1. 引言
在数字化时代背景下，数字经济与智能技术深度融合，企业既迎来了前所未有的市场挑战与外部环境的高速变革，也把握住了前所未有的发展良机，企业数字化转型已成为提升核心竞争力的重要路径[1]。随着大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的广泛应用，企业在业务流程重构、组织形态调整以及商业模式创新等方面不断探索数字化转型路径。然而，企业数字化绝非简单的技术叠加，单一的纸质文档电子化并不能有效提升组织绩效，技术红利的释放往往受限于组织学习能力与知识吸收能力。在缺乏相应组织能力支撑的情况下，数字技术可能沦为“工具叠加”，难以形成持续竞争优势。
近年来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)技术实现突破性发展，其能够根据输入的指令、数据或提示，自主生成全新的、具有创造性的内容[2]。相较于传统信息技术，AIGC在内容生成、知识重组与智能交互方面展现出显著优势，不仅能够提升信息处理效率，还能够深度介入知识生产与学习过程，为企业破解技术应用与组织能力脱节的困境提供了新的可能。在此背景下，如何将AIGC技术嵌入企业组织结构与学习机制之中，通过赋能学习型组织建设激活数字化转型的内生动力，成为当前企业数字化转型研究亟待回应的重要问题。
2. 文献综述
2.1. 学习型组织视角下企业数字化转型的能力基础
“学习型组织”理论是20世纪90年代崭露头角的一种新型管理学理论，该理论由美国管理学家彼得·圣吉在其著作《第五项修炼：学习型组织的艺术与实践》中首次进行了系统阐述。该理论强调组织通过持续学习实现能力积累与能力更新，其核心在于将个体层面的学习成果转化为组织层面的知识资产与行动能力，并通过系统思考、团队学习与共同愿景的塑造，不断强化组织应对复杂环境变化的综合能力[3]。进入21世纪以来，随着外部环境不确定性加剧和知识更新速度不断加快，学习型组织理论在企业管理实践中得到广泛应用，被视为推动组织能力提升与持续创新的重要理论工具[4]。
这一理论内核与企业数字化转型中“能力重塑”的内在要求高度契合。从数字化转型的内涵来看，企业数字化转型并非单纯依赖信息技术或数字工具的引入，而是一项涉及战略认知更新、业务流程重构、组织文化变革与能力体系升级的系统性变革过程。其核心目标在于通过持续学习与知识更新，实现组织能力的深层次重塑。在这一意义上，学习型组织所强调的持续学习机制、系统思维方式与知识创造能力，与企业数字化转型过程中“能力重塑”的内在要求高度契合。
2.2. AIGC技术对企业数字化转型的组织影响研究
近年来，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术快速发展，并在企业管理与组织运作中展现出广泛应用前景。生成式人工智能通过对大规模数据的学习，能够生成具有一定创造性的文本、图像或决策建议，从而在内容生产、知识处理与智能交互等方面显著提升效率[5]。现有研究多从技术赋能角度出发，探讨AIGC技术在提升企业运营效率、优化业务流程以及推动商业模式创新中的作用，普遍认为其已成为企业数字化转型的重要技术驱动力[6]。
从组织层面看，AIGC技术的引入不仅改变了企业的生产方式和管理模式，也对员工认知方式、知识获取路径以及部门协作结构产生了深刻影响。一方面，AIGC技术在一定程度上替代了部分重复性、程序化的劳动，释放了人力资源，使员工能够更多投入到需要判断与创造的工作中；另一方面，通过与人力资本的深度融合，AIGC技术打破了传统岗位边界，推动知识在组织内部的重新配置，从而为企业转型升级创造条件。在制造业领域，多模态模型的应用有助于实现生产流程的智能化与决策支持；在服务业领域，生成式人工智能则在客户服务、营销分析和内容创作等方面展现出显著优势，为企业创新提供了新的空间。
冯伟婷等[7]佛山市传统外贸服装企业H公司为案例，系统分析了ChatGPT技术在企业数字化转型中的应用实践。研究发现，尽管员工整体上对数字化转型及ChatGPT技术持较为积极和开放的态度，但在具体应用深度和范围上仍存在明显差异：客服与营销团队的技术应用程度相对较高，而生产、设计与管理团队的数字化实践则相对滞后。这一研究表明，技术本身并不会自动带来组织层面的转型成效，其应用效果在很大程度上受到员工学习能力、组织内部协同机制以及知识扩散水平的制约。
