2026年人工智能（AI）在学习与发展领域报告

AI 已经从实验阶段进入日常 L&D 工作中，87% 的受访者已经采用 AI，只有 2% 没有采用计划。目前 AI 的主要价值在于提高效率，例如语音生成、内容和测验起草、视频创建和翻译，带来的主要好处是更快的生产速度和更好的学习者体验。

未来 L&D 团队期望在个性化学习、内部覆盖范围和改进学习者参与度方面获得最大的收益。计划采用的应用程序正在增加，包括评估和模拟、自适应路径、技能图谱和 AI 导师。

学习生态系统正在变得更加分布式，只有 47% 的人认为学习管理系统 (LMS) 将仍然是其生态系统的支柱。对 AI 将居住的位置的期望分为嵌入式功能、生产力工具、独立系统和跨系统智能代理层。

对智能 AI（可以自主采取行动的 AI）的兴趣很高，但团队很谨慎。大多数人对智能 AI 感到兴奋 (27%)、谨慎 (39%) 或表示需要了解更多 (29%)。探索集中在 AI 导师 (49%)、辅导和指导 (43%)、个性化指导 (43%) 和管理员自动化 (38%)。

预算仍然很低且分散，39% 的人将 5% 或更少的 L&D 预算用于 AI，30% 的人不知道他们的支出。专用资金仍在发展中。准备就绪方面的挑战正在减缓进展。安全 (58%)、准确性 (52%)、法律限制 (41%) 和集成挑战 (36%) 仍然是主要障碍。

尽管存在这些摩擦，但乐观情绪很强烈。66% 的人认为 AI 将增强 L&D 的影响力，72% 的人认为该职能将通过适应而蓬勃发展。L&D 团队希望获得实用支持，包括 AI 技能和设计培训 (67%)、工作流程指导 (63%)、影响衡量 (63%) 和集成帮助 (50%)。

L&D 正在进入一个新的“AI 集成”时代，真正的问题不是使用哪些工具，而是如何构建一个能够推动绩效的学习生态系统。