近几年，企业培训经历了一轮快速变革。疫情导致的不便推动了培训从线下走向线上；而AI的快速发展，又进一步推动培训从数字化迈向数智化。对于培训管理者而言，AI带来的变化已超越技术工具的范畴，开始重塑培训工作的组织方式、业务流程和价值创造模式。如今，企业培训真正需要思考的问题，早已不能停留在“要不要用AI”，而是如何让AI真正融入培训全流程，让每一个培训环节都产生新的价值。

围绕这一问题，中国联通用了五年时间，持续探索AI与企业培训融合的路径。从在线学习，到智能推荐，再到大模型应用、本地化部署，以及今天正在推进的培训全流程AI赋能，我们也逐渐形成了一些实践和思考，希望能够为大家提供参考。

01 AI带来的改变，是培训模式的持续演进

回顾中国联通过去几年的探索历程，企业培训数字化转型伴随着业务需求不断演进，走出了一条清晰的发展路径。

最初，在线学习更多承担的是线下培训的补充作用。疫情期间，大量培训活动转向线上，企业首先需要解决的是平台承载能力和学习覆盖范围的问题，让更多员工能够突破时间和空间限制参与学习。

随着在线学习规模不断扩大，新的问题逐渐显现：同一门课程面向所有员工统一推送，虽然实现了教育资源共享，但难以满足不同岗位、不同能力层级以及不同业务场景下的个性化需求。基于这一背景，中国联通开始探索课程精准推荐，通过学习画像和智能推荐机制，推动培训从“千人一面”走向“千人千面”，让学习资源更加精准地匹配员工需求。

进入AI阶段，培训模式面临新的变化。仅实现课程精准匹配已无法满足员工对实时学习和智能交互的需求，企业开始探索大模型在培训场景中的应用，并进一步推进企业级大模型的本地化部署，使AI能够更好地连接企业知识资源和业务实践。

如今，AI赋能培训的探索已逐步覆盖培训工作的全过程。从培训规划、课程开发、学习支持，到考试评价、培训运营和管理决策，AI正在成为推动培训体系升级的重要能力支撑。

AI赋能培训，本质上是培训工作方式的一次系统性重构。真正值得关注的，是AI能否真正融入培训业务流程，帮助组织提升效率、创造更大的业务价值。

02 AI赋能培训，关键在于找到真正的业务场景

AI进入企业培训，并不意味着简单增加几个智能化工具，而是需要重新审视培训工作的核心流程和业务价值。其核心价值在于解决培训过程中的真实问题，提升学习效率、优化教学方式，并推动培训管理模式升级。

从“千人一面”走向“千人千面”

在中国联通数字化学习的发展过程中，早期主要解决的是学习资源覆盖问题，让更多员工能够在线获取培训资源。随着学习规模不断扩大，新的问题逐渐显现：如何让学习内容更加精准地匹配不同员工的实际需求。

过去，企业培训通常采用统一推送模式，同一门课程面向所有员工开放。这种方式实现了教育资源共享，但也容易出现“学非所需”的问题。不同岗位、不同专业、不同能力层级的员工，其学习需求存在明显差异。

基于这一变化，我们开始探索课程精准推荐能力，通过岗位画像、学习画像等方式，推动学习模式从“千人一面”走向“千人千面”，让学习资源能够更加精准地触达目标人群。

AI的引入进一步推动了这一模式升级。通过AI学习助手，员工可以直接提出学习需求，系统根据需求推荐相关知识点，而不再局限于整门课程的推送。同时，课程摘要、课程大纲、知识点问答等功能，也帮助员工快速了解课程内容，判断其是否符合自身学习目标。

AI首先解决的核心问题，是如何将真正需要的内容精准送达真正需要的人。

AI不是替代讲师，而是放大讲师能力

除了赋能学习端，AI也正在改变培训内容生产方式。在传统培训模式下，课程开发涉及课件制作、课程录制、试题设计、考试评价等多个环节，其中大量工作具有较高的重复性，也消耗了讲师较多时间和精力。

