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学习团队应如何应对未来 12 个月
如果说去年是关于发现人工智能在学习中可以做什么，那么接下来的 12 个月就是关于决定你想要它做什么。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客使用 AI 为未来 12 个月做好准备的技巧
在过去两年中，人工智能从“有趣的实验”转变为您的组织悄悄依赖的东西。麦肯锡的 2025 年人工智能现状调查发现，大约五分之四的组织现在至少在 1 个业务职能中使用人工智能，超过 70% 的组织经常在工作中使用生成式人工智能。然而，只有不到三分之一的人遵循大多数扩展最佳实践，不到五分之一的人跟踪生成人工智能解决方案的明确 KPI。
在学习团队内部，情况类似。最近的一项 ATD/Clarity 研究报告称，80% 的教学设计师已经使用人工智能工具，近 2/3 的人是在过去一年才开始这样做的。培训咨询公司 Clarity Consultants 表示，人工智能的到来速度快于有效使用它所需的治理、工作流程和技能。
因此，在接下来的 12 个月里，我认为问题不是“下一个人工智能大趋势是什么？”对于学习型领导者来说，未来 12 个月人工智能更好的问题是：我们如何将所有这些实验转化为对学习者、企业和团队成员的持续价值？
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为人工智能设定明确的学习目标，而不仅仅是“实验”
大多数组织都在尝试人工智能，但很少有人清楚什么是“好”。麦肯锡的研究显示，88% 的受访者表示他们的组织使用人工智能，但只有约 39% 的受访者报告了这些努力对息税前利润的影响。许多人陷入了试点模式：热情的尝试却没有明确的目标。
对于学习领导者来说，今年是决定人工智能在你的职能中的用途的一年。您的主要目标是效率（更快的课程开发、减少主题专家 (SME) 时间）、覆盖范围（以相同的人数为更多的学习者提供服务）、质量（更好的个性化和实践）还是两者的结合？麦肯锡调查中的高绩效组织不仅追求效率，而且追求效率。他们还明确地将人工智能与增长和创新目标联系起来。