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AI智能陪练

发布时间:2022/09/15 14:58:16   Click:

人工智能,几年前听起来是一个遥远的词汇,我们当时似乎也会认为,这与我们从事的企业培训工作并没有太大的关系。然而,在最近半年与SaaS软件供应商及我们的客户在沟通探讨数字化学习的过程中,却发现AI技术在数字化学习中,已经起到了很大的作用,甚至在影响我们设计学习项目的基本逻辑。


那么,AI技术对于企业学习会产生怎样的影响呢?接下来我将从三大方面,为大家分享我们最近看到的一些AI+Data的学习新范式。

 

(一)数智时代,对培训产生的五大影响是什么?

(二)数智时代,人工智能在培训领域的技术突破

(三)数智时代,给培训管理者及培训师的职业发展建议


如果你是培训管理者、培训师或HR从业者,我建议你花10分钟左右的时间,认真看完本文,也建议你将此文推荐给企业的管理层,AI技术将在很大程度上,改善企业培训的设计与组织、有效促进企业生产力的提升。



1.1—AI内容工具


在目前的培训体系建设中,占比最多的是通用类的培训项目,而业务部门真正需要的培训项目却非常少,导致这一问题的主要原因是内部讲师梯队建设跟不上。而当我们去推动内部讲师建设的时候,却会遇到很多真实的挑战,例如:业务人员非常的忙碌,根本没有时间去做课程设计与开发,甚至都没有时间录制视频课程。


即便要录制课程,对于多数人而言,露脸的视频录制依然是很有挑战性的。对于一名职业培训师而言,录制10分钟的课程,至少要投入2小时以上的时间准备,更不用说还要耗费精力做后期的剪辑、字幕等。


而在AI时代,虚拟视频课程、真人视频课程完全可以快速实现,培训师只需要做好脚本,AI就自动生成不同类型的课程,当这个技术完全商业化之后,那么规模化的数字课程将成为现实,线下培训的占比将大幅度下降。



1.2—AI刻意练习


AI学习技术,可以规模化实现刻意练习。在一个常见的应用场景中,比如销售软技能的训练,如果有规模化的刻意练习、及时的辅导与反馈方式,能极大地提高销售人员的表现。所谓的软技能主要是指:沟通技巧、销售、客服、演讲、领导力、脱口秀等。


721学习设计模型对于多数培训人是非常熟悉的,但是这个方法论的落地却遇到很大的挑战与困难,因为学员要完成刻意练习,大概需要以下的三种支持:陪练、评估与反馈。


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通常而言,这三个动作是培训师、教练或者学员的直接上司扮演与协助。而在真实的工作场景中,培训师、教练或学员的上司很难拿出时间来完成这个任务,这是导致721模型很有道理,但是却无法落地的重要原因。


目前的AI技术对于评价与反馈已经相对成熟,与岗位专家给到的评估结果比较接近,例如:全球知名的某药业公司,使用AI视频训练技术训练销售代表的销售过程,AI的评价与真实老师的评价基本上是接近的。


或许有人会提出挑战,说优秀的教练是通过引导,帮助被教练者发现问题的,这样的效果比AI的数据反馈会好很多。的确,从目前的AI技术来看,AI教练是比不过引导型教练的。但是,我们扪心自问,有多少的企业管理者及教练具备了高超的引导能力呢?即便具备了高超的引导技术,我们有多少的培训与管理者有时间去1对1辅导下属呢? 


但是,AI教练有的是时间~(哈哈)



1.3—AI个性化学习


在实际的培训项目中,我们是否会经常碰到这样的情况:学员张三、李四、王五都参加了《客户拜访》的培训,并且培训结束之后,这三名学员考核都达到了70分,但是最终这三名学员,暂时都无法完美执行《客户拜访》这一任务,但是这三个人的能力短板却不一样,张三肢体语言不到位、李四产品知识讲不清楚,王五不能很好地回应客户的问题。这三名员工大概的技能都掌握了,但是不同的员工,在不同的细节上会出现问题,而这些细节则直接影响着员工的工作品质和工作绩效。


这个时候问题来了,如果你是培训项目的设计者,你会如何改善这一问题呢?


是让三个学员再上一次这个课程,这意味着这个课程70%+的内容对这三名同学是没有用的,因为他们已经掌握了;还是为这三名同学提供1对1的教练辅导呢? 显然是后者的方案会更具有可行性,但是成本巨大。


这个时候,你会发现,传统的培训技术,很难解决这样的技术性的问题,而人工智能则可以有很好的表现。


具体可以通过以下的四个步骤实现个性化学习:


练习:学员通过手机对真实工作场景下的某一问题进行模拟练习;



识别:接下来AI会通过模型及算法,识别出你在认知维度的掌握情况(比如关键词提及次数、产品功能点或优势阐述等)、表达维度的掌握情况(比如语速、音量、表情、手势等);



分析:AI对行为数据与认知数据进行分析,并根据相应的维度进行评分;



反馈:AI对你的练习情况进行整体打分,结合评分模板,给出包括文字评价等在内的练习反馈。学员自己或者学员的经理/教练,可以根据AI的评分结果,再有针对性地进行某一方面的学习和训练,实现有针对性地提升;