而从学习型组织视角来看，现有关于AIGC与企业数字化转型的研究虽然未直接引入学习型组织理论，但其所揭示的员工态度差异、认知结构变化以及部门间数字化应用不均衡现象，本质上反映了组织学习机制运行效果的差异。一方面，员工对AIGC技术的积极认知为组织学习提供了良好心理基础，有助于新知识和新技能的吸收；另一方面，AIGC技术在企业内部尚未实现系统性嵌入，导致学习资源与应用场景分布不均，制约了组织层面学习能力的整体提升。这表明，若缺乏有效的组织学习机制与知识整合路径，AIGC技术的赋能效应将难以充分释放。
综上所述，现有文献从不同角度揭示了AIGC技术对企业数字化转型的积极影响，但对其如何通过组织学习机制发挥作用的探讨仍相对有限。这一研究缺口为后续从学习型组织视角系统分析AIGC赋能企业数字化转型的内在逻辑与组织路径提供了重要切入点。
3. AIGC赋能数字化培训：学习型组织视角下的能力培育路径
随着生成式人工智能技术的快速发展与广泛应用，企业数字化转型正由以技术工具引入为主的初级阶段，逐步迈向以能力重构与组织进化为导向的深化阶段。在这一过程中，数字化培训不再只是人力资源管理中的辅助性工具，而是成为培育组织学习能力与推动学习型组织建设的重要组织路径。AIGC通过嵌入企业培训体系，在内容生成、学习支持与知识更新等方面发挥赋能作用，为企业能力提升与持续学习机制的形成提供了新的技术支撑。
在此背景下，将AIGC嵌入企业数字化培训体系，成为连接数字化转型目标与学习型组织建设的重要组织路径。通过在培训内容供给、知识共享机制以及组织学习过程等多个层面发挥赋能作用，AIGC为学习型组织的持续建设提供了现实而系统的支撑。
3.1. 利用AIGC丰富培训内容与形式
在传统企业培训模式中，培训内容往往以统一课程与标准化教材为主，难以充分回应员工在岗位职责、知识基础与学习节奏方面的差异，制约了个体学习能力的有效发展。AIGC技术的引入，为企业构建以能力发展为导向的个性化培训内容供给机制提供了新的解决路径。
AIGC技术能够根据员工的岗位职责、学习进展及知识掌握状态，定制化产出极具个性化的学习素材。通过深入剖析学习者的行为模式与需求偏好，AIGC能够创造出与学习者兴趣点、能力水平及学习习惯相契合的多样化学习资源，涵盖文本、图像、音频及视频等多种形式。举例来说，借助自然语言处理技术和生成对抗网络，AIGC可以产出如个性化学习手册、笔记摘要及实战案例分析等文本素材；同时，它还能生成个性化学习海报、思维导图等视觉素材，以及定制化的教学视频与学习演示片段。AIGC所创造的学习资源不仅种类繁多，而且具备极高的灵活性与即时性。该技术能够根据学习者的实际进展与成效，灵活调整学习资源的配置，确保内容始终贴合学习者的实际需求。
此外，AIGC技术展现出对学习资源进行持续更新与动态调整的能力，使培训内容能够及时反映知识体系与教学实践的最新发展。这一特性对于提升学习资源的时效性与现实相关性具有重要意义。通过对学习者学习过程数据的系统收集与分析，包括学习轨迹、评估结果以及学习互动等信息，AIGC技术能够识别学习者在知识掌握程度、学习风格偏好与学习进度方面的差异特征。在此基础上，AIGC进一步发挥其定制化内容生成优势，持续输出与学习需求高度匹配的学习资源，如针对性的练习内容、结构化的知识点解析以及情境化的案例材料等，从而支持学习者在巩固基础知识的同时，加深对复杂概念的理解，并促进知识在实践情境中的迁移与应用。通过这一过程，AIGC技术不仅拓展了数字化培训资源的供给方式，也在整体上提升了学习过程的针对性与有效性。
3.2. 利用AIGC促进知识共享与传播
学习型组织的形成不仅依赖于个体学习能力的提升，更有赖于组织层面对知识的整合、共享与再创造能力。AIGC通过重塑企业知识管理与传播方式，为知识在组织内部的高效流动提供了技术支撑。AIGC技术能够将企业内部的多样培训素材，包括资料、文档、案例及经验汇总等，转化为电子文档、视频、音频等多种媒介形式，从而构筑起一个既全面又便于访问的数字化知识仓库。企业还能依据不同的业务场景与团队职责，构建多层次、多主题的知识仓库体系，如通用知识库与专业细分领域知识库，确保知识的有序管理与精准传递。
