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为什么大多数人工智能学习策略都会失败，以及高成熟度团队的不同做法
AI 不会修复损坏的 L&D 系统，但会更快地暴露它。高成熟度的团队通过首先修复内容架构和运营模型来取得成功。真正的差距不是工具，而是工具。这是他们的基础。这篇文章首先发表在电子学习行业。
来源:eLearning行业 | 在线教育博客为什么您的人工智能学习与发展策略需要首先扎根
在过去的两年里，我一直与企业、数字出版商和学习技术平台的 CHRO、CLO 和数字学习负责人进行持续对话。几乎每个组织都在实施人工智能学习计划。投资正在进行，试点正在进行，最高管理层的期望很高。
但是，当这些对话超越表面时，就会出现一种一致且令人不舒服的模式。
尽管人工智能在学习与发展方面的投资达到了创纪录的水平，但对劳动力绩效的可衡量影响仍然难以捉摸。内容的生产速度更快，但应用却没有更好。飞行员在仪表板上可见，但无法缩放。高管们最迫切希望缩小的技能差距仍然很大。
据 BCG 称，尽管仅 2024 年人工智能支出就达到了 2,523 亿美元，但 74% 的组织表示其人工智能投资没有带来切实的商业价值。麻省理工学院的 2025 年 GenAI 商业研究发现，95% 的 GenAI 试点未能证明损益影响，而标准普尔全球报告称，42% 的公司在 2025 年放弃了大部分人工智能计划，大幅高于前一年的 17%。
具体到学习方面，LinkedIn 的 2025 年工作场所学习报告指出，虽然 80% 的学习与发展专业人士认为人工智能对其战略很重要，但只有 25% 的人将其纳入日常工作中。与此同时，49% 的学习和人才专业人士表示，他们的高管担心员工不具备执行业务战略的正确技能。
这是人工智能学习差距，没有人大声谈论：投资与实际劳动力能力之间的差距。
在我看来，在 Harbinger 支持一些世界领先的数字出版商、协会和企业学习团队的工作中，根本原因不是技术。它是构建人工智能学习策略的基础。