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活动笔记·人工智能
本文新鲜度：★★★★★+ 口感：黑啤酒面包
如何用AI做员工培训？
AI培训与传统培训有何不同？
一、AI迁移学习
如何用AI去做培训？
首先，企业需要有大量的数据，也需要打通大量的数据。但现在很现实的情况是，绝大多数企业都没有这样的先进性，他们没有打通数据。
很多企业的培训部门能拿到完整的组织结构就不错了，有的连组织结构数据都拿不到。为什么会出现这样的情况？IT说这个信息要保密，我们的主架构不能够对外公开。在这种情况下，是不是无法使用人工智能去做培训了呢？
完全不是。因为现在人工智能已经能迁移学习了。
迁移学习是什么意思？我举一个非常简单的例子。
我们试想一个企业的员工，他所需要的能力，有多少比例是我的企业独有的，有多少比例是共有的。他在那家拥有的能力，其实到这家也能用。
其实我们自己80-90%的能力都是共有的。这意味着，如果你选一个AI系统，它本身就带有大量的经验，可以不需要你自己的数据。
二、AI时代的培训学习
到了人工智能时代，其实就是机器去理解用户、理解内容，然后做个性化的推荐，做相应的语音交互。
其实每个时代都有相应的产品，最早是课堂教学，后来是电教，再后面是E-learning 和 M-learning，现在是学习助手。
1.AI时代，知识涌向人
说到学习助手，其实我更想给大家分享的是我们要去做整个思维的转变。
以目录式查找为例，以前大家用新浪门户、搜狐门户或最早的优酷首页界面，你会发现它就跟一个展览馆似的，把所有的内容都放到了这个页面，对吧？
现在抖音里还看得到目录吗？看不到了。所以人工智能时代和以前最大的区别是整个世界反转了，颠倒了。
为什么颠倒了？因为以前是内容在那里，人要去取。现在是人不动，所有的内容、知识涌向人。
在以前，做音频的是做音频的，做视频的是做视频的。现在今日头条上面既有视频也有音频，还有新闻，甚至有微博。它是将这些综合起来的产品，它是以人为中心的思路。
要做到以人为中心的产品，就需要学习助手。这样的产品核心是要有一个AI的知识大脑，它能跟用户产生交互。
2.为什么企业自建AI大脑不可行？
用我们企业自己的数据来构建AI的知识大脑可不可行？我认为完全不可行。为什么？因为绝大多数公司没有对员工做工作能力评测。
我以前在优酷工作时，直到上市也没有给员工做过能力评测。
再一个原因是培训课程的内容本来就不够，你的课程只覆盖了员工能力的一部分，所以除了缺乏数据，缺乏内容也是我们需要花时间和精力去解决的。
内容问题没解决之前，我就没有数据去训练AI，没有数据训练好，那我就没法应用，没有应用，我就没法去买培训课程。陷入到了一个死循环，我还做不做培训？还是说我先上一个传统的培训，等后面积累了数据再来做AI化？
完全不需要，我们可以通过机器来解决。它可以理解外部的知识。
3.人与AI知识结构的区别
你所拥有的知识结构和知识内容，本质上跟互联网的知识结构没有区别，只是侧重点可能不一样，那是你的个性化的部分。
另外一个区别是它需要链接内部和外部的知识。人工智能时代之后要变成以人为中心，以员工为中心。
三、企业培训与学习助手
我们原本不是做培训的，所以当我们去做培训的时候，我们就问了自己一个问题，企业到底为什么需要培训？企业培训的落地点到底在哪里？
企业的核心是要完成自己的企业目标，企业目标是通过团队协作来完成的，而团队其实就是一个个员工组成的，依靠员工的能力和知识完成目标。
每家企业招聘都会写一个JD（Job Description，工作描述），就是企业对这个岗位有什么样的要求，要求具备什么样的能力，掌握什么样的知识。面试其实就是做个匹配。
面试者在这方面的能力已经达到了，满足企业的要求，但在另外一些方面还稍显不足，那不足的部分其实就变成了他入职第一天的学习需求。
1.以员工为核心的培训系统
为什么员工不学习？首先员工不知道哪门课程能帮他解决这个问题，其次他不知道那门课程的几分几秒能帮他解决问题。
所以最好的方式是我告诉学习助手，学习助手知道这个视频的3分25秒讲的就是这个问题。当他遇到问题的时候，他就可以来问，而且还有相应的智能问答。
这样就能完成一个以员工为核心的培训系统，所以AI能帮助我们去分析推荐学什么。
接着就是用测评看看会了没？简单的部分是能让机器做测评的，复杂测评现在还做不到。实现复杂测评可能还需要相对较长的时间。当然我们可以通过人工做一些补充。