同时，凭借AIGC在数据分析与自主学习方面的优势，企业能够持续捕捉外部市场变化、用户反馈及技术演进趋势，并将其中具有战略价值的新知识快速整合进既有知识体系之中。AIGC可自动识别信息中的关键要素，提炼对企业发展具有指导意义的内容，并通过持续更新机制保持知识仓库的时效性与开放性。这种动态知识整合过程，有助于提升组织整体的认知敏捷性与应变能力，使企业在不确定环境中保持持续学习与创新的能力。
AIGC还能够依据员工的使用行为与反馈信息，对知识仓库的结构设计、内容分类与呈现方式进行持续优化，从而增强知识共享机制的可用性与适应性。通过这一过程，企业知识管理系统不再是静态的信息存储工具，而是逐步演化为支撑组织学习与能力生成的核心基础设施。
3.3. 面向实践的AIGC操作机制与能力落地路径
在学习型组织视角下，AIGC赋能数字化培训不仅停留在内容供给与平台建设层面，更需要通过具体操作机制转化为员工可迁移、可积累的组织能力。随着人工智能的迅猛发展，提示词工程正在成为个体数字化学习的新型核心能力。与传统被动接受培训不同，AIGC环境下的学习更加依赖人与技术的协同建构，高质量的提问直接影响个体获取信息的质量，因此如何设计高质量提示语成为每个人的必修课。员工通过对提示语结构、语义约束与任务目标的设计，可以引导AIGC输出更符合业务情境与学习目标的内容。相关研究表明[8]，“角色 + 指令 + 背景 + 输出提示器”的提问形式可以让AIGC的回答更加准确。因此在业务培训中，企业要教给员工的不再只是输入简单问题，而是通过情境限定、角色设定与结果格式控制等方式，形成结构化提示词，从而获得更具针对性的解决方案。这一过程本质上强化了员工的问题拆解能力、逻辑表达能力与反思性学习能力，使技术使用本身转化为一种元认知训练过程。从学习型组织角度看，提示词工程不仅是技术技能，更是推动员工从“接受知识”向“建构知识”转变的重要能力支点。
尽管AIGC在内容生成方面表现出色，但仍面临着模型幻觉与特定领域知识的不对齐等诸多挑战，检索增强生成技术(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应运而生[9]。单纯依赖大模型生成内容，容易出现信息失真与情境错配风险，而RAG可以通过将企业内部知识库、制度文本与业务数据与生成模型相结合，使AIGC在生成内容前先进行检索匹配，再基于真实语料进行回应，从而显著提升输出内容的可靠性与一致性。在企业培训场景中，这一机制可用于将标准流程、业务规范与案例经验嵌入模型响应过程，使员工获取的信息始终与组织知识体系保持对齐。更进一步，企业可以参考RAG的作用机制，在培训中引导员工形成“先检索–再生成–再验证”的使用习惯，使员工在调用AIGC时，主动对信息来源、适用情境与组织规范进行比对，从而降低错误学习与路径依赖风险，培育员工的批判性使用能力与信息甄别能力。
4. 利用AIGC对企业学习型组织建设的价值
4.1. AIGC赋能个体学习：促进“自我超越”与“心智模式”改良
学习型组织强调员工持续反思与能力成长，在彼得·圣吉提出的五项修炼中，自我超越和改良心智模式是个体层面的核心内容。其中自我超越是指个人能力的持续发展，即个体不断澄清目标、深化认知并提升专业判断力。在数智时代情境下，员工不再完全依赖个体经验独立完成问题分析与决策，而是可以借助AIGC技术获得更为广阔的信息视野与认知支持，从而拓展问题解决路径。在需求分析阶段，员工可以通过与AIGC进行对话，获取多维度的信息输入，对客户需求、问题情境与潜在约束进行更为系统的理解，这一过程有助于员工在问题初始阶段即形成结构化认知，而非停留于经验直觉层面。从自我超越的视角来看，AIGC在问题解决过程中更多扮演的是一种“学习支架”或“认知脚手架”的角色，为员工提供思路启发与路径参考，支持其将已有知识迁移并应用于具体实践情境之中。员工在不断与AIGC进行互动、验证与修正的过程中，能够强化问题拆解能力、信息整合能力与方案建构能力，从而打破已有认知、不断超越自我。推动个人学习能力由被动接受向主动建构转变。
