深度访谈 | AI工具越来越多，如何真正提升人才能力？

当AI让大规模行为训练成为可能，企业如何进一步将技术能力转化为员工能力与业务价值？

9月4日和5日，在杭州2026企业AI发展大会上，

绚星智慧科技（原云学堂）副总裁王圣隆围绕《用AI加速企业人才培养、促进业务增长》的话题进行了两场分享，引发了不少企业代表的共鸣和讨论。

会后，众多客户聚集到绚星展台希望获取演讲材料，同时也围绕培训效果衡量、行为训练、业务验证和HR角色转换等问题展开了追问。

这些共同关切促成了本次对话。我们从企业客户和培训人的实际视角出发，邀请了王圣隆（Alan）副总裁对演讲中的核心观点作出了进一步的解释。

Q：Alan，您在大会上的两场分享结束之后，我们展台都聚集了大量客户咨询和索取资料。会后的这几天我们的各个咨询渠道也持续接到了不少客户的咨询。

大家都很认可您的观点，希望能进一步和您交流。所以今天，我们想站在企业客户和培训人的角度，请您再解读下大家最关心的几个问题。

A：我确实没有想到会引发这么多后续讨论。后来我意识到，大家也都想弄清楚：AI怎样真正改变员工行为，又怎样进入业务现场，而这些没办法单纯靠引进多少AI工具来解决。

Q1：您提到“AI落地的主语，从来不是厂商”。为什么特别强调这一点？

A：这两年，大家听到了很多关于AI产品、模型和Agent的介绍，但企业真正关心的并不是厂商发布了多少功能，而是自己做成了什么。

所以我认为，AI落地的主语应该是企业，是业务部门，是员工，而不是厂商。厂商能做的是提供工具和能力，但最终要回答的问题是：

AI用在了谁身上？改变了哪一个关键动作？又为业务带来了什么结果？

如果这些问题回答不了，那么功能再丰富、调用量再高，也不能证明AI真正创造了价值。

Q2：那么，企业应该如何判断培训是否真正有效？

A：可以借用培训领域非常经典的柯氏四级评估模型。

第一级是反应，比如参与率、满意度；第二级是学习，比如考试、认证；第三级是行为，也就是员工回到工作岗位后，到底有没有按照要求去做；第四级是结果，即业务是否真正发生了变化。

过去，企业在前两级已经建立了相对成熟的衡量方法。真正困难的是第三级：

员工学完之后，行为有没有改变？这种改变是不是企业真正想要的？

企业当然希望最终实现第四级的业务结果，但很多时候，问题恰恰出在第三级。

只有行为真正改变，培训效果才可能进一步转化为业务结果。

Q3：为什么“行为改变”一直是企业培训中最难突破的一环？

A：这要检验行为改变，至少需要满足两个前提：第一，行为要真实发生；第二，行为要被有效评价。

过去企业也有师带徒、跟访、轮岗、OJT、角色扮演等方式，并不是没有练习场景，而是这些方式受到产能限制，很难同时做到“准、广、快”。

如果追求准确，就需要优秀的师傅一对一带教，覆盖面很难扩大；如果追求广泛覆盖，就容易采用统一内容，评价质量可能下降；如果追求快速迭代，专家和教练的产能又跟不上业务变化。

因此，过去企业更多只能优先保障关键岗位和重点人才的培养，而难以将高质量辅导覆盖到更多员工。这不是企业不重视，而是现实条件下的理性选择。

Q4：AI的出现，怎样改变了行为训练的“准、广、快”不可能三角？

A：AI对练主要带来了两项关键能力：一是模拟真实对象和业务场景，让行为能够反复发生；二是依据统一标准进行评价。

“准”，意味着评分标准确定后，每一次练习都按照同一套标准执行；“广”，意味着大量员工可以在同一时间练习同一个场景，并且反复练到通过；“快”，意味着当业务打法发生变化时，练习场景和标准也可以快速更新。

因此，AI第一次让大规模行为训练和行为评价具备了更可行的技术条件。下一步企业需要做的，是把这种技术上的可行性进一步转化为人才能力和业务效果。

Q5：AI训练规模化之后，企业还应该如何进一步评估训练效果？

A：我们累计支持企业开展了超过300万次行为训练。参与率、完成率、通关率可能都很好看，只是这些指标可以证明员工参与了，却不能充分证明员工在真实业务中改变了行为。

根据观察到的现象，我们建议：

第一，训练不能只让员工熟悉固定剧本，还要通过多情境、难度递进的练习形成迁移能力。

第二，训练要根据岗位、能力基础和发展阶段进行分层，避免所有人使用同一套内容。

第三，要逐步连接练习场与工作场，让真实业务表现成为后续训练和辅导的依据。

所以，练习场负责让员工安全试错、暴露问题和形成能力；工作场则帮助企业验证行为能否稳定发生，并为下一轮训练提供反馈。两者连接起来，训练效果才能持续提升。

Q6：您在演讲中分享了一个真实案例。这个案例给企业带来了什么启示？

A：在一家头部装企中，我们分别观察了督导考核场景和真实客户接待场景中的行为表现。

在督导考核场景中，36条考核记录所反映的标准动作达成率为86.82%；在真实客户接待场景中，基于1,290条走馆记录进行行为质检，相关行为达成率为37.64%，两者相差49个百分点。

