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AI 在学习与人才发展领域的应用在工作场景中拥抱 AI 的未来潜力AI 在学习与人才发展领域的应用在工作场景中拥抱 AI 的未来潜力1AI 在学习与人才发展领域的应用调研问卷本次调研由 16 个问题组成，其中包括与受访者背景有关的问题。调研过程ATD 研究团队于 2022 年 8 月向目标人群分发了在线调研问卷链接。该调研于 2022 年 9 月结束。调研的目标人群本次研究的目标人群是不同组织和行业的人才发展专业人士。来自 46 个国家的 292 个不同组织的专业人士参与完成了调研。调研概览内容关于赞助商3简介5第一章：AI 准备度7第二章：AI 的使用10第三章：AI 使用的产出和成果13第四章：实施的挑战17行动计划21附录24致谢25关于作者和贡献者264ATD研究报告UMU 与这些客户一起在人工智能（AI）领域取得了许多突破性的进展。在自主发明专利的支持下，UMU 在 AI 产品方面不断创新，使 L&D 专业人士能够用 AI 自动生成精美的视频课程，创造个性化的学习体验，实现规模化和个性化的练习，并在练习中提供即时和结构化的反馈。通过 AI，UMU 正在改变企业的学习效果、效率和体验。与 UMU 合作，可以帮助企业设计有效的课程，提供以结果为导向的学习项目，获得对组织健康的洞察力，并提高个人和组织的绩效。欲了解更多信息，请访问 。5AI 在学习与人才发展领域的应用介绍1.Margie Meacham,AI in Talent Development(Alexandria,VA:ATD Press,2020).2.Fortune Business Insights,“Artificial Intelligence AI Market Growth,Trends|Forecast,2029,”April 2022, to Solve the Data Science Skills Shortage,”Coleman Parkes Research, 调研了来自全球各地的学习和人才发展专业人士，以了解我们的行业在组织学习与人才发展领域中对人工智能（AI）的使用情况。ATD 对全球学习和人才发展专业人士进行了调查，以了解我们行业对 AI 应用的使用情况，这些 AI 应用是组织人才和学习计划的一部分。在本调研中，AI 被定义为“运用基于机器的解决方案来解决日常问题的系列使用场景和编程方法的集合”。1在学习和人才发展领域中，企业很少将 AI 作为一个独立的应用。相反，AI 通常被嵌入到一系列的应用中，从而支持人才和学习发展相关的工作，包括语言翻译、自动排课和入职培训。正如当您与 Siri 交谈、使用导航软件、或与网站上的客户服务机器人聊天时，您正在使用 AI 驱动的技术。财富商业观察 预测，全球 AI 市场将从 2022 年的 3,870 亿美元增长到 2029 年的近 1.4 万亿美元。2 相应地，SAS 的一项调查发现，AI 和机器学习是未来一到两年的首要投资重点，这远远超过了数据可视化（25%）、数据分析（22%）和大数据（17%）等数据技术的中坚力量。3 但有一点需要注意，SAS 的数据发现，63%的受访者声称他们最大的技能短缺是在 AI 和机器学习方面。在 人工智能在人才发展与学习领域的应用 的调研中，ATD 研究团队研究了学习和人才发展（TD）团队在实施 AI 方面的准备情况、他们如何使用 AI、他们从使用 AI 中体验到的结果、他们在尝试实施 AI 时遇到的障碍、以及他们需要为这项技术做哪些准备。ATD 研究团队根据中国、日本、美国和世界其他许多国家的使用情况进一步分析了这些数据。为了提供更多研究结果的背景，使建议更具有可操作性，本报告还提供了人才发展专业人士的案例和洞察。6ATD研究报告关于调研ATD 研究团队在全球范围内调查了 292 位人才发展领域专业人士。