凌力|文

3月28-29日，中国连锁经营协会组织来自24家单位的40余位代表走进苏宁。本期访学旅的主题是“AI赋能下人才培养模式新探索”。苏宁人才发展中心团队伙伴重点围绕苏宁人才培养体系、AI赋能下苏宁人才培养的实践与探索做了分享、交流。活动还邀请了AI与数字化学习研究及实践领域的行业专家，南京新数商科技有限公司总经理孔翔玉、复泰实战商学院执行院长张远做了专题分享。

年初开始，人工智能生成技术在各行业的应用迅速铺开，协会将零售、餐饮、生活服务业领域AI应用的动态趋势及案例研究为年度重点工作之一。在3月13日召开的六届二次常务理事会扩大会上，协会面向常务理事单位做了调研。在给定的16个工作场景中，受访企业平均应用的场景是4.4个。排在前五位的工作场景分别是：平面设计（13%）、文案创作（10%）、呼叫中心（8%）、机器人服务（8%）、智能定位（8%）。

虽然AI技术快速发展，带给行业很多想象空间，但不可否认，由于AI技术的普及度、成熟度以及同连锁企业实际业务场景的适配度仍然不足，多数企业对AI持观望或处于起步应用阶段，工作场景有待进一步开发。基于活动中各位专家的分享观点和参访代表的研讨内容，谈谈对AI的思考。

使AI创造的降本增效价值显性化

对组织而言，AI所创造的最直接的价值就是降本增效。AI在业务赋能和管理赋能方面有着极大的潜能。“助理”、“教练”、“顾问”是AI所扮演的多元角色，对不同的级别，有着明显差异。对高层而言，它是重要的决策辅助和专家顾问，有助于提升决策的精准性和科学性。对中层而言，它是得力的任务规划、工作分派助手，也是专业解决方案的提供方之一。而对于基层，它更像是一个工作的多面助手，既能胜任简单琐碎的工作任务，助力提升效率，也可以在陌生领域帮助建立知识框架和补充信息，拓展个体的工作边界，还能扮演教练的角色模拟实操训练，让员工更专注于高价值的产出。

对大多数企业而言，AI是一项长期的布局，在模型尚不成熟和技术飞速迭代的时期，自主开发模型所需的代价是不可估量的，风险自然也是极高的。同时，在引入AI的初始阶段不宜直接切入核心业务，接入核心业务系统，而是要从尽可能小的切口选点，聚焦到企业的日常高频业务场景，帮助个体借力AI提升能效，节省工时，简化人力投入，再在组织内部推广复制同一场景，形成可观且可量化的降本增效成果，使其价值显性化。清晰的量化出能给企业真正节省的成本和创造的收益。

分享嘉宾列举了一系列较为实用的通用案例。例如，在美工设计岗位借力AI只生成创意元素，设计师更多承担排版、美化、规范的职能，在此分工模式下不断优化设计岗位的编制和人员配置，一年为企业节省出上百万的设计费用。在招聘岗位，使用AI做面试前的简历筛选，把预设的问题以及招聘评价维度输入后，由AI做智能简历筛选和优先面试推荐，此举节省了招聘人员日常简历筛选中大量的工时投放，极大改进了招聘效率。

不难发现，使用AI实现降本的经验之一就是尽可能地缩小颗粒度，选好高频且具有重复特性的工作内容，形成人和机器协同共生的工作新场景。未来，“1+N”可能会是组织的新形态，除了员工这个“1”，还可以为员工做数智赋能，配备“N”个AI助理，强个体趋势下员工的边界会更加延展，人和机器协同共生的工作场景也对组织的管理模式创新提出新的要求。

培训岗如何借力AI提效

围绕本次参访人群，活动中更多聚焦在人力资源和培训的场景进行了探讨。在此总结几个在实践中已投入应用的典型场景。

场景1：使用数字人批量开发课程

在直播电商领域，企业已经在探索数字人直播技术，通过模拟真人主播，形成了长时间不掉线的直播模式，极大的增加了直播覆盖时长，甚至是24小时在线，这是员工所不能完成的事情。而作为培训领域的高频场景之一，课程制作同样适用数字人技术。传统开发模式下，像邀请讲师、脚本开发、线下录制以及后期制作这些必选动作都可以被省去。在采集真人讲师的面部信息和声音信息后，打磨完成数字人，将脚本录入AI进行重写，再导入数字人合成输出，就可以用同一个形象复制大量课程。考虑到课程制作的长周期性和批量特征，这无形中节省了课酬成本、录制成本、制作成本，大大提升了课程开发岗位的产出效率。

场景2：打造结构化企业知识图谱

人才培养与知识具有天然的联系，培训从本质上来说就是知识的创生、传递、接收和加工过程。通常情况下，对于各个岗位的海量知识沉淀和存储具有一定难度，保证企业知识资产的一致性、时效性、完备性，满足员工对知识的查找、问答、推荐等需求是培训岗位的重要职能。苏宁构建了适用于自有体系的知识图谱，把培训领域各个分散在系统里的数据进行整合，通过一系列技术“萃取”得到知识（课程知识，经验萃取，百科知识等）并以一种友好的方式沉淀到知识库，建立起各种知识、培训资源间的关联关系，构成了企业大脑，有效的将知识管理服务应用于企业的全场景知识使用中。

场景3：AI协助梳理岗位职责

人力资源的高频场景之一是梳理各岗位对应的工作职责、任职要求、能力要求等。以复泰实战商学院使用AI工具梳理数字化转型岗位的职责为例。通常做岗位职责梳理，需要有大量的背景信息。在给AI录入包括公司背景介绍、组织架构、战略目标、绩优人员访谈、产品和服务、上下游部门访谈等内容基础上，运用专业的工具和方法，如职责矩阵、职责说明书、流程图、岗位分析法等形成了如下所展示的内容，为下一步的岗位职责梳理奠定了较好的基础。

将AI视为“工作伙伴”，磨合训练优化产出

对个体而言，AI不仅仅是工具，更是助手、是伙伴，要把它当成一个人而非工具来看待。分享中嘉宾的这个观点让人印象深刻。通常我们容易陷入这样的误区，当把问题抛给AI，在没得到预期答案时会舍弃它，认为它不好用，选择自己直接上手。但如果把它想象成员工，在给到任务后，就要有充足的耐心来培训，也就是训练AI的过程，要基于结果再做“微调”。所谓微调，就是要把答案中哪个地方不合适，哪个方面没有涉及到都像传授新员工经验一样传授给AI，或者再试着拆解一下问题，与AI充分互动起来，在多轮的对话、多次的磨合训练后才能获得相对理想的答案。或许AI在现阶段还不能给出一个完整的答案，但如果可以帮你打开脑洞，拓宽思路，帮助你在某些工作分解任务中提供一定程度的支持，就已经足够了。

期间，代表们还围绕AI在数字员工、经验萃取、千人千面个性化培训以及陪练助手等培训场景下的应用做了研讨与展望。

感谢苏宁易购、复泰实战商学院、南京新数商科技有限公司对本次访学活动的大力支持！