员工培训对企业来说是至关重要的问题。由于难以找到高技能员工，又受到高离职率的打击，企业当前深陷大规模转型的泥潭，因此，提高员工技能和交叉培训员工的需求越来越迫切了——而对于传统的培训方式来说，这几乎难以应对。
　　人工智能和机器学习正越来越多地被用来帮助企业加强员工技能战略、确定技能集、推荐学习路径、提供在职培训，甚至帮助确定获得技能所需的费用。
　　IBM拥有超过34.5万名员工，始终要保持其技术领先地位，便是这样一家将人工智能用于让员工具有很高技能的公司。
　　IBM人力资源部负责数据和人工智能的首席技术官Anshul Sheopuri说：“现在技能的半衰期是五年。五年之内，你所学的一半要么被遗忘，要么变得过时。”
　　云计算和人工智能等快速发展的领域对专业新技能的需求在很大程度上导致了技能保质期的缩短。因此，他说，找到一种可扩展的方法来不断提高员工技能“不是锦上添花，而是必须要做的事”。

基于人工智能的培训策略剖析

　　任何提升技能策略的第一步都是确定员工目前有哪些技能。在过去，这将涉及技能的自我评估。但正如Sheopuri所指出的，“经过测试，这种方法的准确率约为75%，而且非常主观。这种评估很快就会过时。”

　　如今，IBM正在使用人工智能，通过扫描2.2亿份内部文档来推断技能，这些文档包括简历、博客、发表的论文和企业通信等。该系统基于IBM自己的人工智能系统Watson，它包括自然语言处理、聚类和半监督学习技术。
　　“我们会对员工说，‘这些是我们认为你已经拥有的技能，请给我们你的反馈’，而根据员工的反馈，我们发现自动化评估的准确率接近90%”，Sheopuri说，技能评估实现了自动化后，很容易针对最新技能进行评估。
　　然后，员工会根据他们拥有的技能、IBM需要的技能以及IBM客户要求的技能来获得学习建议。
　　他说：“在某些战略领域，比如人工智能和云技术，我们希望每个人都能够在这些领域打下基础知识。”
　　该系统还根据其他具有相同背景的员工的下一步学习内容来提出建议，其方式类似于用户在视频流服务上获得接下来要看什么电影的建议。
　　Sheopuri说：“98%的IBM员工每季度都会使用这个系统”，并补充说，该系统的净推荐分数（NPS）为58分。据创建这套评分系统的Bain