就本报告而言，受访者被划分为四个地理区域：中国、日本、美国和世界其他地区（包括数据中的其他 43 个国家，详见附录）。大约四分之一的受访者是组织中的经理，16%的人是高管，16%的是普通员工。他们所代表的前五个行业是金融、保险和房地产；医疗和制药；信息技术；管理以及制造。关键发现 AI 使用率低。在使用 AI 的受访者中，四分之一的受访者将其用于增强个性化学习体验并衡量学习体验和业务影响。24%的受访者将其用于语言翻译，以及 23%的受访者将其用于新员工入职培训。近一半的受访者表示没有使用 AI 进行学习。AI 在客户服务和销售赋能领域的使用率最高（分别为 25%和 20%），而合规培训则最低。将 AI 用于学习和人才发展计划的首要成果是提升了落地学习项目效率（41%）。在中国、日本和世界其他地区，该项位列前三。使用 AI 的前三大障碍分别是预算限制（62%），缺乏如何实施 AI 的知识（57%），以及缺乏资源（56%）。图1受访者区域分布中国27%日本 16%美国 10%世界其他国家与地区 47%7AI 在学习与人才发展领域的应用第一章企业面对 AI 的准备度虽然 AI 在学习和人才发展中有些新，但 人工智能在学习与人才发展领域的应用发现，41%的全球学习和发展专业人士认为他们的团队已经为使用 AI 做好了准备或有些准备。然而，同样比例（41%）的人认为他们的团队只有较少的准备或尚未准备好将这项技术添加到他们的计划和项目中。“AI 仍然是一项新兴技术，对企业环境中的很多人来说是很陌生的技术，”UMU 创始人兼 CEO 李东朔先生说，“在与企业客户合作的过程中，我的印象是他们对 AI 心存敬畏，仿佛这项技术的周围有光环，让人感觉非常酷。”当被问及他们团队对于使用 AI 的准备水平时，不同地区受访者的答案有很大的不同。世界其他地区有 50%的人表示他们为实施和使用 AI 应用做了充分准备或有些准备，在中国这项数据为 48%，在美国为 42%。图2不同国家/地区的受访者面对 AI 的准备度为了在学习和人才发展计划中使用 AI 应用程序，您的团队在必要知识与技能上的准备度如何？20%0%15%21%28%2%27%29%27%14%8%16%7%35%31%17%18%49%19%17%充分准备有些准备中间值有些措手不及毫无准备 中国 日本 美国 世界其他国家与地区8ATD研究报告Axonify 的首席学习架构师 JD Dillon 说，“在企业学习中应用 AI 时，很可能一开始就会面临极大的挑战。4 这项技术不仅改变了我们周围的工作方式，而且还将从根本上改变我们的工作和实现绩效的方式。”受访者还被要求回答为了更好地准备在企业学习计划中应用 AI，他们的团队需要哪些准备（图3）。排名靠前的回答包括更多关于 AI 如何工作的知识（65%），更好地理解 AI 可以产生的积极影响（61%），以及更多关于如何将 AI 实施到他们的学习计划中的知识（60%）。图3不同国家/地区如何更好地作准备？您的团队需要做好哪些准备才能更好地利用 AI 应用程序来提升您的人才和学习计划？（选择所有适用项）需要更多关于 AI 应用程序如何工作的知识57%59%63%71%需要了解 AI 应用程序可以带来的正向影响68%54%52%62%需要更多关于 AI 应用程序如何实施的知识65%44%45%67%需要更多基准数据67%48%35%55%需要与内部利益相关者合作57%50%42%28%不确定从哪里开始30%17%31%36%中国 日本 美国 世界其他国家与地区4.JD Dillon,“AI,”Chapter 5 in ATDs 2020 Trends in Learning Technology,edited by Justin Brusino(Alexandria,VA:ATD Press,2020).userid:68050,docid:130529,date:2023-06-27,9AI 在学习与人才发展领域的应用“我们仍然处于 狭义 AI 的领域，处于观望状态，”一位来自日本的调查对象解释道，“我还在观察。”