Construindo confiança na IA: programas de treinamento ajudam a fechar lacunas de conhecimento

A IA está remodelando a força de trabalho em um ritmo alucinante, mas os esforços de treinamento não estão correspondendo ao momento. Apesar de uma trimestre de executivos otimistas em relação à tecnologia, apenas 12% dos trabalhadores receberam treinamento relacionado à IA no último ano. Essa falta de preparação não só dificulta a adoção bem-sucedida e segura da IA, como também gera incerteza entre os funcionários quanto ao impacto da tecnologia em seus empregos. À medida que a lacuna entre o entusiasmo dos executivos e a relutância dos funcionários aumenta, fica claro que as organizações precisam de ferramentas de treinamento para ajudar a construir confiança na IA e inaugurar esta nova era de inovação.

A IA irá melhorar, não substituir

Talvez o fator mais importante para construir confiança na IA seja ajudar os funcionários a entender como a tecnologia se encaixará em suas funções. Apesar da quantidade de desinformação circulando, na maioria dos casos, a IA não foi criada para substituir funcionários. De fato, empresas recentes que tentaram substituir humanos por IA estão tendo dificuldades para alcançar o ROI que imaginavam. Em vez disso, o verdadeiro valor da IA ​​vem de usá-la para aumentar as habilidades, a produtividade e a competitividade dos funcionários em suas áreas. Ao lidar com eficiência com tarefas mais rotineiras e administrativas, a tecnologia permite que os funcionários se concentrem em tarefas de maior valor.

No entanto, é igualmente importante observar que a integração da IA ​​não torna isso possível por si só; os funcionários precisam entender como usá-la de forma eficaz para liberar todo o seu potencial. Sem o treinamento adequado, a IA pode gerar preocupações com a privacidade dos dados. viése imprecisões – tornando este conhecimento fundamental inegociável. É por isso que tanto a qualificação e habilidades cruzadas são essenciais para acompanhar as mudanças.

Upskilling vs. cross-skilling

Treinamentos de qualificação e multidisciplinares são usados ​​para ajudar os funcionários a expandir suas habilidades e são ferramentas essenciais na hora de adotar a IA. Embora sejam semelhantes, é importante entender a diferença entre os dois.

• Requalificação é o processo de fortalecimento de habilidades existentes e se concentra em ajudar os funcionários a progredirem em suas funções e a conquistarem maiores responsabilidades. Um ótimo exemplo de upskilling é treinar líderes de TI – que já possuem uma sólida base em tecnologia – para que adquiram um conhecimento mais profundo de IA.
• Habilidades cruzadas é igualmente importante, mas frequentemente negligenciada em treinamentos de IA. Cross-skilling (também conhecido como treinamento cruzado) é o processo de desenvolvimento de novas habilidades aplicáveis ​​a diferentes funções e se concentra no treinamento de mais de um funcionário em uma tarefa organizacional. A adoção de estratégias de IA e cross-skilling também deve ser feita simultaneamente para garantir o sucesso. Um ótimo exemplo para demonstrar cross-skilling seria um líder de marketing com experiência mínima em tecnologia. Como a IA é cada vez mais usada em todos os departamentos, o cross-skilling garante que cada funcionário seja capaz de usar a tecnologia com base em suas funções e responsabilidades específicas.

Benefícios do treinamento na era da IA

Com a evolução dos setores, mercados e práticas empresariais cotidianas, as habilidades e o conhecimento dos funcionários continuam sendo a base da inovação organizacional. Os funcionários buscam propósito e impacto, e alinhar as metas corporativas às ambições dos funcionários é uma maneira garantida de aumentar o engajamento. Além disso, proporcionar aos funcionários a capacidade de aliviar tarefas complexas por meio da IA ​​ajuda a aumentar a satisfação geral no trabalho.

Em um cenário cada vez mais competitivo, atender a essas necessidades e reter os melhores talentos é crucial para sustentar a produtividade e o crescimento. E embora argumentos recentes afirmem que aqueles que já possuem habilidades em IA assumirão os empregos, 79% dos profissionais de aprendizagem e desenvolvimento acreditam que é mais barato requalificar um funcionário atual do que contratar um novo.

Upskilling e cross-skilling em ação

Se a qualificação complementar e a qualificação cruzada não fizerem parte de um programa de aprendizagem e desenvolvimento, as organizações podem aproveitar os recursos que já têm disponíveis. Aqui estão algumas práticas recomendadas para começar:

• Avalie as habilidades atuais: Identificar prioridades de qualificação e multidisciplinaridade é mais difícil sem uma compreensão básica das habilidades que a base de funcionários possui e de quais serão necessárias para desenvolver confiança na IA. Considerando que as equipes já estão familiarizadas com suas funções e com a organização como um todo, avaliar o nível atual de conhecimento em IA e identificar lacunas é um ótimo ponto de partida.
• Estabeleça metas atingíveis: Com essa compreensão fundamental da sua força de trabalho, o próximo passo é definir metas de qualificação e multidisciplinaridade. É importante entender o "porquê" desses programas de treinamento e identificar onde os funcionários podem e devem crescer. As metas devem ser definidas para cada colaborador, além de identificar objetivos para equipes maiores e para a organização como um todo.
• Repense os formatos de aprendizagem: Mesmo os programas de treinamento mais robustos não farão diferença se não forem ministrados em um formato que ressoe com sua força de trabalho. Na verdade, 86% das empresas estão insatisfeitas com os programas de treinamento existentes. Os empregadores estão cada vez mais percebendo que programas de treinamento presenciais ou presenciais não são mais suficientes. Em vez disso, o aprendizado baseado em vídeo, que oferece flexibilidade e melhor acessibilidade a diversos estilos de aprendizagem, pode ser o melhor caminho para tópicos altamente complexos, como IA.
• Priorize a IA Responsável: Implementar as melhores práticas de privacidade, segurança e governança de dados é um passo crucial para garantir que os funcionários utilizem a IA de forma responsável. Além disso, implementar uma estrutura de viés e transparência para validar os resultados da IA ​​e gerar confiança na eficácia da IA ​​dentro da organização pode ser crucial. Para ajudar nesse sentido, as organizações devem considerar a formação de "campeões da IA" para ensinar os funcionários a usar a IA de forma eficaz, para que os humanos possam se beneficiar dos ganhos de produtividade e, ao mesmo tempo, tenham as habilidades necessárias para se proteger de alucinações e vieses.
• Monitorar e Promover: Para que a qualificação e a multidisciplinaridade sejam impactantes, os funcionários precisam ter a oportunidade de expandir suas responsabilidades. As organizações devem implementar uma estrutura de recompensas que motive os funcionários a buscar maneiras criativas de usar a IA para ajudar a melhorar a eficiência departamental e organizacional e acelerar a inovação.

A linha inferior

Embora a IA represente uma promessa exponencial para o ambiente de trabalho moderno, os funcionários são os pilares que determinarão seu sucesso. Independentemente de sua função, departamento ou especialidade, ter uma base sólida de conhecimento em IA beneficiará as trajetórias de carreira e a empresa como um todo. Ao focar não apenas na qualificação de funcionários com foco em tecnologia, mas também na qualificação transversal para criar uma cultura mais ampla centrada em IA, as organizações podem colher os benefícios de maior engajamento, retenção de talentos e expertise competitiva no mercado.