DDI調研顯示，目前企業HR部門對公司整體AI布局情況了解較少，部門內基本尚未應用或剛開始接觸AI相關工具。僅大型公司開始著手規劃AI招聘、培訓助手等場景應用。這對于如今強調「戰略性人力資源」的轉型可不是一件好事。戰略性人力資源要求人力資源部門必須從行政工作向高績效人力資源實踐轉變，不僅要關注能夠幫助組織提質增效的新技術，更要能夠運用至人才管理實踐中，以應對關鍵業務挑戰。
本篇文章，我們就將深入領導力發展的本質，探討為什么要發展領導力，領導力發展的關鍵挑戰，以及人工智能如何幫助我們跨越這些挑戰。
在上世紀三十年代有關社會主義計劃經濟的大爭論中，經濟學家弗里德里希·哈耶克（Friedrich August von Hayek）對知識的本質有過深刻的闡述。相較于勞動分工，經濟學中真正的核心問題是「知識分工」。
人類決策所需要的知識可以分為兩類：一類是科學知識（硬知識），另一類是實踐知識（軟知識）。科學知識是可言說的顯性知識(Explicit Knowledge)，比如書面文字、圖表、數學公式等，實踐知識是難以言說的隱性知識(Tacit Knowledge)，比如理解力、領悟力、判斷力等。這也是波蘭尼的格言「我們知道的遠比我們能說的要多」，這句經典名言被視為對早期人工智能工作的主要絆腳石的精辟總結。
對人類決策來說，兩類知識都是重要的；但對創造性的決策而言，實踐知識更重要。
目前，人工智能的研究也聚焦在大語言模型（Large Language Model，LLM）是否真正具備隱性知識或心理認知的能力，這個問題仍然懸而未決。機器始終無法替代人類可能就在于這種創造性，尤其是領導力的實踐。
雖然實踐是學習的終極意義，但通過傳統培訓所能達到的轉化效果卻十分有限。根據艾瑞咨詢調查統計，員工將培訓中的所學應用到實際工作的比例不足20%。事實上，人力資源專業人士都清楚地了解造成這一現象級挑戰的原因——教學有余，實踐不足。也正因如此，大家一直都在為攻克這一挑戰而付出努力。相較于讓人才在工作中自主探索，HR通常會通過在專業的項目方案中設計和提供崗位需要的模擬實踐，加速人才的學習和轉化。從相對簡單的小組討論、角色扮演，到復雜的行動學習和項目任務等等，都是為了這同一個目標。
但是，模擬實踐活動的效果根據投入的不同而有所差別，我們先來看當下應用已久的模擬實踐活動。
借鑒教學設計領域著名專家戴維·喬納森的意義學習五要素，DDI提出模擬實踐五要素，只要滿足這五個要素，那么學習活動就是有意義的學習，并且這五個要素的質量越高，學習轉化的效果越好。
真實性：與實際工作環境的一致性
相關性：與業務工作情境的相似度
互動反饋：主動參與且獲得實時反饋
安全性：能夠安全地應用所學和試錯
可獲得/持續性：活動實施的經濟性與便利性
綜合分析常見學習活動在這五要素上的表現，如圖所示，可以得出這一結論：魚與熊掌不可兼得。
以項目任務為例，以戰代練固然是好，能保證學員的真實體驗、及時反饋、與工作高度相關，但也意味著要承擔在現實中犯錯的成本（安全性低）以及不可持續。
那么，在技術革新日新月異的今天，應用AI技術后的解決方案能夠攻克這一實際挑戰嗎？
自2017年開始，英躍?就在探索兼具質量與數量的數字化模擬實踐，研發了行業中經典的領導力在線情景模擬，有效解決了互動性、安全性和可獲得性的問題。并在第二次迭代中研發了以各行業關鍵崗位上的關鍵場景為案例的情景模擬，顯著提升了和學員實際工作的相關性。
在生成式人工智能技術發展突破前，提升真實性對于企業領導力發展方案來講，并不現實。因為使用過去的技術提升真實性是極其昂貴的，即使到今天，行業里大多數的數字化學習內容產品，還是以制作成本低的動畫風為主，或是技術成熟度高的選擇題為主。但如今在生成式人工智能技術的加持下，大語言模型非凡的自然語言處理能力，數字人技術的快速發展等，大大降低了技術的應用門檻和成本，為我們提供了提升真實性的可能。
2023年，英躍?應用了最新的生成式人工智能技術，研發了第三代智能情景模擬。將動畫迭代成虛擬數字人，將原本有限制的選擇題迭代成為開放的自然語言交互。在應用了生成式人工智能后，企業領導者終于可以在更擬真的工作環境中，開口用自然語言高效地練習人際互動技能，而不再只是通過傳統選擇題方式，停留在練習對知識的理解。并且，DDI也為領導者提供了不同挑戰場景的模擬，例如，如何給優秀員工正面反饋，如何化解員工負面情緒，如何輔導績效不佳的員工。在應用了生成式人工智能技術后，第三代情景模擬在真實性上又往前跨了一大步。而且，線上解決方案在技術的不斷發展下，效果正變得越來越好。
在人才發展領域，我們如果能夠持續通過線上解決方案來模擬實踐，其真實性和相關性還會再進一步提升，為不同崗位的學員提供個性化的、既保障數量又保證質量的模擬實踐，解決人才發展方案中實踐不足的挑戰，以及助力整個行業跨越學習轉化率低的挑戰。
AI創業團隊Seednapse提出構建AI應用的五層基石理論，描繪了這樣一個畫面——一家企業從最簡單地使用ChatGPT這樣的AI的工具，到通過企業級模型機服務來自動化、智能化業務流程，再到由AI的智能體來為企業進行復雜的決策等的應用晉級路徑。
而落到企業人才發展領域，這五層分別可以對應和賦能的是我們獲取海量的內容素材，開發個性化的課程課件，賦能我們提供項目內的個性化學習運營服務，提供項目后的個性化教練服務，以及出現全新的數字化人才市場。
正如杰克·韋爾奇所說：唯一的競爭優勢，是具備比你的競爭對手學得更快的能力。不管是國家、企業，亦或是個人，在這一場生產力革命當中，我們唯一所要行動的，就是盡快學習他、掌握它，最終駕馭它！
DDI基于600,000 名英躍學員累積的學習數據洞察發布「人才發展數據賦能啟示錄」。不僅回顧了數字化學習的歷程和現狀，更探析了中基層領導者的能力表現和學習偏好。除了數據發現外，在每個章節，我們也就發現和對應的建議進行了凝練與總結，形成了有針對性的「思考與啟示」，以幫助組織在中基層領導者的發展實踐中，將這份報告中的洞察轉化為切實可行的短期或長期人才策略。立即下載報告
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