JD Dillon 指出，“虽然 L&D 专业人士不应该试图成为 AI 专家，但他们确实需要能够进行有效的对话，并就他们应该如何在实践中应用 AI 技术做出专业的决定。”5 AI 正在慢慢进入学习发展领域，但对该技术的知识和技能的缺乏阻碍了其实施。然而，正如中国的一位受访者所指出的，“AI 是未来学习的趋势，我们应该积极地面对它，拥抱它”。AI：在 L&D 领域的可能性梅根托伦斯(Megan Torrance)是托伦斯学习(Torrance Learning)的首席执行官，该组织帮助客户将学习策略与设计、开发、数据和最终绩效联系起来。她是 xAPI（体验 API）使用方面的主要倡导者和专家。Torrance 在 ATD22 上接受了本报告的采访。在学习和发展领域，AI 是一个新兴领域，它的作用远不止于推荐内容。它正处于上升轨道，具有巨大的可能性。AI 的一种较新用途是自适应学习（千人千面学习），即根据实际工作表现响应个人学习需求的能力。AI 还可以通过梳理大量学习资源、按内容组合它们、按复杂性排序并将它们标记为公司特定的能力来帮助组织学习内容（例如视频、博客、演示文档和 PDF）。如果没有 AI，这样规模的努力几乎是不可能的。很快，我们将能够使用 AI 来审查多个来源的学习内容，并自动将它们归纳为更短的学习片段甚至更完整的课程。学习和人才发展专业人士可能尚未充分利用当今的 AI 能力。但是，可能在他们不知情的情况下，那些已经投入使用的学习应用程序的背后，其实已经利用了 AI 技术。学习和人才发展专业人士可以通过探索他们的组织当前如何使用 AI 技术，然后寻找可能的应用场景和 AI 产品来支持学习功能。在您制定中长期组织学习战略时，这绝对是一个需要纳入考量的部分。5.Dillon,“AI.”10ATD研究报告第二章AI 的使用ATD 调研了受访企业当前及未来在 L&D 计划中应用 AI 的规划（表 1）。在当前正在应用 AI 的受访者中，25%应用 AI 打造个性化学习体验，25%应用 AI 衡量学习体验和业务影响，另有 24%用作语言翻译，23%新员工入职。而未来 24 个月内，受访者称，在人才发展与学习计划中，他们最有可能将 AI 应用于衡量学习体验和业务影响(46%)、数据分析(45%)、个性化学习体验(45%)、为人才和学习计划提供实时培训支持(45%)。表1AI在人才发展和学习项目中的应用下面列出了AI 在人才发展和学习项目中可能的用途，在这些项目上，您的公司是否正在使用、计划在未来24个月内使用或者没有计划使用AI。目前正在使用在未来 24 个月内使用没有使用计划AI嵌入式虚拟现实学习体验16%41%43%预测分析14%45%41%自动语言翻译24%34%42%聊天机器人15%38%47%内容策展/开发21%43%36%学习和组织绩效/影响的衡量25%46%29%新员工入职或晋升23%36%41%个性化学习体验25%45%30%实时培训支持20%45%35%注：表中高亮显示的为每列中的最高和最低值。当被问及目前公司中哪些部门在使用 AI 时，受访者表示，最高比例应用的是客户服务(25%)和销售赋能(20%；表 2)，最低比例的是合规培训(13%)。受访者指出，他们未来最有可能将 AI 应用于产品培训(42%)、员工入职培训(41%)、领导力培养(41%)和技术培训(41%)。11AI 在学习与人才发展领域的应用 AI 在人才发展领域的应用JD Dillon 重点介绍了当前在学习培训中 AI 可能实现的几个示例。6个性化AI 可以通过数据主动识别员工个体的知识和技能差距，以全球业务的速度和规模，在正确的时间、为正确的人、提供正确的支持。这不仅仅意味着将在线课程推送给员工，更能提供全方位的潜在支持，包括视频、辅导、绩效支持（如简单的工作辅助工具）、领域专家的联系信息。