这揭示了一种现象，员工并不是不会做，而是有能力，却没能在真实业务中稳定执行。

这个案例并不是否定训练本身，而是说明：训练解决的是“员工会不会”，真实业务验证的是“员工能不能稳定做到”。两者结合，企业才能发现能力差距，并开展更精准的训练和辅导。

Q7：企业如何进一步释放AI实战训练的价值？

A：企业需要的不是孤立的AI功能，而是一套完整的练习体系。

首先，练什么要从业务目标倒推，要从经营目标、经营指标和岗位要求，一直拆解到关键行为，以及行为背后的知识、经验和方法。

其次，要根据员工所处的阶段进行分层。新人首先要做到不犯错，绩优员工则要训练跨场景迁移能力。

再次，要明确练到什么程度才算通过，并与上岗资格、认证、业务授权或后续发展适当连接。

企业也不必一开始搭建完整体系，而可以从一个高价值业务场景切入，在训练、评价和业务反馈中持续迭代。

Q8：您提到，练习体系其实对应着一个过去没有被充分认领的管理决策。这个决策是什么？

A：这个决策就是：谁在什么阶段，可以被允许去做什么。

比如，一个新人能不能单独见客户？一个销售能不能独立报价？这些判断每天都在企业里发生。

招聘解决的是“招谁”，绩效解决的是“评多少”，而练习体系要解决的，是为“员工能否胜任某项关键任务”提供参考。

很多企业已经有任职资格、持证上岗或者销售授权机制，但这些体系更多判断的是一个人总体上够不够格。具体到某一次任务，能不能放心让他上，很多时候依然取决于主管的经验和印象。

因此，企业缺的不只是流程，更是持续产生的行为证据，以及基于证据作出判断的能力。

Q9：绚星如何从产品层面承接这套思路？

A：我们把能力形成的过程概括为“知、学、练、战”。

“知”，是把分散在少数专家头脑中的经验，转化为能够被查询和反复传播的知识。

“学”，是基于岗位任务和员工差距，提供更有针对性的学习内容、发展路径和智能辅导。

“练”，是让关键行为合理地发生，并得到有效评价。

“战”，则是把真实业务中的行为转化为证据，用于验证能力、发现差距，并反向支持下一轮学习和训练。

对应这些需求，绚星围绕智能人才发展、智能学习和智能销售增长，形成了绚星绚才、绚星睿学、绚星慧销三大业务品牌，分别覆盖人才发展、学习提升和业务增长场景，共同支持员工从“不会”走向“打赢”。

当前，绚星慧销已经率先在销售场景中探索“战”的落地，通过真实会话分析、复盘辅导和后续训练，让业务行为成为能力改进的依据。与此同时，绚星也在持续将这种工作场与培养场连接的思路，拓展到更多岗位和业务场景。

Q10：您多次提到“上下文”。为什么上下文对企业AI如此重要？

A：对AI来说，上下文决定了它能不能在正确的时间，提供真正有用的帮助。

比如，一名销售刚结束一次重要客户沟通，AI可以基于完整业务上下文完成沟通分析，指出关键改进点，并生成下一次针对性的练习任务。

在真实业务时间轴上，访前模拟、访中支持、访后复盘不再是孤立环节，而可以围绕同一个人、同一项任务持续连接。

过去由于人力、算力和专家经验有限，我们只能把对人的分析和对任务的分析切成一个个独立环节。现在，我们有机会借助AI，围绕同一个人、同一件事和同一个上下文，把这些环节完整连接起来。

Q11：AI时代，HR和培训人的角色将发生怎样的变化？未来组织的真正差异又会体现在哪里？

A：培训AI化的主语是员工，但这并不意味着HR和培训人被绕开。

识别岗位任务、定义正确行为、判断员工是否准备好，需要HR和培训人发挥人才发展专业，也需要业务管理者和领域专家共同参与。AI可以帮助企业将这些标准和经验沉淀到系统中，让专业判断服务更多员工和业务场景。

所以，不是HR的工作被AI分走了，而是HR的专业能力正在成为全组织的刚需。未来组织之间的差异，也不只在于谁拥有更多AI工具，而在于谁能让更多普通人，在更多关键时刻，做出更好的判断。

Q：您在一开始说，没有想到大会分享会引发这么多客户的后续讨论。现在回头看，您认为大家为什么会对这些问题产生共鸣呢？

A：因为企业并不只是想知道AI又能做什么，而是在重新思考：人才究竟怎样形成能力，培训怎样进入业务，HR的专业又怎样服务更多员工。

工具会不断更新，但企业要解决的问题没有变——怎样让员工在关键任务中做出正确的行为和判断。

未来组织的真正差异，在于谁能让更多普通人，在更多关键时刻，做出更好的判断。