因此，我们开始推动AI在课程开发和教学支持环节中的应用。例如，通过智能课件生成、智能视频创作、数字人录课等能力提升课程制作效率；结合教材和课程内容，利用AI辅助生成试题，并实现智能阅卷，降低考试评价环节的工作负担。

但AI并不能替代讲师的专业价值。课程设计、教学组织、经验传递以及与学员之间的互动，仍然需要依靠讲师完成。

AI更重要的作用，是承担大量标准化、重复性的工作，让讲师能够将更多精力投入课程创新、教学设计和学习体验优化，实现从“内容生产者”向“教学价值创造者”的转变。

培训管理，也可以实现智能化相比单一功能的应用，更重要的是思考AI如何真正融入培训管理全过程。

基于这一思路，中国联通对培训业务流程进行了系统梳理，围绕训前、训中、训后三个阶段，以及学员、讲师、培训组织者和决策者四类角色，分析不同环节中的业务需求和应用场景，寻找AI能够发挥价值的关键节点。

在此基础上，形成覆盖培训全流程的AI赋能矩阵。从培训策划、课程开发、教学实施，到学习支持、考试评价、培训运营和数据分析，AI逐步从单点工具转变为支撑培训体系运行的新型能力。

让AI真正进入业务流程，帮助培训组织提升效率、优化管理，并创造更大的业务价值是培训数字化的核心目标。当AI能够帮助组织实现提质增效，企业才会愿意持续投入，这也是AI赋能培训能够长期发展的关键。

03 比AI工具更重要的是AI应用理念

AI赋能培训的关键，在于建立正确的应用理念：坚持需求导向、开放合作和人机协同，让AI真正成为推动培训价值升级的新型能力。

聚焦真实需求，避免盲目追逐技术

随着大模型快速发展，各类AI应用不断涌现，企业培训迎来了新的发展机遇。但在实际应用过程中，技术价值最终仍需要回归业务场景。

AI赋能培训，首先要解决的核心问题，是真正找到影响培训效率、学习体验和业务价值的关键需求。培训涉及课程开发、学习支持、考试评价、培训运营等多个环节，如果追求“大而全”的功能建设，容易造成资源分散和低水平重复投入。

因此，更重要的是围绕核心业务场景持续优化，通过技术手段解决实际问题，让培训效率和业务价值实现同步提升，让AI能力应用于真正能够产生价值的环节。

坚持开放合作，构建生态能力

AI技术发展速度不断加快，任何一家企业都难以依靠自身力量覆盖所有创新方向。因此，开放合作成为推动AI应用落地的重要路径。

在实践过程中，需要根据不同模型的能力特点选择适合的应用场景，同时积极关注行业内优秀的AI工具和智能体，通过生态合作、能力共建，不断完善培训领域的AI应用体系。

当然，开放合作并不意味着忽视安全要求。在企业培训场景中，知识安全、数据安全和内容审核都是必须面对的问题。尤其对于企业内部课程资源和业务知识，如何实现安全调用、有效管理以及本地化部署，是AI应用深入发展的重要基础。

AI时代的竞争，不是单一主体之间的竞争，而是生态能力之间的竞争。只有通过开放合作，才能不断提升AI赋能培训的整体能力。

坚持人机协同，发挥人的专业价值

AI正在承担越来越多的工作，但这并不意味着培训工作可以完全依赖AI。

从当前应用情况来看，大模型仍然存在内容生成不准确、逻辑判断不足等问题。在课程开发、知识生产和培训研究过程中，AI生成内容仍需要专业人员进行审核和判断，确保知识质量和应用可靠性。与此同时，AI推荐机制也可能带来信息偏差。如果过度依赖AI完成学习、思考甚至决策，人的专业判断能力和独立思考能力可能受到影响。

AI时代更需要强调人机协同。AI负责提升效率、承担重复性工作，人则发挥专业判断、价值决策和创新创造能力。在培训领域，技术最终服务的仍然是人的成长与组织能力的发展。AI可以帮助培训提升效率，但真正决定培训价值的，始终是人的专业能力与判断能力。

作者：赵健东 中国联通党校（中国联通人才发展中心）数字化学习部主任

来源：培训杂志