Nowy paradygmat edukacji AI: w jaki sposób liderzy biznesowi mogą przekształcić uczenie się pracowników

Największą barierą w adopcji AI nie jest technologia — to edukacja. Podczas gdy organizacje starają się wdrożyć najnowsze duże modele językowe (LLM) i narzędzia generatywnej AI, pojawia się głęboka przepaść między naszymi możliwościami technologicznymi a zdolnością naszej siły roboczej do efektywnego ich wykorzystania. Nie chodzi tu tylko o szkolenia techniczne; chodzi o ponowne wyobrażenie sobie uczenia się w erze AI. Organizacje, które będą się rozwijać, to niekoniecznie te z najbardziej zaawansowaną AI, ale te, które przekształcają edukację siły roboczej, tworząc kultury, w których ciągła nauka, interdyscyplinarna współpraca, różnorodność i bezpieczeństwo psychologiczne stają się przewagami konkurencyjnymi.

Wdrażanie sztucznej inteligencji znacznie przyspieszyło —Raport McKinsey'a na temat stanu sztucznej inteligencji w 2024 r. ustalono, że obecnie 72% organizacji korzysta ze sztucznej inteligencji, podczas gdy w latach ubiegłych odsetek ten wynosił 50%, a wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie dziesięciu miesięcy, jak pokazano na rysunku 1.

Tymczasem Raporty Światowego Forum Ekonomicznego że 44% umiejętności pracowników ulegnie zakłóceniu w ciągu najbliższych pięciu lat, a tylko 50% z nich ma odpowiednie przeszkolenie. Ta luka zagraża ograniczeniem potencjału generatywnej AI, z LinkedInBadania potwierdzają, że organizacje stawiające na rozwój kariery mają o 42% większą szansę na bycie liderami we wdrażaniu sztucznej inteligencji.

Rysunek 1: Wzrost wdrażania sztucznej inteligencji na całym świecie

Źródło: Raport McKinsey'a na temat stanu sztucznej inteligencji w 2024 r.

Moja analiza tego wszystkiego? Najważniejszymi umiejętnościami w zakresie AI, które należy rozwijać, są zmysł biznesowy, myślenie krytyczne i umiejętności komunikacji międzyfunkcyjnej, które umożliwiają skuteczną współpracę techniczną i nietechniczną.

Poza szkoleniami technicznymi: znajomość sztucznej inteligencji jako uniwersalna umiejętność biznesowa

Prawdziwa znajomość zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją obejmuje zdolność rozumienia sposobu, w jaki systemy sztucznej inteligencji podejmują decyzje, rozpoznawania ich możliwości i ograniczeń oraz stosowania krytycznego myślenia w celu oceny wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.

Dla liderów nietechnicznych oznacza to rozwinięcie wystarczającego zrozumienia, aby zadawać dociekliwe pytania dotyczące inwestycji w AI. Dla zespołów technicznych oznacza to tłumaczenie złożonych koncepcji na język biznesowy i ustanowienie wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie.

Jak zauważyłem podczas niedawnego Panel prowadzony przez Anacondę: „Wyzwaniem jest wyposażenie pracowników w nowe narzędzia, które mają wiele niewiadomych. Trudnym celem jest połączenie biznesowej wiedzy i wiedzy technicznej”. To połączenie tworzy wspólny język, który łączy podział techniczny i biznesowy.

Różnorodność poznawcza wzmacnia te wysiłki, jak zauważa Raport McKinsey'a z 2023 r. „Różnorodność ma jeszcze większe znaczenie” stwierdzono, że organizacje o zróżnicowanym kierownictwie zgłaszają o 57% lepszą współpracę i o 45% silniejszą innowacyjność. Przyjęcie różnorodności poznawczej — łączenie różnych stylów myślenia, wykształcenia i doświadczeń życiowych — jest szczególnie krytyczne dla inicjatyw AI, które wymagają kreatywnego rozwiązywania problemów i umiejętności identyfikowania potencjalnych martwych punktów lub uprzedzeń w systemach. Kiedy liderzy tworzą zróżnicowane ekosystemy edukacyjne, w których ciekawość jest nagradzana, znajomość AI będzie się rozwijać.

Rewolucja w samodzielnym uczeniu się: pielęgnowanie ciekawości jako przewagi konkurencyjnej

W dobie sztucznej inteligencji samodzielna, oparta na doświadczeniu nauka pozwala uczniom wyprzedzać tradycyjne systemy wiedzy, które stają się przestarzałe szybciej niż kiedykolwiek.

Podczas panelu Anacondy Eevamaija Virtanen, starszy inżynier danych i współzałożyciel Invinite Oy, podkreślił tę zmianę: „Wesołość to coś, co wszystkie organizacje powinny wbudować w swoją kulturę. Daj pracownikom przestrzeń do zabawy narzędziami AI, do nauki i eksploracji”.