而改良心智模式则涉及对原有心智模式的反思与突破，避免经验固化制约组织创新能力。AIGC能够通过情景模拟与方案对照的方式，对管理者和员工的既有认知假设形成冲击。当不同方案在同一情境中被并置呈现时，员工更容易意识到自身思维惯性，从而引发反思与修正。在旧有的知识经验不足以应对新情境的需要时，就需要及时转变思路、开拓创新。这种人机双向的互动过程，使心智模式由单一经验导向转向开放、可调整的认知结构，有助于推动个体在持续试错与修正中实现能力积累。
值得强调的是，AIGC并非问题解决的最终执行者，而是通过引导员工进行尝试、反思与修正，促进其能力的持续发展。当员工在解决过程中遇到瓶颈时，AIGC可通过提供多样化的方案示例与认知提示，引导员工对既有思路进行反思与优化。这一反复实践与反思的过程，有助于员工逐步形成创新意识与实践能力，从而为企业的持续发展奠定能力基础。AIGC所提供的解决方案往往是不完整的，现阶段AIGC所提供的内容至多不过是一个“骨架”，需要员工利用自身的专业知识和智慧，赋予其“血与肉”，使其更加丰满。因此，AIGC的核心价值并不在于替代员工决策，而在于激发其高阶思维能力，推动其在人机协同过程中不断提升问题分析、判断与创新能力。这一能力导向的使用方式，有助于避免员工对技术形成依赖，保障学习型组织中个体主体性的持续发展。
4.2. AIGC赋能组织协同学习：强化“团队学习”“共同愿景”与“系统思考”
学习型组织建设不仅强调个体能力的成长，更强调组织层面的协同学习与系统认知能力。跨部门、跨领域的协作能力，是企业应对复杂环境与推动数字化转型的重要组织能力。然而，在现实情境中，员工往往受限于部门分工与专业背景，仅凭个体力量难以实现不同领域知识的有效整合。在企业数字化转型过程中，AIGC为这些组织层面的能力培育提供了新的技术支撑。
从团队学习视角来看，AIGC有助于降低跨部门知识获取与理解门槛。在现实情境中，员工往往受限于部门分工与专业背景，难以有效理解其他领域的业务逻辑。但在AIGC的帮助下，员工可以整合来自不同业务领域的信息与经验，将分散于各部门的知识纳入同一分析框架中，减少跨部门沟通中的理解偏差，使团队讨论从简单的信息交换转向共同建构解决思路。
而共同愿景的培育，旨在让个体知晓期望与现实之间的差距，从而找到奋斗目标，并且当员工对组织发展目标与自身工作价值之间的联系更加清晰的同时，对组织愿景的理解与认同也会更加强烈。AIGC在这一过程中充当可视化的角色，通过将组织战略、绩效数据与外部环境变化进行结构化呈现，可以帮助员工理解个人工作与组织整体目标之间的内在关联，从而增强员工对组织发展方向的认同感与参与感。这种基于数据与情景支撑的愿景建构，有助于避免愿景停留在口号层面，而是转化为员工可理解、可参与的行动逻辑。
同时AIGC的数据分析与可视化技术，能够让企业从更加宏观的层次上进行系统思考，利用AIGC对业务流程、资源配置与绩效反馈进行关联呈现，帮助员工从整体层面理解各要素之间的互动关系，通过对组织数据与业务流程的结构化呈现，使员工能够从整体上理解企业的运行逻辑。通过这种方式，员工不再仅从局部岗位视角看待问题，而是逐步形成跨层级、跨流程的系统认知能力，从而推动组织由“局部优化”向“整体优化”转变。
5. 利用AIGC赋能企业学习型组织建设面临的风险
5.1. 文化偏见与价值扭曲的风险
作为新型语言生成与内容创作工具，AIGC所生成的文本、音频、图像与视频等内容，均不可避免地反映其底层模型所依赖的数据结构与算法逻辑[10]。从技术层面看，大模型的训练数据主要来源于互联网语料，而算法运行过程中的参数设定、权重分配与模型优化，亦不可避免地包含人为判断因素。这意味着，潜藏于数据与算法中的文化导向与价值偏好，可能在生成内容中被放大并持续输出。
在企业学习型组织建设过程中，员工与AIGC工具的高频互动，使其在学习与问题解决过程中持续接触由模型生成的知识表达与价值隐喻。若缺乏必要的引导与审查机制，这种长期、隐性的技术介入，可能对员工的认知框架与价值判断产生影响，进而对组织学习文化的稳定性与价值共识形成潜在冲击。从能力视角看，这种风险并非直接表现为错误决策，而是可能削弱员工独立判断、价值辨析与批判性学习的能力，影响学习型组织应有的开放性与多元性。
5.2. 员工主体性弱化的风险
