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人工智能训练失败的 4 个原因
人工智能课程的高完成率并不总是等于高采用率。如果您的组织正在“培训”而不是“转型”，那么您可能会陷入这四个常见陷阱之一。以下是如何使用诊断优先的操作系统来修复断开连接。这篇文章首先发表在电子学习行业上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客“课程完成”错觉
对于许多 L&D 专业人士来说，这是一个熟悉的故事。您启动了全面的“生成式人工智能基础知识”途径。您策划最好的内容，营销发布内容，并且数字看起来很棒。完成率很高。反馈表是积极的。但三个月后，您会查看运营指标。代码干净吗？营销文案更快吗？战略计划是否更加稳健？通常，答案是“不”。
问题不在于你的教学设计。问题在于，我们将人工智能的采用视为内容挑战，而实际上它是工作流程挑战。在诊断员工所处的工作环境之前，我们会将内容推送给员工。
采用诊断方法找出 AI 训练失败的原因
在帮助组织实施诊断学习操作系统的工作中，我发现了四种导致 AI 训练失败的一致故障模式。以下是它们的含义以及如何修复它们：