Organizacje myślące przyszłościowo powinny tworzyć ustrukturyzowane możliwości do nauki eksploracyjnej poprzez dedykowany czas innowacji lub wewnętrzne „piaskownice AI”, w których pracownicy mogą bezpiecznie testować narzędzia AI z odpowiednim zarządzaniem. To podejście uznaje, że praktyczne doświadczenie często przewyższa formalne instrukcje.

Sieci wiedzy opartej na współpracy: nowe spojrzenie na sposób uczenia się organizacji

Złożoność wdrożeń sztucznej inteligencji wymaga różnych perspektyw i dzielenia się wiedzą między działami.

Lisa Cao, inżynier danych i menedżer produktu w Datastrato, podkreśliła to podczas naszego panelu: „Dokumentacja to punkt kulminacyjny: stworzenie wspólnej przestrzeni, w której można prowadzić komunikację bez przeciążania się szczegółami technicznymi i rzeczywiste dostosowanie treści instruktażowych do odbiorców”.

Zmiana ta traktuje wiedzę nie jako coś indywidualnie zdobywanego, lecz jako coś wspólnie tworzonego. Badania Deloitte ujawnia lukę w optymizmie między kadrą zarządzającą a pracownikami pierwszej linii w kwestii wdrażania sztucznej inteligencji, podkreślając potrzebę otwartej komunikacji na wszystkich szczeblach organizacji.

Ramy strategiczne: Model dojrzałości edukacyjnej AI

Aby pomóc organizacjom ocenić i rozwinąć swoje podejście do edukacji w zakresie sztucznej inteligencji, proponuję Model dojrzałości edukacyjnej w zakresie sztucznej inteligencji, który identyfikuje pięć kluczowych wymiarów:

1. Struktura uczenia się:Ewolucja od scentralizowanych programów szkoleniowych do ekosystemów ciągłego uczenia się z wieloma metodami
2. Przepływ wiedzy:Przejście od wyizolowanej wiedzy specjalistycznej do dynamicznych sieci wiedzy obejmujących całą organizację
3. Znajomość sztucznej inteligencji:Rozwój od specjalistów technicznych do powszechnej umiejętności czytania i pisania z odpowiednią do roli głębią
4. Bezpieczeństwo psychologiczne:Przejście z kultur niechętnych ryzyku do środowisk, które zachęcają do eksperymentowania
5. Pomiar uczenia się:Przejście od wskaźników ukończenia do wskaźników wpływu na działalność i innowacji

Organizacje mogą używać tych ram do oceny swojego obecnego poziomu dojrzałości, identyfikowania luk i tworzenia planów strategicznych w celu rozwijania swoich możliwości edukacyjnych w zakresie AI. Celem powinno być zidentyfikowanie właściwej równowagi, która jest zgodna z priorytetami organizacji i ambicjami w zakresie AI, a nie tylko osiągnięcie doskonałości w każdej kategorii.

Jak pokazano na rysunku 2, różne podejścia do edukacji AI przynoszą zwroty w różnych skalach czasowych. Inwestycje w bezpieczeństwo psychologiczne i sieci wiedzy współpracy mogą wymagać więcej czasu, aby pokazać rezultaty, ale ostatecznie przynoszą znacznie wyższe zwroty. Ten brak natychmiastowych zwrotów może wyjaśniać, dlaczego wiele organizacji ma problemy z inicjatywami edukacyjnymi AI.

Rysunek 2: Harmonogram zwrotu z inwestycji w edukację AI.

Źródło: Claude, na podstawie danych z raportu LinkedIn Workplace Learning Report 2025, raportu Deloitte State of Generative AI in the Enterprise 2025 i raportu McKinsey The State of AI in 2024.

Zmień swoje podejście do edukacji w zakresie AI

Aby przygotować swoją organizację na wdrożenie sztucznej inteligencji, wykonaj następujące trzy czynności:

1. Oceń swój obecny poziom zaawansowania w zakresie edukacji w zakresie sztucznej inteligencji wykorzystując ramy do identyfikacji mocnych stron i luk, które należy poprawić.
2. Stwórz dedykowane przestrzenie do eksperymentów gdzie pracownicy mogą swobodnie poznawać narzędzia AI.
3. Dawaj dobry przykład w promowaniu ciągłego uczenia się – 88% organizacji jest zaniepokojonych kwestią utrzymania pracowników, ale tylko 15% pracowników twierdzi, że ich menedżer wspiera planowanie ich kariery.

Organizacje, które będą się rozwijać, nie będą po prostu wdrażać najnowszych technologii, stworzą kultury, w których ciągła nauka, dzielenie się wiedzą i interdyscyplinarna współpraca staną się podstawowymi zasadami działania. Przewaga konkurencyjna wynika z posiadania siły roboczej, która może najskuteczniej wykorzystać AI.