利用AIGC来赋能企业学习型组织建设，以“人的发展”为本的核心不曾改变，尽管强调人机协同，但人机协同背后主体依然是员工，AIGC在整个人机协同的过程中仍然是起到工具的角色，工具从属地位的性质不曾改变，不应本末倒置而影响员工主体性的发展。当前，随着生成式人工智能工具智能化水平的不断提升，员工仅通过简单指令即可快速获得初步方案，这在提升效率的同时，也潜藏着主体性弱化的风险。
尽管部分研究表明AIGC对个体创新力发展提供一定的“技术赋能”的正面影响，但倘若过度使用，也可能会产生“工具依赖”的负面影响，降低个体独立思考和创新能力[11] [12]。从学习型组织的长期发展来看，这种模式可能导致员工创新能力趋于同质化，组织内部难以形成真正具有差异化竞争力的创新成果。真正的风险并不在于使用AIGC，而在于员工是否仍能在技术支持下保持主动学习、独立判断与持续反思的能力。若将问题解决完全交由技术完成，员工主体性被不断让渡，其结果将不利于组织整体学习能力与创新潜力的积累。
5.3. 复合型与支撑型人才不足的风险
AIGC赋能企业学习型组织建设，对组织的人才结构提出了更高要求。除技术层面的数据科学家、机器学习工程师与AI应用专家外，企业还需要能够将技术能力与组织学习需求相结合的复合型人才，如具备数字化培训设计能力的培训师、理解成人学习规律的组织发展专家，以及能够引导组织适应技术变革的变革管理人才。
然而，在实践中，这类同时具备技术理解能力与学习型组织建设经验的人才相对匮乏。人才结构的不匹配，可能导致AIGC系统“可用但难用”，或停留在技术部署层面，难以真正嵌入组织学习与能力发展过程之中。此外，缺乏专业人员对学习数据进行分析与反馈，也可能削弱数字化培训体系的持续优化能力，影响学习型组织建设的长期成效。从风险角度看，人才不足并非单一岗位缺失的问题，而是可能制约AIGC赋能路径的系统性展开，进而影响学习型组织在能力积累与知识更新方面的可持续性。
6. 结论与建议
在数字化转型不断深化的背景下，企业面临的不仅是技术工具的更新，更是组织学习方式与能力结构的系统重构。以ChatGPT为代表的AIGC技术通过改变知识生成、获取与应用方式，为企业数字化培训与学习型组织建设提供了新的技术支点。然而，AIGC并非学习型组织形成的决定性力量，其价值能否真正释放，取决于组织是否具备相应的学习文化、治理机制与能力培育体系。
从学习型组织视角看，AIGC在支持员工能力发展与促进组织协同学习方面具有现实价值，但在实际应用中也伴随着文化偏见、员工主体性弱化以及人才支撑不足等问题。如果缺乏制度层面的约束与引导，AIGC可能在提升效率的同时，压缩员工进行判断、反思与再创造的空间，从而影响组织学习的深度。
在算法偏见问题上，企业有必要将技术治理纳入组织管理框架，而不是仅停留在原则层面的“规范使用”。一方面，可引入人机回圈(Human-in-the-loop)审核机制，将关键培训内容、决策支持结果纳入人工复核流程，确保AIGC输出与组织制度、文化导向保持一致。另一方面，应逐步建立算法审计与责任追溯制度，对模型训练数据来源、生成逻辑与应用边界进行周期性评估，防止隐性价值偏好在组织内部被长期放大，从而维护学习型组织应有的价值稳定性与多元性。
而针对员工主体性弱化风险，AIGC的使用方式应更多服务于能力训练，而非替代思考。在培训与工作场景中，可引导员工对生成内容进行分析、修正与补充，而不是直接采纳结果。通过在培训评价与实践任务中关注员工的分析过程与思考质量，而不仅是结果效率，可以在一定程度上避免员工停留在简单的工具调用层面，从而保持学习型组织中个体学习的主动性。
在组织层面，AIGC的应用还依赖于相应的人才与制度支撑。企业需要加强人才培养，加强校企合作，通过内部培训、外部招聘和合作伙伴关系来培养所需的技术人才和培训师。也可以通过优化招聘策略，提供有吸引力的职业发展路径和福利待遇来吸引和保留人才，同时提高组织内部的数字素养，通过培训提高所有员工的数字技能，使他们能够更好地适应数字化培训环境。除技术人员外，还需要能够理解学习规律与组织发展需求的培训设计者，使AIGC不只是被部署，而是被真正嵌入到能力培育与知识更新过程中。否则，技术容易停留在形式应用，而难以转化为组织学习能力的积累。