نحن عند نقطة انعطاف بالنسبة للذكاء الاصطناعي. لم يعد السؤال هو ما إذا كانت مؤسستك تتبناه أم لا. إنه ما إذا كان شعبك قادرًا بالفعل على استخدامه. معظمهم ليسوا كذلك.
هذا ليس فشلا تكنولوجيا. الأدوات تعمل. المشكلة أبسط، لكن حلها أصعب الآن. نشرت الشركات الذكاء الاصطناعي قبل أن تخلق أشخاصًا قادرين على استخدامه.
في Docebo، نساعد الشركات على إنشاء قوى عاملة يمكنها استخدام الذكاء الاصطناعي حقًا. نحن أجريت مقابلات مع 2000 شخص لاكتشاف أين يفشل التبني ويظهر عنق الزجاجة في مكان غير متوقع.
إن تحدي اعتماد الذكاء الاصطناعي لا يمثل مشكلة. إنها سلسلة مكونة منهم، كل واحد منهم يجعل حل التالي أكثر صعوبة. الأرقام تدعم ذلك: 56% من العمال منخرطون في المهام اليدوية التي سبقت الذكاء الاصطناعي لدرجة أنهم لا يملكون الوقت لتعلم الأدوات المصممة لتحريرهم من تلك المهام. هذا هو الجدار الأول.
والثاني هو أنه عندما يجدون الوقت، فإن 85% منهم غير قادرين على ربط ما يتعلمونه بدورهم الفعلي.
وأخيرًا، يقول 78% أن التدريب يتم في أنظمة منفصلة تمامًا عن المكان الذي يعملون فيه فعليًا.
ثلاثة جدران. تم بناء كل واحدة منها على نفس القرار: التحرك بسرعة على الأدوات وببطء على الأشخاص. والنتيجة هي قوة عاملة لديها إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وليس لديها قدرة حقيقية على استخدامه. لا يمكنك أن تمنح شخصًا أداة لا يعرف كيفية استخدامها وتسميها تحويلًا.
تمتلك المؤسسات أدوات وإعلانات ومبادرات متقدمة بسرعة. ولم تتقدم بسرعة في بناء القدرة البشرية على استخدامها. إن البنية التحتية التي يعتمد عليها الموظفون لتحسين مهاراتهم لم يتم بناؤها لمواكبة وتيرة التغيير هذه. لقد تم تصميمه لعصر تنمية المهارات الأبطأ والأكثر قابلية للتنبؤ. لقد انتهى هذا العصر.
ومع ذلك، لا تزال معظم الشركات تتبع نفس الدليل: نشر الأداة. جدولة التدريب. حدد المربع. تفضل.
هذا النهج لا ينتج القدرة. تنتج معدلات الإنجاز. إنهم ليسوا نفس الشيء. معظم المنظمات تقيس الشيء الخطأ. المقاعد المشتراة. تم نشر التراخيص. اكتملت الوحدات. هذه هي مقاييس الاستحواذ المتخفية في شكل مقاييس الاستعداد. يخبرونك بالمبلغ الذي أنفقته مؤسستك. إنهم لا يقولون أي شيء عما يمكن أن يفعله شعبهم بالفعل. المقياس الحقيقي هو الدليل. هل أثبت الشخص حقًا قدرته في عمله، في الأنظمة التي يتم فيها العمل، بطريقة ترضي الجهة التنظيمية أو المدير المالي؟
الاستعداد الحقيقي هو مسألة مهارات. هل يستطيع هذا الشخص تطبيق ما تعلمه على وظيفته المحددة وعلى أهدافه المحددة الآن؟ إذا لم تتمكن من الإجابة على ذلك، فليس لديك استراتيجية للذكاء الاصطناعي. لديك حساب الذكاء الاصطناعي.
الحل ليس محتوى أفضل. ليس هناك المزيد من ساعات التدريب. إنها فلسفة مختلفة جذريًا حول كيفية عمل التعلم داخل المنظمة. إن المؤسسات التي ترى العائدات ليست تلك التي لديها أكبر عدد من التراخيص أو أكبر قدر من المحتوى.
تعمل المنظمات الناجحة على ربط التعلم بالدور والأهداف المحددة للفرد. إنهم يدمجون تعلم الذكاء الاصطناعي في ثقافة كيفية إنجاز العمل.
وهذا التغيير يتطلب اختيارات مدروسة.
