• Talent Management
    大咖谈趋势:3400亿美元的企业学习的市场将迎来巨大变革 本文探讨了企业学习行业的演变,特别是人工智能如何引领这一行业的巨变。企业每年在员工培训和发展上的开支超过3400亿美元,从传统的课堂培训到在线学习,再到以技能为中心的学习,行业一直在不断发展。现在,人工智能预计将彻底改变公司的学习管理系统(LMS)和学习体验平台(LXP),通过个性化和动态生成内容来提高学习效率和效果。文章强调了适应这种变化的重要性,以及AI在企业培训和人才发展中的潜力。 作者:Josh Bersin  企业在员工培训和发展上的年支出超过3400亿美元,平均每名员工每年花费超过1500美元。这笔巨额开支支撑着一个全球产业,涉及数百家内容和技术公司,现正站在重新定义的风口浪尖。请允许我详细解释这一过程。 从电子学习到集体学习再到自主学习的演变 20世纪90年代末,随着互联网的崛起,以传统教室授课为主的培训产业发生了翻天覆地的变化。企业和内容提供者纷纷开发“电子学习”课程,试图在线复制面对面教学的体验。那是一个充满创新的时期,虽然今天看来有些过时,但它孕育了像Skillsoft(并购了众多竞争对手)、Cornerstone(同样并购了众多竞争对手)以及一大批传统的学习管理系统(LMS,例如Plateau、SumTotal、Learn.com、Pathlore等)公司,这些公司最终都被并购。 如今,LMS市场的规模已超过200亿美元,这一切几乎都是在线培训推动的结果。虽然这些系统可能看起来笨重,但它们对全球每家公司的交易和记录保持都至关重要。 当公司争相购买LMS系统——这是一个投资者非常关注的热门市场时,他们发现一个庞大的课程目录并不实用。因此,他们开始构建一套特征,我称之为“以人才为驱动的学习”,包括基于能力的学习、与职业角色一致的课程和职业发展路径系统。这些特征被添加到LMS中,使得这些系统不仅仅是教育工具,更像是“人力资源系统”,从而促使供应商扩展到更多的人才管理功能。 早期的开拓者Saba和Cornerstone开始推出绩效管理工具。回顾起来,这些尝试可能看起来有些简单,但当时它们代表了一个重大突破。突然之间,公司不再单独购买LMS系统,而是选择购买包含多个功能的“人才管理套件”,这迫使专注于LMS的供应商开始涉足招聘、目标管理乃至薪酬管理。他们可能没有意识到,放弃核心业务最终会导致他们被市场颠覆。 随着Facebook(2004年)、YouTube(2005年)和Twitter(2006年)的相继出现,内容世界发生了巨变。视频、文章和专家意见变得触手可及,那些笨重、以课程目录为导向的LMS系统显得格外难以使用。因此,随着公司寻求新的解决方案,原本投入巨资于人才管理的LMS市场开始显露老态。学习体验平台(LXP)市场随着Pathgather(2010年)、Degreed(2012年)、EdCast(2013年)的诞生而兴起,企业转向这一新兴领域投资。 2010年代初,整个行业的理念是尝试模仿Google,打造一个既具有Twitter式动态性又拥有YouTube式丰富内容的企业学习系统。传统的LMS和人才管理系统逐渐过时,供应商在缓慢的增长中寻求出路,最终合并为几家大型玩家。 随后,微学习的概念兴起。iPhone成为了视频播放平台(2008年),Instagram(2010年)、Snapchat(2011年)及后来的TikTok(2015年)向我们展示了短视频和“微学习”可以是多么的有趣。过长的两小时在线课程变得不受欢迎,因此LXP供应商开始扩展自己的产品线。随着公司将越来越多的内容投入到LXP中,我们意识到需要一种方法来寻找、精准定位并个性化所有这些学习材料。 此变化自然引发了内容市场的爆发。LinkedIn、Coursera、Udemy、OpenSesame、Go1等供应商决定开拓这个领域,推动了新材料的狂热消费。自那以后,内容市场继续繁荣发展,尽管仍然主要由小型玩家主导,但被更大的聚合商所整合,这些聚合商销售并分发多种品牌。 (顺便提一下,Workday在2016年收购了视频公司Mediacore,以抓住这波趋势。由于缺少核心LMS功能,他们花费数年时间将其发展成为一个完整的LMS。) 进入技能的世界。 你可能不会相信,但“技能记录系统”的概念最初出现在LXP领域,供应商如Degreed和EdCast建立了一个搜索术语数据库,并用“技能”一词标记内容。在消费者市场,我们能接收到成百上千的信号来推荐广告,但LXP供应商只有少数工程师,因此他们的“技能分类”相对简单。这个概念迅速走红,公司开始专注于构建基于“技能”的培训,随后是招聘和人才战略。 同时,L&D领域正处于创造性混乱之中。出现了如360 Learning、Fuse Universal、Kineo等数百家内容创作和分享系统的供应商,旨在帮助公司创作、分享视频内容,并按角色、技能或职能进行组织。这些并非严格意义上的LMS系统,但它们位于LMS前端,使员工能够轻松创建和消费动态内容。 这一时期,从2018年至今,成为L&D领域的热潮。市场充斥着各式各样的视频内容工具,同时像STRIVR和Talespin这样的先锋公司开始为虚拟现实(VR)构建工具和内容系统。自创内容平台、视频平台和VR平台正在满足重要需求,而LMS市场则变得更加固定、枯燥和无趣。(Talespin最近被Cornerstone收购。) 顺带一提,我仍然认为“能力学院平台”市场具有巨大潜力(这类平台提供综合的专业能力和小组学习功能,例如我们的Josh Bersin Academy)。Docebo、Learn-In、Nomadic、NovoEd和Intrepid等供应商仍在增长,但随着时间推移,这些系统可能被整合进人才市场。这一领域一直是行业的一个亮点。 作为分析师,我得诚实说,过去几年对我来说有些单调。我们帮助了数百家公司决定该选择哪种L&D系统,但通常我们发现这些组织有太多平台,内容分散杂乱,缺乏一致性的数据处理,以及在这一领域的过度投资。因此,这个静态期代表了过去3到5年的趋势,是企业整理过去十年购买历史的好机会。 世界突然再次发生变化。技能分类的理念迅速蔓延,同时新兴的人才智能系统,如Eightfold、Gloat、Fuel50等纷纷涌现。这些新兴系统使公司能够按技能寻找人才、根据技能推荐职位和机会,并按技能动态规划职业路径,再次与L&D领域发生碰撞,促使我们将所有内容“整合”进这些新平台中。 本周我刚与我最喜爱的L&D专家之一通话 ,他向我展示了他所在的大型制药公司如何将其LMS、LXP和人才市场融合成一个无缝、端到端的体系。他可能略微超前于当前趋势,但这正是事物发展的方向。 然而,故事还在继绀。又一场变革已经到来,这一次的影响力与YouTube、Instagram或iPhone相媲美,甚至更大。没错,就是AI。 AI,如许多人所预料,将彻底颠覆这个行业。正如我们在电子学习和人才管理时代所见证的那样,这意味着供应商生态将彻底改变。 AI如何改变一切 让我不夸大其词地告诉你。在这30年的故事中,有一点始终未变:企业培训关注的核心始终是内容。是的,我们希望内容更简短、更快速、能在手机上查看——但如果内容本身没有实用价值,不切实际,不易于消费,它就无法发挥作用。你们中有多少人为了得到学分而快速点击通过那些以页面为基础的合规课程,但实际上几乎没有注意内容?这正是我们面临的挑战。