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53.3% 与人工智能作斗争。 L&D 衡量什么？
员工不知所措，领导者需要证据，人工智能正在被推入 L&D。然而仪表板看起来仍然“健康”。完成率上升。反馈分数还不错。那么，为什么仍然感觉没有人能够清楚地解释学习是否真的对业务有帮助？这篇文章首先发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客如果人工智能有效，为什么 53.3% 的 L&D 仍然举步维艰？
如果汽车仪表盘显示一切正常，而发动机灯一直闪烁，则问题不仅仅出在发动机盖下。问题还在于仪表板。这或多或少是企业学习与发展在 2026 年面临的处境。在 Scheer IMC 的《2026 年学习技术状况》报告中，53.3% 的决策者表示，有效整合人工智能或新的学习技术是他们面临的最大挑战。与此同时，五分之四的人仍然认为他们当前的学习技术至少在一定程度上有效。这两种说法都可能是正确的。这正是为什么这很重要。
这不是因混乱而产生的矛盾，而是因衡量而产生的矛盾。许多组织仍在通过一套标准评估学习技术，同时期望它能够与另一套标准相比较。仪表板报告稳定性、访问性和基本可用性。企业需要的是能力、生产力和证据。这些不是同一个对话。
AI已从演示阶段走向交付压力
有一段时间，企业学习中的人工智能就像陈列室概念车一样。它在明亮的灯光下看起来令人印象深刻，吸引了自信的评论，而且很少能在周一早上的潮湿高速公路上幸存下来。那个阶段已经结束了。
报告清楚地说明了这一点。目前，43.1% 的组织在学习流程中积极使用人工智能，另有 14.8% 的组织表示人工智能已完全嵌入学习与发展运营中。投资也遵循同样的方向。大约 61.4% 的人计划在未来 12 个月内投资人工智能驱动的创作工具，60.5% 的人计划投资人工智能驱动的辅导工具。
食欲是真实的。困难也是真实存在的。
困难的部分不再是决定人工智能是否属于学习与发展。困难的部分是让它以企业可以信任的方式运作。
“有效”的分量太重了
更有可能的是，许多受访者正在回答一个更狭窄的问题。
但人工智能提高了标准。