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活動筆記·人工智能
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如何用AI做員工培訓？
AI培訓與傳統(tǒng)培訓有何不同？
一、AI遷移學習
如何用AI去做培訓？
首先，企業(yè)需要有大量的數(shù)據(jù)，也需要打通大量的數(shù)據(jù)。但現(xiàn)在很現(xiàn)實的情況是，絕大多數(shù)企業(yè)都沒有這樣的先進性，他們沒有打通數(shù)據(jù)。
很多企業(yè)的培訓部門能拿到完整的組織結(jié)構(gòu)就不錯了，有的連組織結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)都拿不到。為什么會出現(xiàn)這樣的情況？IT說這個信息要保密，我們的主架構(gòu)不能夠?qū)ν夤_。在這種情況下，是不是無法使用人工智能去做培訓了呢？
完全不是。因為現(xiàn)在人工智能已經(jīng)能遷移學習了。
遷移學習是什么意思？我舉一個非常簡單的例子。
我們試想一個企業(yè)的員工，他所需要的能力，有多少比例是我的企業(yè)獨有的，有多少比例是共有的。他在那家擁有的能力，其實到這家也能用。
其實我們自己80-90%的能力都是共有的。這意味著，如果你選一個AI系統(tǒng)，它本身就帶有大量的經(jīng)驗，可以不需要你自己的數(shù)據(jù)。
二、AI時代的培訓學習
到了人工智能時代，其實就是機器去理解用戶、理解內(nèi)容，然后做個性化的推薦，做相應(yīng)的語音交互。
其實每個時代都有相應(yīng)的產(chǎn)品，最早是課堂教學，后來是電教，再后面是E-learning 和 M-learning，現(xiàn)在是學習助手。
1.AI時代，知識涌向人
說到學習助手，其實我更想給大家分享的是我們要去做整個思維的轉(zhuǎn)變。
以目錄式查找為例，以前大家用新浪門戶、搜狐門戶或最早的優(yōu)酷首頁界面，你會發(fā)現(xiàn)它就跟一個展覽館似的，把所有的內(nèi)容都放到了這個頁面，對吧？
現(xiàn)在抖音里還看得到目錄嗎？看不到了。所以人工智能時代和以前最大的區(qū)別是整個世界反轉(zhuǎn)了，顛倒了。
為什么顛倒了？因為以前是內(nèi)容在那里，人要去取?，F(xiàn)在是人不動，所有的內(nèi)容、知識涌向人。
在以前，做音頻的是做音頻的，做視頻的是做視頻的?，F(xiàn)在今日頭條上面既有視頻也有音頻，還有新聞，甚至有微博。它是將這些綜合起來的產(chǎn)品，它是以人為中心的思路。
要做到以人為中心的產(chǎn)品，就需要學習助手。這樣的產(chǎn)品核心是要有一個AI的知識大腦，它能跟用戶產(chǎn)生交互。
2.為什么企業(yè)自建AI大腦不可行？
用我們企業(yè)自己的數(shù)據(jù)來構(gòu)建AI的知識大腦可不可行？我認為完全不可行。為什么？因為絕大多數(shù)公司沒有對員工做工作能力評測。
我以前在優(yōu)酷工作時，直到上市也沒有給員工做過能力評測。
再一個原因是培訓課程的內(nèi)容本來就不夠，你的課程只覆蓋了員工能力的一部分，所以除了缺乏數(shù)據(jù)，缺乏內(nèi)容也是我們需要花時間和精力去解決的。
內(nèi)容問題沒解決之前，我就沒有數(shù)據(jù)去訓練AI，沒有數(shù)據(jù)訓練好，那我就沒法應(yīng)用，沒有應(yīng)用，我就沒法去買培訓課程。陷入到了一個死循環(huán)，我還做不做培訓？還是說我先上一個傳統(tǒng)的培訓，等后面積累了數(shù)據(jù)再來做AI化？
