所有企业都在犯的重大AI错误—

“随意尝试，分享你的发现。”

当前太多组织正采取这样的AI采用策略。这种现象无处不在——无论是《财富》百强企业、联邦机构还是小型公司。当然，汲取团队见解并整合成熟实践始终是明智之举。但我们讨论的可是自人类发现火以来最重要的突破——至少众多科技高管如是说。

92%的企业计划在未来三年增加人工智能投资。[1] 企业正将大量资源（以及强烈的FOMO心理）投入技术栈建设，因为他们视人工智能为开启未来收入的关键。然而在应用层面——即工作本身必须如何演变才能充分利用这些新工具——许多企业却将数字化转型任务推给了本已不堪重负的员工队伍。这几乎让人感觉高层管理人员忘记了员工本就有本职工作要完成。

毫不奇怪，74%的企业都难以实现价值。[2] 在某些情况下，技术本身尚未成熟到能够兑现承诺。与此同时，那些被期望通过人工智能调整工作方式的员工，在继续承担日常职责的同时，并未获得额外时间、支持或指导来掌握这项颠覆性技术。管理层期望他们...自行摸索。结果是，仅有1%的企业认为其人工智能项目已完全成熟。

许多企业将数字化转型任务推给了本已不堪重负的员工队伍。这几乎让人感觉高层管理人员忘记了——员工们本就有本职工作要完成。

迪伦·朱尼尔

Axonify首席学习架构师《现代学习生态系统》作者

主要行动号召

[JD·狄龙网络研讨会] 代理、助手、自动化：在人工智能驱动的工作场所释放您的潜力

在这场富有洞见的网络研讨会上，前沿学习与员工参与领域的知名专家JD·狄龙深入探讨了学习与发展从业者如何弥合人工智能的承诺与其实际应用之间的巨大鸿沟。

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创新与效率

人工智能赋能的工作转型仍处于初级阶段。尽管人工智能代理、助手及自动化系统正逐步进入职场，但人工智能的承诺与其现实应用之间仍存在显著差距。政策框架仍在制定中。区域性法规正加速完善。技术供应商持续迭代解决方案。在可预见的未来，技术领域将始终处于动态演进之中。

与此同时，"以更少资源实现更多目标"的诉求正与创新推动力发生冲突。当企业为提升盈利能力而削减预算、缩减人员规模时，却期望员工引领数字化革命——却未提供明确的路线图。这种做法非但未能赋能员工，反而加剧了本已充满压力与对抗性的工作环境。

员工敬业度和幸福感正逼近历史最低点。 65%的员工表示深受职业倦怠困扰，72%的人坦言这已对其工作表现产生负面影响。[3] 人工智能正加剧这种压力。皮尤研究中心研究发现，52%的美国劳动者担忧人工智能对自身岗位的影响，其中32%的人担心失业。[4]

若缺乏明确的战略和充分的支持，企业将面临无法充分释放人工智能潜力的风险，而员工则不得不应对日益加剧的不确定性。

消除猜测

有意义的变革不能仅靠试错实现。虽然探索、实验和迭代对创新至关重要，但必须与周密的规划和方向相平衡。要充分发挥人工智能的潜力，企业必须投入资源来引导工作流程的转型。这不仅是教员工如何使用新工具，更需要为员工提供清晰的指导，帮助他们在不断变化的工作流程中有效运用这些工具，并确保其应用符合企业优先事项。

企业必须配置资源，明确人工智能在工作流程中的定位，厘清哪些任务仍需人工参与，并重新设计流程以实现生产力最大化。高层管理人员应指定团队成员开展跨职能协作，识别改进空间并锁定最具价值的应用场景。这种协作模式既能最大化技术影响，又能确保员工全程参与转型进程。通过优先协调人员与技术之间的协同，企业既能保障运营效率，又能创造积极的员工体验。

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厘清学习与发展部门的角色

人工智能不仅是学习与发展部门需要管理的又一培训主题，它正在从根本上改变学习与发展在现代职场中的角色定位。人工智能让我们能够以创新方式实现学习与支持的个性化，从独立解决方案转向直接嵌入工作流的集成生态系统。这使个人能够更高效地分享知识、解决问题并培养关键技能。通过拥抱这种转变，我们能够扩展有限的学习与发展资源，确保更多人获得精准支持，并将独特技能聚焦于最复杂的发展挑战。

学习与发展部门还可借助这种焕然一新的思维方式，帮助员工跟上工作场所的快速变化。与其指望员工独自应对变革，L&D部门应提供必要支持与指导，帮助员工理解自身角色的演变方向。我们必须为员工创造提问空间，使其明确自身变革方向，确保他们成为变革的主动参与者而非被动旁观者。

学习与发展部门必须与组织内各决策部门（包括IT、运营和人力资源）通力合作，确定向员工传达变革的最有效方式。通过这种协作，我们能够将技能发展计划与员工关切的核心领域相匹配，帮助他们适应新的实践、流程和期望。这使学习与发展部门成为缓解人工智能相关恐惧与不确定性的关键力量。此外，我们必须抵制依赖通用现成内容库的诱惑——这类资源仅提供人工智能运作原理的泛泛概述。我们的重点应放在人工智能的实际应用上，帮助员工理解如何将这些工具有效融入日常工作流程。