所有这些向视频、微学习、大规模开放在线课程(MOOCs)以及其他形式的转变,都是为了解决这个问题的尝试。 比如,假设企业学习系统能识别你是谁,你只需提出一个问题,它就能生成答案、一系列资源和一组动态学习对象供你消费。有时候,你可能只需快速获取答案即可。其他时候,你可能会深入研究内容。还有时,你可能会浏览整个课程,并花时间学习所需的知识。 假设这一切都是完全个性化的。这意味着你不会看到一个“标准课程”,而是根据你当前知识水平定制的特殊课程。 这就是AI即将带给我们的。而且,这已经在今天开始发生了。 不仅生成式AI能够回答问题和吸收内容(例如,Galileo™已经容纳了我们25年以上的每一项研究,包括视频、播客和文章),它还能生成视频、测试、测验甚至整个课程。它可以作为技术课程的教学助手,也可以作为领导力项目的教练或导师,并且能够进行语言转换。 AI能够根据你的身份动态生成内容,这意味着什么? 那么,LMS市场、LXP市场、VR学习市场以及所有内容提供商将如何呢?在未来几年,我们将见证一场巨大的行业洗牌。 供应商正在采取的行动 虽然我无法确切知道每个L&D供应商正在做什么,但可以肯定,变化正在迅速进行中。 Docebo Shape能够从文档中生成高效的互动式培训材料(Arist也能做到这点)。Uplimit构建了一个完整的L&D平台,采用AI智能体和课程中自动生成的内容。我们的合作伙伴Sana不仅能自动生成内容,还围绕AI核心建立了一个完整的LMS系统。Cornerstone通过收购Talespin,能够动态创建角色模拟和几乎可以无限配置的场景。快速增长的“精确技能”供应商Growthspace,可以根据1100种具体的商业技能,为你匹配一个“技能教练”,与你的具体目标对齐。 LMS市场不会消失,但正如人才智能系统正在逐渐取代应聘追踪系统(ATS)和人力资源管理系统(HRMS)一样,AI驱动的内容平台将逐步侵蚀LMS市场。我的制药公司朋友希望他的LXP能成为他们的“动态内容系统”,但坦白说,我不确定LXP供应商是否已经准备好迎接这个挑战。许多供应商,从LinkedIn到Microsoft,将不得不重新考虑他们如何成为“动态学习”系统,以及他们希望在其中扮演什么角色。 正如所有技术转变一样,通常情况下,从头开始构建的系统会超越旧有系统。对于Cornerstone或Docebo这样拥有数千客户的公司来说,当新技术出现时,他们不能简单地“替换”他们已经建立的系统。因此,新兴的AI驱动学习系统可能会由新的供应商推出,并随着这些公司的发展,开始取代和竞争现有的系统。 尽管看上去简单,学习技术实际上非常复杂。Workday几乎花了十年时间从Mediacore发展到一个相对健全的LMS,并且他们才刚刚开始尝试AI。因此,不要期望你现有的供应商能够一夜之间彻底改变。 但有一件事我可以确定:颠覆即将来临。就像Plateau、Saba和SumTotal在2000年代初期时“市场上最热门的供应商”一样,它们很快就成为了过时系统和收购目标,当市场变化时同样的情况也可能发生在今天。新兴供应商如Sana、Growthspace、Uplimit、Docebo、LMS365等将崭露头角。 尽管风险资本家通常对这个市场持谨慎态度,但往往是那些拥有最佳管理团队的公司最终胜出。大型供应商如LTG、Cornerstone和Skillsoft拥有充足的资金,因此随着市场的发展,任何事情都有可能发生。但对我来说,一件事是明确的:前方是一个巨大的增长周期。 AI的机会是真实的,而且极为巨大 想象一下我们公司中的遗留内容量。全球必然存在价值超过一万亿美元的  合规培训、销售培训、运营培训、安全培训和领导力发展内容。如果AI能够在大规模上“重新利用”和“再创造”这些内容,我们将看到这个巨大的市场向新系统转变,最终实现知识管理和学习的完美结合。 我来举一个简单的例子。我们的一位Galileo客户是一家拥有百年历史的大型航空航天公司,他们在工程、产品设计、航空和国防技术方面有着丰富的积累。他们构建了喷气引擎、导弹、核潜艇以及各种系统。对于一名新工程师,他们需要超过三年的时间来完成“入职培训”,因为需要掌握大量的知识产权、设计专长和系统操作。他们的资深工程师们都在逐渐退休! 他们在我们的帮助下,开始了一个以AI为中心的试点项目,把多年累积的内容放到一个新平台中,供年轻工程师使用。我相信,这将带来翻天覆地的变化。Galileo将协助处理管理层面的问题,而一个类似的AI助手将帮助工程师学习、寻找文档、观看视频并参加相关课程。传统的LMS和HRMS工具可能不会在这一过程中发挥重要作用。 考虑一下你的公司。你们囤积了多少内容、专业知识和旧有的培训资料?AI可以“释放”这些资源给你的员工,使其以前所未有的方式变得可用。这是一个激动人心的新时代,充满了即将到来的变革。
    Talent Management
    2024年03月21日
  • Talent Management
    Human-Centered A.I. is the Future of Talent Management Will A.I. eliminate my job? It’s a clickbait title most of us are now familiar with. In recent years we’ve been met with a wave of articles and soundbites — ranging from the realistic to apocalyptic — speculating as to whether A.I. will replace human jobs, take over the world, or otherwise render Us insignificant. Tesla CEO Elon Musk has even gone so far as to suggest that the volume of jobs that will be lost due to automation will create the need for a universal basic income. A fear of new technology, and of the impact that that technology will have upon the job market is not new. Technological developments that arose during the Industrial Revolution created public fear of mass unemployment (a fear that ultimately proved to be unfounded given the large number of new jobs these technologies created). Yet the narratives have never felt quite so existential before this moment. So what is different about A.I. that has so captured the public interest, and