影响分析如今，营销人员通过大量数据来分析数字化广告如何影响消费者的购买决策。人才发展也可以应用类似的策略来改进衡量方式，应用专业的机器学习，衡量 L&D 解决方案如何影响（或不影响）业务目标的达成，然后应用这些洞察，主动调整人才发展策略。智能教练经理们并不总是看着员工做他们的工作，因此，许多辅导对话都是泛泛的、甚至错误的。在参与度、个性、优势等相关内容方面，AI 可以支持更准确、更强大的辅导。当现实世界的经理无法提供辅导的时候，AI 还可以填补空缺，直接向员工提供及时的、有针对性的6.JD Dillon,“The Path to AI,”TD,January 2020,td.org/magazines/td-magazine/the-path-to-ai.表2AI 的应用领域您的公司将 AI 应用于哪些领域？目前正在使用计划在 24 个月内使用没有使用计划合规培训13%35%52%客户服务25%33%42%新员工入职培训16%41%43%领导力开发18%41%41%产品培训17%42%41%招聘17%36%47%销售赋能20%35%45%技术培训19%41%40%注：表中高亮显示的为每列中的最高和最低值。12ATD研究报告反馈。例如，一个忙碌的经理能够在去开会的路上收到一条短信，提醒她在会议中认可团队成员的贡献，或者提醒她在开会时需要询问的项目成果相关问题。智能助手AI 驱动的智能助手会主动与员工一起工作，不需要特别要求，会在需要时提供指导和辅导，可以看作是一种全新水平的绩效支持。举两个简单的例子，包括电子邮件客户端中的自动补齐本文、呼叫中心软件中植入的对话提示。翻译我们提供给员工的常常是一组固定的语言选项，其中很可能不包括他们的首选语言。但不幸的是，翻译是一个耗时且昂贵的过程，而 AI 可以将内容实时翻译成任何可用的语言，并且它的准确性也越来越高，不需要 L&D 额外的工作。例如，具有机器翻译和语音识别功能的智能手机，可以帮助人们逾越语言的障碍。内容创建创建培训内容通常消耗大量的时间、金钱和精力。在许多情况下，人才发展专业人士扮演的是内容专家和员工之间的对接人角色。而现在，机器可以更快地创作内容，且质量可媲美人类作者。事实上，你很可能一直在阅读 AI 创作的在线文章，只是自己不知道而已。对于人才发展专业人士来说，他们的思维模式也会因此从内容创作转向内容策展。13AI 在学习与人才发展领域的应用第三章应用 AI 的产出和成果7.Gartner,“Gartner Top 3 Priorities for HR Leaders in 2021,”Gartner Human Resources Insights,October 23,2020, Value With the Keys to a Faster Close,”Sage Intacct E-Book, AI 的首要成果是提升了落地学习项目的时间或速度（41%；图4）。受访者还指出，成果包括员工参与度提高（40%），开发学习资源的成本降低（37%）。另外，有21%的受访者表示暂时还没有应用 AI。Gartner 的 TalentNeuron 报告显示，自 2017 年以来，一份工作所需的技能总数逐年增加 10%。7 工作变得越来越耗时，而 AI 可以提高其中许多任务完成的速度和准确性。Sage Intacct 2022 年最新的 CFO Close the Books 调研中显示，节省时间被认为是 AI 最重要的价值，71%的 CFO 认为，AI 带来了生产力的显著提高（最高可达 40%）。8“目前 AI 的作用主要体现在提高工作效率和增强互动体验上，”一位中国受访者指出，“随着设备和算法的发展，相信会有更多令人信服的价值。”一位尼日利亚的受访者对此表示同意，他写道，“AI 使生活变得简单，与过去繁琐的、传统的方式相比，投入到招聘和保留人才上的时间大大减少了。”14ATD研究报告图4应用 AI 最重要的成果对您的公司来说，请选择将 AI 应用于人才和学习发展项目的五大最重要成果。