详细内容或原文请订阅后点击阅览

从自动化到自主：AI工作流程构建者如何重新定义2025年的L＆D

2025年5月15日 13:00 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

发现AI工作流程建设者如何在2025年转化L＆D，从反应性自动化到智能，自主生态系统，这些生态系统个性化学习，紧密的技能差距和将教育嵌入到日常工作流程中。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
AI工作流程构建者如何重塑L＆D学习与发展的世界（L＆D）在2025年进行了巨大的转变。多年来，自动化有助于简化重复过程并优化管理任务。但是今天，我们看到了更具变革性的东西：人工智能（AI）和视觉工作流程构建者的兴起，实现了自主学习生态系统。这种转变不仅是要更快地完成任务，还涉及创建智能系统，这些系统思考，适应和行动以赋予员工的能力并提升组织学习。在本文中，您会发现……从自动化到L＆D中的自动肌抑制作用的旅程长期以来一直起着至关重要的作用 - 从安排培训培训和跟踪提醒到完成报告和生成报告。这些系统是基于规则和反应性的，旨在遵循预定义的步骤。但是他们缺乏一个至关重要的特征：适应性。这些系统的作用不仅遵循规则；他们了解上下文，做出决策并随着时间的流逝而发展。在减少手动工作量的自动化的地方，工作流程的自治正在改变整个组织中学习，经验丰富和优化的学习方式。什么是AI Workflow Builders？AI Workflow Builders是智能的，无代码平台，旨在帮助学习和开发团队在不需要编程技能的情况下创建动态，适应性学习过程。与遵循静态，基于规则的序列的传统工作流程工具不同，这些构建者利用人工智能来理解上下文，解释用户行为并实时做出决策。在其核心，AI工作流程构建者集成了机器学习，自然语言处理（NLP）和数据分析等技术。这使他们可以超越仅仅自动化。他们不断地从用户互动中学习，识别模式并优化学习内容的流以符合个人需求和业务目标。
学习过程 反应性 预定义 创建 流程 巨大的 工作 AI 适应性 上下文 重要的 学习 构建 时间的 生态系统 Builders 机器学习 完成任务 人工智能 系统的 动态 发展的 报告 工作量 优化 自动化 作用的 遵循 规则 数据分析 Workflow 系统