Donald Clark i David James

Looop, 2023 r.

W tym odcinku podcastu The Learning and Development Podcast prowadzący David James omawia z ekspertem L&D Donaldem Clarkiem transformacyjny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie uczenia się i rozwoju. James i Clark podkreślają, w jaki sposób sztuczna inteligencja już teraz pomaga specjalistom L&D w przyjęciu bardziej spersonalizowanego, oddolnego podejścia do uczenia się i w jaki sposób będzie ona nadal stanowić wyzwanie dla tradycyjnych metod opartych na kursach. Clark argumentuje, że zespoły L&D powinny entuzjastycznie przyjąć moc generatywnej sztucznej inteligencji, aby poprawić uczenie się, produktywność i ogólną efektywność.

Opracowanie zostało przetłumaczone maszynowo (przepraszamy za błędy) jako materiał na nasze szkolenia integracyjne.

Wnioski

• Wprowadzenie ChatGPT oznaczało nowy, znaczący kamień milowy w dziedzinie sztucznej inteligencji.
• Generatywna sztuczna inteligencja może zapewnić spersonalizowane wsparcie zarówno dla indywidualnych, jak i korporacyjnych potrzeb w zakresie uczenia się i rozwoju.
• Specjaliści L&D nie mogą sobie pozwolić na ignorowanie nowych narzędzi AI.

Podsumowanie

• Wdrożenie ChatGPT stanowiło nowy, znaczący kamień milowy w dziedzinie sztucznej inteligencji.
• Podczas gdy rzeczywisty wpływ sztucznej inteligencji na codzienne życie ludzi rozpoczął się około 20 lat temu wraz z pojawieniem się technologii takich jak wyszukiwarka Google i Mapy Google, wydanie ChatGPT 30 listopada 2022 r. stanowiło kamień milowy w historii sztucznej inteligencji. Ten nowy model sztucznej inteligencji szybko zyskał popularność, osiągając milion użytkowników w ciągu dwóch dni i sto milionów użytkowników w ciągu dwóch miesięcy. Bill Gates nazwał tę erę sztucznej inteligencji najbardziej znaczącym rozwojem w informatyce od 1980 roku. Podkreślił jej transformacyjny wpływ na dziedzinę technologii i jej potencjał w zakresie edukacji i uczenia się.

• „Ta generatywna sztuczna inteligencja została dodana jak tłuszcz do mięsa tych narzędzi, których i tak używasz”. (Donald Clark)
• Generatywna sztuczna inteligencja czerpie, a tym samym odzwierciedla ogromną wiedzę dostępną online. Eksperci już teraz widzą, że ludzie wykorzystują ją jako narzędzie zwiększające produktywność w życiu zawodowym: Zadania, które wcześniej zajmowały tygodnie, teraz zajmują tylko minuty. Generatywna sztuczna inteligencja może na przykład pomóc w analizowaniu i podsumowywaniu złożonych danych.

• Generatywna sztuczna inteligencja może zapewnić spersonalizowane wsparcie zarówno dla indywidualnych, jak i korporacyjnych potrzeb w zakresie uczenia się i rozwoju.
• Sztuczna inteligencja oferuje również nowe sposoby uczenia się. Umożliwia ciągłe uczenie się, ponieważ jest dostępna 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, i poprowadzi L&D z dala od tradycyjnych, nadmiernie ustrukturyzowanych kursów, w których informacje są oddzielone od rzeczywistych realiów pracy. Modele generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, pozwalają ludziom uczyć się w „toku pracy” – to znaczy prosić narzędzie o wiedzę, której potrzebują w danej chwili i w kontekście, w którym faktycznie chcą z niej korzystać. Takie podejście traktuje pracowników jako niezależnych uczniów – dając im możliwość działania, a tym samym zwiększając zaangażowanie – i zapewnia, że treści edukacyjne są odpowiednie do ich potrzeb.

• Przyjmując popyt oparty na sztucznej inteligencji, a nie tradycyjny model podaży uczenia się, specjaliści ds. badań i rozwoju mogą uniknąć marnowania czasu i zasobów, próbując odpowiedzieć na pytania, których tak naprawdę nie zadaje żaden pracownik. Na przykład kurs na abstrakcyjny temat, taki jak „jak być odpornym”, tak naprawdę nie pomaga w podnoszeniu kwalifikacji – co jest bardzo potrzebne – a zatem może powodować dalszą frustrację związaną z nauką.

• „Ludzie robią to dla siebie i używają tego narzędzia dla siebie”. (Donald Clark)
• Uczenie się oparte na zapotrzebowaniu stanowi znaczące odejście od metod odgórnych, które były stosowane w L&D od dziesięcioleci. Na przykład generatywna sztuczna inteligencja może analizować wewnętrzne dane organizacyjne i identyfikować „krytyczne punkty awarii”, takie jak zanik talentów w niektórych częściach firmy. Pozwala to działowi L&D na wskazanie podstawowych kwestii lub niedociągnięć w zarządzaniu, które są przyczyną problemu i zajęcie się nimi. Pozwala to również firmom uniknąć wydawania ogromnych sum na tworzenie szeroko zakrojonych, ogólnofirmowych kursów, które, jak pokazują badania, w niewielkim stopniu rozwiązują praktyczne problemy, takie jak nieobiektywne praktyki zatrudniania lub luki w umiejętnościach.

• Specjaliści L&D nie mogą sobie pozwolić na ignorowanie nowych narzędzi AI.
• Choć rozwój sytuacji może wydawać się niepokojący dla przyszłości działów L&D, nie musi tak być. Jednak specjaliści ds. badań i rozwoju nie mogą sobie pozwolić na ignorowanie technologii – muszą się z nią szybko oswoić. Muszą zaakceptować fakt, że w przyszłości uczenie się będzie bardziej dialogiem – wymianą informacji między pracownikami a działami L&D. Dział L&D musi również stać się bardziej świadomy danych, a tym samym być w stanie odkryć prawdziwe bolączki swojej organizacji. Wreszcie, działy L&D muszą zastanowić się, jak przesunąć swoje budżety i inne zasoby, aby dopasować je do celów zapewniania wsparcia wydajności w czasie rzeczywistym i dynamicznego uczenia się.

O podcaście

• Prowadzący David James jest głównym strategiem nauczania w Looop, a gość Donald Clark jest przedsiębiorcą EdTech, dyrektorem generalnym i profesorem.