AI Coach重塑教练实践：如何让AI员工在领导力培养中真正发挥作用

推荐语

AI教练正成为企业领导力培养的新引擎，通过个性化互动与持续反馈，帮助管理者突破传统培训的局限。

核心内容：
1. AI教练如何解决传统领导力培训的三大痛点
2. 从助手到伙伴的AI教练技术演进路径
3. 五种典型AI教练角色及其实际应用价值

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

生成式AI的普及真切地改变着现代组织运作方式。德勤数据显示，全球生成式AI使用率在一年内从55%上升至75%。AI员工正以“助手”、“专家”、“教练”等身份，全面渗透到企业各类工作流程中。在人才发展领域，AI Coach正逐步成为“教练资源”的补位者甚至升级者，为管理者提供更高频、更个性化、更沉浸式的能力发展新方式。

教练资源稀缺：AI Coach成为突破瓶颈的关键力量

当今企业正加速转向“赋能式管理”，管理者需应对日益复杂的沟通、反馈、辅导挑战。然而，面对高质量教练资源稀缺，培训转化路径断裂，反馈机制缺位等挑战，现实中基层管理者极少获得系统化辅导。传统培训难以满足“个性化、规模化、持续化”的练习需求，导致管理者在实践中常常孤军奋战，依赖经验应对。

AI Coach的出现，为这一困境提供突破可能。通过自然语言处理、多轮对话和场景模拟，AI Coach正在重塑领导力发展的方法论，让管理能力练习更具可获得性和持续性。

从助手到伙伴：AI Coach的演化路径与实际应用

AI Coach如何实现从“工具”到“伙伴”的演进？我们可从发展阶段与应用角色两个维度理解其能力边界和实践价值。

技术演进路径：AI Coach的三个发展阶段

1.任务型助手：主要承担信息检索、知识问答、标准流程支持等功能，属于效率工具；

2.语境式教练（当前主流）：具备情境理解、多轮互动与行为引导能力，开始承担部分教练职责；

3.共创型教练（发展方向）：通过多模态交互与学习能力，与人类教练协同完成发展路径设计，更深度参与人才培养全过程。

每一阶段代表AI Coach的能力上限不断提升，也决定其在组织中的“可承担任务”类型。

实践落地方式：AI Coach的五种典型角色

在技术带来进步的同时，AI Coach在企业实际应用中可承担不同功能定位，横跨多个发展阶段，服务于管理者成长路径。当前主流的AI Coach，已从单纯的知识提供者转变为学习发展的陪伴者和引领者，它可以根据用户的困惑提供可能的决策建议和反馈，还可以根据能力发展的需要，设计领导力练习情境，并化身多种角色（如自我觉察型、陪练型、教练型），提供更深入的思维的交流和行为的指引。例如，AI系统可以通过用户输入的一段沟通内容，识别出管理者的思路、盲点和改进空间，甚至模拟沟通对象可能的回应，辅助管理者进行反思与迭代。

以下是AI Coach在学习发展领域的五种典型角色及其价值：

内容信息参考：Aboumoussa, L., & Pfister, J. (2024). Leadership development in the age of artificial intelligence. Harvard Kennedy School.

这些模式协同作用，共同构成“认知引导—行为练习—自我觉察”的教练闭环，支撑起管理能力的持续发展。

设计高质量AI Coach的三个关键要素

AI Coach的价值不仅在于可用，更在于“可练、可反思、可迁移”。要真正发挥其在领导力发展中的效用，需关注三大核心设计要素：

要素一：围绕实践目标构建能力练习场景

优质AI Coach必须锚定具体能力模块，如“绩效反馈”、“激励缺乏信心的员工”、“信任关系建立”等。聚焦明确、挑战性适中、具备通用性的问题情境，能显著提升练习效果。

由于生成式AI的基本特性，高互动的管理能力（比如沟通、协调、反馈、辅导等），更适合作为AI练习场景的首选。以“绩效反馈谈话”为例，绩效反馈的核心在于达成绩效共识、促进发展。AI可围绕这个核心，设定为不同绩效状态和诉求的团队成员（如期待获得更高绩效的贡献型员工，期望有多样性发展空间的一般绩效员工，期望提升路径更清晰明确的一般绩效员工，希望降低绩效结果影响的低绩效员工），这些设定有助于构建起绩效反馈目标下的通用问题情境，避免场景设定太过宽泛，可更直接地对应现实中管理者需要面对的挑战。帮助管理者在这些典型的问题情境中，练习表达与应对策略，形成行为模式的迁移。

要素二：打造“有血有肉”的虚拟角色

高质量练习场景需要还原真实互动，不能停留在模板化问答。管理能力的提升体现在对于现实的复杂行为进行有效的影响和回应。北森人才管理研究院实践表明，具备稳定人格逻辑、情绪反应和行为偏好的AI陪练角色，更能激发管理者的参与意愿与表达深度。