所以基于学习数据及AI技术,可以为学员提供非常精准的学习,只要学员参与到学习项目中,AI学习项目则从技术保证,为学员大幅度提升学习效率,通过刻意练习与及时反馈,提升学习效果。


这是传统的培训师无法低成本实现的学习方式。



1.4—知识的颗粒度


“纳米级”的知识颗粒度与知识的全面性,是学以致用的前提条件。


谈到这个主题,首先我们必须建立一个共识,如果要实现学习的千人千面,其前提条件是对问题、场景与知识进行切割,让问题与知识都以“纳米级”的颗粒度出现,以更碎片的模式进行学习,实现更加精确的个性化学习。


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从认知心理学的角度去看,人类能够记忆的信息是非常有限的,且不规则地存储在大脑中。且有挺多的经验和知识存在模糊的认知,而这些问题给“如何教会他人”带来了天然的障碍。就目前而言,多数培训课程存在的典型问题就是课程主题太大,课程知识点的颗粒度太大,而导致泛泛而论,学习得很多,但是每个主题都不够深入。


在细颗粒度下,用AI技术辅助内容的快速生产、规模化的个性化练习,方能构筑起能力的高效提升通道。



1.5—学习下沉


学习下沉,成为业务价值链的一个组成部分,这是我认为在培训领域中最大的一个变革。


如何实现这一点呢?


我举个例子来说明一下,今天张三收到了最新的政策:销售业绩的佣金发生了变化,采用了全新的计算公式。那么多数公司会如何处理呢?大概率会发邮件或拉群通知所有的相关人员。


这后续会发生什么情况呢?估计有很多人可能没看,也有部分人没有看懂,还有一些人微信或电话咨询你这个公式到底怎么用。数字化学习是怎么解决这个问题呢? 


张三打开学习平台,搜索出一个关于“销售业绩佣金计算”的学习课程,并将课程分享给了相关人员。


相关人员打开链接之后:


首先看到的是一个几分钟的微课课程《销售佣金计算的不同场景与计算公式》,微课是文字+语音的形式,轻松看完,且学习效果比单一形式更为有效;



当看完视频之后,立即进入到了一个考试,用设置选择题的方式,让学员选择相应的公式并计算数据,得出实际的佣金数;



提交考试结果后,学员可以立即看到考试结果反馈,知道自己的答案是正确的还是错误的;



在这种模式下,业务中的一个具体要学习的知识点就变成了:看一看、练一练,这是不是很有趣的过程。


而此时,张三在后台可以清晰地看到有多少人看完了视频,有多少完成了考试,有多少人答对了题目,有多少答错了,接下来再用其他的方式推进销售学习项目的落地。显然,这是将数字化或智能化学习融入到业务场景中的一个很好的例子。




(二)AI在培训中的技术突破


在人才发展行业存在一个“不可能三角形”,指的是学习效果、总体成本和培训讲师产能三个要素之间存在着两两互换、两两妥协的矛盾关系。以往在人才发展、学习发展领域是通过妥协一个或两个要素,从而达到另外一个要素变好的方式来做学习项目设计和交付的,但这种妥协并不能带来总体满意度的提升。


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而AI技术则可以很好地突破这一瓶颈,让学习效果和产能均得到提高,在学习与人才培养领域,目前在全球的范围被普遍看好的是AI视频训练技术,这个技术主要包括:



机器学习:能够快速学习特定领域、场景的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。



视觉识别:能够看到学员的行为表现——能够通过收集与分析学员的行为数据,这些行为数据可以包括:肢体语言、面部表情等非言语信息。



自然语言理解:能够听懂学员讲授的言语信息——通过收集与分析学员的认知数据,评价学员在理解知识、运用知识的等级水平。



所以,我们不难发现,AI技术已经相对成熟地进入到了职业技能培训领域,而这将对企业的培训体系构建产生深远的影响。



(三) 发展建议


基于AI+Data的趋势,作为培训从业人员我们应该注意什么呢?在这里我谈谈三点看法:


首先是相信:行业中有一句话还挺有道理的,大概的意思是:在过去数字化技术,可能让你的企业活得更好,而在未来,没有数字化的企业或许将很难生存。数字化、智能化是未来显而易见的趋势,在大趋势面前,任何抵抗都是徒劳的。



其次是思想:意识到知识资产的重要性:在数字化时代,岗位的知识、经验与技术是企业的重要资产,其重要性就如我们的厂房设备一样,甚至会更高。例如:南哥的电脑本身价值是2万多人民币,而电脑中存储的资料则价值百万,是我20年+培训技术的积累。就目前而言,学习平台将承载所有岗位的知识、经验与技术,这一定是企业的重要资产。所以,对于培训从业者而言,未来你的重要工作之一就是如何将分布在不同部门、不同岗位、不同员工身上的经验与技术进行数字转化,让这些经验与技术成为公司的重要资产,能做成这件事的人,一定是很有价值的人才。



最后是行动:作为培训师构建你的数字化、智能化的产品可能是你知识表现最重要的通道,而非依靠传统的讲课。积极地学习智能化学习产品设计、元宇宙类产品设计是参与未来的最好方式。而对于培训管理者,着手构建基于AI技术的学习平台是对组织的贡献,也是具有前瞻性的做法。







作者:南哥nange

来源:培训经理指南



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