Как включить искусственный интеллект в обучение и развитие
У многих искусственный интеллект вызывает в воображении образ гуманоидов, таких как Ex Machina или C-3PO. Многие люди не осознают, как часто они используют ИИ в течение дня. Поиск Google, адаптированный к нашей истории поиска, персонализированные рекомендации Amazon по продуктам, Alexa, сообщающая нам, понадобится ли нам зонтик, и чат-боты веб-сайтов, взаимодействующие с нами как с клиентами, — это лишь несколько примеров того, как искусственный интеллект полностью интегрирован в повседневную жизнь.
Тем не менее, вокруг идеи технологии искусственного интеллекта все еще сохраняется атмосфера опасения. Почему? На мой взгляд, ИИ следует рассматривать не как нечто, заменяющее участие человека, а как способ расширить человеческие возможности и высвободить нашу когнитивную нагрузку, чтобы мы потенциально могли больше создавать и внедрять инновации.
С этой точки зрения ИИ может показаться идеальной технологией для обучения и развития. Однако, хотя ИИ становится все более популярным, я считаю, что ИИ еще не полностью реализовал свой потенциал в L&D.
В сегодняшнем постоянно меняющемся деловом и экономическом ландшафте обучение и развитие влечет за собой гораздо больше, чем просто обучение работников организации. Речь идет о создании культуры непрерывного обучения, которая повышает производительность сотрудников, а также повышает квалификацию и переподготовку работников для адаптации к меняющимся потребностям. Предлагая сотрудникам привлекательные и полезные варианты развития, вы можете повысить производительность, улучшить удержание сотрудников и создать позитивную корпоративную культуру в целом.
Я считаю, что L&D имеет важное значение для долгосрочного успеха любой компании. Организации должны использовать любой инструмент, который может помочь им в обучении и развитии, включая искусственный интеллект.
Так как же включить ИИ в L&D?
От LMS к LXP
Традиционно системы управления обучением использовались для обеспечения соблюдения требований, управления персоналом и обучения сотрудников. Эти обучающие платформы предоставляют место, где администраторы могут назначать и отслеживать структурированное обучение.
Выйдя на новый уровень, платформа обучения или LMS на базе ИИ могут использовать алгоритмы обучения для сбора данных и персонализации процесса обучения для пользователей. ИИ может проверить существующие знания учащегося и адаптировать процесс обучения в соответствии с его индивидуальными потребностями. Темп, глубина и широта контента, потребляемого учащимся, могут быть скорректированы в соответствии с их уникальными требованиями. LMS на базе искусственного интеллекта может собирать данные обо всех учащихся, использующих систему, а затем адаптировать процесс обучения.
Мигель Карабальо, директор по обучению и развитию компании Hodges-Mace, приводит новаторский пример: «Представьте, что ваш продавец-новичок собирается навестить клиента. Когда он подъезжает к парковке, обучающий бот компании пингует ее телефон. предлагая показать класс микрообучения о положительных первых впечатлениях вместе со ссылкой на страницу потенциального клиента «О нас» и последние заметки ее менеджера по коучингу». Это действительно персонализированный, актуальный и своевременный опыт обучения.
Автоматизация для творчества
Пролистайте страницы любой книги по истории, и вы найдете множество вариаций на тему: изобретения, автоматизирующие задачу, от печатного станка до сборочной линии. Эти изобретения делают работу более эффективной и рентабельной. Работая в тандеме с ИИ, L&D может свести к минимуму изнурительную административную работу, высвободив таким образом время для инноваций.
ИИ может ускорить основные задачи, такие как:
Обобщение текста Генерация письменных фрагментов Определение подходящего стиля письма для конкретной задачи Создание персонализированных банков вопросов Создание фотографий из текста Генерация вопросов для клиентов на основе анализа их потребностей Редактирование сценариев
Кроме того, ИИ может улучшить коммуникацию и координацию в масштабах всей организации, гарантируя, что каждый всегда будет иметь доступ к важной информации. По словам Стивена Картона, «Он может делать это, расшифровывая встречи, которые люди не смогли посетить, облегчая общение между людьми и доставляя информацию через основные чат-боты. Во время презентаций / встреч информация может быть вызвана почти мгновенно."
Так что же остается сотрудникам? Тогда у них будет больше времени для творчества, инноваций и повышения квалификации. Выполнив административную работу, компании также могут расширить свое присутствие без увеличения затрат.
ИИ и электронное обучение
Традиционно электронное обучение представляло собой односторонний поток предоставления информации. Искусственный интеллект дает нам возможность сделать электронное обучение более похожим на поток вперед и назад или беседу со знающим гидом.
По словам Картона, «способность ИИ имитировать человеческое мышление и принятие решений также должна повысить эффективность этих инициатив в области электронного обучения за счет адаптации процессов обучения к различным предпочтениям и силам пользователей».
Или, возможно, мы могли бы использовать геймификацию на основе ИИ для создания интерактивного, захватывающего опыта, превращая связанный с работой контент в адаптивный учебный процесс. Чат-боты или учебные сценарии могут быть адаптированы к уровню опыта учащегося, уровню карьеры и компетенции, чтобы обеспечить интеллектуальную обратную связь в режиме реального времени. Что еще более важно, разговоры между учащимися и чат-ботами могут предоставить компаниям полезные данные, которые можно использовать для оценки потребностей и компетенций их сотрудников.
Как и большинство новых технологий, ИИ вызывает спекуляции и беспокойство по поводу существующих рабочих мест и стратегий. Однако так быть не должно, особенно в сфере, где контент и данные имеют столь важное значение.
ИИ не лишит творческого мышления педагогического дизайнера, но может высвободить время, создавая потенциальные оценочные вопросы. ИИ не сможет отнять у креативного директора художественные способности, но он может помочь генерировать идеи, когда время имеет решающее значение. Как утверждает Дональд Кларк, генеральный директор Wildfire Learning, ИИ — это не личность, и его не следует персонифицировать, скорее его следует рассматривать как компетентную технологию без понимания.