AI可以根据更“拟人感”的角色设定表现出实际沟通情境中会出现的灵活多样反应，使得“练习”贴近“真实互动”。同样以“绩效反馈谈话”为例，AI角色可设定为不同类型的团队成员（如敏感型、叛逆型、回避型）。一个“敏感且焦虑”的AI下属角色，会在绩效反馈中表现出犹豫、防御和情绪化反应，管理者需动态调整沟通策略来有效应对。这类“阻力感”是激发反思与成长的关键，管理者在不断调适中深化策略理解，也让练习的能力更容易迁移到真实工作中。

要素三：提供即时反馈与成长追踪，建立正向激励循环

练习本身无法自动带来成长，关键在于是否有“练—反馈—调整”的闭环。AI的优势在于可量化、可追踪，应充分发挥其反馈与记录能力，构建学习的正循环。高质量AI Coach应提供：

·即时反馈：指出语言表达、情绪管理、策略选择中的优劣；

·阶段性追踪：展示用户在多个练习中的能力提升趋势（如“共情回应能力提升20%”）；

·目标化激励机制：设计分级挑战、技能关卡，强化参与者的成就感与持续练习动力。

比如，在一次“低绩效反馈”练习后，AI不仅指出表达不够具体，还能推荐改进句式，并根据情境模拟反馈出员工的潜在反应。随着练习次数增加，管理者能看到自己在关键能力维度上的成长轨迹，从而激发更强的内驱力。

企业级定制：打造更贴地气的AI Coach

尽管通用AI Coach已有基本陪练能力，但许多企业希望进一步将领导力培养与本企业的业务实际和管理理念深度贴合，并体现企业的文化特点。在企业级定制中，需要对管理者的实际工作情境进行深度建模，在常见决策和挑战、关键人际冲突、企业鼓励的回应方式和风格等方面形成个性化的设计。具体可采取以下三项策略：

1.找准能力与场景的结合点：明确目标能力在企业中的典型表现场景，提升练习的相关性与价值感；

2.还原真实冲突节点与行为模式：提炼组织中常见的管理挑战与人际矛盾，构建“高触发点”练习脚本；

3.融入企业文化与沟通风格：让练习内容更贴合企业语言、价值观与管理方式，增强员工认同感与迁移可能。

这种“情境逆向贴合”的方式，不仅提升了AI Coach的价值和效用，也增强了组织在能力发展上的主动性。

理解边界，才能善用AI Coach

尽管AI Coach已具备强大的功能，但在当前的技术发展阶段，仍存在一些天然局限：

· 不具备真正的“直觉”和“情感”：AI可以模拟情绪反应，却无法替代人际互动中的灵感闪现和复杂的情绪波动及情感体验；

· 缺乏真实的同理心：AI的“认知型同理”无法完全替代人类教练的共情支持；

· 对复杂未知挑战适应性不足：在缺乏针对性背景和信息输入的情况下，AI倾向提供通用建议而非对实践有效的反馈；

· 需要避免潜在的偏见；

· 需高度重视数据安全与隐私保护，尤其在涉及敏感的个人信息时。

因此，AI Coach并不能取代人类教练，而是更适合用于“训练性任务”和对“典型难题”的提前演练、打磨，在人类教练无法高频覆盖的场景中起到补位作用。

HR的机会：设计嵌入式发展机制，激活一线管理者

AI Coach为领导力发展带来更多可能的模式，它的最大价值，是让“高质量辅导”从稀缺资源转变为可规模化复制的能力发展机制。对于HR而言，这一趋势提供了新的设计机会：

·识别落地性强的场景和能力：如绩效沟通、冲突管理、指导下属等；

·打造可复用的教练脚本与角色模板：沉淀经验，让经验以全新的模式转化、复用、传播，形成应用机制；

·连接数据与行动，打通“学-练-评”闭环：让发展路径更具追踪性与反馈性。

通过这些实践，AI Coach有望真正走入一线管理者的日常，激活组织更广泛的能力成长，同时释放HR资源，聚焦更有战略价值的工作。

参考文献：

Aboumoussa, L., & Pfister, J. (2024). Leadership development in the age of artificial intelligence. Harvard Kennedy School.

Blackman, A., Kon, D., & Clutterbuck, D. (2017). Coaching and mentoring in the Asia Pacific. Routledge.

Brockbank, A., & McGill, I. (2002). Reflective learning in practice. Routledge.

Passmore, J., Olafsson, B., & Tee, D. (2025). A systematic literature review of artificial intelligence (AI) in coaching: Insights for future research and product development. Journal of Work-Applied Management.

Tulsiani, R. (2025). How generative AI is revolutionizing learning and development. Training Journal.

罗翰·纳拉亚纳·穆尔蒂, 拉维·库马尔·S., 赫曼特·亚米贾拉, & 乔治·尼奇斯. (2025). 《AI为啥不好使？只需两招，让它高效上岗》. 哈佛商业评论.

德勤.（2025）. 《2025年全球人力资本趋势报告》.

德勤.（2024）. 《2024年全球人力资本趋势报告》.