第三節 推動AIGC在企業中的應用

回到當下，讓我們探討如何通過培訓推動AIGC在企業中的應用。通過與眾多企業培訓管理者的交流，我們重新定義了培訓管理者未來的職業角色——數智人才官。

推動AIGC在企業中的落地應用與實現“數智人才官”的職業角色轉型相輔相成，我們把這個過程分為四個階段。

第一階段：識AI能力，轉數智思維

我們相信，培訓從業者通常是人群中最善于學習的群體，也是企業中最先開始應用AIGC的人群。AIGC作為一種新的工具，其第一輪推廣離不開培訓的參與。

作為培訓從業者，首先要在自己的工作中養成應用AIGC的習慣。這一點并不難，因為AIGC帶來的工作提效如此明顯，我們沒有理由不使用。需要注意的是，精通工具的應用并不是目的，通過應用AIGC，要實現的是數智思維的轉變，這種轉變不需要刻意為之，用得多了便會自然而然地發生。

難點在于，我們能否“容忍”AIGC初級階段的各種不完美，以及能否刻意地提升自身的能力。

但僅自己使用是遠遠不夠的，這一階段要實現的是從“自己用”到“全員用”。培訓場景無疑是我們在企業中推動AIGC應用的最佳舞臺。從2023年開始，圍繞AIGC應用的企業內訓大幅度增長，這說明很多企業已經走在了前面。

但培訓部門能做的，并不僅限于開展這類培訓。事實上，在任何培訓項目中，都可以植入AIGC的應用。相信通過閱讀本書后續的章節，會為大家帶來很多啟發。

除此之外，我們也可以在企業內部建立AIGC的學習社群。在我們接觸AIGC的過程中，我認為這一點非常重要，因為相關的資訊和應用推出的速度和數量太過驚人，靠一個人的力量完全無法承受，而通過社群的方式則可以分散這種壓力。

“以賽促訓”，當然也是很好的方式。通過比賽的方式，不僅能在短時間、大范圍內引發企業全員對AIGC的關注，還能發現企業中AIGC應用方面的人才。

本書聚焦的企業內訓課程開發和內訓師培養的主題，就是一個典型的應用場景。早在2023年，我們就將原有的微課開發、課程開發、經驗萃取等課程，全部完成了AIGC升級。最初，我們認為這可以縮短培訓課程的交付時間，但后來發現做不到，因為加入AIGC后，學員要學習的內容反而會增加。課程的提效體現在同樣時間中，學員的學習收獲翻倍，即他們不僅學會了開發課程，還學會了應用AIGC；另外，課程的提效主要體現在用新的方式，學員在后續的課程開發中，將大幅度提升效率。就拿我們自己來說，原來做一門能夠發布的微課，從開始寫腳本（這里忽略前期的選題、萃取等環節）到完成微課成品，至少要兩三天時間，而借助AIGC，兩小時就能完成。

內部課程開發和內訓師培養項目，也是很多企業常規的培訓項目。在這類項目中切入AIGC的應用，企業既不需要變更項目，也不需要變更預算，更不需要增加任何工作量，無疑是在培訓中推動AIGC應用的首選。

總之，第一階段的重點，就是借助培訓的舞臺，采用多種方式推動企業全員關注和應用AIGC，實現每個人工作效率的提升，同時轉換思維。

第二階段：識應用場景，煉智慧大腦

從內部課程開發和內訓師培養項目切入的另一個優勢在于，參加這類項目的學員通常是各個業務部門的專家，他們對AIGC在企業中的應用場景最有發言權。他們也將是企業未來實現數智化的需求提供者。

只有他們先完成了數智化思維的轉換，才能更有效地促進第二階段的進程。第二階段的重點轉向企業應用場景的識別和智慧大腦的構建。現在有些企業已經開始建立自己的“知識庫”，但我認為僅考慮如何建立“知識庫”是不夠的，或者，企業需要結合業務場景建立知識庫，才能使之真正發揮作用。

在上一節，我們描述了對“智慧大腦”數據構成的設想。其中，隱性經驗的萃取是培訓部門當仁不讓的職責所在。

盡管隱性經驗的萃取近年來備受企業關注，但了解下來，多數企業開展的隱性經驗的萃取項目還是基于“面授”這一應用場景的，換句話說，萃取的目標多是針對“點”的。而構建智慧大腦所需要的是更為系統化、結構化的經驗。

