Мы уже достигли уровня искусственного интеллекта? Выводы из беседы у камина

Искусственный интеллект вызывает большой резонанс в сфере обучения и развития, но действительно ли мы используем весь его потенциал? Этот вопрос был в центре внимания недавней беседы у камина, организованной Smartcat, где эксперты отрасли Маркус Бернхардт из Endeavor Intelligence и Меган Торранс из Torrance Learning обсудили текущее состояние ИИ в сфере обучения и развития, связанные с ним проблемы и открывающиеся возможности.

Маркус является всемирно признанным стратегом в области искусственного интеллекта и технологическим консультантом в компании Endeavor Intelligence, помогая организациям всех размеров, от компаний из списка Fortune 100 до небольших предприятий, интегрировать искусственный интеллект для стимулирования инноваций и повышения эффективности. В качестве руководителя отдела стратегии искусственного интеллекта в The Learning Forum, Маркус содействует работе исполнительных групп, таких как Совет по стратегии искусственного интеллекта, объединяя руководителей высшего звена для обмена передовыми идеями, обсуждения проблем и разработки стратегий и решений.

Маркус также является соруководителем The Thinking Effect, некоммерческой организации, обслуживающей специалистов в области обучения и развития персонала, а также является одним из основателей AI Learning Collective. Он является востребованным докладчиком на крупных отраслевых мероприятиях и известен своими взвешенными и глубокими взглядами на стратегию искусственного интеллекта, а также на улучшение обучения и развития талантов.

Искусственный интеллект (ИИ) больше не является просто модным словом — он активно влияет на подход организаций к обучению и развитию персонала. Однако, как отметили Маркус и Меган, темпы внедрения ИИ сильно различаются. Некоторые организации только начинают изучать его возможности, в то время как другие расширяют границы с помощью передовых приложений.

Разговор отражал ощущение переходного периода. Многие переходят от использования ИИ просто для ускорения процессов — таких как создание контента и перевод — к изучению того, как он может коренным образом улучшить качество обучения. Однако этот путь не лишен препятствий.

Интеграция ИИ в L&D — дело не простое. Маркус подчеркнул подавляющий характер ландшафта ИИ, сравнив его с «выставкой роскошных автомобилей», на которой представлены впечатляющие инструменты, которые часто нельзя даже потрогать, и которые не всегда готовы к практическому повседневному использованию. Усталость от принятия решений — явление реальное, поскольку специалисты в области L&D сталкиваются с постоянно растущим набором инструментов ИИ, каждый из которых претендует на звание «следующего большого прорыва».

Меган указала, что медленные организационные процессы, особенно в области управления и принятия решений, еще больше усложняют внедрение ИИ. Одно дело — найти полезный инструмент, другое — эффективно внедрить его в организации.

Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим сценарий, в котором команда L&D тратит месяцы на оценку инструментов искусственного интеллекта, только чтобы обнаружить, что к моменту, когда они готовы к внедрению, потребности организации изменились. Это подчеркивает важность гибкости в процессе принятия решений.

Советы обоих экспертов были ясны: организациям необходимо оптимизировать процессы, чтобы идти в ногу с развитием ИИ. Для преодоления этих проблем необходимо разработать последовательную стратегию ИИ, в которой приоритет отдается инструментам, основанным на конкретных потребностях, а не на тенденциях.

Несмотря на эти проблемы, возможности, которые открывает ИИ, огромны. Как отметили Маркус и Меган, ИИ может революционизировать персонализированное обучение. Анализируя огромные объемы данных, ИИ может адаптировать учебный процесс к индивидуальным потребностям, делая обучение более актуальным и эффективным.

Например, представьте себе инструмент искусственного интеллекта, который отслеживает прогресс сотрудников и динамически корректирует учебный контент в зависимости от индивидуальных результатов. Это не только повышает вовлеченность, но и гарантирует, что каждому учащемуся будут поставлены соответствующие задачи.

В ходе беседы также был отмечен рост популярности интегрированных платформ искусственного интеллекта. Эти инструменты больше не являются просто дополнениями — они становятся центральным элементом управления и организации обучения в организациях.

