員工培訓對組織發展來說至關重要。面臨難以尋求高技能人才的挑戰，很多組織遭受高離職率的困擾，并陷入了大規模轉型的困境，對員工進行技能提升和交叉培訓的需求是至關重要的，這對于傳統的培訓方法來說幾乎難以應對。
人工智能和機器學習正越來越多地被用來幫助組織提升技能策略、確定技能組合、推薦學習路徑、提供在職培訓，甚至幫助確定為獲得技能而付出的資金和資源。
IBM公司擁有34.5萬名員工，并且始終需要保持技術領先地位，因此，IBM公司致力于使人工智能發揮重要作用，以促進其勞動力的技能提升。
IBM公司主要負責人力資源數據和人工智能業務的首席技術官Anshul Sheopuri說，“如今技能的半衰期為五年，在五年之內，人們學到的技能或者有一半被遺忘，或者變得過時。”
云計算和人工智能等快速發展的技術對新的專業技能的需求在很大程度上壓縮了技能保質期。因此，找到一種可擴展的方法來不斷提高員工技能是一件必須要做的事。
基于人工智能的培訓策略剖析
任何提升技能策略的第一步都是確定員工目前擁有哪些技能。在過去，這將涉及技能自我評估。Sheopuri指出，經過測試，這種方法的準確率約為75%。他說，“這很主觀，以往的評估方法很快就會過時。”
如今，IBM公司正在使用人工智能系統通過掃描2.2億份內部文檔(包括簡歷、博客、已發表的論文和公司通訊)來評估和推論員工擁有的技能。該系統基于IBM自己的人工智能系統Watson，其中包括自然語言處理、集群和半監督學習技術。
他說：“我們會對員工說，‘這些是我們認為你擁有的技能，可以向我們提供你的反饋意見。’”他補充說，這些自動化技能評估更容易保持最新。然后，員工會根據他們擁有的技能、IBM公司需要的技能以及客戶要求的技能獲得學習建議。
他說：“在人工智能或云計算等戰略領域，我們希望每個人都在這一領域擁有基礎知識。”
該系統還根據其他具有相同背景的員工所研究的內容提出建議，類似于用戶在視頻流服務中獲得建議觀看下一部電影的方式。
Sheopuri說，“IBM公司98%的員工每季度都會使用這個系統。”他補充說，該系統的凈推薦分數為58分。創建凈推薦系統的貝恩公司聲稱，任何高于50分的系統都是一種優秀的人工智能系統。
通過將IBM公司的員工薪酬與技能組合相關聯，還有一種人工智能系統可以向管理者提出薪酬建議，以作為鼓勵員工提高技能的一種方式，并解決薪酬不平等的問題。Sheopuri.說，“這對我們來說是一件大事，要確保我們對偏見有充分的考慮。”
薪酬推薦系統還提供透明度，為其推薦提供解釋，以便管理人員掌握作出最終決定所需的所有信息。
除了加薪之外，員工還獲得工作建議，同樣可能獲得人工智能的支持。他說：“IBM公司總是空缺數以千計的職位。采用人工智能技術對我們來說是雙贏的措施。既可以減少裁員，又可以幫助員工實現自己的愿望。”
Sheopuri表示，在去年，約有20萬名IBM公司員工查看了工作推薦，數千名員工根據他們的個性化匹配找到了新工作。
在職提升技能
對于培訓本身，IBM公司依靠傳統的第三方課程、內部開發的學習材料以及一些新的分散式教育渠道來進行，有些內容由其他員工創建。但是它確實依靠人工智能為某些類型的工作提供在職培訓。例如，在人力資源部門中，聊天機器人可以回答與福利計劃和入職政策有關的問題。在技術支持功能中也采用了人工智能。
他說：“我們是一家規模龐大的科技公司，為大量客戶管理IT基礎設施。我們正在挖掘日志以了解歷史票務問題和解決途徑，并將這些知識提供給客服人員。”
數字化等同于讓經驗豐富的員工隨時可以為用戶提供幫助。畢馬威(KPMG)公司數字解決方案架構負責人Swaminathan Chandrasekaran表示，事實上，通過在員工需要時提供幫助來幫助培訓員工，是人工智能提升技能的最常見用途。這對于客服人員流失率很高的聯絡中心來說尤為重要。
Chandrasekaran說，“就人員流失率來說，規模較小的聯絡中心為18%，而規模較大的聯絡中心為40%，流失一位客服人員帶來的平均損失通常為5,000美元到7,000美元，這不包括他們增加的工作時間。”
例如，聊天機器人可以解釋如何更換MacBookPro的電池，或者在屏幕上顯示說明以供參考。人工智能可以回答通話者的常規問題，并從手冊、指南、產品手冊、支持手冊中檢索相關的信息，這些都是用戶可以獲得的文件。
此外，人工智能還可以用于根據過去的交互來預測通話中可能發生的情況，并從一開始就獲取相關信息，例如擁有經驗豐富的員工曾與該客戶打過交道，并可以指導受訓者解決該客戶的問題。