it seems, fear? It seems to lie in the idea that intelligent machines will not seek to supplement aspects of our existence, but rather, replace us entirely. Computer Scientist Subhash Kak advocates for this idea with respect to the job market in his think piece for NBC News (a piece, it is worth noting, entitled “Will robots take your job?”). The reason A.I presents a greater threat to society as we know it, he argues, is “today’s A.I. technology aims to replacethe human mind,” not simply to make industries more efficient (my emphasis). It would be naive to ignore the reality of Kak’s argument with respect to tasks requiring learning and judgement. A.I. is already replacing human decision-making in industries such as transportation and manufacturing. But are all applications of A.I. really aiming to replace the human mind in the workplace? And should they? There are other views — and other technological frameworks — to be had here. “Human-Centered A.I.” In opposition to A.I.’s “takeover” rhetoric exists a school of thought that explicitly acknowledges the benefit of partnership between humans and intelligent machines. Fei-Fei Li, director of the Stanford Artificial Intelligence Lab, calls this approach “human-centered A.I.” — a framework for guiding the development of intelligent machines by human concerns. At a high level, the goals of human-centered A.I. are as follows: A.I. should aim to enhance human thought rather than replace it A.I. should encompass the more nuanced and contextual aspects of human intellect, aided by outside fields such as psychology and sociology The development of A.I. technology should be guided by a concern for its effect on humans There are a number of cross-industry applications of A.I. that can be viewed within this partnership framework. Take, for example, the development of robots used to reduce costs, time, and human-error during surgery, allowing doctors to focus on the more nuanced aspects of the surgical process. Or, developments of A.I. in agriculture, such as Blue River Technology’s “see and spray” technique for applying herbicide only where needed, saving farmers money on herbicide and delivering a more sustainable product to consumers. But perhaps even more in contrast to the fear of a robot taking one’s job, is the increasing extent to which A.I. is being applied the field of talent management. That is to say, A.I. is being used to actually improve the workplace and the worker experience, rather than replace the worker. A.I. as a Tool for Improving the Workplace In the past several years, we have seen an emergence of companies applying A.I. to problems in talent management. From Paradox.AI’s Olivia, to Beameryand Textio, its fair to say that A.I. is on HR’s radar in a way that it wasn’t 5 years ago. What’s interesting about this trend is that unlike other industries with a stronghold in A.I., talent management has until recently been viewed almost exclusively as a “fuzzier” aspect of the business. It is an industry built on relationships, human connections, and emotional intelligence, and yet, it is being improved with