不是 AI 培训，而是一次未来工作的预演

推荐语

AI 不是一门课，而是未来工作的「默认配置」，带领组织逐步进入未来的工作方式才是关键。

核心内容：
1. 当前 AI 培训的局限与问题
2. 从 Task 到 Workflow 再到 Job 的 AI 应用框架
3. 如何通过工作流重构实现真正的行为改变

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

为什么真正的 AI 能力建设，不能停留在「教工具」，而应启动一场行为与系统的重启

很多企业开始推动 AI 培训了，但很少企业真正改变了工作方式。

为什么？

因为大多数的 AI 培训，仍然停留在最表层的维度：

• 教工具，教技巧
• 演示效果，展示热点
• 给员工一个账号，发几个视频，看着就结束了

员工当然「学得开心」。可工作流，毫无改变。

工具不等于能力，演示不等于行为

你可能熟悉 ADKAR 变革模型：

• A – Awareness (意识)
• D – Desire (意愿)
• K – Knowledge (知识)
• A – Ability (能力)
• R – Reinforcement (强化)

很多培训只做到 K，但忽略了 D、A 和 R。

员工是否有意愿使用 AI？如果他们担心被取代、不信任 AI、不觉得有用，那意愿就为零。

员工是否有能力把 AI 嵌入工作流？学会工具 ≠ 学会使用工具去完成任务。

员工是否能持续强化？如果组织流程和管理节奏没有同步升级，这些行为很快就被边缘化。

所以，我们要换一个问题：

我们不是要「教 AI」，

我们是想：AI 来了，未来的工作要怎么做？

这就是我们提出的核心命题：

不是 AI 培训，而是一次未来工作的预演。

一个具体的理解框架：Task – Workflow – Job

AI 到底擅长什么？答案是：Task (任务)。

而真正的工作 (Job) 是由一系列 Task 构成的。

但它们之间还有一个中介层，那就是：Workflow (工作流)。

• Task Level：
  是 AI 擅长的层级，适合训练 AI Fluency。员工可以识别哪些任务可以交给 AI 处理。
• Workflow Level：
  是人主导的协作与结构组织层，决定了任务如何组合、如何流动、如何交付。
• Job Level：
  是职责与目标的总和，AI 不理解目标，只有人可以定义与负责。

我们的方法核心，就是从 Workflow 这个中介结构入手，帮助员工：

• 在真实的工作流中识别可 AI 化的节点
• 设计任务型提示词与微流程
• 实际落地、试错、优化
• 最终形成一套可复用的「未来工作方法」

所以我们不再说「教一个工具」，而是：

用 AI 协助员工重构一个工作流

让他从中获得实际成果感与成就感

这个过程成为他能力与习惯的建构过程

这不是一次静态的「培训」，它更像一次组织操作系统的软重启。

如果你是 L&D 负责人/变革推动者，可以从以下问题开始：

• 我们的员工有没有在「任务层」使用 AI？哪些场景最具潜力？
• 我们有没有构建「工作流层」的协作与支持机制？
• 我们有没有看到行为的转变？有没有产生可复用的做法？

最后说一句：

培训不是目标，行为改变才是。

AI 不是一门课，而是未来工作的「默认配置」。

你要做的不是「教大家用 AI」，而是带领组织逐步进入未来的工作方式。

我们称之为：

一次未来工作的预演。

如果你也在推动组织行为的改变，欢迎交流。