完全不需要，我們可以通過機器來解決。它可以理解外部的知識。
3.人與AI知識結(jié)構(gòu)的區(qū)別
你所擁有的知識結(jié)構(gòu)和知識內(nèi)容，本質(zhì)上跟互聯(lián)網(wǎng)的知識結(jié)構(gòu)沒有區(qū)別，只是側(cè)重點可能不一樣，那是你的個性化的部分。
另外一個區(qū)別是它需要鏈接內(nèi)部和外部的知識。人工智能時代之后要變成以人為中心，以員工為中心。
三、企業(yè)培訓與學習助手
我們原本不是做培訓的，所以當我們?nèi)プ雠嘤柕臅r候，我們就問了自己一個問題，企業(yè)到底為什么需要培訓？企業(yè)培訓的落地點到底在哪里？
企業(yè)的核心是要完成自己的企業(yè)目標，企業(yè)目標是通過團隊協(xié)作來完成的，而團隊其實就是一個個員工組成的，依靠員工的能力和知識完成目標。
每家企業(yè)招聘都會寫一個JD（Job Description，工作描述），就是企業(yè)對這個崗位有什么樣的要求，要求具備什么樣的能力，掌握什么樣的知識。面試其實就是做個匹配。
面試者在這方面的能力已經(jīng)達到了，滿足企業(yè)的要求，但在另外一些方面還稍顯不足，那不足的部分其實就變成了他入職第一天的學習需求。
1.以員工為核心的培訓系統(tǒng)
為什么員工不學習？首先員工不知道哪門課程能幫他解決這個問題，其次他不知道那門課程的幾分幾秒能幫他解決問題。
所以最好的方式是我告訴學習助手，學習助手知道這個視頻的3分25秒講的就是這個問題。當他遇到問題的時候，他就可以來問，而且還有相應(yīng)的智能問答。
這樣就能完成一個以員工為核心的培訓系統(tǒng)，所以AI能幫助我們?nèi)シ治鐾扑]學什么。
接著就是用測評看看會了沒？簡單的部分是能讓機器做測評的，復雜測評現(xiàn)在還做不到。實現(xiàn)復雜測評可能還需要相對較長的時間。當然我們可以通過人工做一些補充。
最后就是知道哪些知識幫員工解決什么問題。我們買了那么多課，有那么多內(nèi)容，能不能讓員工在遇到問題的時候用上，能馬上去學習。這需要給員工一個非常簡單又有效的通道。
2.目前企業(yè)培訓面臨的主要問題
關(guān)于企業(yè)培訓面臨的主要問題，我認為最核心的問題就是第一點，培訓團隊人少但工作量大。
我在優(yōu)酷時，當時公司里差不多有一百個編輯，但是對應(yīng)了3億的用戶，3億用戶的娛樂內(nèi)容，一百個編輯怎么才能搞定？而我們企業(yè)現(xiàn)實的情況是一個培訓人員面對著500-1000個員工的學習，同樣也搞不定。
所以，我建議大家放棄。我列了2點原因：
第一點是學習需求分析，他要學什么。這件事情你知不知道？
比如說大家大部分可能不是技術(shù)出身的，那你了解 Java崗位的人要學什么，做算法工程師的人要學什么，產(chǎn)品經(jīng)理要學什么？你不知道，因為不了解這種崗位。
第二點是監(jiān)督學習效果。
很多企業(yè)的監(jiān)督方式是達到一個怎么樣的學習量才能完成績效，但這件事情是不可能的。因為學習是反人性的，就像工作都是反人性的。
我舉一個銷售崗位的例子，銷售只要成單就能拿到提成，動力足不足？不足，那我加大提成，但是你會發(fā)現(xiàn)還是需要管理，需要CRM系統(tǒng)，需要天天盯著。
掙錢的事都動力都不足，何況是學習的事情？所以學習這件事情一定是要管理的。
3.發(fā)動 Leader 參與培訓
培訓團隊的人少但工作量大，又不了解每個崗位，怎么辦？想辦法把領(lǐng)導用起來，這也是我們做整個系統(tǒng)的特點。