提高落地学习项目的时间或速度41%提高员工的学习参与度40%降低学习资源开发的成本37%提高组织绩效37%提高员工个性化学习的能力35%提高内容开发速度34%提高员工应对未来要求的准备度33%提高绩效/技能水平33%提高个人绩效30%降低学习资源策展的成本26%减少花在行政任务上的时间26%提高员工访问学习资源的频率24%提高学习活动完成率22%加速新员工达成绩效18%提高招聘和晋升的准确性14%更好地防止意外离职12%其他1%我们不使用 AI21%按照国家/地区进行细分对比可以发现，中国、日本和世界其他国家/地区都把“提高落地学习项目的时间或速度”列为应用AI的最重要的三个结果之一（表3）。中国和美国排名第一的是提高参与度（分别为48%和45%），而日本是提高个人绩效（57%）。来自中国、尼日利亚和乌兹别克斯坦的受访者将 AI 描述为“改变游戏规则的工具，是学习的未来，也是推动未来业务增长的必备技术之一”。15AI 在学习与人才发展领域的应用表3不同国家之间的结果对比中国日本美国其他国家/地区更好地防止意外离职6%9%14%15%提高员工应对未来要求的准备度27%13%38%43%提高员工个性化学习的能力44%33%34%30%提高学习活动完成率24%13%10%26%提高员工访问学习资源的频率25%20%14%26%提高招聘和晋升的准确性13%7%7%19%提高个人绩效8%57%34%33%提高组织绩效24%50%45%38%提高员工的学习参与度48%20%45%42%提高绩效/技能水平23%41%31%36%提高内容开发速度33%33%17%38%提高落地学习项目的时间或速度39%41%28%46%加速新员工达成绩效18%13%21%19%降低学习资源策展的成本22%9%21%36%降低学习资源开发的成本38%20%17%47%减少花在行政任务上的时间34%15%21%25%其他3%2%3%0%我们不使用 AI19%24%28%20%注：表中高亮显示的为每列中的最高和最低值。“AI 可以提供更加定制化的学习，衡量学习者的参与度、有效性和学习体验，”一位美国受访者表示。另一位美国受访者补充到，“AI 减少对员工来说已知的冗余信息，而且深入分析，帮助员工学习他们不知道的东西”。16ATD研究报告应用 AI 赋能职业发展机会诺华应用 AI 技术，通过人才匹配（Talent Match）和匹配学习（Match Learn）解决方案，使得人才发展更加民主。9人才匹配解决方案除了提供全公司范围的完整信息，还为员工推荐个性化的内部职业发展机会，包括职位空缺、特殊项目和导师配对等。通过平台，也打破信息孤岛，实现了招聘和晋升的透明度。匹配学习解决方案为员工提供基于其职业目标的学习建议，鼓励员工探索他们当前工作领域之外的成长机会和职业轨迹。鼓励员工在常规工作之余，利用机会进行更高频的、碎片化的学习，促进知识共享和跨职能领域的知识转移，推动组织发展。“我们仍在从 AI 中充分受益、并最大化其影响力的旅程中，”诺华全球人才管理负责人 Sara Steiner 说，“技术本身并不能解决任何问题，我们如何使用、应用和嵌入技术才是真正的关键所在。经过试点项目之后，我们现在正专注于大规模的部署与实施”。匹配学习产品经理 Philip Tillmann Moore 补充说，“即使有了 AI 的支持，员工还是必须学会，如何在自己的职业生涯中自驱地学习，掌握技能、形成习惯。”虽然 AI 对诺华来说并不陌生，但对 HR、L&D 部门来说依然是新事物。像任何其他新技术一样，在实施过程中也有一些经验教训。“你提供多好的数据，AI 就有多好的表现，对吧？特别是当它涉及到我们诺华自己的数据时，”Moore 继续说到，“所以，技能标签非常重要。AI 不是万能的，因此，尽管我认为我的同事们就他们的学习目标得到了一系列很好的日常建议，但这些并不能取代 L&D 专家，为特定受众创造一些非常个性化的学习体验或针对性的内容。”