行业案例库 1月前 204 阅读 0 评论

不是 AI 培训,而是一次未来工作的预演

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AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

为什么真正的 AI 能力建设,不能停留在「教工具」,而应启动一场行为与系统的重启

很多企业开始推动 AI 培训了,但很少企业真正改变了工作方式。

为什么?

因为大多数的 AI 培训,仍然停留在最表层的维度:

  • 教工具,教技巧
  • 演示效果,展示热点
  • 给员工一个账号,发几个视频,看着就结束了

员工当然「学得开心」。可工作流,毫无改变。

工具不等于能力,演示不等于行为

你可能熟悉 ADKAR 变革模型:

  • A – Awareness (意识)
  • D – Desire (意愿)
  • K – Knowledge (知识)
  • A – Ability (能力)
  • R – Reinforcement (强化)

很多培训只做到 K,但忽略了 D、A 和 R。

员工是否有意愿使用 AI?如果他们担心被取代、不信任 AI、不觉得有用,那意愿就为零。

员工是否有能力把 AI 嵌入工作流?学会工具 ≠ 学会使用工具去完成任务。

员工是否能持续强化?如果组织流程和管理节奏没有同步升级,这些行为很快就被边缘化。


所以,我们要换一个问题:

我们不是要「教 AI」,

我们是想:AI 来了,未来的工作要怎么做?

这就是我们提出的核心命题:

不是 AI 培训,而是一次未来工作的预演。


一个具体的理解框架:Task – Workflow – Job

AI 到底擅长什么?答案是:Task (任务)

而真正的工作 (Job) 是由一系列 Task 构成的。

但它们之间还有一个中介层,那就是:Workflow (工作流)

  • Task Level:
    是 AI 擅长的层级,适合训练 AI Fluency。员工可以识别哪些任务可以交给 AI 处理。
  • Workflow Level:
    是人主导的协作与结构组织层,决定了任务如何组合、如何流动、如何交付。
  • Job Level:
    是职责与目标的总和,AI 不理解目标,只有人可以定义与负责。

我们的方法核心,就是从 Workflow 这个中介结构入手,帮助员工:

  • 在真实的工作流中识别可 AI 化的节点
  • 设计任务型提示词与微流程
  • 实际落地、试错、优化
  • 最终形成一套可复用的「未来工作方法」

所以我们不再说「教一个工具」,而是:

用 AI 协助员工重构一个工作流

让他从中获得实际成果感与成就感

这个过程成为他能力与习惯的建构过程

这不是一次静态的「培训」,它更像一次组织操作系统的软重启

如果你是 L&D 负责人/变革推动者,可以从以下问题开始:

  • 我们的员工有没有在「任务层」使用 AI?哪些场景最具潜力?
  • 我们有没有构建「工作流层」的协作与支持机制?
  • 我们有没有看到行为的转变?有没有产生可复用的做法?

最后说一句:

培训不是目标,行为改变才是。

AI 不是一门课,而是未来工作的「默认配置」。

你要做的不是「教大家用 AI」,而是带领组织逐步进入未来的工作方式。

我们称之为:

一次未来工作的预演。

如果你也在推动组织行为的改变,欢迎交流。

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!