Штучний інтелект (ШІ) має потенціал революціонізувати спосіб, яким ми навчаємося і здобуваємо нові навички. Технологія ШІ може покращити нашу здатність сприймати інформацію, відкривати нове та досліджувати альтернативні кар’єрні шляхи. Це не просто концепція в далекому майбутньому; це вже відбувається у різних професіях.
У галузі права, ШІ використовується для просіювання великих обсягів юридичної документації та даних за кілька хвилин, зробивши роботу більш ефективною. У галузі охорони здоров’я ШІ показав обіцянки у виявленні певних видів раку з більшою точністю, ніж людські лікарі. Очікується, що вплив ШІ на галузь навчання і розвитку буде так само трансформативним.
Один з способів, яким ШІ економить час у галузі навчання та розвитку, – це шляхом використання генеративного ШІ. Інструменти, такі як ChatGPT і MidJourney, можуть допомогти командам з навчання та розвитку створювати контент за допомогою всього кількох промптів і клацань. За допомогою генеративного ШІ, організації можуть заощадити значну кількість часу, який би був витрачений на створення контенту для онлайн-навчання.
ШІ також може персоналізувати навчальний процес. Рекомендаційні системи можуть пропонувати індивідуальні навчальні матеріали особам, на основі їх наявних навичок, прогалин у навичках, вподобань у навчанні, ролі та інтересів. Цей персоналізований підхід робить навчання більш актуальним і доступним, забезпечуючи рівні можливості для осіб з нетрадиційним академічним досвідом та тих, хто не мав можливості отримувати традиційні можливості навчання.
Крім персоналізованих рекомендацій, ШІ може сприяти навчанню на вимогу. Особи зможуть запитувати навчальний контент, коли їм це потрібно. Наприклад, водій, чекаючи доставку, може запитати у ШІ модуль для ознайомлення під час цього вільного часу. Цей підхід навчання “по потребі” забезпечує постійне зацікавлення та навчання навіть під час бездіяльності.
ШІ має потенціал стати персональним кар’єрним тренером для кожного працівника. Він може надавати навчання, підштовхувати співробітників до нових можливостей та надавати оперативний фідбек і рішення. Гарвардський університет вже експериментував з ШІ у своєму курсі “Computer Science 50”, де модель ШІ допомагає студентам, пропонуючи керівництво та усунення неполадок.
Завдяки досягненням в галузі ШІ навчання стане швидшим, більш доступним і персоналізованим. Це є важливим, оскільки навички стають застарілими швидшим темпом, і організаціям потрібно відповідати змінним потребам у навичках, створених ШІ та іншими новими технологіями.
Однак важливо пам’ятати про обмеження та побоювання, пов’язані з ШІ. Конфіденційність та захист даних є ключовими питаннями при використанні алгоритмів ШІ. Позбавлення упередженостей в рекомендаціях ШІ потребує тщательного збору та аналізу широкого спектру даних. Необхідний контроль людини, щоб забезпечити справедливість та рівність в рекомендаціях ШІ.
По мірі того, як ми рухаємося вперед, важливо правильно впроваджувати й співпрацювати з ШІ. Ми перебуваємо на початкових етапах можливостей ШІ, і спільний досвід, успіхи і побоювання допоможуть суспільству пройти цією перетворювальною технологією.
У цю епоху ШІ співпраця з машинами стане ключовою навичкою. Працюючи поряд з колегами на основі ШІ, потрібно поєднувати командну роботу та вміння взаємодіяти з машинами. Конкретні навички, необхідні для ефективної роботи разом з ШІ, ще не визначені, тому збереження гнучкості в мисленні, стратегії та інфраструктурі буде вирішальним.
Майбутнє навчання і здобуття навичок за допомогою ШІ наповнене можливостями для осіб та організацій покращити свої можливості та адаптуватися до швидкозмінного світу роботи. За допомогою сили ШІ, ми можемо зробити навчання швидшим, більш персоналізованим і постійним.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx