如果說2017年以前提出用AI做培訓還屬於是拋概念、講故事的階段，那麼進入2018年，所有的概念和設想都漸漸落地，越來越多的公司開始使用AI進行員工培訓。
比如，阿里巴巴的“店小蜜”智能系統，已經在傳統企業培訓了10萬名人工智能訓練師，並表示未來3年還要培訓40萬名人工智能訓練師。
不僅新興崗位（人工智能訓練師），任何高重複性的崗位都可以用“機器人”來進行培訓，比如銷售客服的話術培訓、新員工的入職培訓、線下學習研討會……
那麼，目前為止AI到底搶走了多少培訓工作呢？
聯合利華：用AI面試和快速教育新員工
作為一在190個國家有據點的國際企業，聯合利華每年需要招募3萬多人，處理約180萬份的工作申請。如果採用傳統的方式進行招聘和培訓，那麼企業每年需要投入大量的時間和資源。
現在在AI的幫助下，只需多兩個步驟就可以更理性地評估候選人。首先，會要求候選人簡單玩一系列的測試遊戲，評估邏輯、推理、學習等基礎能力，再將結果與高績效的員工進行匹配，評估候選人與崗位的適配性。
其次，錄製一段30分鐘的問答視頻，視頻畫面能提供候選人的無數數據點，如表情、動作、語言等，AI可對其進行分析和評估。
AI的筆試和麵試，為招聘把好第一道關。現在，聯合利華，面試和評估候選人的時間減少了約70000個小時。
搶走了一部分招聘的工作後，AI開始對新員工的教育工作“虎視眈眈”。每年聯合利華需要招數萬名新員工，同樣的規章制度、企業文化可能需要重複講解數千回，現在這些重複性的說明性培訓工作已經被AI機器人“搶走”了。
機器人會告訴你企業的規章制度，教你快速上手內部系統，還會解決所有關於人力資源的問題，例如公司在哪裡可以停車。與那些面向C端的機器人不同，入職培訓的機器人，會根據學員在公司的崗位級別在傳遞的相應信息。
現在，每年約有2萬的新員工在AI機器人的幫助下能快速地進入新角色，適應日常工作。
VoiceVibes：培訓銷售、話術
用智能機器人來培訓話術，提高溝通和說服技巧，是現在最成功且常見的AI落地場景。
VoiceVibes正用AI幫助員工提高口頭交流技能，雖然不能讓你出口成章，但是可以讓你的話聽起來更準確、更自然、更優美。
人工智能通過分析一個人語音中的特徵和模式，並預測普通聽眾對它的反應，提出客觀真實的反饋和建議。再細化下來，它會像一位嚴格的老師把你說的話拉出來一段段點評，準確地標識出話語中最無聊和最迷人的地方，讓你知道如何調整出最佳狀態。
如今AI陪練，在保險、金融、零售等行業的頭部企業中被委以重任，出色地完成了包括溝通技能培訓、銷售客服話術培訓、說服力培訓等在內的諸多培訓工作。
Kearney：培訓高級技工
很多技能，只可意會不可言傳。現在通過人工智能傳感器，不可言傳的部分可以更好地“數字化”顯性化了。例如，智能傳感器可以在很精準地記錄高級技工的工作狀態，一些模擬器培訓，在人機共舞的情況下，也能達到更好的培訓效果。
以高級駕駛員為例，傳感器可以為卡車司機提供冰、雪等極端天氣的模擬培訓，提高其應對突發狀況的應對能力。通過AI ，還可以幫助監控車輛和駕駛員的行為，輔助包括何時加速或減速，優化燃油消耗並降低維護成本等。
距無人駕駛技術距離成熟和普及還需要10年，目前人工駕駛依然是主流。這種情況下，AI每年為美國的下一代卡車司機培養節省了數億美元的經費，更為運輸和物流業創造了4000~5000億美元的價值。
Cory Treffiletti：用於研討會學習交流
線下研討會、大咖秀等都是重要的學習場景，在這種會議中，會有很多重要的互動，產生很多數據情報，現在通過AI可以高效完成會議的學習工作。
我們都知道會議一般由對話組成，也就是以線性時間展開，在線性時間中有效信息往往夾雜很多無關信息，一旦分心就可能錯過某些重要的點，而錄像等傳統形式雖然可以保留會議所有信息，但是需要事後花雙倍時間去挖掘。
現在有AI會議助手和你一起學習會議要點，它是一種新型的混合式學習形式，可以根據個人預設來輔助聆聽，幫助你捕獲對話中的有效信息和表情動作。員工可以快速返回查看關鍵對話，並將自己的想法和對話片對拼接在一起，以備共享，除了正式的學習環境，未來也將在非正式學習中為員工提供及時又智能的幫助。
尾聲
整體上來看，AI能“搶走”的培訓工作較為有限，無論是新人入職培訓還是銷售話術培訓，AI搶走的都是那些重複性機械性的培訓內容。
未來十年內，越來越多的AI注入式專家自動化和增強軟件（EAAS）平臺將引領我們邁向AI輔助或AI增強生產力的新時代。
所以，AI會“搶走”一些培訓工作的內容，但絕不會搶走培訓師的“飯碗”，隨著AI培訓落地場景的增加，人機共舞依然是最高效能的最佳狀態，人與機器的相互協作將為企業人才發展翻開新篇章。
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