人工智能（AI）无处不在，从你的社交媒体饲料到你的谷歌搜索。无论你在哪里，而且基本上不知道，你的数据正在被收集、汇总和分析，以便你可以通过接收与你更相关的内容，体验到稳步提高的用户体验。
那是如何发生的呢？通过 由AI技术驱动的机器学习.利用复杂的算法，计算机在每次互动中收集你的数据，并（根据你的历史数据和人口统计资料）对你可能感兴趣的东西做出有根据的假设。同样地，他们将你的数据与其他数以百万计的人聚集在一起，根据他们的目标和目的，发展他们自己的理想细分。
现在人工智能已经到来，组织如何利用技术的力量在工作场所做出更好的决定，将继续扩大 "足够好 "和 "世界级 "公司之间的鸿沟。
通过AI技术改善组织培训
今天，成功的组织了解识别和理解其关键绩效指标（KPI）的价值。这些是衡量其流程健康状况的最关键的量化措施，从尽量减少生产积压到提高利润率。
在培训领域，量化的目标应该超越培训后的 "微笑表"，应该转化为改进的关键绩效指标。例如，根本原因分析的培训课程应该产生超越课程本身的效益，通过推动业务绩效的运营指标（如客户满意度或资产停机时间）来证明。
以组织安全培训为例。从分析你的生产环境中特定工作职责的安全结果开始。你的安全问题将变得更加明显。你需要问自己以下问题。你的安全问题会不会是由于随机的人为错误造成的，或者这些安全问题是否确定了学习中的潜在差距？
为了真正拥抱人工智能的力量，组织数据应尽可能通过应用机器学习来拥抱这项技术。无论我们是评估安全问题还是解决生产力方面的差距，你的组织可使用的机器学习数据越多，你的解决方案就越准确。作为一个额外的奖励，你的组织将更加了解培训的影响，包括积极和消极的影响，所有这些都是由人工智能的力量来实现的。
人工智能和人类参与之间的联系
吉姆在一家大型软件公司担任运营职务。吉姆知道，他公司的支持中心的队列中已经充斥着关于如何在他们的软件中定制一个设置的重复问题。对于用户来说，在他们的帮助部分很难找到如何定制这个设置，而且在培训模块中也几乎没有涉及。吉姆想通过改善软件的用户体验来解决这个问题，但他也应该考虑在培训过程中扩展这个话题，以便让学生更好地保留这个话题。因此，支持请求的数量应该稳步下降。
在这个例子中，如果这个组织利用来自支持团队的机器学习数据，他们的培训课程可以自动调整，以反映拨号支持的用户的需求，而无需人工干预。这项技术的另一个应用可能是更好地学习与用户产生共鸣的术语，就像谷歌提供最准确的搜索结果那样。在这种情况下，软件公司将在用户需要寻求支持之前，在其网站的帮助部分提供更好的结果。
在组织培训中利用人工智能的力量在于，通过提供一种更智能和自动化的方式，根据现有数据为人们制定个性化的培训，你会改善结果。
当培训行业充分利用人工智能和机器学习的力量时，持续改善工作场所的世界有了更广泛的可能性。通过以自动化的方式提供课件，根据历史数据增加成功的可能性，其结果可能是显著和有影响的。
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