發(fā)動領(lǐng)導起到管理的作用，然后起到大節(jié)點的作用。就像我們以前面對3億用戶去做視頻推薦時，其實我們不會平均對待每一個用戶。
比如有個用戶每天都來看五六個視頻，他的權(quán)重就會非常高，我們就會單獨地做一個模型去計算分析他相應(yīng)的作為。他一定是不一樣的。
企業(yè)里誰是領(lǐng)導，誰是上級，這些都是可以去設(shè)定的，通過這樣的設(shè)定可以幫助他們。而且領(lǐng)導非常了解下屬，領(lǐng)導也能監(jiān)督下屬。學不學這件事情，一定是要有人去監(jiān)督的。
最后就是領(lǐng)導要對業(yè)務(wù)負責，意味著他給下屬安排的培訓學習一定是跟業(yè)務(wù)相關(guān)的，絕對不會是天馬行空的。比如說上次我跟小王一起去見客戶，我發(fā)現(xiàn)小王對人工智能這一塊講得不太好，就給小王幾本書去學學。
這種事情在企業(yè)里都很常見，但往往給了之后，他就拿回去放枕頭底下睡覺了，沒有去學。
所以需要形成一個閉環(huán)。能不能通過系統(tǒng)讓學習助手收集反饋，讓領(lǐng)導知道這些反饋，能夠去做培訓課程？可是領(lǐng)導通常都很忙，很難去做這件事情。所以學習資源不足這件事情，最重要的解決方式就是引入全網(wǎng)內(nèi)容。
4.引入全網(wǎng)內(nèi)容
有本書講《知識大遷移》，其實講的就是整個互聯(lián)網(wǎng)自從有了谷歌和百度后，就相當于給我們的大腦連接了一個外存，我們自己是內(nèi)存，而我們需要的時候敲幾個關(guān)鍵字，把外存加載到內(nèi)存里就可以用了。
其實全互聯(lián)網(wǎng)也能成為企業(yè)的知識大腦，它是一個非常好的來源，我們要把它利用好。很多知識付費的平臺，它們里面其實有非常多的好內(nèi)容，一定要為我所用。
大家可能會說，既然好內(nèi)容都在那了，讓員工自己去學就行了。我還是那個回答，員工自己是不會去學的。就像你給了他一本書，他都不會去看，是一樣的道理。
一定要把內(nèi)容引進到這里頭。讓你盯著他，他才能去看、去學，甚至去付費。
5.建立學習生態(tài)
外部的知識固然重要，但其實內(nèi)部的知識更加重要。比如說公司的銷售再懂人工智能，再懂企業(yè)培訓，但只要他不懂公司產(chǎn)品，就不能成為我們公司的好銷售。
這時就要通過建立企業(yè)內(nèi)部的知識運營體系去解決這個問題。這里存在著內(nèi)容貢獻者的問題。很多企業(yè)說我做知識萃取，但就是萃取不出來，到底問題出在哪里？
我認為要建立一個生態(tài)去解決這個問題。舉幾個例子，比如有新員工去問了內(nèi)部的問題后，一個星期都沒人回答，那他下次還來不來？一定不來了。所以這需要通過智能的運營，找到哪一個企業(yè)的員工，誰能回答他的這個問題。
因為我們有員工的畫像，所以機器完全可以找到他，可以用機器做運營。如果這個工作全靠人去運營，是完全做不到的。
還有一點就是我回答過的問題，是不是別人在遇到同樣問題的時候還要再回答一遍？其實不用。因為當你回答過這個問題后，機器就已經(jīng)把這個問題沉淀在學習助手的大腦里了，當有人遇到同樣問題的時候直接給他就好了。
當員工提問題的體驗越來越好，這次解決了問題，那下次遇到問題還來不來？還會來。這樣生態(tài)就建立了。
6.學習“136”
我要強調(diào)一個概念叫學習“136”。
學習“136”分別是：
10% 是公司要求學習的企業(yè)文化制度等相關(guān)的東西；
30%可能是領(lǐng)導要求他要學的；
60%就是崗位所需和自我所需。
7.來自直屬領(lǐng)導的監(jiān)督
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