9.Stephanie Castellano,“Ready for Growth,”TD,June 15,2022;Interview with Novartis,2022.17AI 在学习与人才发展领域的应用第四章实施障碍应用 AI 工具的三大障碍是预算限制、缺乏应用实施知识和缺少资源。62%的受访者将预算限制视为在其组织中有效实施 AI 应用的主要障碍（图5）。57%的受访者将缺乏应用实施知识视为障碍，56%的受访者将缺少资源视为障碍。最后，51%的受访者认为缺少战略计划阻碍了 AI 的实施应用。“AI 是一项必要的技术，”一位来自中国的问卷受访者谈到，“但是初期所需的人力物力太高昂，且不容易推广。”成本通常是公司决定是否采用新软件或技术的一个影响因素。问卷受访者列出的AI 最重要的成果包括降低开发学习资源的成本、加速部署学习的速度和提升组织的绩效，这些成果都将带来显著的投资回报（图4）。此外，AI 帮助降低运营成本，自动化和简化业务流程，并改善沟通。证明这些成本的节约有助于将 AI 实施成本合理化纳入人才发展的预算。图5实施障碍您所在的组织在有效实施 AI 赋能应用时遇到了哪些潜在障碍？（选择所有适用项）预算限制62%缺乏应用实施知识57%缺少资源56%缺少战略计划51%缺少领导层的支持37%对数据隐私的担忧31%收益太难衡量26%和内部战略不一致17%对失业的担忧12%18ATD研究报告“AI 在很大程度上减少了耗时的基础培训工作，”一位来自中国的问卷受访者提到，并补充“这也有助于减少在学习项目过程中的人力物力投入，提升整个学习过程的标准程度，以及将更多精力集中在组织效率上。”缺乏 AI 的相关技能和知识是决策者的一个关键顾虑。但是，正如 JD Dillon 指出的，“AI 是工作场所历史上发展最快的技术。L&D 无法承受花费5 年或 10 年的时间来解决这个问题。10Coleman Parkes Research 的一项研究，只有 36%的美国商业领袖认为他们的组织拥有足够的技能来使用 AI 和促进机器学习，而 63%的人表示他们的员工 AI 相关能力不足。11AI 使用的增加也暴露出人才发展行业在数据和分析的技能差距。“L&D 不擅长和数据打交道，”Dillon 继续说道，“这是整个行业公认的事实。”这一差距也在ATD 2021人才发展能力模型调查中体现。参加评估的 L&D 专业人士将自己在数据和分析熟练程度评分最低(33%)。数字化工作场景所需要的知识和能力包括识别模式，预测未来，推动行为改变和实现绩效提升。“随着数字化素养水平的提升，采用率的提高以及组织内部数据的增加，AI 应用将继续从根本上转变学习从业人员对不同企业学习场景的处理方式和员工体验，”东朔谈到。未来准备程度是人才发展能力模型中另一个能力项。随着学习和人才发展专业人士紧跟工作场所发生的改变，通过监测新兴趋势和技术提高生产力、降低成本、吸引员工并鼓励创新至关重要。“作为一个领域，我们不希望错过或落后，”ATD 总裁兼首席执行官 Tony Bingham 说，“未来准备程度包括了解对人才发展有影响的新兴技术和更广泛的商业趋势，显然 AI 是其中之一。”MIT 教授 Catherine D Ignazio 和研究科学家 Rahul Bhargava 描述数据素养的能力为：12 阅读数据（了解数据以及它所代表的世界观）使用数据（创建、获取、清洗和管理数据）10.Dillon,“AI.”11.SAS,“How to Solve the Data Science Skills Shortage.”12.Catherine DIgnazio and Rahul Bhargava,“Approaches to Building Big Data Literacy,”in Bloomberg Data for Good Exchange Conference,September 28,2015.19AI 在学习与人才发展领域的应用 分析数据（过滤、排序、聚合、比较及相关的分析操作）解读数据（向特定听众传递信息或故事）“该领域将需要更具复杂思维和问题解决能力的角色,”Bingham 补充道，“人才发展专业人士需要让我们的组织做好准备。