在学习与发展中运用人工智能代理：解答您的疑问

随着人工智能（AI）的出现，学习与发展（L&D）领域经历了颠覆性变革。尽管AI为加速课程开发、本地化及发布提供了可能，专业人士仍在探索有效运用这些工具的实际方法。 随着AI智能助手的引入，L&D从业者正探索如何将这些数字化伙伴融入现有流程，以在保持质量的前提下提升工作效率。

本文针对当今学习与发展（L&D）从业者最关切的问题作出解答，内容源自近期网络研讨会从提示到发布： AI智能助手如何自动化您的学习与发展工作》的研讨会。该研讨会由Cognota首席学习官、ATD休斯顿分会名誉主席黛比·理查兹与Smartcat学习与发展产品营销总监吉纳维芙·卡博内联合主持。

• 生成式人工智能虽能加速内容创作，却无法解决学习与发展领域更广泛的工作流程难题，例如格式调整、本地化处理及内容发布等。

• 人工智能助手可自动化整个端到端学习工作流程，加速多语言内容的创作与交付。

• 学习与发展团队应从单一可复用工作流起步，通过小规模实践验证价值，再逐步将自动化方案推广至全组织。

• 作为数字化团队伙伴，AI助手能减少人工操作、增强协作效率，并将学习成果直接关联业务成效。

“你或许会用AI工具撰写课程大纲，但随后仍需手动将其导入教学设计工具，进行格式调整，处理各种模板问题。接着还要进行翻译——若课程需要翻译，有时你得把大纲输出后通过邮件或共享文档发送给审阅者。 整个流程开始拖沓，甚至可能中断。这就像人工智能给了我们一个飞跃的起点，但我们离终点线反而更远了。"

生成式人工智能工具往往并非加速整体流程，而是将摩擦转移到工作流的其他阶段。黛比补充道：

"这就像人工智能给了我们一个飞跃性的起点，但我们离终点线并没有更近。"

学习与发展专业人士需要能够解决内容创作、本地化、格式调整及发布等环节的解决方案，才能真正实现可扩展的工作流程。

人工智能代理旨在为学习与发展领域提供端到端的自动化服务，作为项目执行者无缝处理多项任务。拥有信息传递优化经验的战略专家吉纳维芙·卡博内强调了这些代理的变革性本质：

“AI 智能助手 并非只为节省单项任务的时间——它们旨在加速整体成果的达成。 你可以设定目标，比如构建模块并交付五种语言版本，它们将自动处理所有中间环节。你不再需要推动工作流程前进——智能助手本身就是工作流程。”

设想这样一个场景：主题专家提交一份初稿，当天结束时，多语言版本的精修课程便已发布——人工智能代理让这个未来成为可能。黛比进一步阐述道：

相比之下，人工智能代理通过将任务集中于单一平台来简化这些流程："您将从管理十几个不同工具转变为管理单一输出。"

"代理程序处于安全环境中，所有操作均启用了审计跟踪功能。您的所有数据都将保留在您自己的域内。"

"它们并非试图包罗万象，而是专为学习与发展任务而设计。您无需从零开始培训它们——它们已掌握学习模块的架构方法，并能生成多语言内容。"

成功采用人工智能的关键在于从小处着手并逐步扩大规模。黛比建议先试点单一可重复且高价值的工作流程，例如将PDF转换为课程。这种方法既能降低风险，又能验证概念可行性。黛比解释道：

“从小处着手。选择一个可测试的工作流程——重复性强且价值高的任务，比如将PDF转换为课程。用它来证明价值。一旦看到成效，便可由此扩展规模。关键不在于同时完成所有事情，而在于建立信心并尽早展现成效。”

吉纳维芙还强调了人工智能代理即使在初始阶段也能带来即时效益：

"您正在实现结果与产出的自动化。人工智能代理可以成为您团队的一部分。"

试点项目使团队能够熟悉这些代理，同时向利益相关者展示可衡量的成果。

人工智能代理在减少重复性任务方面表现出色，这些任务常常使学习与发展团队陷入困境，从而让专业人员能够专注于更高价值的工作。Genevieve Carbone分享了一个涉及全球制药公司的案例研究，该案例中主题专家的工作量减少了70%：

“即便在早期试点阶段，团队也能立即看到可量化的成果——节省时间、降低翻译成本、减少瓶颈。我们曾协助某全球团队将领域专家的工作量削减70%，翻译成本也同步降低70%，同时提升了跨区域的一致性。这正是AI助手能带来的运营效能提升。”

另一个案例涉及某制造企业为产品发布简化了多语言培训流程。吉纳维芙指出：

"他们成功将翻译成本削减了70%，同时保持了极高的质量。"

“代理商负责翻译全部内容，准备可直接发布的文件，并为学习管理系统（LMS）构建所有内容结构。无论涉及三种语言还是二十种语言，流程始终如一——高效、快速且可靠。”

除了自动化任务外，人工智能代理还能作为直观的"数字队友"促进团队间更高效的协作。吉纳维芙对此概念进行了阐释：

“人工智能助手不仅是工具。它们如同内置的团队成员，在您的工作流程中承担繁重任务。它们使学习与发展团队能够从手动操作转向真正实现大规模学习的协调管理。这才是改变游戏规则的关键——不是提示语，而是流程本身。”

“当你给智能体设定目标而非指令时，它们才能发挥最佳效能。你对成功标准的描述越清晰，它们的表现就越出色。这是一种协作——你并非在取代人类，而是在教导智能体如何与人类协同工作。”

这种以人为本的交互设计确保智能助手能够有效支持团队，同时增强对人工智能驱动流程的信任。

“我们需要停止将人工智能视为炫目的新奇玩意儿，而应着眼于它所支撑的业务成果。关键不在于为使用而使用人工智能，而在于提升速度、一致性及学习者体验。这才是我们作为学习与发展领导者展现真正价值的方式。”——黛比·理查兹

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