人工智能(AI)继续吸引组织，因为它似乎无穷无尽地提高生产力和业务成果。在本博客中，了解学习和发展(L&D)部门如何利用人工智能改进流程，简化工作流程？
学习与发展(L&D)部门领导开始探索如何提高和支持人工智能能力的劳动力发展战略。人工智能有潜力帮助L&D团队扩大项目，提高所有用户的效率，为员工提供更个性化的发展机会。
人们对人工智能的兴趣急剧增加，有望营造一种需要更复杂能力提升和发展的氛围。世界经济论坛的《未来就业报告》发现，到2027年，75%以上的组织可能会选择人工智能技术，42%的公司会优先培训员工。个人也渴望获得更多的人工智能技能。凌英的《2024年工作场所学习报告》发现，五分之四的人想更多地了解如何在工作中使用人工智能。简而言之，技能需求正在以快速和意想不到的方式发展，人工智能不仅是这个事实的一个例子——它也是解决这个问题的好方法。
随着员工和组织都渴望选择这项技术，越来越多的公司正在探索如何在L&D战略中实施人工智能的概念。
学习管理中的四个潜在人工智能用例
忙碌的专业人士需要方便的学习机会来满足工作流程。学习和发展团队要求他们的发展规划与组织目标保持一致，同时也要考虑到员工的职业抱负。学习与发展(L&D)专业人士可以通过出现各种人工智能概念和工具功能来满足这两种需求。以下是学习和发展领导者可以探索的四个概念，以节省时间，提高学习者的感受，提高培训计划的有效性。
1)个性化学习和推荐系统
人工智能推荐系统可以指导员工完成个性化的学习之旅。这些系统分析了来自您的学习平台的大量数据，如每个员工当前的技能、工作角色和专业抱负。人工智能还将考虑学习者的偏好、绩效信息和员工的行为模式。该系统将根据每个员工的实际发展需要，快速分析这些信息，并推荐相关的课程和资源。
推荐系统为员工和学习型领导节省了大量时间。员工不需要考虑下一步应该参加哪些职业课程来取得职业进步。推荐系统可以在几分钟内识别他们的技能差距，并建议一个学习计划来帮助他们消除差距，并将学习方法与组织的发展战略联系起来。通过这样做，教师不再需要花几个小时查看数据，并为学习者分配相关内容，以便他们有更多的时间支持员工，并帮助他们理解基本概念。
2)通过聊天机器人简化员工反馈
学习与发展(L&D)领导者可以借助自然语言理解(NLP)简化各种任务。NLP可以根据员工对专业发展评估的反应提供即时反馈，使他们在学习过程中取得进展，而无需等待真实导师的笔记或建议。
员工也可以使用嵌入式LMS、在学习模块的过程中，LXP或员工参与平台上的聊天机器人可以增强对特定主题或专业技能的理解。自然语言理解(NLP)该技术可以帮助教师简化内容开发、教学计划和评价评分。聊天机器人还可以帮助区分特定学习者的课程。
3)大规模课程内容创作
尽管学习和发展，但实施人工智能工具也可以节省大量成本。(L&D)当然，专业人士有能力手动开发培训内容，但这并不是他们技能的最佳应用。这些珍贵的内部资源将更好地用于促进培训和指导学习者等不能通过技术轻松管理的其他重要任务。
对于没有内部学习设计师的组织，生成人工智能工具可以帮助他们开发与LMS兼容的专业学习内容。这可以为公司节省大量成本，他们必须依靠外部供应商来满足他们的专业培训需求。
4)预测学习分析
预测分析包括分析历史数据和应用机器学习算法来预测未来的结果。L&D领导使用这种生成的人工智能工具：
预测员工的行为
识别技能差距
哪些员工会面临不符合合规预期的风险？
完善教学策略
评估培训结果
预测性学习分析提供了有价值的观点，并为决策过程提供了数据。该生成的人工智能工具通过分析员工的专业奉献精神、评估结果和互动模式，可以帮助学习和发展领导者预测员工的专业学习需求，并做出战略决策，以提高他们的发展理念。
假设员工对强制性合规课程的参与度较低。他们在评估中表现不佳，似乎不理解材料。预测和分析模型可以主动向学习管理员发出警报，以确保他们了解员工，并帮助他们改进和满足培训期望的学习和管理中潜在的人工智能用例。
忙碌的专业人士需要方便的学习机会来满足工作流程。学习和发展团队要求他们的发展规划与组织目标一致，同时也要考虑员工的职业抱负。学习与发展(L&D)专业人士可以通过出现各种人工智能概念和工具功能来满足这两种需求。以下是学习和发展领导者可以探索的四个概念，以节省时间，提高学习者的感受，提高培训计划的有效性。
将人工智能集成到学习和开发项目中的技能中
对于许多组织来说，目标包括节省时间、提高生产力和降低整体成本。在培训课程中有效理解人工智能技术的关键是理解这些目标，并选择最适合实现预期结果的工具。
希望节省学习设计师时间并提高生产力的公司需要考虑人工智能的学习和发展战略。除了上述用例外，生成式人工智能还可以用于自动化的耗时任务，例如：
采购课程材料
制定教案建立评定评估学习者的反应，并提供反馈
通过生成式人工智能工具，学习设计师和其他L&D专业人员可以自动化任务，从而节省几个小时甚至几天的工作时间。有了这么多时间，他们可以致力于更深层次的劳动密集型活动，比如设计一个迷人的培训环境，支持学习者自己的需求。
生成式人工智能工具还可以帮助组织更及时地实现数据洞察。人类工作人员可能需要几个小时或几天的时间来研究他们的奉献精神和绩效数据，但生成人工智能可以在几分钟内提供智能分析和观点。人工智能支持的工具插件可以快速收集和分析大量信息，节省学习和发展(L&D)团队时间，提高生产力。有了人工智能，学习与发展部门可以根据数据做出决策，决定如何改进培训计划，最好满足员工的学习需求。
人工智能学习技术具有显著提高效率和加强专业发展措施的潜力。组织需要评估他们的实际需求，并有目的地选择人工智能战略和相关工具，以帮助他们实现目标。
