。了解这些需求对于了解人工智能解决方案将如何适合组织至关重要。

定义清晰的目标

• 为了使人工智能在企业培训中的引入有效，组织目标必须是具体且可实现的。应根据组织从采用人工智能中希望实现的目标来明确陈述这些目标，无论是更有效的培训实践、更好的学习者参与度，还是更高的课程完成率。
• 当设定了明确的目标后，更容易衡量人工智能的影响，并且可以在过程中的任何时候或之后轻松实施可能需要的任何更改。

选择合适的人工智能应用

• 鉴于上述原因，选择合适的人工智能工具和平台对于实施该想法至关重要。建议组织在比较各种解决方案时考虑以下几点：项目所需的组织培训需求、实施项目所需的可用资金以及其集成能力。
• 应强调平台的可扩展性、可用性以及分析质量。但是，为了避免培训实施过程中的任何困难，组织应考虑选择在企业培训环境中表现出能力的供应商。

试点项目

• 组织也可以通过试点 MySQL 部署来获得洞察并随后进行大规模更改。它使企业实体能够捕捉用户的反应并发现需要解决的问题领域。
• 试点项目还可以通过演示技术的工作原理和潜在价值来论证全面实施的必要性。

管理发展、高管发展

• 上述分析表明，为了正确实施人工智能，必须对员工和培训师进行适当的培训。建议组织表达愿意进行培训课程，以确保所有利益相关者都了解组织打算引入的新人工智能工具。
• 此类培训应包括如何实施、工作原理以及支持其在学习中应用所需的一切。教育培训师关于人工智能将有助于他们更有效地引导人工智能，从而帮助学习者更顺畅地处理它。

案例研究

联合利华

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• 大型消费品公司联合利华实施了人工智能，以改进员工招聘和培训机制。通过这项移动化的组织学习和发展计划，该公司建立了一个人工智能基础平台。随着越来越多的员工使用该平台进行学习，学习路径图了解每位员工的表现和学习需求，这对联合利华很有益。
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• 这也有利于员工更好地参与，促进了学习和发展，最重要的是，使组织的人力资源能够以非常快的速度应对市场变化。

德勤（Deloitte）

• 另一家在培训计划中实施人工智能的公司是德勤；这家专业服务公司将其技术整合到其咨询师的培训中。该公司开发了一个名为“德勤大学 (DU)”的人工智能学习平台，学习者可以在其中获得与其职位、先前培训和技能差距相关的培训。
• 因此，利用预测性分析的原理，DU 定义了咨询环境中可能需要的技能，以便德勤能够提前做好准备。人工智能帮助减少了培训时间，同时也减少了花在其他官僚活动上的培训时间。

IBM

• IBM 已在其企业培训计划中采用了这项技术——基于人工智能的“沃森 (Watson)”系统。该组织还通过了解员工的能力、愿望和学习动态来构建员工的学习模型。
• 沃森 (Watson) 提供材料、课程和其他学习资源，以帮助员工开发个性化的学习路径。

沃尔玛

• 沃尔玛已采用人工智能，利用虚拟现实技术提高其员工培训计划的有效性。为了客户关系和安全措施，VR 模拟被用于培训公司员工。
• 这种培训方法的一个主要优点是模拟让员工接触真实工作环境中的情况，以便他们能够提高在实际工作场所做出适当决策的能力。结果显示员工的满意度、生产力和信心有所提高，这对客户满意度和组织效率产生了积极影响。

挑战与注意事项

数据隐私与安全

在规划将人工智能整合到企业培训中时遇到的第一个挑战是数据隐私。由于 GDPR 和 CCPA 等法律，雇主在处理员工数据时应更加谨慎。这就是为什么强有力的数据保护措施，如加密和访问控制，至关重要。忽视数据隐私可能会导致法律后果，并引起员工的怀疑，这对培训活动是致命的。

抵制变革

另一个问题是员工抵触，这在实施新技术时总是会出现。一些员工可能对接受技术产生某种恐惧，或者可能轻易怀疑新培训方法的效率。为了解决抵触情绪，组织应让员工参与人工智能的实施，确保每个人都了解其带来的好处，并向员工保证人工智能的主要目的是帮助提高他们的技能，而不是取代他们。也可以通过实践组织的开放性来管理过渡。

技术限制

然而，仍然存在影响人工智能应用的主要技术障碍。此外，一些组织在将人工智能技术集成到其现有培训系统或结构中时可能遇到问题。第三，人工智能算法的质量反映在其训练数据的质量上；因此，糟糕的数据会导致糟糕的见解。因此，组织培养健全且不断更新的技术解决方案至关重要。

实施成本

人工智能技术对组织提出的一个潜在问题是实施成本可能很高，这通常是由于应用工具所需的财务要求。成本示例可能包括软件采购、员工培训和其他经常性费用。理想情况下，组织需要采取资产负债表方法来获得有关人工智能实施的长期利益的进一步见解。在获得已证明盈利能力的影响（很可能是投资的结果）之后，组织可以获得所需的资金和支持来达成实施目标。

未来趋势

增强的个性化

企业培训的未来将见证人工智能驱动的个性化达到新的高度。随着人工智能算法变得越来越复杂，它们将分析员工数据，以提供根据个人偏好、学习风格和技能差距量身定制的定制化学习体验。这种超个性化不仅提高了参与度，还确保员工获得与他们的职业目标相关的培训，从而提高技能的保留和应用。

自适应学习系统

自适应学习技术将在企业培训中获得更多关注，允许培训计划根据学习者的表现进行实时调整。这些系统将使用人工智能来监控进度、识别弱点，并动态调整内容以确保有效学习。通过提供即时反馈和修改培训路径，自适应学习系统将促进更有效的学习之旅，促进对复杂概念和技能的掌握。

培训游戏化

将游戏化元素整合到人工智能驱动的培训中将提高员工的参与度和积极性。通过融入积分、徽章和排行榜等游戏化功能，组织可以创造一个互动且愉快的学习环境。人工智能将在为个人用户定制这些游戏化体验方面发挥关键作用，使员工能够与同行竞争并跟踪他们的进度。最终，这将培养成就感并推动参与。

虚拟现实和增强现实的更多使用

培训的未来可能会看到由人工智能技术驱动的虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 的使用增加。这些沉浸式体验将允许员工在现实环境中练习技能，从而提高他们的学习保留和应用能力。人工智能可以根据员工的表现和学习目标定制场景，创建引人入胜的模拟，让员工在安全可控的环境中为现实世界的挑战做好准备。

人工智能驱动的指导和辅导

人工智能将通过促进员工和导师之间的智能匹配来改变企业培训中的指导和辅导实践。人工智能算法可以分析员工的技能、目标和经验，以推荐合适的导师，从而建立有意义的关系。此外，人工智能驱动的聊天机器人可以提供按需辅导支持、回答问题并提供指导，从而提升整体学习体验并鼓励持续的专业发展。

结论

总而言之，人工智能在企业培训中的应用正在改变传统上创造合格人力资本的方法。这是因为人工智能使学习更加个性化，实时获得反馈，并为员工提供了独特的学习路径。通过智能学习技术产生的信息使组织能够识别现有的技能差距，并将培训需求与业务需求联系起来。当公司接受这些创新时，它们将有助于培养一支更具能力的工作队伍；随着竞争的加剧，组织将见证成功。最终，有望利用人工智能将企业培训打造成一个持续的过程。