医药培训师，当心AI抢了你的饭碗！
专栏作者/胡安麦
用一生逗乐上帝的绩效实践者。
回望刚刚经历的2017年，会发现定义2017的标志性大事件里，少不了阿尔法狗战胜围棋世界冠军的新闻。
2017年被称为“人工智能元年”，阿尔法狗事件激发了人们对人工智能时代的各种向往和焦虑，其中流传最广的话题就是，什么类型的工作在什么时候会被人工智能取代？
作为一个培训师，我们也难免会想，也许有那么一天，一个智能机器人走上讲台，夺走了我们赖以谋生的手段。
笔者站在2018的年头回望过去多年培训工作历经的转变，不难看出自己所从事的培训行业，正在和将要经历的三个时代 “学习→工作”时代、“工作→学习”时代、“工作=学习”时代。
“学习→工作”时代
在这个时代里，我们深信一个不言而喻的道理：“磨刀不误砍柴工。”
可是我们很难说清楚为什么“磨刀”有助于“砍柴”，“磨刀”之后“砍柴”的性价比如何。
我们只是本能的相信这一点，并以想当然的方式，为员工每年分阶段的搭建一套完整的课程体系，第一年学基本入门，第二年学高级进阶，第三年学影响他人等等不一而足。
某些不错的课程体系还会有看起来很美的内在逻辑，我们欣喜的满足于这种“自圆其说”，而这种内在逻辑与现实的对接程度却是值得怀疑和探究的。
同时，我们设计某个业务领域的课程时，从现有的各种课程、书本、论坛里，找到认为与该业务领域有关的资料、理论、工具，嵌入到我们的PPT里，并深信这些内容有助于业务。
如果设计者用心，还会去走访业务，基于一些业务场景，设计一些体验活动与情境演练，我们把这个称之为“落地”。
当我们面对培训评估时，也会本能的关注课堂学习者的感受和反馈，把这当成对业务有价值的证明，而有意无意的忽视了“报告者偏倚”的存在：这些反馈者碍于情面的问卷回答和“沉默的大多数”使得培训更像是自导自演的自嗨行为。
随着中国技术革新的飞速发展和行业政策变革的加剧，企业业务面临的竞争呈现了复杂多态和快速变化的明显趋势。“学习→工作”时代的思路，明显无助于解决以下问题：
▌所有的业务人员的能力都是按照我们设想规律—— 按照年份的按部就班发展么？如何真正做到按需培训？
▌ 市场上出现的新情况急需我们对人员赋能，几年前出版的理论和方法，真的对当下业务有帮助么？如何快速找到解决方案？
▌怎么把道理上说的激动人心的东西，变成操作层面的诀窍传递给员工？而不是美其名曰“期待”员工的自悟？
以上就是“学习→工作”时代的典型特征，我们基于某些假设，从培训出发去思考和证明我们的价值。
“工作→学习”时代
近几年在工作上的锤炼，让我在培训上有了更深的实践和认识，在同行的交流平台上，也欣喜的发现这些实践的价值，感觉自己和伙伴的培训工作进入了“工作→学习”时代。
在这个时代里，培训学习从来只为提高业务绩效而设，其内容设计也必须从业务绩效出发。
这个时代的基本假设是：企业员工的工作绩效是呈正态分布的，而且受到包含技能在内的多元因素影响。
有了这个假设，我们要做的事情就变得清晰起来：
首先，我们基于业务工作的绩效分析，划分业务人员的能力标准，对能力标准进行精确定义和画像，每年对于业务团队的人员能力进行扫描。
在此基础上，我们根据业务人员能力提升的需要，而不是他们年资年限提供针对性的培训内容，这相当于重构了过去我们津津乐道的培训课程体系。
然后，我们分析高绩效人员的工作决策模式和工作环境支持，提炼其中的关键要素，结合实际案例培训给一般绩效的员工。
最后，我们直接分析这种能力提升的培训对于业绩的相关性影响，识别在哪些业务单元或业务层次更有明确的正相关性，探讨为什么不同的业务单元和业务层次对能力提升的敏感性不同，以寻求更强的培训针对性。
同时，我们在从业务出发的分析得到的诸多有价值信息，这些信息提供给相关部门，影响了他们的工作内容和焦点，比如我们每年提供的能力扫描报告为业务经理辅导提供支持，我们对于工作环境与工具的分析推动市场部门提供更有效的销售工具，我们对于能力层级的高清定义为招聘工作提供了重要的参考。
这些明显的溢出效应，得益于从业务工作出发的系统思维，以及有量化数据支持的说服力。
从业务工作绩效出发设定学习内容的同时，我们也探索学习者的学习场景，以促使学习真正的发生。
比如，我们引入了“混合式学习”的实践，重新审视了同时同地的传统课堂培训，异时异地的在线自学，同时异地的在线引导，以及异时同地的个性化课堂的各自特点，并想办法在培训项目中把这些学习场景多元组合起来，以降低学习成本提高学习效能。
“混合式学习”是移动互联技术提供给我们的一种全新可能性，也是人工智能技术的前奏。
总结“工作→学习”时代的培训者思维方式，就是培训设计从业务工作中来，培训评估回到业务工作中去，培训的实施则聚焦于业务人员的学习场景。
“工作=学习”时代
人工智能的发展为“工作=学习”时代的到来提供了可能性，在这个时代里，工作与学习是同步发生的。
我们把目光聚焦到销售和销售培训上，来演绎这种可能性：
电话销售的成功率与客户筛选和话术算法有很大关系，因而被人工智能取代的可能性极高，但作为与人紧密连接的走访型销售工作，不太可能完全被人工智能取代。而柜台销售被取代的可能性介于两者之间。
电话销售、柜台销售、走访销售，其标准化和数据化的程度是逐渐递减的，这决定了他们被取代的可能性。
其中，走访型销售工作内容里包含了很多不完全信息的博弈和意外事件的处理，但是，其标准化，数据化的部分一定也会得到人工智能系统的辅助支持。
不难想象这样的场景——这些走访型的销售人员佩戴可穿戴设备与客户做着交流，进门前，设备会导入客户购买、性格、偏好等多维度数据，分析最佳拜访策略，弹出成功可能性最高的开场白和拿订单话术。在拜访全程，穿戴设备自动记录和分析拜访有效性，从而提高下一次拜访的成功概率。
这种学习本质上就是即时发生的高效率辅导，绝对比在课堂上讲授一个销售故事，传递一个销售道理，演练一个销售情景，要直接有效多了。
而且它能直接得到销售数据的有效性验证和支持。想一想，我们培训者还在经常纠结于无法量化证明自己工作的业务价值，这种穿戴设备是不是一个极其可怕的后来竞争者？
此时，对学习者而言，学习这件事已经“外包”给了人工智能，如果技术进一步发展，穿戴设备成为植入设备，那么学习的边际成本将几乎降为零。人类智能的扩展，让学习在工作场合内随时随地的发生，“工作=学习”的时代也就到来了。
反思与方向
1810年代的英国砸毁织袜机的工人们没能阻挡纺织业大工业时代的到来，1860年代满清政府“饬令拆卸实验铁路”也没能阻挡如今中国的高铁冠绝全球。
回望技术发展史，新技术从来不以人的好恶和政治的取舍来决定自己发展的脚步。决定它脚步的只有一个因素：划不划算。
在人工智能流行的这样一个时代背景下，一个培训人该何去何从，值得我们深入思考。
我想，培训者如果能保持对实际业务工作绩效的关注和理解，保持对学习者的学习场景的洞察，他将会成为替人工智能注入业务模型和学习模型的核心人物，而不会成为被智能设备取代的那个人。
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