A.I. To be fair, up until now a majority of A.I. solutions for talent management have focused on the more tedious and error-prone tasks around candidate sourcing and evaluation (tedious + error-prone = a perfect opportunity for automation). But there are also opportunities for A.I. to improve the post-hire aspects of the employee experience, and human-centric A.I. is the key. As the marketing world has known for years, A.I. provides a unique opportunity for scaling a personalized experience. Why would you show me the same thing as everyone else, when I’m more likely to convert if you show me exactly what I want? The same principles can be applied to the post-hire employee experience. Employees have different skills sets and motivators. If my employer places me in an environment that is optimized for my skills and motivators, I’ll stay. If not, I’ll move on. As the progression towards a digital workplace continues, companies also have more data about their human capital than ever before — who they are talking to, what they eat, when they’re online every day. WeWork is basing their business model around this data. Human-centered A.I. can unleash this data to help talent leaders create a more personalized employee experience. It is in “fuzzier” domains like talent management where human-centered A.I. shines, not just for ethical reasons, but because it provides the best user experience. At Cultivate, for example, we apply human-centered A.I. to personalize the leadership development experience for managers. Using digital communication data as a proxy for leadership behavior, we analyze and predict how managers’ actions are affecting their team, and offer suggestions for how to improve. At no point do we attempt to stand in as a replacement for a manager, or a talent leader. Rather, like a real-life leadership coach, Cultivate offers tips and suggestions that a manager can choose to take, or not. This is the kind of personal experience employees expect from their talent leaders, scaled with A.I. And it doesn’t need to stop at learning and development. A.I. also has high-potential to impact other aspects of the employee experience, from interviewing and on-boarding to performance reviews and off-boarding. Looking Forward There is no doubt that A.I. is changing the world — and the job market — as we know it. Industries will be disrupted. Jobs will be lost, new jobs will be created, some jobs will never be replaced. Ethical dilemmas will be raised. They already are. The degree of difference between aspects of human intellect and intelligent machines will become smaller. However, with careful consideration for A.I. design that creates a sense of partnership between humans and intelligent machines, A.I. isn’t a force to be feared in the workplace, but embraced. 作者:玛格丽特托马兹祖克 About Cultivate Cultivate helps companies leverage their digital communication data with A.I. to extract important organizational learning and unleash leadership potential. For more information on what we are doing at Cultivate, check out our website. 英文也比较简单理解,就不翻译了~
    Talent Management
    2018年07月04日