我们抵达人工智能目的地了吗？炉边谈话的洞见

马库斯是全球知名的人工智能战略家及技术顾问，任职于 Endeavor Intelligence，致力于协助各类规模的企业——从《财富》百强企业到中小型公司——整合人工智能技术以推动创新与效率提升。 作为 The Learning Forum的人工智能战略负责人，马库斯主持人工智能战略委员会等高管团体，汇聚企业高层交流前沿洞见、探讨挑战并制定战略解决方案。

马库斯还共同领导着非营利组织The Thinking Effect，该组织为学习与发展以及人才领域的专业人士提供服务。 作为各大行业盛会的特邀演讲嘉宾，他以对人工智能战略及学习与人才发展提升的平衡而深刻的见解著称。

人工智能已不再是空洞的流行词汇——它正在积极重塑企业开展学习与发展（L&D）的方式。然而正如马库斯和梅根所讨论的，人工智能的普及速度存在显著差异：部分企业才刚开始探索其应用潜力，而另一些企业则通过前沿应用不断突破技术边界。

这场对话折射出一种转型态势。许多人正从单纯利用人工智能加速流程——例如内容创作和翻译 ——转向探索如何从根本上提升学习体验质量。然而这条道路并非一帆风顺。

为说明这一点，不妨设想这样一个场景：某学习与发展团队耗费数月评估人工智能工具，却在准备实施时发现组织需求已发生变化。这凸显了决策过程中敏捷性的重要性。

两位专家的建议都很明确：企业需要精简流程以跟上人工智能的发展步伐。制定一套连贯的人工智能战略至关重要——该战略应根据具体需求而非趋势来优先选择工具，从而克服这些挑战。

尽管存在这些挑战，人工智能带来的机遇依然巨大。正如马库斯和梅根所讨论的，人工智能有望彻底改变个性化学习。通过分析海量数据，人工智能能够根据个人需求定制学习体验，使培训更具针对性且更有效。

此次对话还突显了集成式人工智能平台的崛起。这些工具已不再是简单的附加组件——它们正逐渐成为企业管理和提供学习体验的核心要素。

这场炉边谈话不仅探讨理论——现实案例才是核心焦点。人工智能已被用于缩短培训项目的上市周期，为企业创造竞争优势。马库斯和梅根分享了多个实例，展示人工智能驱动的学习分析如何揭示学习者行为模式，从而制定更精准高效的培训策略。

尽管人工智能蕴藏着巨大潜力，但马库斯和梅根明确指出：人类因素不容忽视。人工智能应当增强而非取代人类在学习与发展领域所具备的独特技能。会议特别强调了人工智能的伦理使用，尤其要避免可能对学习者产生负面影响的偏见。

共识认为，人工智能的实施方式必须增强而非削弱人性化关怀。这意味着要始终将伦理考量置于核心位置，确保人工智能驱动的决策具有透明度和公平性。

想象一下，利用生成式人工智能为每位学习者量身定制沉浸式模拟场景，这些场景将根据他们在公司中的具体角色而变化。这将彻底改变员工的培训体验，使其更具针对性且更有效率。

"我们抵达人工智能时代了吗？"这场炉边谈话深入探讨了人工智能在学习与发展领域的现状、面临的挑战以及带来的机遇。尽管发展之路仍在延续，但显然人工智能若能经过深思熟虑且战略性地整合，便有潜力彻底变革学习与发展领域。

随着学习与发展从业者持续探索这个不断演变的领域，核心要义在于：拥抱人工智能，但需以清晰的战略为指引。通过优先选用合适的工具、保持人性化元素、及时掌握新兴趋势，企业能够借助人工智能创造更高效、更具吸引力且更具包容性的学习体验。

见解/观察：

• 不同组织对人工智能的采用程度差异显著，有的才刚开始探索其潜力，有的则在实施方面更为先进。

• 该行业主要利用人工智能提升内容创作和翻译等流程的速度与效率，但人们日益认识到其在提高质量和推动创新方面的潜力。

建议：

• 处于不同人工智能应用阶段的组织应根据自身具体需求和准备程度量身定制战略，确保不会被现有的多种选择所淹没。

• 领导者应鼓励团队尝试人工智能应用，既探索基础应用也尝试高级应用，同时着眼于长期转型目标。

见解/观察：

• 人工智能的采用过程可能混乱不堪，而市场上铺天盖地的工具更使情况雪上加霜，导致学习与发展领域的专业人士陷入决策疲劳。

• 组织流程——尤其是治理流程——往往跟不上人工智能发展的步伐，使得人工智能难以有效落地实施。

建议：

• 为应对决策疲劳，企业应建立明确的人工智能工具评估标准，重点选择与战略目标最契合的工具。

• 精简治理与决策流程，以加速适应人工智能技术发展，确保企业保持竞争力。

见解/观察：

• 人工智能在个性化学习体验方面具有巨大潜力，尤其通过将多种功能整合为单一解决方案的集成平台实现。

• 在学习与发展领域成功应用人工智能，通常需要跨职能协作，确保IT部门、业务部门和学习与发展团队的目标保持一致。

建议：

• 促进跨职能协作，确保人工智能工具的实施方式满足所有利益相关者的需求，从而取得更成功的成果。

• 探索集成式人工智能解决方案，以简化工作流程并增强提供个性化、高效学习体验的能力。

见解/观察：

• 人工智能正有效缩短培训项目的上市时间，通过更快交付学习解决方案助力企业保持竞争力。

• 基于人工智能的学习分析技术深入洞察学习者行为与项目成效，推动决策更具数据驱动性。

建议：

• 利用人工智能加速培训项目交付，缩短上市时间并保持竞争优势。

• 运用人工智能驱动的分析技术持续优化学习项目，确保其能针对性满足员工队伍不断变化的需求。

见解/观察：

• 人工智能在学习内容中引入了偏见风险，学习与发展从业者必须监控并缓解这些风险，以维护公平性和包容性。

• 人工智能应增强而非取代人类在学习体验中独有的技能，因此人性化关怀在学习与发展领域依然不可或缺。

建议：

• 对人工智能生成的内容实施严格监督和定期审查，以识别并解决任何偏见问题，确保学习项目具有包容性与公平性。

• 鼓励学习与发展专业人士聚焦人工智能如何提升其职能，运用该技术来补充和拓展人类专业知识。

见解/观察：

• 人工智能有望创造更具互动性和沉浸感的学习体验，例如模拟训练和虚拟环境，这可能彻底改变培训的实施方式。

• 向更集成、更全面的人工智能解决方案的转变预计将持续推进，这些工具将成为学习与发展战略的核心。

建议：

• 通过探索人工智能驱动的沉浸式学习技术，保持领先优势，这些技术能显著提升参与度和知识保留率。

• 为人工智能在学习与发展领域的持续融合做好准备，培养必要技能并构建基础设施，以支持更复杂、更具互动性的学习环境。