最后就是知道哪些知识帮员工解决什么问题。我们买了那么多课，有那么多内容，能不能让员工在遇到问题的时候用上，能马上去学习。这需要给员工一个非常简单又有效的通道。
2.目前企业培训面临的主要问题
关于企业培训面临的主要问题，我认为最核心的问题就是第一点，培训团队人少但工作量大。
我在优酷时，当时公司里差不多有一百个编辑，但是对应了3亿的用户，3亿用户的娱乐内容，一百个编辑怎么才能搞定？而我们企业现实的情况是一个培训人员面对着500-1000个员工的学习，同样也搞不定。
所以，我建议大家放弃。我列了2点原因：
第一点是学习需求分析，他要学什么。这件事情你知不知道？
比如说大家大部分可能不是技术出身的，那你了解 Java岗位的人要学什么，做算法工程师的人要学什么，产品经理要学什么？你不知道，因为不了解这种岗位。
第二点是监督学习效果。
很多企业的监督方式是达到一个怎么样的学习量才能完成绩效，但这件事情是不可能的。因为学习是反人性的，就像工作都是反人性的。
我举一个销售岗位的例子，销售只要成单就能拿到提成，动力足不足？不足，那我加大提成，但是你会发现还是需要管理，需要CRM系统，需要天天盯着。
挣钱的事都动力都不足，何况是学习的事情？所以学习这件事情一定是要管理的。
3.发动 Leader 参与培训
培训团队的人少但工作量大，又不了解每个岗位，怎么办？想办法把领导用起来，这也是我们做整个系统的特点。
发动领导起到管理的作用，然后起到大节点的作用。就像我们以前面对3亿用户去做视频推荐时，其实我们不会平均对待每一个用户。
比如有个用户每天都来看五六个视频，他的权重就会非常高，我们就会单独地做一个模型去计算分析他相应的作为。他一定是不一样的。
企业里谁是领导，谁是上级，这些都是可以去设定的，通过这样的设定可以帮助他们。而且领导非常了解下属，领导也能监督下属。学不学这件事情，一定是要有人去监督的。
最后就是领导要对业务负责，意味着他给下属安排的培训学习一定是跟业务相关的，绝对不会是天马行空的。比如说上次我跟小王一起去见客户，我发现小王对人工智能这一块讲得不太好，就给小王几本书去学学。
这种事情在企业里都很常见，但往往给了之后，他就拿回去放枕头底下睡觉了，没有去学。
所以需要形成一个闭环。能不能通过系统让学习助手收集反馈，让领导知道这些反馈，能够去做培训课程？可是领导通常都很忙，很难去做这件事情。所以学习资源不足这件事情，最重要的解决方式就是引入全网内容。
4.引入全网内容
有本书讲《知识大迁移》，其实讲的就是整个互联网自从有了谷歌和百度后，就相当于给我们的大脑连接了一个外存，我们自己是内存，而我们需要的时候敲几个关键字，把外存加载到内存里就可以用了。
其实全互联网也能成为企业的知识大脑，它是一个非常好的来源，我们要把它利用好。很多知识付费的平台，它们里面其实有非常多的好内容，一定要为我所用。
大家可能会说，既然好内容都在那了，让员工自己去学就行了。我还是那个回答，员工自己是不会去学的。就像你给了他一本书，他都不会去看，是一样的道理。
一定要把内容引进到这里头。让你盯着他，他才能去看、去学，甚至去付费。
5.建立学习生态
外部的知识固然重要，但其实内部的知识更加重要。比如说公司的销售再懂人工智能，再懂企业培训，但只要他不懂公司产品，就不能成为我们公司的好销售。
这时就要通过建立企业内部的知识运营体系去解决这个问题。这里存在着内容贡献者的问题。很多企业说我做知识萃取，但就是萃取不出来，到底问题出在哪里？
我认为要建立一个生态去解决这个问题。举几个例子，比如有新员工去问了内部的问题后，一个星期都没人回答，那他下次还来不来？一定不来了。所以这需要通过智能的运营，找到哪一个企业的员工，谁能回答他的这个问题。
因为我们有员工的画像，所以机器完全可以找到他，可以用机器做运营。如果这个工作全靠人去运营，是完全做不到的。
还有一点就是我回答过的问题，是不是别人在遇到同样问题的时候还要再回答一遍？其实不用。因为当你回答过这个问题后，机器就已经把这个问题沉淀在学习助手的大脑里了，当有人遇到同样问题的时候直接给他就好了。
当员工提问题的体验越来越好，这次解决了问题，那下次遇到问题还来不来？还会来。这样生态就建立了。
6.学习“136”
我要强调一个概念叫学习“136”。
学习“136”分别是：
10% 是公司要求学习的企业文化制度等相关的东西；
30%可能是领导要求他要学的；
60%就是岗位所需和自我所需。
7.来自直属领导的监督
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