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2025年6月11日

AI已势不可挡：

企业学习亟需拥抱智能新时代

在20世纪90年代末至21世纪初，对互联网的疑虑普遍存在。

在企业界，对隐私、可靠性和信息过载的担忧十分盛行。25年后的今天，数字化不仅被接受，更成为组织运营、沟通和学习的必备要素。如今，我们正目睹AI领域上演着相似的轨迹。

许多人力资源（HR）和学习与发展（L&D）领域负责人持谨慎态度是可以理解的。将AI应用于像学习这样富有“人味”的领域，引发了一系列重要问题——涉及隐私、质量，以及在数字时代教师的角色。但历史昭示我们，重大的技术变革往往始于疑虑，而后才逐渐融入日常运作。

许多领导者如今探讨的不再是“是否”要使用AI，而是一个更具战略意义的议题：如何负责任且高效地运用AI——以及在选择工具时应关注哪些要素。

AI在学习中的应用：是进化，而非替代

教育从业者和人力资源（HR）管理者常担忧“AI取代教师会导致学习去人性化”，但实际上，企业语言学习中的AI最佳实践始终以辅助教师为核心，而非替代。

语言学习的核心仍是人际交流，而AI的突破性贡献在于解决了传统教学中难以规模化、个性化的痛点（如个性化口语练习与精准反馈），让学习者在教师指导的间隙也能高效提升语言能力，并在真实场景中自信运用。

最佳的学习模式采用人机结合的混合方式，在教师指导和AI辅助之间取得平衡——既能提高教师的时间利用效率，又能显著提升学习效果。

超越普通聊天机器人：何为有意义的学习型AI

诸如ChatGPT等工具的兴起，将AI推向了聚光灯下。但并非所有AI都专为学习而设计。

通用大模型虽具备广泛的知识覆盖面，但在技能培养方面往往存在三大结构性缺陷：教学体系缺失、学科适配不足、教学设计薄弱。以语言学习领域为例，其成功要素恰恰在于教学连贯性、反馈及时性和课程体系匹配度。

这正是任务导向型模型的差异化所在。AI通过三大核心能力实现教学赋能：实时捕捉学习者行为数据、动态整合教师反馈、深度对接结构化课程体系，从而确保学习者的线性进阶。

诸如ChatGPT等工具的兴起，将AI推向了聚光灯下。但并非所有AI都专为学习而设计。

负责任地利用学习数据

另一个重要考量是数据隐私。由于AI系统通常依赖海量数据，关于透明度与控制权的担忧是合理的。同样，在几乎任何应用都能标榜“AI驱动”的时代，选择在安全处理学习者数据方面经验丰富的AI合作伙伴，仍是关键所在。

在学习环境中，最具责任感的AI工具旨在闭环私有系统内，使用经过匿名化处理的行为数据（如课程完成率、语音模式或参与度趋势）进行运作。其目标并非监控个体，而是理解学习者的困难点及其进步动因，从而大规模提供更个性化的支持。

HR领导者应提出的问题

大多数数字技术的发展轨迹遵循着相似的弧线：早期怀疑、谨慎试验、逐步整合。改变这一曲线的是领导力和战略思维。

对于人力资源（HR）和学习与发展（L&D）领域的领导者而言，更具战略意义的问题或许不是“AI安全吗？”或“它会取代教师吗？”，而是：

• AI能在哪些领域以合理成本实现规模化个性化教学？

• 如何利用数据洞察为学习者提供更有效的支持？

• 随着数字工具日益智能化，教师/导师的角色将如何演变？

这些问题将叙事从风险规避转向能力建设，并将HR领导者定位为这些创新的守护者。

AI与学习的融合并非要取代传统方法，而在于甄别新技术可优化哪些环节。以教师为主导的教学始终是深度学习的核心，但借助合适的AI辅助，教学将变得更精准、更包容、更有效。