Для глобальных организаций создание многоязычного контента на основе искусственного интеллекта и перевод в режиме реального времени являются революционными технологиями, которые разрушают языковые барьеры и обеспечивают единообразие во всех регионах.

Для руководителей отделов обучения и развития вывод очевиден: правильные инструменты искусственного интеллекта могут повысить эффективность и качество обучения, сделав его более увлекательным и результативным.

Беседа у камина не была посвящена только теории — в центре внимания были реальные примеры. ИИ уже используется для сокращения времени вывода на рынок программ обучения, что дает организациям конкурентное преимущество. Маркус и Меган поделились примерами того, как аналитика обучения на основе ИИ выявляет закономерности в поведении учащихся, что позволяет разработать более целенаправленные и эффективные стратегии обучения.

Например, одна организация использовала ИИ для анализа отзывов тысяч учащихся из разных регионов, выявляя общие проблемы и адаптируя контент для их решения. Это не только повысило удовлетворенность учащихся, но и сократило время, необходимое для адаптации новых сотрудников.

Эти практические приложения не просто позволяют идти в ногу с технологиями, они позволяют существенно изменить подход к обучению. Для специалистов в области обучения и развития эти примеры дают представление о том, что можно достичь, если продуманно и стратегически интегрировать ИИ.

Несмотря на то, что ИИ обладает невероятным потенциалом, Маркус и Меган четко заявили: нельзя упускать из виду человеческий фактор. ИИ должен дополнять, а не заменять уникальные навыки, которые люди привносят в обучение и развитие. Особое внимание было уделено этическому использованию ИИ, в частности, предотвращению предвзятости, которая может негативно повлиять на учащихся.

Было достигнуто единодушное согласие о том, что ИИ должен внедряться таким образом, чтобы усиливать, а не ослаблять человеческий фактор. Это означает, что на первый план должны выходить этические соображения, а решения, принимаемые с помощью ИИ, должны быть прозрачными и справедливыми.

Например, команды L&D могут использовать ИИ для выявления потенциальных предубеждений в учебных материалах, обеспечивая инклюзивность контента и отражение различных точек зрения.

Затем разговор перешел к будущему ИИ в сфере обучения и развития. Генеративный ИИ и прогнозная аналитика были определены как ключевые тенденции, которые могут еще больше персонализировать и улучшить опыт обучения. Эти технологии обещают создать более интерактивную и иммерсивную среду, что может революционизировать способы проведения обучения.

Однако с этими достижениями приходит и ответственность за их продуманную интеграцию. Эксперты сошлись во мнении, что для того, чтобы оставаться впереди этих тенденций, необходимо иметь настрой на постоянное обучение и адаптируемость. Для лидеров в области обучения и развития это означает не только быть в курсе последних технологий, но и стратегически подходить к их внедрению.

Представьте, что вы используете генеративный ИИ для создания иммерсивных симуляций, адаптированных к роли каждого учащегося в компании. Это может изменить подход к обучению сотрудников, сделав его более актуальным и эффективным.

Беседа у камина «Мы уже достигли цели в области ИИ?» позволила глубоко погрузиться в текущее состояние ИИ в сфере обучения и развития, проблемы, которые он представляет, и возможности, которые он предлагает. Хотя этот путь еще не завершен, очевидно, что ИИ имеет потенциал для преобразования сферы обучения и развития — при условии его продуманной и стратегической интеграции.

По мере того как специалисты в области обучения и развития продолжают ориентироваться в этой меняющейся среде, ключевым выводом становится следующее: следует принять ИИ, но делать это с четкой стратегией. Уделяя приоритетное внимание правильным инструментам, сохраняя человеческий фактор и оставаясь в курсе новых тенденций, организации могут использовать ИИ для создания более эффективных, увлекательных и инклюзивных обучающих программ.

Выводы/наблюдения:

• Внедрение ИИ значительно варьируется в разных организациях: некоторые только начинают изучать его потенциал, а другие уже достигли более продвинутого уровня внедрения.

• В основном отрасль использует ИИ для повышения скорости и эффективности таких процессов, как создание контента и перевод, но все чаще признается его потенциал в области улучшения качества и стимулирования инноваций.

