DDI调研显示，目前企业HR部门对公司整体AI布局情况了解较少，部门内基本尚未应用或刚开始接触AI相关工具。仅大型公司开始着手规划AI招聘、培训助手等场景应用。这对于如今强调「战略性人力资源」的转型可不是一件好事。战略性人力资源要求人力资源部门必须从行政工作向高绩效人力资源实践转变，不仅要关注能够帮助组织提质增效的新技术，更要能够运用至人才管理实践中，以应对关键业务挑战。
本篇文章，我们就将深入领导力发展的本质，探讨为什么要发展领导力，领导力发展的关键挑战，以及人工智能如何帮助我们跨越这些挑战。
在上世纪三十年代有关社会主义计划经济的大争论中，经济学家弗里德里希·哈耶克（Friedrich August von Hayek）对知识的本质有过深刻的阐述。相较于劳动分工，经济学中真正的核心问题是「知识分工」。
人类决策所需要的知识可以分为两类：一类是科学知识（硬知识），另一类是实践知识（软知识）。科学知识是可言说的显性知识(Explicit Knowledge)，比如书面文字、图表、数学公式等，实践知识是难以言说的隐性知识(Tacit Knowledge)，比如理解力、领悟力、判断力等。这也是波兰尼的格言「我们知道的远比我们能说的要多」，这句经典名言被视为对早期人工智能工作的主要绊脚石的精辟总结。
对人类决策来说，两类知识都是重要的；但对创造性的决策而言，实践知识更重要。
目前，人工智能的研究也聚焦在大语言模型（Large Language Model，LLM）是否真正具备隐性知识或心理认知的能力，这个问题仍然悬而未决。机器始终无法替代人类可能就在于这种创造性，尤其是领导力的实践。
虽然实践是学习的终极意义，但通过传统培训所能达到的转化效果却十分有限。根据艾瑞咨询调查统计，员工将培训中的所学应用到实际工作的比例不足20%。事实上，人力资源专业人士都清楚地了解造成这一现象级挑战的原因——教学有余，实践不足。也正因如此，大家一直都在为攻克这一挑战而付出努力。相较于让人才在工作中自主探索，HR通常会通过在专业的项目方案中设计和提供岗位需要的模拟实践，加速人才的学习和转化。从相对简单的小组讨论、角色扮演，到复杂的行动学习和项目任务等等，都是为了这同一个目标。
但是，模拟实践活动的效果根据投入的不同而有所差别，我们先来看当下应用已久的模拟实践活动。
借鉴教学设计领域著名专家戴维·乔纳森的意义学习五要素，DDI提出模拟实践五要素，只要满足这五个要素，那么学习活动就是有意义的学习，并且这五个要素的质量越高，学习转化的效果越好。
真实性：与实际工作环境的一致性
相关性：与业务工作情境的相似度
互动反馈：主动参与且获得实时反馈
安全性：能够安全地应用所学和试错
可获得/持续性：活动实施的经济性与便利性
综合分析常见学习活动在这五要素上的表现，如图所示，可以得出这一结论：鱼与熊掌不可兼得。
以项目任务为例，以战代练固然是好，能保证学员的真实体验、及时反馈、与工作高度相关，但也意味着要承担在现实中犯错的成本（安全性低）以及不可持续。
那么，在技术革新日新月异的今天，应用AI技术后的解决方案能够攻克这一实际挑战吗？
自2017年开始，英跃®就在探索兼具质量与数量的数字化模拟实践，研发了行业中经典的领导力在线情景模拟，有效解决了互动性、安全性和可获得性的问题。并在第二次迭代中研发了以各行业关键岗位上的关键场景为案例的情景模拟，显著提升了和学员实际工作的相关性。
在生成式人工智能技术发展突破前，提升真实性对于企业领导力发展方案来讲，并不现实。因为使用过去的技术提升真实性是极其昂贵的，即使到今天，行业里大多数的数字化学习内容产品，还是以制作成本低的动画风为主，或是技术成熟度高的选择题为主。但如今在生成式人工智能技术的加持下，大语言模型非凡的自然语言处理能力，数字人技术的快速发展等，大大降低了技术的应用门槛和成本，为我们提供了提升真实性的可能。
2023年，英跃®应用了最新的生成式人工智能技术，研发了第三代智能情景模拟。将动画迭代成虚拟数字人，将原本有限制的选择题迭代成为开放的自然语言交互。在应用了生成式人工智能后，企业领导者终于可以在更拟真的工作环境中，开口用自然语言高效地练习人际互动技能，而不再只是通过传统选择题方式，停留在练习对知识的理解。并且，DDI也为领导者提供了不同挑战场景的模拟，例如，如何给优秀员工正面反馈，如何化解员工负面情绪，如何辅导绩效不佳的员工。在应用了生成式人工智能技术后，第三代情景模拟在真实性上又往前跨了一大步。而且，线上解决方案在技术的不断发展下，效果正变得越来越好。
在人才发展领域，我们如果能够持续通过线上解决方案来模拟实践，其真实性和相关性还会再进一步提升，为不同岗位的学员提供个性化的、既保障数量又保证质量的模拟实践，解决人才发展方案中实践不足的挑战，以及助力整个行业跨越学习转化率低的挑战。
AI创业团队Seednapse提出构建AI应用的五层基石理论，描绘了这样一个画面——一家企业从最简单地使用ChatGPT这样的AI的工具，到通过企业级模型机服务来自动化、智能化业务流程，再到由AI的智能体来为企业进行复杂的决策等的应用晋级路径。
而落到企业人才发展领域，这五层分别可以对应和赋能的是我们获取海量的内容素材，开发个性化的课程课件，赋能我们提供项目内的个性化学习运营服务，提供项目后的个性化教练服务，以及出现全新的数字化人才市场。
正如杰克·韦尔奇所说：唯一的竞争优势，是具备比你的竞争对手学得更快的能力。不管是国家、企业，亦或是个人，在这一场生产力革命当中，我们唯一所要行动的，就是尽快学习他、掌握它，最终驾驭它！
DDI基于600,000 名英跃学员累积的学习数据洞察发布「人才发展数据赋能启示录」。不仅回顾了数字化学习的历程和现状，更探析了中基层领导者的能力表现和学习偏好。除了数据发现外，在每个章节，我们也就发现和对应的建议进行了凝练与总结，形成了有针对性的「思考与启示」，以帮助组织在中基层领导者的发展实践中，将这份报告中的洞察转化为切实可行的短期或长期人才策略。立即下载报告
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