Izgradnja povjerenja u umjetnu inteligenciju: Programi obuke pomažu u smanjenju nedostataka znanja

Umjetna inteligencija preoblikuje radnu snagu vrtoglavom brzinom, no napori u obuci ne prate trenutak. Unatoč četvrtina rukovoditelja koji su optimistični u pogledu tehnologije, 12% radnika prošlo je godinu dana obuku vezanu uz umjetnu inteligenciju. Taj nedostatak pripreme ne samo da ometa uspješno i sigurno usvajanje umjetne inteligencije, već i stvara nesigurnost među zaposlenicima oko utjecaja tehnologije na njihova radna mjesta. Kako raste jaz između uzbuđenja rukovoditelja i nevoljkosti zaposlenika, jasno je da organizacijama trebaju alati za obuku kako bi izgradili povjerenje u umjetnu inteligenciju i uveli ovo novo doba inovacija.

Umjetna inteligencija će poboljšati, a ne zamijeniti

Možda najvažniji faktor izgradnje povjerenja u umjetnu inteligenciju jest pomaganje zaposlenicima da shvate kako će se tehnologija uklopiti u njihove uloge. Unatoč količini dezinformacija koje kruže, u većini slučajeva umjetna inteligencija nije namijenjena zamjeni zaposlenika. Zapravo, tvrtke koje su nedavno pokušale zamijeniti ljude umjetnom inteligencijom bore se s postizanjem povrata ulaganja koji su zamišljale. Umjesto toga, prava vrijednost umjetne inteligencije dolazi od njezina korištenja za povećanje vještina zaposlenika, produktivnosti i konkurentnosti u njihovim područjima. Učinkovitim rješavanjem rutinskih i administrativno zahtjevnijih zadataka, tehnologija omogućuje zaposlenicima da se usredotoče na zadatke veće vrijednosti.

Međutim, jednako je važno napomenuti da integracija umjetne inteligencije to sama po sebi ne omogućuje, zaposlenici moraju razumjeti kako je učinkovito koristiti kako bi oslobodili njezin puni potencijal. Bez odgovarajuće obuke, umjetna inteligencija može dovesti do zabrinutosti oko privatnosti podataka, prednaponi netočnosti – što ovo temeljno znanje čini neizostavnim. Zato je i usavršavanje i Međusobno upoznavanje i usavršavanje vještina je ključno za praćenje promjena.

Unapređenje vještina u odnosu na međusobnu edukaciju

Unapređenje vještina i međusobna edukacija koriste se kako bi se zaposlenicima pomoglo u proširenju vještina i ključni su alati pri usvajanju umjetne inteligencije. Iako su slične, važno je razumjeti razliku između njih.

• Poboljšanje vještina je proces jačanja postojećih vještina i usmjeren je na pomaganje zaposlenicima da napreduju u poslu i steknu veće odgovornosti. Izvrstan primjer usavršavanja je osposobljavanje IT lidera - koji već imaju snažne temelje u tehnologiji - kako bi stekli dublje razumijevanje umjetne inteligencije.
• Međusobno upoznavanje je jednako važno, ali se često zanemaruje u obuci za umjetnu inteligenciju. Cross-skilling (također poznat kao cross-training) je proces razvoja novih vještina koje se primjenjuju u različitim funkcijama i fokusira se na obuku više od jednog zaposlenika u organizacijskom zadatku. Usvajanje strategija umjetne inteligencije i cross-skillinga također se mora provoditi istovremeno kako bi se osigurao uspjeh. Izvrstan primjer za demonstraciju cross-skillinga bio bi marketinški lider s minimalnim tehnološkim znanjem. Kako se umjetna inteligencija sve više koristi u svim odjelima, cross-skilling osigurava da svaki zaposlenik može koristiti tehnologiju na temelju svojih specifičnih uloga i odgovornosti.

Prednosti treninga u doba umjetne inteligencije

S razvojem industrija, tržišta i svakodnevnih poslovnih praksi, vještine i znanje zaposlenika ostaju temelj organizacijskih inovacija. Zaposlenici žele svrhu i utjecaj, a usklađivanje korporativnih ciljeva s ambicijama zaposlenika zajamčen je način za povećanje angažmana. Osim toga, pružanje zaposlenicima mogućnosti ublažavanja opterećujućih zadataka putem umjetne inteligencije pomaže u povećanju ukupnog zadovoljstva na poslu.

