Перевод выполнен автоматически
Источник: «How are organisations using generative AI for workforce development?».
Что ждет корпоративные L&D в связи с новой волной инноваций в сфере edtech: Обучение на основе искусственного интеллекта
Результаты опроса Emerge Education о восприятии ИИ в сфере развития трудовых ресурсов
"ИИ будет влиять на общий человеческий потенциал. Давайте подумаем, какие области будут важны для этого: развитие навыков, подбор вакансий, помощь людям в составлении резюме и прокладывании пути к карьере нового поколения, персонализированный учебный контент со значимыми целями обучения, перевод контента для глобальной аудитории... Это так богато - думать о возможностях ИИ и L&D в этом пространстве".
Tamar Elkeles, Open Sesame
Ветреным днем в центре Лондона 35 топ-менеджеров из инновационных глобальных организаций собрались на первую очную встречу лидерской группы Emerge WD edtech под председательством Дональда Тейлора, чтобы обсудить будущее обучения и развития в мире, управляемом искусственным интеллектом. Их цель - выступать в качестве инновационного радара сектора, выявляя самые горячие новые тенденции и отстаивая решения в области edtech, которые действительно оказывают влияние на бизнес.
Вот краткий обзор наших дискуссий:
- Самые большие проблемы в сфере развития трудовых ресурсов, для решения которых необходимы инновации
- Как искусственный интеллект может помочь в решении этих проблем - и какие области созрели для инноваций
- Как вы можете принять участие в наших исследованиях
Какие самые большие проблемы в WD требуют инновационных решений?
В ходе широкого обсуждения наш совет директоров по информационным технологиям определил самые большие проблемы в развитии персонала прямо сейчас, с которыми не справляются edtech-компании или другие поставщики и для решения которых требуются инновации:
- Будущее работы → масштабное и динамичное повышение квалификации с использованием данных прогнозирования навыков.
- Оценка навыков → надежная количественная проверка для устранения пробелов в навыках.
- Контент → Теперь каждый может создавать контент, но изменение ожиданий учащихся (социальное обучение, геймификация, эдьютейнмент) и использование повсеместности и разнообразия контента для достижения значимых результатов остаются сложными задачами, особенно. для малого и среднего бизнеса.
- Связь обучения с влиянием на бизнес → создайте общую культуру целей обучения.
- Метаскиллы → развитие любознательности, умение учиться и установка на рост для реальных изменений в поведении.
- Интероперабельность / агрегирование данных → бесшовная интеграция инструментов, основанных на объединенных данных и взаимосвязанных сообществах практиков.
- Навигация в edtech-ландшафте → поддержка разделения ”обязательных“ и "приятных для имущих”.
“Я не был удивлен, увидев, что metaskills так сильно представлены в этом списке — мы много видим и слышим о навыках, необходимых для развития навыков. Так называемые ‘мягкие навыки" или "человеческие навыки" создают открытость для развития технических навыков и компетенций. ”
Наташа Дэвидсон, группа GTI
Как ИИ разрушает ситуацию?
Мы спросили нашу руководящую группу HE edtech, как изменилось ваше мнение о роли ИИ в L & D за последние 12 месяцев? Явное большинство (69%) заявили, что они настроены более оптимистично, и еще четверть (25%) чувствовали примерно то же самое после инноваций, дебатов и противоречий прошлого года. Фактически, ни один респондент не сказал, что они настроены менее оптимистично, чем год назад.
Итак, как это ощущение отражается на практике? Мы спросили мнение нашего совета директоров WD о том, насколько новаторской или отстающей на данный момент является их организация по сравнению с аналогичными организациями, когда дело доходит до внедрения ИИ в качестве части L & D. Затем мы описали наиболее распространенные барьеры на пути внедрения ИИ и примеры, когда он уже успешно используется для развития персонала.
“Вокруг так много FOMO. Слово, которое я слышу все время, — "перегружать" - "мы не можем угнаться". Для меня это говорит именно об этом. Если мы не уверены, где находимся, мы, естественно, немного принижаем себя или корректируем свой статус в соответствии со статусом FOMO. Прямо сейчас все занимаются бумбоксовыми вещами — старыми вещами большего размера. Затем мы начнем делать старые вещи по-новому. Затем мы займемся новыми вещами, но пока не можем этого предсказать ”.
Дональд Х. Тейлор
Исходя из этих барьеров и вариантов использования, становится ясно, что подход второго пилота или “человек в цикле” является правильным для большинства организаций прямо сейчас. Это означает, что ИИ - это более быстрый способ делать то, что мы делаем сегодня, скорее, совершенно новый способ ведения дел.
Наконец, мы попросили нашу группу поделиться соображениями о потенциальных преимуществах ИИ для развития персонала, а также о рисках, которые он может представлять. Полученные нами ответы были сгруппированы по трем основным областям: организационная эффективность, обучение и кадровое планирование.
“Первым сдвигом в автоматизации стали ‘руки’; вторым будут "головы". Передовые работники станут победителями ИИ, а не "когнитивных занятий", и что сейчас важно, так это профессии по уходу, потому что это будет особая вещь, которую невозможно заменить ”.
Джози Клуэр, партнер, EY
Где ИИ будет иметь большое значение?
В Emerge мы определили восемь высокоуровневых тенденций - то, что мы называем «двигателями возможностей». Эти восемь “двигателей возможностей” отражают наши идеи о том, как ИИ используется для улучшения практики и результатов в сфере высшего образования, сейчас и в будущем.