إنشاء المسارات التي تتبع الموظف
إن معرفة القراءة والكتابة بالذكاء الاصطناعي ليست مهارة. هناك العشرات، وتظهر بشكل مختلف اعتمادًا على الوظيفة. يواجه مندوب المبيعات الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي في أبحاث المقترحات فجوات مختلفة عن المدير الذي يفسر رؤى الأداء الناتجة عن الذكاء الاصطناعي أو المحلل الذي يختبر نتائج الذكاء الاصطناعي قبل التصرف بناءً عليها. خريطة التعلم لهذه اللحظات. عندما يستخدم شخص ما ميزة جديدة للذكاء الاصطناعي لأول مرة، فهذه هي النافذة، وليس بعد ستة أسابيع في التدريب المجدول. ربط التقدم بالعمل الفعلي ويتغير شيء ما. يبقى الناس عندما يمكنهم رؤية أين هم ذاهبون.
اجعل كل خبير جزءًا من البنية التحتية
في معظم المؤسسات، اكتشف عدد صغير من الأشخاص بالفعل كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال. لقد طوروا حلولاً وغرائز لم يستوعبها أي منهج رسمي. العثور عليهم. قم بتعيينهم كموجهين أثناء إطلاق الأداة. قم بإنشاء جلسات قصيرة بقيادة الأقران حول كيفية عملهم حقًا. الهدف ليس برنامجا جديدا. إنه تحويل المعرفة الموجودة بالفعل إلى شيء قابل للتحويل.
تضمين التعلم في الأدوات التي يستخدمها الموظفون بالفعل
لا تطلب من الأشخاص التخلي عن سير عملهم لتطوير مهارات الذكاء الاصطناعي. أظهر مكان تنفيذ العمل: إشعار في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بك عندما يستخدم أحد الممثلين ملخصًا تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لأول مرة، ووحدة يتم تشغيلها عندما يصل شخص ما إلى ميزة جديدة، وتنبيه عندما يتبنى فريق عملية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. الاحتكاك هو المكان الذي يموت فيه التعلم. إزالته.
امنح الموظفين ملكية حقيقية من خلال نقطة بداية واضحة
الملكية بدون توجيه ليست تمكينًا. إنه التخلي. ابدأ بتقييم المهارات المرتبطة بكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لعملك على وجه التحديد، وليس المعرفة الرقمية العامة، ولكن المهارات التي يتطلبها الدور الآن وستتطلبها في غضون 18 شهرًا. أظهر للناس الفجوة. هذه الرؤية هي ما يحول التعلم الموجه ذاتيًا من طموح إلى عادة.
تتطلب مثل هذه القدرات بنية تحتية لا تزال معظم المؤسسات تبنيها. ملف تعريف المتعلم المستمر الذي يتبع الموظف من دور إلى آخر. ذكاء الكفاءة الذي يستنتج القدرة بشكل مستمر، وليس في دورة المراجعة السنوية. التعلم الموجود في الأدوات التي يتم فيها العمل بالفعل. معظم الشركات ليس لديها أي من هذا. ومن سيبنيها سيفعل ذلك.
لقد أدركت المنظمات التي كانت في طليعة هذا الأمر منذ البداية أنه لا يمكنك اللحاق بالتحضيرات بعد وقوعها. يجب أن تتطور قدرة الأشخاص على استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الأدوات نفسها. وكل يوم تتزايد هذه الفجوة، يصبح التغلب عليها أكثر صعوبة.
لكن القدرة لا تزيد من تلقاء نفسها. ويزداد الأمر عندما يعتمد على بيانات لا يستطيع أي وكيل للذكاء الاصطناعي اختلاقها. سجلات الامتثال مرتبطة بأشخاص محددين في تواريخ محددة.
مخططات المهارات التي تعكس ما يمكن أن تفعله القوى العاملة لديك بالفعل. تاريخ التعلم على مر السنين والأدوار. بيانات التدريب الخارجية المرتبطة بالإيرادات والشهادات ونتائج العملاء.
هذا هو الأساس الذي يجعل الاستعداد دائمًا. بدونها، يمكنك تشغيل دورات تدريبية بشكل أسرع وقياس الأخطاء.
لن تكون الشركات التي تقود هذا التغيير هي الشركات التي تمتلك أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل أسرع. وسيكونون هم الذين يبنون قاعدة البيانات والقدرة البشرية على استخدامها معًا. وهذه هي الميزة الوحيدة التي تزيد.
