莫把AI培训当作"一次性任务"

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近日，山西一煤矿引进AI智能开采系统后，却因员工操作问题频频遇阻：面对煤层断层警报，操作员因培训未覆盖复杂场景，只能停机等待技术人员，导致两小时生产中断；老矿工不信任系统参数仍按经验操作；年轻员工遇到数据异常时因缺乏实操能力束手无策。系统投用一个月后，建议采纳率不足50%，设备运行效率未达预期，甚至因误操作引发故障。这些问题暴露出企业在AI培训上的严重不足。

据了解，该煤矿采用"集中授课+PPT演示"培训模式，仅讲解系统基础功能，未结合真实开采场景进行实操演练。例如未利用虚拟仿真让员工模拟完整开采流程，也未设置复杂井下环境的应对训练。更关键的是，培训结束后缺乏持续跟踪机制，员工遇到问题无处求解，只能自行摸索，效果大打折扣。究其根源，企业将培训视为"一次性任务"而非"能力建设工程"，既未搭建模拟操作平台让员工在安全环境中反复练习，也未建立定期复盘、技术交流等长效机制，导致学用脱节。

那么，如何才能有效改变这一现状呢？

首先，要制定差异化的培训方案。根据员工的年龄、经验和知识水平，将员工分为老矿工、中年骨干和年轻矿工三类，分别制定不同的培训内容和方法。对于老矿工，他们有着丰富的实际操作经验，但对新技术的接受能力相对较弱，培训时要注重将AI系统的决策逻辑与他们的传统经验相结合，通过对比分析，让他们理解系统建议的合理性，逐步建立对新系统的信任。比如可以制作"AI建议与传统经验对比表"，将不同开采场景下系统建议的参数和传统操作的参数进行直观对比，并详细解释系统建议的依据。对于年轻矿工，他们对新技术接受能力强，但缺乏实际经验，培训时要注重理论与实践相结合，增加实操训练比重，让他们在模拟的开采场景中不断练习，熟练掌握系统的操作技能。

其次，建立长效的培训机制。一是搭建模拟操作平台，完整复制真实的井下开采场景，包括正常开采、煤层断层、设备故障等，让员工在这个"虚拟训练场"里反复实操，熟悉系统在不同场景下的反应和处理方法。二是定期组织案例工作坊，让员工分享在实际操作中遇到的问题和解决方法，共同探讨如何更好地运用AI系统。三是每月召开AI应用复盘会，对当月系统的运行情况、员工的操作情况进行总结分析，找出存在的问题，及时调整培训内容和方法。四是开展线上线下相结合的持续学习，利用在线学习平台提供视频课程、操作手册、案例分析等资源，让员工可以随时学习复习。

再次，强化场景化实践培训。在培训过程中，要尽可能多地引入实际案例，让员工在真实场景中进行学习和训练。可以组织员工到其他已成功应用AI智能开采系统的煤矿企业参观学习，实地观察操作经验和方法。同时，在企业内部建立实操培训基地，配备与实际生产现场相同的设备和系统，让员工进行反复实操训练直至熟练掌握。

最后，建立完善的反馈和激励机制。设立专门的培训反馈渠道，让员工及时反馈操作中的问题和培训建议。培训部门要对反馈的问题及时处理和回复，不断优化培训内容和方法。同时，将员工对AI系统的操作技能和应用效果纳入绩效考核体系，对表现优秀的员工进行表彰奖励，激发学习积极性和主动性。

人工智能与煤炭行业的深度融合是大势所趋，但再先进的系统也需人的精准驾驭。从"机器换人"到"人机协同"，关键在于构建可持续的认知升级体系。企业唯有摒弃"一培了之"的短视思维，将培训作为数字化转型的核心工程，才能真正释放智能技术的价值。未来的矿山竞争，必将是"人才+AI"双轮驱动的生态竞争——只有让员工和机器在持续学习中共同进化，才能赢得这场智能化变革的终极胜利。