Dirbant su dirbtine intelektu siekiant išvystyti įgūdžius
Darbo mokymosi sritis patiria revoliuciją su dirbtinės intelektas (DI) atėjimu, pergalvojant požiūrį į vadovavimo įgūdžių plėtojimą. Įvairiose organizacijose lyderiai vis dažniau pasitelkia DI pagrįstus įrankius, siekdami plėtoti mokymosi aplinką, kuri spręstų vidurinių vadovų susiduriamas kadrų problemas.
Gilynai ištyrus transformacinį DI vaidmenį mokymosi ir plėtros (M&P) srityje, iš pašviesdinta baltaojo popieriaus, išleisto Egle Vinauskaite, „Nodes” įkūrėjos, DI mokymo konsultacijų įmonės, Donald H. Taylor bendraautoriaus, pateikiamos mintys apie įspūdingą DI poveikį korporacijų švietimo strategijoms. Šis popierius, kurį parengė daugiau nei 300 profesionalų išsamus tyrimas, papildytas realiųjų pavyzdžių iš multinacionalinių bendrovių kaip „Bayer” ir „HSBC”.
Išmanusis tyrimas, kurį pateikia šiame popieriuje, atskleidžia ryškų tendencijų srautą, siekiant pasitelkti DI įvairioms turiniu pagrįstoms funkcijoms ŠM&P srityje. Išskirtiniausių taikymo sričių įtrauka apima edukacinių medžiagų, mokymo patirčių kūrimą ir informacijos surinkimą apie aktualius dalykus. Šiam tikslui pagalbinė sritis yra DI varomojo vertimo paslaugų, nors jis nepatenka tarp populiariausių naudojimo atvejų.
Tarp šių naudojimo atvejų bendra tema yra DI strateginis naudojimas optimizuojant nuobodus ir resursų intensyvius organizacinio mokymosi proceso elementus. Istoriniame kontekste turinio generavimas suvairavo ženklų šiole M&P išteklių dalį, turint užduotį naudoti turinį kaip pažangesnių įgūdžių ir darbo vietoje teikiamos pagalbos pagerinimo pagrindą. DI dabar save įsikūnija kaip būtinas sąjungininkas, kad darbuotojai galėtų plėtoti savo kompetencijas – nuo pagrindinių tarpusavio sąveikos įgūdžių, tokių kaip atsiliepimų teikimas, iki sudėtingos techninės ekspertizės valdymo.
Straipsnyje aptariama, kaip DI naudojamas siekiant pagerinti darbo vietos mokymąsi ir įgūdžių plėtrą. Čia yra kai kurių faktų, kurie papildo šią temą, tačiau nėra paminėti straipsnyje:
Asmeniniai mokymosi keliai: DI gali analizuoti individo mokymosi greitį, stilių ir pageidavimus, siekiant sukurti asmeninius mokymosi kelių. Taip mokomoji medžiaga prisitaiko prie besimokančio, o ne besimokančiam reikia prisitaikyti prie visiems vienodo dydžio požiūrio.
Mokinio įsitraukimas ir išlaikymas: NA naudojimas žaidžiamose mokymosi patirtys gali pagal intelektą skatinti didesnį susižavėjimą ir geriau išlaikyti informaciją nei tradiciniai mokymosi metodai.
Realaus laiko atsiliepimai ir pagalba: DI gali suteikti nedelsiantį atsiliepimą, mentorystę ir pagalbą mokiniams, kas yra naudinga įgūdžių įgijimui ir sustiprinimui.
Didelės duomenų analizės: NA gali apdoroti didžiulius duomenis, kuriuos generuoja mokymosi veikla, teikdama įžvalgas į mokymo programų veiksmingumą ir nustatydama sritis, kuriose gali būti patobulinimų.
Ateities technologijos: Vartant VR ir AR su NA simuliacijoms gali siūlyti potencialių mokymosi patirčių, ypač vertingą praktiniams įgūdžiams.
Automatizuoti administracinius uždavinius: NA gali automatizuoti rutininius administracinius uždavinius, susijusius su M&P, tokius kaip tvarkaraščio sudarymas, pažangos sekimas ir vertinimas, leidžiant daugiau dėmesio skirti strateginiams uždaviniams.
Pagrindiniai klausimai, susiję su NA naudojimu darbo vietoje mokymosi srityje, apima:
1. Kaip saugi yra NA naudojimo duomenų privatumo atžvilgiu? Organizacijos turi užtikrinti, kad NA įrankiai atitiktų privatumo įstatymus ir teisės aktus, kad būtų apsaugoti darbuotojų duomenys.
2. Kokius skalavimo galimybes turi NA mokymui skirtingose organizacijų dydžių? NA pagrįstos M&P sprendimai turi būti mastiški ir prieinami tiek mažosioms, tiek didelėms įmonėms.
3. Kaip organizacijos gali lengvai integruoti NA su esamomis M&P infrastruktūromis? Suderinamumas su esamomis sistemomis ir sklandus įgyvendinimas yra svarbūs sėkmei šioje srityje.
Dėl iššūkių ir kontroversijų:
– Etiški apmąstymai: NA turi būti projektuojamas ir naudojamas etiškai, ypač tvarkant jautrius darbuotojų duomenis.
– NA iškrypimas: Yra rizika, kad NA algoritmai gali atspindėti ar stiprinti iškraipymus, jei jie treniruojami su iškreiptais duomenimis ar naudoja iškreiptus sprendimo priėmimo procesus.