達人專欄【CSTD 2024培訓趨勢論壇】AI Agent實踐：基於多Agent的應(yīng)用流程
AI落實在學習發(fā)展的應(yīng)用場景，將會對過往培訓的價值鏈產(chǎn)生新的翻轉(zhuǎn)，過往培訓項目會以70/20/10的來進行學習項目設(shè)定，主要的發(fā)力點則在那10的培訓項目中，隨著AI的應(yīng)用落地，最大的影響將會在「非正式學習」的環(huán)境下帶來最多的學習需求。
亦即從原先的正式學習思路「學習工作化」轉(zhuǎn)向非正式化學習「工作學習化」兩者之間的邏輯差異在於，前者以學習完在工作中應(yīng)用，後者則是工作中既是學習一部分。也就是學習在工作中成為可能。
這其實對正式化學習常考量的「學習轉(zhuǎn)化」提供一個非常大的解方。因為在學習轉(zhuǎn)化要怎麼衡量學習行為，是否是來自正式學習，本身就很難確定相關(guān)的關(guān)聯(lián)性，但也並非說，非正式化學習就能解決問題因為這會遇到怎麼去知道績效支持，可是卻是能最大程度讓整個學習效率出現(xiàn)質(zhì)與量的改變。
這企業(yè)逐步開始導入AI在企業(yè)培訓中，以華潤銀行的學習設(shè)計為例，在整體的設(shè)計思路，將AI Agent進行個別功能的設(shè)計。
以學習流程來看，分別在：小組討論、圓桌會議、研究資料、行動方案等四個區(qū)塊來設(shè)置相應(yīng)的AI Agent。其個別功能隊贏該學習活動所要帶來的效益。
舉例來說，小組討論中，過往講師需要在一組一組之間來回評論回饋，通過催化師AI Agent，各組分享討論時，由AI Agent來自動點評，這更能夠針對個人、小組，乃至到整個活動的點評。對於以往講師需要花飛時間來一對一點評來講，這不僅能省下大量回饋時間，更能有針對性地對於各組需求來進行點評。
另一個比較重要的則在於，學習項目後續(xù)的行動方案，這塊以往會結(jié)合上級管理者的需求以及學員自身的學習需求來搭配，現(xiàn)在直接透過「行動AI Agent」自動為每個人在學習活動結(jié)束後，生成相應(yīng)的行動計畫，能力轉(zhuǎn)化項目，以及在職訓練的條件等，最終產(chǎn)出一份訓練方案，同時為每個人提供每日的實踐清單。