U sve konkurentnijem okruženju, zadovoljavanje tih potreba i zadržavanje vrhunskih talenata ključno je za održavanje produktivnosti i rasta. I dok nedavni argumenti navode da će oni koji već posjeduju vještine umjetne inteligencije preuzeti poslove, 79% Stručnjaci za učenje i razvoj vjeruju da je jeftinije prekvalifikovati postojećeg zaposlenika nego zaposliti novog.

Usavršavanje i međusobna edukacija u akciji

Ako usavršavanje i međusobna edukacija nisu trenutni dio programa učenja i razvoja, organizacije mogu iskoristiti resurse koje već imaju na raspolaganju. Evo nekoliko najboljih praksi za početak:

• Procijenite trenutne vještine: Identificiranje prioriteta za usavršavanje i međusobnu primjenu vještina teže je bez osnovnog razumijevanja vještina koje zaposlenici posjeduju i koje će im biti potrebne za izgradnju povjerenja u umjetnu inteligenciju. S obzirom na to da su timovi već upoznati sa svojim ulogama i organizacijom u cjelini, istraživanje trenutne razine znanja o umjetnoj inteligenciji i identificiranje nedostataka izvrsno je mjesto za početak.
• Postavite ostvarive ciljeve: S ovim temeljnim razumijevanjem vaše radne snage, sljedeći korak je postavljanje ciljeva za usavršavanje i međusobnu primjenu vještina. Važno je razumjeti „zašto“ stoji iza ovih programa obuke i utvrditi gdje zaposlenici mogu i trebaju napredovati. Ciljevi bi trebali biti postavljeni na razini pojedinačnog suradnika, a istovremeno bi se trebali identificirati ciljevi za veće timove i organizaciju u cjelini.
• Preispitajte formate učenja: Čak ni najrobustniji programi obuke neće postići uspjeh ako nisu isporučeni u formatu koji odgovara vašim zaposlenicima. Zapravo, 86% tvrtki je nezadovoljno postojećim programima obuke koje imaju na snazi. Poslodavci sve više otkrivaju da programi obuke uživo ili osobno više nisu dovoljni. Umjesto toga, video učenje koje nudi fleksibilnost i bolju dostupnost različitim stilovima učenja moglo bi biti najbolji put za vrlo složene teme poput umjetne inteligencije.
• Dajte prioritet odgovornoj umjetnoj inteligenciji: Implementacija najboljih praksi zaštite privatnosti podataka, sigurnosti i upravljanja podacima ključan je korak u osiguravanju da zaposlenici odgovorno koriste umjetnu inteligenciju. Osim toga, implementacija okvira za pristranost i transparentnost radi validacije rezultata umjetne inteligencije i izgradnje povjerenja u učinkovitost umjetne inteligencije unutar organizacije može biti ključna. Kako bi se to postiglo, organizacije bi trebale razmotriti stvaranje „prvaka umjetne inteligencije“ koji će zaposlenike naučiti kako učinkovito koristiti umjetnu inteligenciju kako bi ljudi mogli imati koristi od povećanja produktivnosti, a istovremeno imati vještine zaštite od halucinacija i pristranosti.
• Pratiti i promovirati: Da bi usavršavanje i međusobna edukacija imali učinak, zaposlenici moraju imati priliku proširiti svoje odgovornosti. Organizacije bi trebale omogućiti strukturu nagrađivanja koja motivira zaposlenike da traže kreativne načine korištenja umjetne inteligencije kako bi poboljšali učinkovitost odjela i organizacije te ubrzali inovacije.

Dno crta

Iako umjetna inteligencija ima eksponencijalno obećanje za moderno radno mjesto, zaposlenici su ključne osobe koje će odrediti njezin uspjeh. Bez obzira na njihovu ulogu, odjel ili stručnost, posjedovanje temeljnog znanja o umjetnoj inteligenciji koristit će karijernim putanjama i poslovanju u cjelini. Fokusiranjem ne samo na usavršavanje tehnološki naprednih zaposlenika, već i na međusobnu edukaciju kako bi se stvorila šira kultura usmjerena na umjetnu inteligenciju, organizacije mogu iskoristiti prednosti poboljšanog angažmana, zadržavanja talenata i konkurentnog tržišnog znanja.