Совет:

• Организации, находящиеся на разных этапах внедрения ИИ, должны адаптировать свои стратегии к конкретным потребностям и уровню готовности, чтобы не запутаться в доступных вариантах.

• Руководители должны поощрять эксперименты с ИИ, позволяя своим командам исследовать как базовые, так и продвинутые приложения, не упуская из виду долгосрочные цели трансформации.

Выводы/наблюдения:

• Внедрение ИИ может быть хаотичным, что усугубляется огромным количеством доступных инструментов, приводящих к «усталости от принятия решений» среди специалистов в области обучения и развития персонала.

• Организационные процессы, особенно в сфере управления, часто слишком медленны, чтобы идти в ногу с развитием ИИ, что затрудняет его эффективное внедрение.

Совет:

• Для борьбы с усталостью от принятия решений организации должны установить четкие критерии оценки инструментов ИИ, уделяя особое внимание тем из них, которые наилучшим образом соответствуют их стратегическим целям.

• Оптимизировать процессы управления и принятия решений, чтобы обеспечить более быструю адаптацию к достижениям в области ИИ и сохранить конкурентоспособность организации.

Выводы/наблюдения:

• ИИ предлагает значительный потенциал для персонализации учебного процесса, особенно благодаря интегрированным платформам, которые объединяют несколько функций в одном решении.

• Успешное внедрение ИИ в области обучения и развития часто требует межфункционального сотрудничества, обеспечивающего согласованность целей ИТ-отдела, бизнес-подразделений и команд по обучению и развитию.

Совет:

• Содействуйте межфункциональному сотрудничеству, чтобы обеспечить внедрение инструментов ИИ таким образом, чтобы они отвечали потребностям всех заинтересованных сторон и приводили к более успешным результатам.

• Изучите интегрированные решения ИИ, которые упрощают рабочие процессы и расширяют возможности для предоставления персонализированного и эффективного обучения.

Выводы/наблюдения:

• ИИ эффективно сокращает время вывода на рынок учебных программ, помогая организациям оставаться конкурентоспособными за счет более быстрого предоставления учебных решений.

• Аналитика обучения на базе ИИ обеспечивает более глубокое понимание поведения учащихся и эффективности программ, что позволяет принимать решения на основе большего количества данных.

Совет:

• Используйте ИИ для ускорения реализации программ обучения, сокращения времени вывода на рынок и сохранения конкурентного преимущества.

• Используйте аналитику на основе ИИ для постоянного совершенствования программ обучения, обеспечивая их соответствие меняющимся потребностям персонала.

Выводы/наблюдения:

• ИИ вносит риск предвзятости в учебный контент, и для специалистов в области обучения и развития крайне важно отслеживать и снижать эти риски, чтобы сохранить справедливость и инклюзивность.

• Человеческий фактор по-прежнему остается важным в области обучения и развития, поскольку ИИ должен дополнять, а не заменять уникальные навыки, которые люди привносят в процесс обучения.

Совет:

• Внедряйте строгий контроль и регулярные проверки контента, созданного с помощью ИИ, чтобы выявлять и устранять любые предвзятости, обеспечивая инклюзивность и справедливость учебных программ.

• Поощряйте специалистов в области обучения и развития сосредоточиться на том, как ИИ может улучшить их работу, используя эту технологию для дополнения и расширения человеческого опыта.

Выводы/наблюдения:

• ИИ обладает потенциалом для создания более интерактивных и иммерсивных учебных программ, таких как симуляции и виртуальные среды, которые могут революционизировать способы проведения обучения.

• Ожидается, что тенденция к переходу на более интегрированные и комплексные решения на базе ИИ будет продолжаться, и эти инструменты станут центральным элементом стратегий в области обучения и развития персонала.

Совет:

• Будьте впереди всех, изучая технологии иммерсивного обучения на базе искусственного интеллекта, которые могут значительно повысить вовлеченность и удержание знаний.

• Подготовьтесь к дальнейшей интеграции искусственного интеллекта в обучение и развитие, развивая необходимые навыки и инфраструктуру для поддержки более сложных интерактивных учебных сред.