Они делятся на две основные категории:
- Делаем обучение более увлекательным: решения, которые масштабируют высококачественную педагогику при низких затратах.
- Повышение эффективности преподавания: решения, которые экономят время и деньги преподавателей и организаций.
Наша руководящая группа WD глубоко изучила три категории, которые, по нашему мнению, будут иметь решающее значение для развития персонала. Вот их мысли.
Автоматизированная оценка
Что вас больше всего волнует?
- Если мы сможем решить эту проблему, это позволит перейти к организациям, действительно основанным на навыках, которые обещают быть более справедливыми и инклюзивными. Если навыки могут быть надежно оценены, это открывает возможности для мобильности талантов, поскольку люди могут быть готовы к повышению в должности или горизонтальным перемещениям при зигзагообразном подходе.
- При найме на работу открываются большие возможности, точнее, возможность нанимать на основе навыков и потенциала, а не резюме и опыта.
Чего вы больше всего опасаетесь?
- На сегодняшний день эта категория в основном была сосредоточена на академической честности в университетах. Это проще, потому что предполагает индивидуальную обратную связь по конкретному вопросу и набору критериев. Сложнее оценить навыки человека и командную работу. Как выглядит добро и что мы измеряем?
- GenAI позволяет проводить скрытую оценку - в хорошем смысле, как непрерывный процесс. Насколько работники готовы к постоянному мониторингу и оценке? Некоторые опасаются, что потерпеть неудачу - это неправильно. Среди работников должен произойти огромный сдвиг в менталитете, чтобы преодолеть страх поднять голову. Будут ли работники любой ценой пытаться показать, что у них все в порядке с чем-то, потому что от этого зависит их карьерный рост, безопасность или заработная плата? Но работники могут чувствовать себя более комфортно, будучи более уязвимыми с технологиями, чем с людьми, в зависимости от результатов, например, если только “робот” знает и дает обратную связь о том, как лучше выполнять вашу работу. Затем нам нужно переосмыслить роль обзоров эффективности, линейных менеджеров и даже L & D как функции.
Постоянная обратная связь
Что вас больше всего волнует?
- Сейчас мы живем в мире, где все больше и больше нашей рабочей жизни записывается, будь то с помощью расширений браузера, записей видеозвонков или даже экранных записей. Это означает, что у нас есть данные, позволяющие генеративному ИИ фиксировать результаты нашей работы, оценивать нашу производительность и предоставлять нам подробные отзывы о том, как мы можем улучшить их.
Чего вы больше всего опасаетесь?
- Постоянная обратная связь может использоваться для улучшения обратной связи по производительности и систем управления производительностью, но ИИ может пропускать важные “офлайн” беседы. Это предоставляет прекрасную возможность, которую лучше всего использовать для ролей, где производительность можно легко измерить с помощью онлайн-систем.
- Внимание к “перегрузке обратной связью” и обеспечение сбалансированности обратной связи с акцентом на индивидуальное развитие и усовершенствования. Может потребоваться коучинг, чтобы помочь людям научиться управлять обратной связью и внедрять изменения в поведении. Также важно предоставить людям возможность попрактиковаться и применить обратную связь, прежде чем предоставлять дополнительную обратную связь.
Графики знаний в области искусственного интеллекта
Что вас больше всего волнует?
- Если вы подумаете о том, как мы сегодня получаем доступ к нашим данным, как отдельные лица или организации, вы быстро поймете, что они сломаны: они хранятся в очень фрагментированных системах, и поэтому практически невозможно найти то, что вам нужно, или извлечь информацию из наших данных. Управление корпоративными знаниями может позволить компаниям собирать неструктурированные / фрагментированные данные, классифицировать их и упростить поиск или запросы с помощью обработки естественного языка для повышения эффективности.
- Эффективность передачи знаний (что не то же самое, что развитие навыков, а скорее инфраструктура, лежащая в ее основе) может помочь устранить разрозненность между командами / источниками информации.
- Примеры использования могут включать использование всех данных компании по управлению эффективностью для обучения магистра права для конкретной компании методам оценки навыков, найма и коучинга производительности.
Чего вы больше всего опасаетесь?
- ‘Мусор входит, мусор выходит’ — может ли график знаний должным образом взвешивать различные источники (документы и разговоры Slack, старые и новые) с точки зрения качества?
- ИИ плохо справляется с ‘необычной’ информацией — например, о погоде, которая может быть как фактической, так и прогнозируемой.
- Циклы обратной связи; как мы можем быть уверены, что они адекватны, поскольку “знания” находятся на некотором расстоянии от результатов бизнеса?
От зачисления до выхода за рамки: путь пользователя
В ближайшие месяцы мы подробно изучим эти категории ИИ edtech применительно к каждому этапу на пути ученика в организации — от поиска, применения и собеседований, от адаптации к повышению квалификации, soft skills, карьерному росту, наставничеству, коучингу, переквалификации и не только.
Мы будем часто публиковать исследовательские материалы по этим темам, включая карты рынка, на которых будут показаны существующие и появляющиеся игроки на каждом этапе пути пользователя, а также мы опубликуем тематические исследования— демонстрирующие инновационную практику организаций со всего мира. В каждом конкретном случае мы рассмотрим, что работает и почему, а также чему другие организации могут научиться на этом примере.
