AI时代学习发展人员能力提升培训课程提纲:AI时代人才培养方案转型、从经验萃取到知识建模、搭建适配人类和AI的专员知识库、培养专家级员工建立专家级知识体系

 1、课程定位

本课程面向AI时代企业L&D、OD、企业大学及相关人力资源专业人员，帮助学员深刻理解AI对学习发展工作及职业价值的影响，掌握运用AI和知识管理方法提升人才培养质量、支持业务绩效和参与企业AI落地的方法。

课程从企业战略目标和关键任务出发，分析员工与AI完成任务所需的数据、信息和知识为核心，涵盖KTAF知识任务分析、AI辅助专家经验萃取与知识建模、企业AI知识库建设运营，以及Agent落地中任务知识需求分析与业务评价等。

通过五次线上课程、案例分析、结合AI的现场练习和轻量化成果模板，帮助学员将传统培训、专家经验萃取等工作与AI应用结合，并探索承担企业知识库建设和Agent落地中的机会，提升专业价值与职业竞争力。

2、联系方式

感兴趣这个课程联系顾强，微信号：511956894 或者电话：010-62925738

3、培训目标

• 重新认识AI时代L&D的专业价值。 理解传统人才培养方式的局限，认识从人才培养到绩效支持、战略执行支持的机会，明确课程与训战、知识库和Agent的不同作用，以及L&D参与企业AI落地的新职责。
• 学习AI时代需要的关键方法论。初步掌握KTAF知识任务分析框架，能够从关键任务和高水平表现分析其中所涉及到的关键动作和判断，进而能分析到数据、信息与知识层次，为人才培养、知识库建设及Agent应用提供基础。
• 掌握AI辅助专家知识建模方法。 从传统专家经验萃取进一步深入到专业判断、知识关联和知识缺口分析，形成员工与AI可以直接利用的结构化知识内容。
• 掌握AI知识库搭建与运营的方法。 学习从任务需求确定知识范围、整理知识内容、搭建知识库，以及测试、评价和持续改进的方法。
• 参与企业Agent落地的关键方法。 初步分析Agent的任务、数据与知识需求、人机分工和业务评价，理解L&D如何参与企业AI落地并承担有价值的非技术性工作。

4、课程提纲

模块一：AI时代，重新定位L&D   预计时长：2小时

1. AI时代L&D面临的挑战与新机会
   1. 重新认识人才培养与能力形成
   1. 传统课程、训战、专家经验萃取的价值与局限：能力培养需要从高水平表现出发，通过知识建模找到所需知识，再通过学习与实践形成能力。从“让员工学会”到“让员工随时获得支持”。
   1. 人才发展与业务支持的三条路径，参与企业AI落地的机会与方法
2. 结合AI的课堂练习：

围绕提升“客户经理识别客户续约风险”核心业务，分析为完成目标需要哪些提升方式，确定传统培训、知识库和Agent在其中承担的职责。

• 对应产出：《核心业务中的关键任务分析》

模块二：核心方法—从能力到知识，找到员工和AI真正需要什么 预计时长：2小时

2.1 KTAF知识任务分析的基本逻辑

从抽象能力要求转向高水平任务表现，通过分析关键任务、动作与认知判断反推需要的数据、信息、知识，而不是从已有课程或资料出发。

2.2 分析完成任务所需的数据、信息和知识

2.3 AI辅助任务知识分析：补齐、发现不知道自己不知道、推测知识缺口

2.4 KTAF分析结果的应用：为课程与训练确定内容、为知识库确定需要建设的知识、明确Agent数据、信息和知识需求、分析个人成为专家的知识缺口

• 结合AI的现场练习：

以“客户经理识别客户续约风险”为案例，运用KTAF结合AI工具分析出该项工作所需要的数据、信息、知识，形成初步知识缺口清单。

• 对应产出：《关键任务—数据—信息—知识缺口需求分析表》

模块三：从经验萃取到知识建模——产出员工和AI可直接应用的知识  预计时长：2小时

3.1 传统专家经验萃取为什么需要升级

专家会做，不等于能够完整解释为什么会做，从总结经验、工作步骤，深入到专业判断与知识关联，依据任务知识需求发现专家经验中的缺口。

3.2 专家知识建模的核心方法

分析任务情境、关键现象和重要信息，建构现象、原因、问题、判断与对策之间的知识关系，明确判断依据、适用条件和例外情境。

3.3 AI辅助专家知识建模与验证

3.4 知识成果的三种用途：形成课程、案例和工作指引、形成知识库中的结构化知识内容、为Agent提供经过验证的业务规则与判断知识。

• 结合AI的现场练习：

以“客户经理识别客户续约风险”为案例，通过AI辅助分析并建构一项专业判断的知识模型（知识萃取），检查其判断依据、适用条件与待验证内容。

• 对应产出：《专家判断核心知识结构》

模块四：搭建支持员工和AI的知识库——方法与实操

预计时长：2小时

4.1 从文档资源库到任务驱动的AI知识库：文档资源库与AI知识库的区别。

4.2 知识库内容准备与规范：知识界定、多维分类体系、元数据规范、基本内容模板等。

4.3 AI知识库搭建实操步骤

4.4 知识库持续运营需要的角色和制度体系：知识更新、质量管理及业务运营职责。

• 结合AI的现场练习：

搭建小型“客户经理需要的知识库”，建立分类体系和定义持续运营的规则。

• 对应产出：知识库搭建分类框架和制度核心要素

模块五：深度参与企业AI落地，成为企业AI落地的关键角色  预计时长：2小时

5.1 企业Agent落地为什么需要L&D参与

5.2 Agent任务知识需求与人机分工：从业务目标确定Agent的任务与工作流程，利用KTAF分析所需数据、信息和知识，区分AI承担的工作、人工判断及确认要求。

5.3 AI辅助Agent业务设计与评价

5.4 L&D如何承担企业AI落地中的关键职责：组织业务专家完成知识生产和验证、参与或牵头知识库的业务建设运营、参与Agent需求分析、知识准备和业务评价、从传统培训支持走向企业关键任务与战略执行中的重要角色。

• 结合AI的现场练习：

以“客户续约风险识别Agent”为案例，利用AI辅助设计任务方案，明确输入、输出、知识需求、人机分工与业务测试要求。

• 对应产出：《Agent任务知识需求与业务评价设计》

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