Wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozwoju umiejętności
Obszar szkolenia zawodowego przeżywa rewolucję dzięki nadejściu sztucznej inteligencji (AI), która zmienia podejście do rozwoju umiejętności kierowniczych. Liderzy w różnych organizacjach coraz częściej sięgają po narzędzia oparte na AI, by stworzyć środowisko uczenia się, które adresuje wieloaspektowe problemy napotykane przez menedżerów średniego szczebla.
W głębokim zanurzeniu w przekształcającą rolę AI w nauce i rozwoju (Learning & Development – L&D), pouczający biały papier, opublikowany przez Egle Vinauskaite, współzałożycielkę Nodes, firmę konsultingową ds. nauki opartą na AI, rzuca światło na znaczący wpływ, jaki AI ma na strategie edukacji korporacyjnej. Dokument ten, współautorstwa Donalda H. Taylora, uchwycił spostrzeżenia wynikające z obszernej ankiety przeprowadzonej wśród ponad 300 specjalistów, wzbogacony przykładami z życia wziętymi z międzynarodowych korporacji, takich jak Bayer i HSBC.
Intrygujące badanie przedstawione w dokumencie ujawnia wyraźny trend korzystania z AI w zakresie funkcji związanych z treścią w obszarze L&D. Najbardziej zauważalne zastosowania obejmują tworzenie materiałów edukacyjnych, projektowanie doświadczeń edukacyjnych oraz pozyskiwanie informacji na istotne tematy. Obok nich należy też wyróżnić usługi tłumaczenia oparte na AI, które stanowią kluczowy element uczenia się w miejscu pracy, mimo że nie należą do najczęściej stosowanych.
Stałym tematem łączącym te przypadki użycia jest strategiczne wykorzystanie AI w upraszczaniu uciążliwych i zasobochłonnych elementów procesu uczenia się w organizacji. Historycznie, generowanie treści pochłaniało znaczną część zasobów L&D, z podstawowym celem wykorzystania treści jako substytutu rozwoju umiejętności i wsparcia w miejscu pracy. AI teraz staje się niezastąpionym sojusznikiem w umożliwianiu pracownikom rozwijania swoich kompetencji – począwszy od podstawowych umiejętności interpersonalnych, takich jak udzielanie informacji zwrotnej, a skończywszy na opanowaniu złożonych umiejętności technicznych.
Artykuł omawia sposób, w jaki AI jest wykorzystywane do polepszenia uczenia się w miejscu pracy oraz rozwoju umiejętności. Oto niektóre fakty, które uzupełniają omawiany temat, ale nie zostały wspomniane w artykule:
Spersonalizowane Ścieżki Nauki: AI może analizować prędkość nauki, styl i preferencje jednostki, aby stworzyć spersonalizowane ścieżki nauki. W ten sposób materiał dydaktyczny dostosowuje się do ucznia, a nie odwrotnie.
Angażowanie i Utrzymanie Uczestnika: Wykorzystanie AI w grach edukacyjnych może prowadzić do większego zaangażowania i lepszego zapamiętywania informacji w porównaniu do tradycyjnych metod nauki.
Praca w czasie rzeczywistym Zwrot informacji i Wsparcie: AI może dostarczać natychmiastową informację, mentorstwo i wsparcie uczącym się, co jest korzystne dla zdobywania i utrwalania umiejętności.
Analiza Dużych Danych: AI może przetwarzać ogromne ilości danych wygenerowanych podczas aktywności edukacyjnych, dostarczając wglądu w skuteczność programów szkoleniowych i identyfikując obszary do poprawy.
Technologie Przyszłości: Włączenie VR i AR z AI w symulacje może zaoferować ujęcia learning experiences that are especially valuable for hands-on skills.
Automatyzacja Zadań Administracyjnych: AI może automatyzować rutynowe zadania administracyjne związane z L&D, takie jak planowanie, śledzenie postępów oraz ocenianie wyników, pozwalając skoncentrować się więcej na zadaniach strategicznych.
Kluczowe pytania dotyczące wykorzystania AI w nauce w miejscu pracy to:
1. Jak bezpieczne jest wykorzystanie AI w kontekście prywatności danych? Organizacje muszą zapewnić, że narzędzia AI spełniają przepisy dotyczące prywatności w celu ochrony danych pracowników.
2. Jakie jest skalowalność AI dla nauki w różnych rodzajach organizacji? Rozwiązania L&D oparte na AI powinny być skalowalne i dostępne zarówno dla małych, jak i dużych przedsiębiorstw.
3. W jaki sposób organizacje mogą bezproblemowo integrować AI z istniejącą infrastrukturą L&D? Kompatybilność z obecnymi systemami oraz płynna implementacja są kluczowe dla sukcesu AI w L&D.
Jeśli chodzi o wyzwania i kontrowersje:
– Rozważania etyczne: AI musi być zaprojektowane i wykorzystywane w sposób etyczny, zwłaszcza przy przetwarzaniu wrażliwych danych pracowników.
– Uprzedzenia AI: Istnieje ryzyko, że algorytmy AI mogą odzwierciedlać lub wzmacniać uprzedzenia, jeśli są szkoleni na zbiorach danych zawierających uprzedzenia lub wykorzystują procesy podejmowania decyzji oparte na uprzedzeniach.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br