这不仅仅是了解 AI 及其在人才发展方面的能力，还包括 AI 对组织的影响以及我们需要做的事项来让我们的组织做好准备。”工作场所变化的步伐和分析的兴起迫使人才发展专业人士更广泛地审视他们需要衡量的分析维度、捕捉分析背后的意义、思考如何使调查结果与战略业务目标保持一致，以及如何将数据洞察传达给高管。在按国家细分时，中国将预算视为最大障碍，而日本以及全球其他国家则表达最大的障碍是人才团队缺乏相关的知识和技能。20ATD研究报告无需对 AI 产生畏惧Margie Meacham 通常被称为“大脑女士”，她是 的首席执行官。该公司专门研究神经科学在提升学习和绩效的实际应用。她是在学习领域中设计和实施 AI 应用的专家。以下是她的著作 AI in Talent Development（ATD 出版社，2020 年）中的节选。AI 这一名词可能会让一些人望而生畏。我们倾向于描绘高端、科幻和带有些许恶意的解决方案。但现在，对于大多数人来说，AI 实际上是关于关键学习任务和应用的智能自动化。展望五年后，AI 将逐渐拥有更多简单、实用和智能的自动化系统，使学习专业人士的工作更加轻松，帮助他们专注于更高端的认知技能。现在已经有很多 AI 的实际应用。更高级的聊天机器人围绕一系列学习体验提供智能和真实的对话，包括企业合规、新员工入职、销售绩效和绩效辅导。聊天机器人可以识别每一个学习者并在上次中断的地方继续对话。每当学习者需要帮助，信息和练习时，聊天机器人总在身边。我看到越来越多使用这些机器人来提高学习者参与度的情况，我期待很快能看到更多的使用。AI 使很多现有的 L&D 任务变得更高效，为人类提供更多的时间进行更深入、更具战略性的思考。例如，AI 可以创建演讲材料，领导者指南，参与者指南，甚至网页等资源。AI 还可以捕获、分析和呈现有关个人学习表现的数据。这些信息可在几乎无需人工干预的情况下为学习者推荐适合特定需求的课程。对于人力资源从业者来说，可能已经在使用一个或多个 AI 驱动系统用于招聘和评估候选人、执行背景调查以及完成其他任务。机器人会取代我的工作么？这是每个行业都在问的经典问题。但在可预见的未来，我们始终需要了解学习科学的人。我们需要专家进行需求分析，确定清晰的学习目标，并设想在何处以及如何应用包括 AI 在内的技术。所以，除非我们不能继续学习和发展自身，我不认为学习专业人士会失业。21AI 在学习与人才发展领域的应用行动计划13.Margie Meacham,“How Can I Incorporate AI Into My Learning Programs?”ATD Blog,January 8,2021,td.org/in-sights/ask-a-trainer-how-can-i-incorporate-ai-into-my-learning-programs.正如本报告的数据所示，全球学习和人才发展专业人士对将 AI 纳入其学习计划持犹豫态度。ATD为学习和人才发展专业人士如何开始拥抱 AI 提供了一些建议。提升 AI、数字化素养和数据分析的技能数字化技能差距正在扩大Salesforce 一项对技能准备情况的全球研究发现，只有17%的员工认为自己熟练掌握14项工作场所数字化技能，接近半数认为自己是初学者。“人们还在为掌握基本的互联网工具和数字化素养挣扎，”东朔解释道，“关于数字化素养的问题是，人们并不知道 AI 是什么以及如何使用。他们在过去从未使用过 AI，他们担心自己会突破一些不该突破的边界。”为了更加熟悉 AI，Meacham 建议“让自己对 AI 有基本的了解。你不必成为数据科学家或程序员，但你确实需要了解什么是 AI，什么不是。”13 人才发展专业人士看待 AI 应该像看待所有用于设计学习解决方案的其他工具一样。她继续说，“在明确需要解决的问题之前，我对于购买一个大而全的、闪亮的、昂贵的 AI 驱动的解决方案非常谨慎。”“人们害怕开始研究 AI，因为除非你完全投入其中，否则你永远无法达到完全弄清楚它的地步，”诺华全球人才主管 Sara Steiner 表示，“不要把 AI 作为一个完美的解决方案。完美的解决方案还不存在，但尝试、学习和迭代会让你离理想状态更近一步。”将 AI 视为一种学习策略像使用任何其他工具一样使用 AI 来创建学习计划。从最终目标出发，考虑需要哪些软件才能有效且高效地实现该目标。这将帮助您与组织的目标保持一致，并识别实现这些目标所需的指标。22ATD研究报告Dillion 建议为人才发展领域建立 AI 愿景。“一旦您了解了 AI 如何改变工作场所，就可以塑造一个将人才发展与未来的工作相结合的 AI 故事。学习和支持机会必须如何发展才能满足员工不断变化的需求？您如何使用 AI 以创新的方式为这些资源提供动力？您可能无法及早确定每个潜在的 AI 使用案例，但您可以就 AI 将如何影响人才发展领域在实现人员绩效和业务影响这一角色中发挥的作用建立一个总体愿景。”14与 AI 专家合作您的组织中很可能已经在使用 AI。由于数据隐私是这项技术中的一个复杂部分，因此与组织内外的专家合作对于透明度和信任至关重要。根据 ATD 研究的调查，超过 80%使用 AI 的人才发展专业人士与 HR 和 IT 团队合作。AI 使用者还与运营团队(52%)、法律和合规团队(42%)以及研发团队（41%）合作。“这是一个所有技术的经典抉择：我们选择构建它还是购买它？如果你打算购买它，你仍然需要一个了解如何使用、修改、更新和增强该技术的员工，因为开箱即用的技术不会是完美的，”Meacham 解释道。许多 HR 部门正在使用 AI 来审核工作申请和求职者简历，保证交谈连贯，识别不敬业或有离职风险的员工，为在职员工提供空缺职位或职业路径建议，并在绩效管理过程中提供帮助。您的 HR 部门很可能知道他们正在使用的和 AI 相关的数据和分析，背后支持它的技术，以及 AI 用于提高生产力的不同方法。Dillion 补充说，“不要等着别人来向你解释整个事情是如何运行的。开始与你的团队和组织中的其他人交流，寻找组织中已经使用 AI 的人，探索在线资源并与领域专家建立联系，提高你的知识和意识，以便可以开始搭建 AI 战略的基础”。“几乎在每一个案例中，我们都看到新技术让员工的整体生活变得更好：更有效率、更有成效，并带走了一些他们不喜欢做的任务，”Bingham 谈到，“我期待 AI 也会做同样的事情，在考虑开启 AI 之旅时，我们的建议是从小处着手，与组织中愿意合作14.Dillon,“The Path to AI.”23AI 在学习与人才发展领域的应用应用这项新技术的另一个部门合作。当你慢慢前进并开始呈现一些成功时，传达这种成功，你就会开始获得牵引力。”24ATD研究报告附录构成“世界其他地区”的国家列表：澳大利亚阿塞拜疆比利时巴西加拿大智利哥伦比亚哥斯达黎加埃及法国德国加纳匈牙利印度印度尼西亚以色列意大利约旦肯尼亚马来西亚墨西哥纳米比亚新西兰尼日利亚阿曼巴基斯坦菲律宾波兰葡萄牙贝宁共和国萨摩亚沙特阿拉伯新加坡南非韩国泰国荷兰土耳其阿拉伯联合酋长国英国乌兹别克斯坦越南赞比亚25AI 在学习与人才发展领域的应用致谢ATD对以下主题专家所贡献的时间和专业见解表示感谢：JD Dillon（Axonify 首席学习架构师）Dongshuo Li（UMU 创始人兼首席执行官）Margie Meacham（ 首席执行官）Philip Tillmann Moore（诺华公司 匹配学习产品经理）Sara Steiner（诺华公司 全球人才主管）Megan Torrance（Torrance Learning26 ATD 研究报告 首席执行官）