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人工智能无法为你解决的知识转移问题
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来源:eLearning行业 | 在线教育博客理解并不等于做
我曾经召集了我们各个部门的近千名员工进行了为期一周的强化培训。我们教他们在单一系统中工作：将数据输入 CRM，在整个公司都可以看到的地方记录出勤和销售情况，并停止在个人 Excel 文件中重复流程的习惯。连续一周，我们重复同样的信息：系统——是的； Excel——不。培训的反馈非常积极。我确信一切即将改变。
两周后，我来到我们的一家分行，看到经理再次将数据输入到她自己的 Excel 电子表格中。我问她为什么又走回老路。 “这对我来说更容易，”她说。
我的错误是假设人们一旦理解了某些东西，他们就会立即开始应用它。如今，许多公司在人工智能领域都陷入了类似的陷阱。他们购买工具、分发访问权限、举办培训课程，并认为这就足够了。 Gartner 人力资源实践高级分析师斯瓦加塔姆·巴苏 (Swagatam Basu) 将这种现象称为“支持错觉”——访问和采用指标被误认为是转型。
我确信问题不在于人们不善于推动或抵制变革。那么它是什么？
采用问题并不在于您的想象
公司已在人工智能领域投入巨资，但大多数公司尚未看到回报。 Gartner 报告称，88% 的人力资源领导者认为 2025 年人工智能工具不会产生任何有意义的商业价值 [1]。 BCG 对 1250 家公司的研究发现，只有 5% 的公司在企业规模上从人工智能中获取了显着价值，而 60% 的公司根本没有看到任何物质回报 [2]。
作为一个在教育和员工发展领域工作了二十多年的人，我亲眼目睹了这一点：最优秀的员工实际上做出决策的方式几乎从未在任何地方记录下来。其后果是入职缓慢，每次离开都会丢失知识，而现在，人工智能投资没有回报。