Revoluční software vyvinutý v Tokiu v Japonsku s názvem „LearnAI“ mění způsob tvorby instruktážních videí díky využití síly umělé inteligence. Tato inovativní platforma dokáže generovat video návody spolu s přeloženým textem ve 20 různých jazycích.
Pomocí LearnAI lze hrubé videozáznamy rychle transformovat na informativní průvodce, což snižuje čas úprav o více než 90 %. Automatické scény lze rozdělit do kapitol s titulky a podrobnými vysvětleními skrze popisky, což zvyšuje porozumění uživatelů.
V testu provedeném v masném obchodě v Městě Ageo v prefektuře Saitama na sever od Tokia bylo pomocí softwaru vytvořeno 30minutové video demonstrující postupy balení masa efektivně za pouhých 15 minut, což překvapilo jak majitele obchodu, tak zahraniční pracovníky.
Díky svým špičkovým schopnostem umělé inteligence je tento software připraven zmírnit zátěž japonským firmám, které potřebují vytvářet instruktážní videa uprostřed rostoucího počtu zahraničních pracovníků. Japonsko se potýká se závažným nedostatkem pracovní síly a stárnutím populace, což je důležité pro přizpůsobení se rostoucímu přílivu zahraničních pracovníků.
<b;Konec října 2023 počet zahraničních pracovníků v Japonsku poprvé přesáhl 2 miliony podle vládních údajů.
Na posílení své zahraniční pracovní síly japonský parlament nedávno schválil novelizované zákony nahrazující program pro zahraniční stážisty novým systémem zaměřeným na povzbuzení zahraničních pracovníků k delšímu pobytu, čímž se řeší naléhavý nedostatek pracovní síly v Zemi Vycházejícího slunce.
Revolutionizing Training Videos with AI Assistance: Advancements and ConsiderationsStejně jako se vyvíjí prostředí tvorby instruktážních videí, integrace umělé inteligence revolucionuje způsob, jak se rozvíjejí a doručují tréninkové materiály. Zatímco minulý článek zdůrazňoval průkopnické schopnosti softwaru „LearnAI“ z Tokia v Japonsku, existují další důležité úvahy a otázky k prozkoumání v této transformační digitální oblasti.
What are the Most Important Questions?
1. Jaký vliv má pomoc umělé inteligence na přizpůsobování obsahu v tréninkových videích?
2. Jakou roli hraje zpětná vazba uživatelů při doladění instruktážních materiálů generovaných pomocí AI?
3. Jakým způsobem se umělá inteligence vyrovnává s jazykovými bariérami a kulturními nuancemi ve světových tréninkových iniciativách?
Key Challenges and Controversies
Jedním z hlavních výzev spojených s přijetím pomoci AI při produkci tréninkových videí je potenciální nahrazení lidských editorů a tvůrců obsahu. Zatímco AI zjednodušuje proces a výrazně snižuje čas úprav, existují obavy o pracovní bezpečnost a zachování tvůrčího vstupu do instruktážního obsahu.
Jiná kontroverze se točí kolem ochrany údajů a bezpečnosti, protože pro efektivní fungování potřebují AI systémy obrovské množství informací. Zajištění souladu s předpisy o ochraně dat a ochrana citlivého školicího materiálu před úniky jsou klíčové úvahy při nasazení platforem pro produkci videí s asistencí AI.
Advantages and Disadvantages
Výhody využívání pomoci AI při tvorbě tréninkových videí jsou mnohočetné. Zvýšená efektivita, konzistentní kvalita výstupu a rychlý růst jsou klíčové výhody využívání algoritmů AI k automatizaci procesu produkce. Navíc může AI usnadnit personalizované zážitky z učení, přizpůsobit se individuálním potřebám studentů a zvýšit retenci znalostí u účastníků školení.
Naopak nevýhody přílišného spoléhání na AI při vývoji tréninkových videí zahrnují riziko dehumanizace učebního zážitku, potenciální nepřesnosti při automatizované generaci obsahu a omezenou kreativitu při produkci videí. Vyvážení efektivního využívání AI s potřebou lidského vstupu a dohledu zůstává klíčovou výzvou v evoluci technologií tréninkových videí.
Abyste se ponořili hlouběji do oblasti vzdělávacích nástrojů řízených AI a jejich dopadu na školicí metody, prozkoumejte zdroje z renomovaných domén, jako je IBM a Microsoft. Pokračující zkoumání, inovace a spolupráce jsou nezbytné k navigaci komplexit a příležitostí přinášených pomocí AI při revolučním přeměňování tréninkových videí.
The source of the article is from the blog scimag.news