根據TalentLMS發布的《2026年學習與發展報告》，近三分之一的員工認為他們的訓練過於理論化。培訓內容不枯燥，時間也不長，但就是太理論化了。內容是有的，但與實際工作脫節。
研究也證實了這一點。數十年來，學術界對所謂的「遷移問題」的研究表明，絕大多數在培訓中學到的技能都無法應用到工作中。同時，培訓投入卻持續成長。世界經濟論壇估計，到2030年，全球59%的勞動力將需要接受再培訓。根據《培訓》雜誌的產業報告顯示，光是美國一國的培訓支出在2025年就達到了102.8億美元。
投資已經到位，內容也已具備，缺乏的是後續落實的基礎設施。
為什麼後續行動總是失敗
兩個結構性問題反覆出現。
首先，管理者缺乏強化學習的能力。 LinkedIn發布的《2025年職場學習報告》顯示，50%的組織表示管理者缺乏必要的支持來促進員工的職涯發展。管理者是訓練課程與日常工作之間的天然橋樑。如果缺乏支持，學習成果只能停留在訓練課堂，而無法應用於實際工作。
其次，根本沒有預留時間。 TalentLMS的報告顯示，時間連續第三年成為學習的最大障礙。員工平均每週只有不到1%的工作時間可用於正式學習，也就是每週40小時工作制下約24分鐘。如果企業把所有內容都集中在研討會上，而沒有留出練習、鞏固或反思的時間，那麼遺忘就會迅速發生。
結果：訓練效果很好，回饋評分很高，但幾乎沒有帶來持久的改變。
我們不斷聽到的三個設計缺陷
1. 優先事項過多，深度不足。 組織機構試圖一次涵蓋太多內容。正如Pathwayz Group的Amber Vanderburg在我們最近的「提升參與」網路研討會上分享的那樣，這就像走進健身房，試圖在同一天成為跑步運動員、舉重運動員和瑜伽專家。你不會變得更強壯，只會感到疲憊。
2. 內容過載但未啟動。 人工智慧讓內容創作變得前所未有的快速又方便。但正如麥肯錫在2026年3月發布的文章《重塑人工智慧時代的學習與發展》中所指出的，學習與發展（L&D）正逐漸成為組織績效的引擎，而不僅僅是輔助職能。如今的挑戰不再是內容的製作，而是如何啟動這些內容。當學習者登入後面對數百種資源，卻不知哪些與自身相關時，這種海量資訊反而會變成噪音。那些真正懂得如何應對這項挑戰的實踐者會反其道而行：先提出幾個重點突出的問題，然後只展示與問題相符的資源。
3. 缺乏結構化的後續行動。 大多數學習路徑都專注於前期內容：例如研討會和一些線上模組。缺少的並非更多內容，而是結構化的後續跟進：內部輔導網絡、只需 5 到 10 分鐘的簡單責任對話，以及在課程間隙保持學習效果的定期聯繫。
人工智慧在哪些方面能發揮作用，在哪些方面又不能發揮作用。
人工智慧正在切實改變學習設計的可能性。它可以個人化學習路徑，在適當的時間呈現合適的內容，並大規模地追蹤學習進度。這真是一次巨大的飛躍。
但人工智慧解決了供給面的問題：更多的內容、更快的速度、更個人化。但它無法解決需求面的問題。在場的人是否認為這值得他們投入時間？他們是否願意因此改變工作方式？
正如EF《2026年企業學習趨勢報告》所指出的，在一個人工智慧生成內容日益氾濫的世界裡，人們比以往任何時候都更加渴望和重視人情味。信任、同理心和真誠的連結是無法自動化的。
我們目前看到的最有效的學習路徑，都巧妙地運用人工智慧提升效率，並結合人性化設計來建立連結。人工智慧負責內容的篩選和個人化，但那些真正能改變行為的時刻——例如有人分享真實挑戰的即時討論、揭示團隊意見不一致的投票、以及督促某人承擔責任的輔導對話——仍然離不開人性的深刻影響。
像 AhaSlides 這樣的互動工具就處於這種交會點。它能產生詞雲，展現與會者的真實想法；它能即時投票，告訴你某個部分是否受歡迎；它能提出開放式問題，收集真實的意見，而不是群體思維。這些工具並非人工智慧的替代品，而是為人工智慧生成的互動內容增添了人性化的元素，使其在會議中鮮活起來。
最佳學習之旅的共同點是什麼？
根據我們合作的實踐者的經驗，那些能夠彌合後續行動差距的計畫往往有以下幾個共同點：
他們從社群入手。在任何人接觸自主學習內容之前，先將人們聚集在一起，統一方向，建立共識。
他們注重個人化，不是提供無盡的選擇，而是將內容縮小到與每個學習者實際情況真正相關的範圍。
它們在設計中融入了互動元素。這並非為了裝飾，而是為了獲得真誠的意見、即時的回饋和團隊思考。
他們衡量的是行動，而不是完成情況。他們追蹤的是人們是否真的做了他們承諾要做的事情，而不僅僅是他們是否點擊瀏覽了某個模組。
他們會慶祝。因為勢頭需要燃料，而認可進步是獲得下一輪支持的關鍵。
真正的重新設計
真正做到這一點的組織，未必是預算最充足或人工智慧技術最先進的。而是那些放慢腳步，認真思考「我們究竟想要改變什麼？」的組織。然後，他們從一開始就精心設計了一套包含後續跟進的流程，而不是事後才匆忙添加的附加功能。
學習過程需要的不是更多內容，而是更堅實的基礎。
參考
- TalentLMS，《2026 年學習與發展報告：職場學習現況》－talentlms.com/research/learning-development-report-2026
- Baldwin, TT & Ford, JK (1988), “訓練遷移：回顧與未來研究方向”, 《人事心理學》, 41(1), 63-105。經驗證，發表於：《歐洲工作與組織心理學期刊》(2025) — tandfonline.com/doi/full/10.1080/1359432X.2025.2463799
- 世界經濟論壇，《2025年未來就業報告》—weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025
- 《訓練雜誌》「2025年訓練產業報告」—trainingmag.com/2025-training-industry-report
- LinkedIn，《2025 年職場學習報告》— learning.linkedin.com/resources/workplace-learning-report
- 麥肯錫公司，《重塑人工智慧時代的學習與發展》（2026 年 3 月）— mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/重新構想人工智慧時代的學習與發展
- EF企業學習，「人力資源與學習與發展領導者應為2026年的五大學習趨勢做好準備」—corporatelearning.ef.com/en/resources/articles/learning-trends-2026
