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研发中的人工智能差距与技术无关
来自 1700 多名学习专业人士的新数据揭示了人工智能在 L&D 中采用停滞的真正原因，而这与专业知识无关。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客L&D 积极使用工具，但不参与决策
L&D 团队在人工智能方面比以往任何时候都更加活跃。团队可以更快地创建内容，在数小时而不是数周内构建课程，并尝试聊天机器人、测验生成器和翻译工具。根据大多数活动衡量标准，事情正在发生变化。
那么，为什么这么多 L&D 领导者仍在争夺人工智能战略席位？
因为活动和影响力是两个不同的东西，而它们之间的差距正是 L&D 失去信誉的地方。
我们对 1700 多名学习专业人士进行了调查，以了解人工智能在学习与发展领域的现状。 78% 的 L&D 团队表示，在决定预算和优先事项时，他们并不在场，而是在执行别人的愿景。
就像能力一样影响组织中的化合物。现在制定人工智能战略的团队将在以后的成果中获得荣誉，而那些被排除在这些对话之外的团队则不会。关键在于在最重要的时刻发挥作用的能力。
以下是其余数据显示的内容，以及您在下一次利益相关者对话之前可以采取的措施。
每个 L&D 领导者都应该担心的数字
25% 的 L&D 团队表示，他们采用人工智能的主要原因是大规模个性化。不到 4% 的人优先考虑业务绩效。
现在想想你的下一次高管对话。当您的首席财务官走进房间并询问 L&D 的人工智能投资正在带来什么时，您会得到哪个答案？ “我们正在大规模个性化学习者体验”，或者“我们将新员工的生产力时间缩短了 30%，这是数据”？
没有业务案例的个性化在高管对话中会表现不佳。 L&D 倾向于用学习者体验的语言来表达，而高管则用收入、保留率和生产力来表达，而现在这两种语言并没有在中间相遇。这种脱节的代价就是可信度。
同样的倡议，但完全不同的对话。