因此，需要通過鏈路分析、崗位分析和任務分析三種方式完成隱性經驗的萃取。通過鏈路分析和崗位分析，識別在現有工作中AIGC能夠發揮的作用，乃至由于AI的應用可能帶來的工作流程、組織結構和崗位設置的變化。區分哪些工作任務未來是由人來完成的，哪些是人借助AI完成的，哪些是可以由AI獨立完成的。

在這一過程中，需要業務專家、IT/AI技術專家和組織經驗萃取專家共同參與完成。培訓部門作為鏈接幾個方面專家資源的橋梁，對培訓管理者也提出了新的要求。

這是一件“難而正確的事”。構建企業智慧大腦不可能通過一場培訓或一個項目來完成，比較好的方式是企業可以從某個局部開始進行試點。例如，東軟就在人力資源模塊中做了一些有益的嘗試，開發了名為“賈維斯”的人力資源助手、名為“菩提”的學習助手和名為“魔鏡”的推薦助手（引用）。

以某一崗位或某項具體的工作作為試點是個不錯的選擇。根據企業的現狀和能夠投入的資源情況，我們強烈建議具有前瞻性的培訓部門，在這方面盡早做出計劃，為介入企業數智化轉型創造機會。

第三階段：識數智變革，構人才體系

第二階段和第三階段在某種程度上并不存在絕對的先后順序。第二階段更強調從數據的角度出發，而第三階段關注的是組織和人才的角度。這兩者之間是相互作用的。

數字化、智能化在今天已經是企業發展的必經之路。企業要么自己主導數智化變革，要么加入那些已經完成數智化變革的企業生態中。否則，將錯失數智時代的紅利，從而只能憑借低價值生產力獲取微薄利潤，甚至時刻面臨“被替代”的危機。

極端地說，如果今天你所服務的企業完全沒有數智化變革的意識，你首先要考慮是否要為自己換一份工作了。至少在我們看來，這一次的數智變革是一場席卷各個行業的風暴，跨界打劫的現象比比皆是。企業所面臨的競爭，再不是只來自同行業的競爭者，而是很有可能在不知不覺中“躺槍”。當然，在這一過程中，也會催生很多新的機會和新的企業。

另一種我們觀察到的現象是，很多企業在面對數智化轉型時，存在“老板想，員工不想”的狀況，同時，也存在企業要完成數智化轉型到底需要多少投入，又能帶來多大效益的問題。面對這種狀況，培訓無疑是代價最小的“試錯”方式。

企業在實現數智化進程中，必然面臨人才的挑戰，這并不像之前企業做信息化、數字化時，由IT人員主導即可完成，而是幾乎與企業中的每個人密切相關。

企業的高層領導需要擴展視野，找到企業未來的發展方向和發展機會；IT人員需要全面進行技術思維和技術能力的革新；業務人員需要通過了解AI，發現重構應用場景的機會；企業全員需要掌握新的AIGC工具……面對這些現實，企業是培養現有的人員，還是對現有人員進行“大換血”？

以上種種，都是培訓部門即將面臨的挑戰。我們相信，AIGC進入職場，其為培訓工作所帶來的變化，為企業人才結構帶來的變化都將是顛覆性的。

第四階段：識企業未來，轉職業角色

最后，第四階段，未來的企業中將出現一個新的角色——“數智人才官”。我們認為，在未來的企業中，我們不僅要培養人類員工，還要培養“機器人”員工，還要能夠讓他們協同工作，這將改變現有的企業人才“選—育—用—留”的方式，從而幫助企業實現“極致人效”。

選

人類：通過數字化和AI的介入，為人員的招聘和晉升提供更為精準的人才畫像和更高效的篩選過程，實現有效的人崗匹配。

機器人：選擇與企業發展契合的AI產品或應用。

育

人類：建立數智化人才體系，構建和持續優化企業智慧大腦。

機器人：訓練機器人，使他們理解人類的工作，輔助人類工作和克隆人的能力。

用

以“人機協作”方式重構工作鏈路、組織結構和重新設置工作崗位，持續追求“人效”提升。

留

隨著AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）的出現，機器人將越來越多地替代人類的工作，人類將承擔更有意義的工作。

在這樣一份藍圖中，如果我們還是沿用原有的方式開展培訓工作，其結果不會樂觀。那么，從現在開始，就要行動起來。至少，在前文描述的第一階段，是每個培訓管理者都可以馬上做到的。本書后續的章節，也將聚焦于企業內部課程開發和內訓師培養的場景，沿著經典的ADDIE模型的順序，詳細地拆解在每個環節中可以用到的AIGC工具和正確的應用方式，幫助大家邁出推動企業AIGC應用落地的第一步。