Nové paradigma vzdělávání AI: Jak mohou obchodní lídři transformovat učení pracovní síly

Největší překážkou pro přijetí umělé inteligence nejsou technologie, ale vzdělávání. Zatímco se organizace snaží implementovat nejnovější modely velkých jazyků programování (LLM) a generativní nástroje umělé inteligence, vzniká hluboká propast mezi našimi technologickými možnostmi a schopností našich zaměstnanců je efektivně využívat. Nejde jen o technické vzdělávání, jde o přehodnocení učení v éře umělé inteligence. Organizace, které budou prosperovat, nemusí být nutně ty s nejpokročilejší umělou inteligencí, ale ty, které transformují vzdělávání pracovních sil a vytvářejí kulturu, kde se neustálé učení, interdisciplinární spolupráce, diverzita a psychologická bezpečnost stávají konkurenčními výhodami.

Přijetí umělé inteligence se dramaticky zrychlilo –Zpráva společnosti McKinsey o stavu umělé inteligence za rok 2024 zjistili, že 72 % organizací nyní používá AI, oproti 50 % v předchozích letech, přičemž využití generativní AI se během pouhých deseti měsíců téměř zdvojnásobilo, jak je vidět na obrázku 1.

Mezitím Informuje o tom Světové ekonomické fórum že v příštích pěti letech bude narušena dovednost 44 % pracovníků, přestože pouze 50 % z nich má odpovídající školení. Tato mezera hrozí omezením potenciálu generativní umělé inteligence, přičemž LinkedInVýzkum potvrdil, že organizace, které upřednostňují kariérní rozvoj, mají o 42 % vyšší pravděpodobnost, že se ujmou AI.

Obrázek 1: Celosvětový nárůst přijetí AI

Zdroj: Zpráva společnosti McKinsey o stavu umělé inteligence za rok 2024

Moje analýza toho všeho? Nejdůležitější dovednosti v oblasti AI gramotnosti, které je třeba rozvíjet, jsou obchodní bystrost, kritické myšlení a mezifunkční komunikační dovednosti, které umožňují efektivní technickou i netechnickou spolupráci.

Mimo technické školení: AI gramotnost jako univerzální obchodní dovednost

Skutečná gramotnost umělé inteligence zahrnuje schopnost porozumět tomu, jak se systémy umělé inteligence rozhodují, rozpoznat jejich schopnosti a omezení a uplatnit kritické myšlení k vyhodnocení výstupů generovaných umělou inteligencí.

Pro netechnické lídry to znamená rozvinout dostatečné porozumění, aby mohli klást otázky týkající se investic do AI. Pro technické týmy to zahrnuje překlad složitých konceptů do obchodního jazyka a vytvoření odborných znalostí v dané oblasti.

Jak jsem poznamenal během nedávného Panel hostovaný Anacondou„Je náročné umožnit svým zaměstnancům využívat nové nástroje, které s sebou nesou mnoho neznámých. Schopnost propojit obchodní důvtip s technickými znalostmi je těžkým cílem.“ Toto propojení vytváří společný jazyk, který překlenuje propast mezi technickými a obchodními záležitostmi.

Kognitivní rozmanitost tyto snahy zesiluje, jak poznamenal Zpráva společnosti McKinsey z roku 2023 s názvem „Na rozmanitosti záleží ještě více“ že organizace s různorodým vedením hlásí o 57 % lepší spolupráci a o 45 % silnější inovace. Přijetí kognitivní rozmanitosti – spojení různých stylů myšlení, vzdělání a životních zkušeností – je obzvláště důležité pro iniciativy AI, které vyžadují kreativní řešení problémů a schopnost identifikovat potenciální slepá místa nebo předsudky v systémech. Když lídři vytvoří rozmanité vzdělávací ekosystémy, kde je zvědavost odměněna, bude se AI gramotnosti dařit.

Revoluce sebeřízeného učení: Podpora zvědavosti jako konkurenční výhoda

V této éře umělé inteligence pomáhá samořízené, zážitkové učení studentům udržet náskok před tradičními znalostními systémy, které zastarávají rychleji než kdy dříve.

