360Learning大衛·詹姆斯談企業培訓的未來

大衛·詹姆斯現任360Learning首席學習官。憑藉逾二十年人才發展經驗，他曾於華特迪士尼公司擔任歐洲、中東及非洲地區人才、學習與組織發展總監。

身為備受業界推崇的專欄作家暨《學習與發展播客》主持人，大衛經常受邀擔任會議講者。他深入探討具影響力的學習發展策略、新興趨勢，以及學習發展領導者如何創造最大商業價值。

360Learning是融合學習管理系統（LMS）與學習體驗平台（LXP）功能的雲端學習平台。其核心價值在於協作式學習，賦能內部專家共同創作內容、提供學習者回饋、促進同儕互動並識別技能缺口。 該平台配備自動化工具，可管理合規培訓、新進員工培訓及擴展計畫，同時運用人工智慧功能實現學習旅程個人化。全球數千團隊採用此平台，其使命在於協助組織「從內部提升技能」。

您在加入360Learning擔任首席學習官前，曾任迪士尼歐洲、中東及非洲區人才、學習與組織發展總監。從迪士尼任職期間汲取的關鍵經驗，至今仍如何應用於擴展AI驅動環境下的學習發展？

迪士尼的經歷讓我領悟到：有效擴展的起點在於深度理解商業挑戰。單純為培訓而培訓是不足的，培訓必須直接提升績效。這項原則始終至關重要，尤其在AI影響力日益擴大的當下。無論採用何種技術，核心方法始終不變：先釐清商業需求，再設計相應的學習解決方案。

身為《學習與發展播客》主持人，來賓分享哪些令人驚訝或鮮少探討的洞見，重塑了您對學習與發展的觀點？

一個反覆出現且令人驚訝的主題是：學習發展團隊往往忽視了員工群體中已存在的龐大知識庫。來賓們一致指出，最有效的學習並非從外部購買，而是從內部專家中發掘。另一關鍵洞見是向技能導向策略的轉變——從龐大的內容庫轉移焦點，直接將學習與績效成果掛鉤。

身為定期發表著作與演講的知名意見領袖，您如何平衡思想領導力與實務項目執行（如績效學院）？其中涉及哪些取捨？

思想領導力與實務交付相輔相成。撰文演講使我掌握新興趨勢並連結更廣大的學習發展社群，而主導如績效學院等計畫則讓我扎根於從業者日常面臨的現實。主要取捨在於時間分配，但兩者間的協同效應強化了雙重領域——社群洞察直接形塑我們開發的產品與服務。

360Learning為何選擇此時推出「L&D績效學院」？是否有特定市場或客戶訊號顯示時機成熟？

學習與發展團隊面臨日益嚴峻的投資回報率證明壓力，加上人工智慧的顛覆性影響及技能半衰期縮短（現已降至五年或更短），意味著當今學習內容可能在兩年內過時，迫使學習與發展部門加速轉型。與此同時，許多學習與發展職能仍被視為被動或非必要，而非戰略性功能。 企業需要L&D成為績效加速器，驅動超越課程交付的可量化影響。本學院正是為團隊配備實現此戰略轉型的技能而設立。

本學院專為此關鍵時刻而設：賦予人才發展專業人士商業洞察力、人工智慧知識與實用工具，使其能與企業戰略對接並證明自身價值。我們殷切期待此舉將產生的影響。

學院開設兩門AI專題課程：「基礎AI原理」與「將AI策略融入L&D工作流程」。能否舉例說明企業如何運用這些課程短期內轉型其L&D實踐？

新進人員培訓即為實務應用範例。人力資源與發展部門可運用人工智慧精準映射特定職位所需技能，取代制式化培訓模組。透過協作學習機制，資深同仁能共同開發並驗證相關內容。基礎人工智慧原理課程能提升從業者運用工具的信心，而人工智慧策略課程則指導如何將其無縫整合至工作流程。

許多學習與發展從業者難以證明具體商業價值。在人工智慧驅動的工作環境中，您認為哪些指標或方法最有效——或最被低估——能證明學習與發展部門的投資回報率？

最被低估的指標是直接業務績效。課程完成率雖仍屬常見指標，卻無法展現真實影響力。學習發展部門應追蹤其對領導層關鍵績效指標的影響，例如銷售轉化率、縮短生產力達成時間或降低錯誤率。將學習成效直接連結至這些結果，方能清晰且有力地呈現投資回報率。

360Learning如何運用AI實現學習個人化，同時兼顧擴展性並避免偏見？

解決之道在於結合AI驅動的技能映射與人類專業知識。AI可識別模式並建議學習路徑，而領域專家則提供關鍵的背景與細微差異。這種平衡既能實現大規模個人化學習，又能防範演算法偏見。

鑒於技能淘汰速度極快（部分領域技能半衰期僅5年甚至2.5年），學習發展主管應如何在組織內建構持續學習或「技能再培訓週期」？

持續學習絕非年度活動。領導者應採用更短的轉職技能週期（例如每12至18個月），緊密對接不斷演變的業務優先事項。舉例而言，當企業進軍新市場或部署人工智慧工具時，轉職技能週期應立即針對這些能力進行調整。

人工智慧透過分析市場數據、職務角色與內部技能檔案，能主動標示新興技能缺口，使此模式成為可能。然而關鍵在於將這些洞察融入日常營運——將學習嵌入工作流程，使技能發展在職位中持續發生，而非透過孤立的培訓活動。從片段式學習轉向迭代式發展，不僅能讓員工保持專業前沿，更能使組織具備抵禦顛覆性變革的未來適應力。

企業倉促採用AI進行學習與培訓時，面臨的最大風險或陷阱為何（例如過度承諾、採用率低、倫理問題）？

主要陷阱（不僅限於學習發展領域）包括：過度誇大功能、缺乏明確情境部署工具，以及忽視採用支援。人工智慧應作為賦能工具而非萬靈丹。若脫離實際工作情境，人們便不會使用。倉促實施更可能引發信任危機——當員工感到被監控、遭受不公評核或被邊緣化時，將滋生抵觸情緒。

在導入AI工具時，如何確保學習發展部門能兼顧包容性，特別是針對數位素養較低或資源匱乏地區的員工？

包容性始於承認數位素養的差異性。培訓必須從現有基礎出發，運用簡明實用的案例。促進同儕學習——讓數位原住民與資深同事結對——亦是極有效的方式，這正是我們倡導協作學習的原因。缺乏此類支援的AI推行，恐將擴大既有差距並埋下未來隱患。

展望未來五年，您如何看待首席學習官（CLO）的角色演變，特別是在人工智慧、績效管理與業務整合方面？

CLO職能正從培訓管理轉型為績效協調。人工智慧將承擔行政任務，使CLO及其團隊得以專注於技能與商業策略的對接、成效驗證，以及引導科技的倫理應用。成功標準將不再是培訓數量，而是學習發展部門如何顯著推動業務增長並維持勞動力就業能力。

感謝您參與本次精彩訪談。讀者若欲深入了解，可造訪360Learning官網或收聽《學習與發展播客》。