Dirbtinis intelektas (DI) turi potencialą revoliucionuoti mūsų mokymosi bei naujų įgūdžių įgijimo būdus. Dirbtinio intelekto technologija gali padidinti mūsų gebėjimą įsisavinti informaciją, atrasti naujus dalykus ir pažvelgti į alternatyvius karjeros kelią. Tai ne tik tolimos ateities sąvoka; jau dabar įvyksta skirtingose profesijose.
Teisės srityje DI naudojama, siekiant per kelias minutes surasti didelius teisinius dokumentus ir duomenis, padaryti darbą efektyvesnį. Medicinoje DI suteikia galimybę tiksliau nustatyti tam tikrus vėžio tipus nei žmogaus gydytojams. Darbo ir tobulėjimo pramonėje dirbtinio intelekto poveikis tikimasi būti lygiai tokiam transformuojamam.
Vienas iš būdų, kaip DI sutaupo mokymosi ir vystymosi (MV) laiką, yra per generacinį dirbtinį intelektą. Priemonės, tokiomis kaip ChatGPT ir MidJourney, gali padėti MV komandoms kurti turinį vos keliomis užuominomis ir spustelėjimais. Naudojant generacinį dirbtinį intelektą, organizacijos gali sutaupyti reikšmingą laiko kiekį, kurį būtų praleidę kurdamos internetinį mokymosi turinį.
DI taip pat gali pritaikyti mokymosi patirtis. Rekomendacijų varikliai gali individualiai siūlyti MV turinį žmonėms pagal jų esamas įgūdžius, įgūdžių spragas, mokymosi pageidavimus, vaidmenis ir interesus. Šis individualus požiūris padaro mokymąsi tikslumą ir prieinamą, išlyginant lauko esančių žmonių šansus ir tuos, kurie neturi galimybės gauti tradicinio mokymosi progų.
Be asmeninių rekomendacijų, DI gali palengvinti būtinybės mokytis užklausą. Žmonės galės paprašyti mokymosi turinio, kai tik to reikės. Pavyzdžiui, užsakymą laukiantis vairuotojas gali paprašyti DI įrankio, kuris leistų jam pritaikyti modulį šiai laisvai laikui. Šiuo „reikėjimu” pagrįstu mokymosi požiūriu užtikrinamas nuolatinis įsitraukimas ir mokymasis netgi tuščiais akimirkomis.
DI gali tapti asmeniniu karjeros vadovu kiekvienam darbuotojui. Jis gali vedžioti ir palengvinti mokymąsi, skatinti darbuotojus įtraukti į naujas galimybes ir teikti realaus laiko atsakymus bei sprendimus. Harvardo universitetas jau eksperimentavo su DI savo „Computer Science 50” kurse, kuriame DI modelis padeda studentams, pasiūlydamas vadovavimą ir sprendimų paiešką.
Didėjant DI pažangai, mokymasis taps greitesnis, prieinamesnis ir asmeniškesnis. Tai yra esminė, nes įgūdžiai greitai pasensta, ir organizacijos turi išlaikyti keičiančiusi įgūdžių poreikius, sukuriamus DI ir kitomis besiformuojančiomis technologijomis.
Tačiau svarbu būti atsargiam, atkreipiant dėmesį į DI ribojimus ir susirūpinimus. Privatumas ir duomenų apsauga yra svarbūs aspektai naudojant DI algoritmus. Pristrigimų šalinimas DI rekomendacijose reikalauja atidžiai surinkti ir analizuoti įvairius duomenis. Žmogaus priežiūra yra būtina siekiant užtikrinti sąžiningumą ir lygybę DI rekomendacijose.
Judant pirmyn, svarbu tinkamai priimti ir bendradarbiauti su DI. Mes esame DI potencialo ankstyvųjų etapų ir patirties, sėkmių ir rūpesčių dalijimasis padės visuomenei taisyklėmis naudotis šią transformacinę technologiją.
Šiame DI amžiuje bendradarbiavimas su mašinomis taps pagrindiniu įgūdžiu. Dirbant kartu su DI kolegomis reikės tiek komandinio darbo, tiek mašinos sąveikos gebėjimų. Konkrečius įgūdžius, reikalingus efektyviam darbui kartu su DI, dar nustatoma, todėl svarbu išlaikyti lankstumą mąstyme, strategijoje ir infrastruktūroje.
Mokymosi ir įgūdžių tobulinimo ateitis su DI pilna galimybių individams ir organizacijoms pagerinti savo gebėjimus ir prisitaikyti prie besikeičiančio darbo pasaulio. Išnaudodami DI galimybes, galime padaryti mokymąsi greitesnį, asmeniškesnį ir nuolatinį.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br