海外研究：生成式人工智能已经在改变员工培训的方式，但依然存在内外部的诸多挑战

　　长期以来，全球人才缺口一直令人惋惜而且还在继续扩大。目前，仅在美国就有960万个职位空缺，而失业人数达到了650万。这使得许多人呼吁对现有劳动力进行技能提升和再培训。然而，尽管许多企业负责人认识到了这一需求，但由于缺乏时间、资源和资金来开发培训材料，他们受到了不小的阻碍。

　　学习管理系统提供商Cypher Learning最近发布了一份研究报告，探讨了企业管理者在提高员工技能方面面临的挑战、在创建培训材料方面对人工智能技术的探索，以及这项技术在弥补员工规模和可用工作岗位之间的存在鸿沟的前景。

　　Cypher Learning的创始人及首席执行官Graham Glass向海外媒体表示，生成式人工智能已经在改变员工培训的方式。在2024年，重点将放在以人工智能为核心的教育重塑上。

　　在Cypher Learning发布的名为“Generative AI in 2024: A potential lifeline amid workplace turbulence”的报告中，将留住人才（talent retention）、员工福利和技能提升确定为2024年人力资源和企业管理者最关心的问题。

　　与此同时，超过一半（65%）的受访者表示，虽然提高员工的技能对于填补技能缺口至关重要，但他们没有资源来开发相关的培训或课程材料。此外，69%的员工缺乏必要的技能来最大限度地发挥技术在他们工作岗位上的潜力。

　　因此，今天只有一半的企业员工能够获得充分的培训机会。

　　根据这份报告指出，许多企业管理者表示，他们组织内的学习和发展（L&D）部门可以帮助提高技能和交叉技能。然而，更大的学习和发展部门也同时带来了更大的成本。

　　企业组织仍然需要继续努力在为创收计划分配资金和发展更熟练的劳动力之间取得平衡。

　　Graham Glass表示，技能差距会降低企业的创新能力和竞争力。因此，人力资源部门的管理者必须专注于留住人才，并提供全面的培训以提升员工的水平，让他们保持敬业精神的同时提高工作满意度。

　　根据世界经济论坛（World Economic Forum）预测，2024年将标志着一个“动荡新时代”的开始，就业市场将发生变化，对更具弹性的劳动力的需求日益增长。其背景主要是由几个因素造成的：经济和地缘政治的变化、供应链的变化以及巨大的社会和环境压力等。根据世界经济论坛的进一步断言，近25%的工作将在未来五年内发生变化，近一半的员工技能将被改变。

　　来自另一家咨询公司Gartner的预测则更加惊人，这家公司预测企业员工的流动率将比近年来的高出50%至75%。

　　Graham Glass提到，有这么多的空缺职位，合格的员工往往会有更多的选择，去寻找一个更好的地方。如果他们觉得自己在公司被低估了，他们很可能会选择跳槽。

　　这不仅会增加企业组织招聘新人才的成本，还会破坏组织的生产力、企业文化和团队士气。

　　Graham Glass认为，众所周知，雇佣新员工比培养现有员工的成本更高。而研究表明，引人注目的学习和发展计划以及传授新技能可以极大地提高员工的整体工作满意度。他补充道，Cypher Learning早些时候的一项调查显示，超过四分之三（76%）的企业员工示，他们更有可能留在优先考虑有培训计划的雇主那里。另有71%的人认为，“不在员工培训上进行投资的企业也不关心员工。聪明的雇主会提供更好的培训和职业发展机会，员工希望留在那些为他们的职业发展进行投资的企业组织。

　　同样来自Cypher Learning的研究显示，生成式人工智能可以通过制作包含文本、图像、视频和互动模块的多样化学习材料，并“在很短的时间内”创建课程。人工智能还可以从更广泛的资源中提取信息，并根据学习者的具体需求定制内容。

　　不过，Cypher Learning的研究报告也认为，尽管前景是光明的，但人工智能在广泛应用方面仍面临一些巨大障碍。

　　值得注意的是，近一半（44%）的受访者对数据安全和人工智能生成结果的准确性表示担忧。此外，超过一半的人担心人工智能可能会抢走他们的工作，57%的人表示不确定人工智能将如何使他们的工作受益。

　　大多数人（77%）表示，如果他们能核实所提供信息的真实性，他们会更多地使用人工智能。有87%的人表示，如果人工智能以更可用的方式提供，他们会更倾向于采用人工智能。

　　但这并不是说企业组织完全避开了人工智能。事实上，超过四分之三（86%）的人力资源和企业管理者表示，他们或他们的团队成员正在他们的工作流程中使用这项技术。比如，将培训课程进行游戏化设计、创造更具吸引力和乐趣的职业发展课程、建立评估学习者的进步的方法，也节省了课程创建花费的时间。

　　展望未来，随着越来越多的企业采用新一代人工智能来制作培训材料，Graham Glass强调，这不仅仅是重新对传统的学习方法的包装，而是要以有衡量的、战略性的方式利用人工智能来改变教育体验。

　　他预测，随着时间的推移，虚拟学习助手或导师将在人类监督下自主支持个性化发展。想象一下，例如，由人工智能代理驱动的个性化学习之旅，能够根据用户的兴趣为他们带来相关的学习主题。他预测，2024年将见证主动、可控的人工智能崛起，它将向用户提供建议，而不是等待用户输入。

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