Během panelu Anaconda Eevamaija Virtanen, senior datový inženýr a spoluzakladatel společnosti Invinite Oy, zdůraznil tento posun: „Hravost je něco, co by všechny organizace měly zabudovat do své kultury. Dejte zaměstnancům prostor hrát si s nástroji AI, učit se a prozkoumávat.“

Organizace, které přemýšlejí o budoucnosti, by měly vytvářet strukturované příležitosti pro průzkumné učení prostřednictvím vyhrazeného inovačního času nebo interních „izolovaných prostorů AI“, kde mohou zaměstnanci bezpečně testovat nástroje AI s odpovídajícím řízením. Tento přístup uznává, že praktická zkušenost často předčí formální výuku.

Kolaborativní znalostní sítě: Reimagining, jak se organizace učí

Složitost implementací umělé inteligence vyžaduje různé perspektivy a mezifunkční sdílení znalostí.

Lisa Cao, datová inženýrka a produktová manažerka ve společnosti Datastrato, to během našeho panelu zdůraznila: „Dokumentace je to nejlepší: vytvořit společné místo, kde můžete komunikovat, aniž byste byli přetěžováni technickými detaily, a skutečně přizpůsobit obsah výuky svému publiku.“

Tento posun nepovažuje znalosti za individuálně získané, ale kolektivně vytvořené. Průzkum společnosti Deloitte odhaluje propast optimismu mezi C-suite a předními pracovníky, pokud jde o implementaci AI, a zdůrazňuje potřebu otevřené komunikace napříč organizačními úrovněmi.

Strategický rámec: Model zralosti vzdělávání AI

Abych pomohl organizacím posoudit a vyvinout jejich přístup ke vzdělávání AI, navrhuji model zralosti vzdělávání AI, který identifikuje pět klíčových dimenzí:

1. Struktura učení: Vývoj od centralizovaných školicích programů k ekosystémům průběžného učení s více způsoby
2. Tok znalostí: Přechod od utajovaných odborných znalostí k dynamickým znalostním sítím pokrývajícím celou organizaci
3. AI gramotnost: Rozšíření od technických specialistů k univerzální gramotnosti s hloubkou odpovídající roli
4. Psychologická bezpečnost: Přechod od kultur averzních k riziku k prostředí, které podporuje experimentování
5. Měření učení: Pokrok od metrik dokončení k ukazatelům podnikatelského dopadu a inovací

Organizace mohou tento rámec použít k posouzení své současné úrovně vyspělosti, identifikaci nedostatků a vytváření strategických plánů pro rozvoj svých vzdělávacích schopností AI. Cílem by mělo být najít správnou rovnováhu, která bude v souladu s prioritami vaší organizace a ambicemi v oblasti umělé inteligence, nejen excelovat v každé kategorii.

Jak ukazuje obrázek 2, různé přístupy ke vzdělávání AI přinášejí návratnost v různých časových horizontech. Investice do psychologické bezpečnosti a sítí založených na spolupráci může trvat déle, než se projeví výsledky, ale nakonec přinesou podstatně vyšší výnosy. Tento nedostatek okamžitých výnosů může vysvětlit, proč se mnoho organizací potýká se vzdělávacími iniciativami AI.

Obrázek 2: Časová osa návratnosti investic do vzdělávání AI.

Zdroj: Claude, na základě dat ze zprávy LinkedIn Workplace Learning Report 2025, zprávy společnosti Deloitte State of Generative AI in the Enterprise 2025 a zprávy společnosti McKinsey The State of AI in 2024.

Transformujte svůj přístup ke vzdělávání AI

Postupujte podle těchto tří akcí a nastavte svou organizaci na gramotnost AI:

1. Zhodnoťte svou současnou vyspělost vzdělání AI pomocí rámce k identifikaci silných stránek a nedostatků, které je třeba řešit.
2. Vytvořte vyhrazené prostory pro experimenty kde zaměstnanci mohou volně zkoumat nástroje AI.
3. Vést příkladem v prosazování kontinuálního vzdělávání – 88 % organizací se obává udržení zaměstnanců, ale pouze 15 % zaměstnanců tvrdí, že jejich manažer podporuje jejich kariérní plánování.

Organizace, které budou prosperovat, nebudou jednoduše nasazovat nejnovější technologie, ale vytvoří kulturu, kde se neustálé učení, sdílení znalostí a interdisciplinární spolupráce stanou základními provozními principy. Konkurenční výhoda pramení z pracovní síly, která dokáže umělou inteligenci nejefektivněji využívat.