這些系統還可以用于為大量員工提供與其工作相關的新信息，因此當新產品問世時，他們不必被指派接受培訓。
例如，畢馬威(KPMG)公司最近對其員工進行有關倫敦銀行同業拆借利率系統(LIBOR)變更的培訓。畢馬威公司使用人工智能系統閱讀所有格式的合同，并提取銀行利率和其他LIBOR特定語言的參考資料，并將其推入員工工作流程。人工智能系統還接受主題專家的培訓，為員工提供額外的幫助。
Chandrasekaran表示，這種新的學習方式更適合新入職的員工。因為組織現在不可能讓這些入職者參加這個為期六周的培訓，然后回來工作。
虛擬助理
Chandrasekaran表示，人工智能功能的增強意味著未來每個員工都會有自己的私人助理來幫助他們熟練掌握工作技能，就像有一名人工智能驅動的私人教練一樣。
這個想法并不新鮮。二十年前，微軟公司試圖讓所有人向其Office助手Clippy學習，但其應用體驗并不好，以至于Clippy在2010年被《時代》雜志列為有史以來最糟糕的發明。但這次有所不同。
很多組織現在擁有相當可靠的語言和語音識別、情感分析技術和推薦引擎。隨著數字化的發展，他們現在擁有了根據組織的具體要求訓練這些系統所需的數據。
他說，“數據是無法替代的，例如在聯絡中心，必須給它提供帶有不良口音、發音不好或帶有背景噪音的數據，以使其訓練成為良好的語音轉錄引擎。對于合同處理系統來說，必須給它提供不同語言、不同模式和風格的合同示例。良好的數據和人工注釋的數據是無可替代的。”
組織還需要確保他們有一個反饋機制，以繼續培訓和改進系統。Chandrasekaran說：“當構建傳統的應用程序時，第一天通常是最好的一天，因為一切正常，而問題逐一出現。對于人工智能來說，第一天則是最糟糕的一天，但之后進行改進將會越來越好，因此組織必須為最初的幾次迭代做好準備。”
他說，在很多領域，人工智能系統已經處于相當穩定的狀態，可以開展有益的工作。還有一些新興領域，例如在文檔中提取手寫筆記。
微劑量學習
IEEE成員、Centric Consulting公司云計算和新興技術負責人Carmen Fontana將基于人工智能學習的新方法稱為“微劑量”。
她說：“人們通常并不喜歡每周花40個小時在課堂上學習知識。有了人工智能，就可以在很短的時間內通過用小片段、小提示來完成——這樣就很及時，也很容易吸收。”
Fontana表示，她在Centric公司既是這種學習的創造者又是消費者。
她說：“實際上，我根據自己的實踐領域創建內容，以便外部人員能夠理解我們的工作。這對我來說工作量較小，我可以把這些內容放上去，人們可以得到這些微劑量學習的幫助，而不是進行正式的培訓。”
該公司還有一個可以為員工創建學習途徑的推薦引擎。例如，Fontana本人最近學習了所在公司的價值觀和文化。
她說：“我入職Centric Consulting公司已經有9年，所以我想回去重新了解我們如何在價值觀和文化中定位自己。”
她表示，這種新方法賦予了員工學習的自主權。
人工智能培訓的潛在風險
塔塔咨詢服務公司數據和分析業務負責人Kamlesh Mhashilkar認為，人工智能可以用在情境感知技能的建立、識別將受益于特定課程或會議的員工，以及針對個別主題的定制教育計劃。
人工智能技術最近在幫助監考方面變得很有用。在以往，人們需要前往考試中心參加認證考試。
Mhashilkar說：“由于發生疫情，人工智能確實在機器監督或自我監督方面提供了幫助。如果有人在考試時不斷地轉移視線，可以判斷他是真的在參加考試，還是在試圖作弊?”
一些學校已經在使用人工智能來對學生的論文進行評分。數字服務咨詢機構Nerdery公司的首席技術官Joe Tobolski說：“由于實施方式的原因，這種方法引起了一些強烈反對。我對此有些擔心，因為人工智能系統可能存在一些偏見。”
Nerdery公司首席技術官Joe Tobolski表示，使用人工智能可以將知識從經驗豐富的員工轉移給新員工，這與勞動力日益老齡化的行業越來越相關，這也帶來了風險。
他說：“我們現在看到，在一些外包工作中，組織要求員工向外包人員傳授他們的工作技能，這會帶來一些不利影響。而人工智能也有可能出現意想不到的后果，例如可能會被用心不良的人利用。”
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