ผู้นำทางความคิด
รูปแบบใหม่ของการศึกษาด้าน AI: วิธีที่ผู้นำธุรกิจสามารถเปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ของพนักงาน
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
อุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดต่อการนำ AI ไปใช้ไม่ใช่เทคโนโลยี แต่เป็นการศึกษา ในขณะที่องค์กรต่างๆ พยายามนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเครื่องมือ AI ที่สร้างขึ้นมาใช้ ก็เกิดช่องว่างที่ลึกซึ้งระหว่างความสามารถทางเทคโนโลยีของเราและความสามารถของพนักงานในการใช้ประโยชน์จากมันอย่างมีประสิทธิภาพ นี่ไม่ใช่แค่เรื่องของการฝึกอบรมทางเทคนิค แต่เป็นเรื่องของการเปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ในยุค AI องค์กรที่จะเติบโตได้ไม่จำเป็นต้องเป็นองค์กรที่มี AI ที่ทันสมัยที่สุด แต่เป็นองค์กรที่เปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ของพนักงาน โดยสร้างวัฒนธรรมที่การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การทำงานร่วมกัน ความหลากหลาย และความปลอดภัยทางจิตวิทยาเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน
การนำ AI ไปใช้ได้เร่งตัวขึ้นอย่างมาก – รายงาน State of AI ของ McKinsey ในปี 2024 พบว่า 72% ขององค์กรใช้ AI ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 50% ในปีก่อนหน้า โดยการใช้ AI ที่สร้างขึ้นเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่าในเพียง 10 เดือน ตามที่เห็นใน Figure 1
ในขณะเดียวกัน World Economic Forum รายงานว่า 44% ของทักษะของพนักงานจะถูกขัดขวางในอีก 5 ปี แต่มีเพียง 50% เท่านั้นที่มีการฝึกอบรมที่เพียงพอ ช่องว่างนี้อาจจำกัดศักยภาพของ AI ที่สร้างขึ้น โดยการวิจัยของ LinkedIn ยืนยันว่าองค์กรที่ให้ความสำคัญกับการพัฒนาความสามารถมีแนวโน้มที่จะนำ AI ไปใช้มากกว่า 42%
Figure 1: การเพิ่มขึ้นของการนำ AI ไปใช้ทั่วโลก
แหล่งที่มา: รายงาน State of AI ของ McKinsey ในปี 2024
การวิเคราะห์ของฉันคือ ทักษะ AI ที่สำคัญที่สุดในการพัฒนาคือความเข้าใจธุรกิจ การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และทักษะการสื่อสารระหว่างฟังก์ชันต่างๆ ที่ช่วยให้การทำงานร่วมกันระหว่างทีมเทคนิคและไม่ใช่เทคนิคเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
เกินกว่าการฝึกอบรมทางเทคนิค: การรู้ไอเอสเป็นทักษะธุรกิจที่เป็นสากล
การรู้ไอเอสที่แท้จริงหมายถึงความสามารถในการเข้าใจว่าระบบ AI ตัดสินใจอย่างไร การตระหนักถึงความสามารถและข้อจำกัดของ AI และการนำทักษะการคิดอย่างมีวิจารณญาณมาประยุกต์ใช้ในการประเมินผลลัพธ์ที่ AI สร้างขึ้น
สำหรับผู้นำที่ไม่ใช่เทคนิค สิ่งนี้หมายถึงการพัฒนาความเข้าใจเพียงพอเพื่อถามคำถามที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการลงทุนใน AI สำหรับทีมเทคนิค สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแปลแนวคิดที่ซับซ้อนเป็นภาษาธุรกิจและตั้งความเชี่ยวชาญในโดเมน
ในระหว่างการประชุมที่ Anaconda จัดขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้ Eevamaija Virtanen ซึ่งเป็นวิศวกรข้อมูลอาวุโสและผู้ร่วมก่อตั้ง Invinite Oy เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงนี้: “การเรียนรู้ด้วยตนเองและการทดลองเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรควรสร้างให้เกิดขึ้นใน文化ของตน ให้พนักงานมีพื้นที่ในการทดลองและเรียนรู้ด้วย AI โดยมีการกำกับดูแลที่เหมาะสม”
การปฏิวัติในการเรียนรู้ด้วยตนเอง: การส่งเสริมความอยากรู้อยากเห็นเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน
ในยุค AI การเรียนรู้ด้วยตนเองและการทดลองช่วยให้นักเรียนอยู่ข้างหน้าระบบความรู้ที่传统ซึ่งล้าสมัยเร็ว hơnเคย
ในระหว่างการประชุมที่ Anaconda จัดขึ้น Lisa Cao วิศวกรข้อมูลและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ Datastrato เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงนี้: “เอกสารประกอบคือจุดสำคัญ: การสร้างพื้นที่ที่พนักงานสามารถสื่อสารกันโดยไม่ต้องมีรายละเอียดทางเทคนิคและปรับเนื้อหาสอนให้เหมาะสมกับผู้ฟัง”
เครือข่ายความรู้ร่วม: การเปลี่ยนแปลงวิธีการเรียนรู้ขององค์กร
การนำ AI ไปใช้จำเป็นต้องมีมุมมองที่หลากหลายและการแบ่งปันความรู้ระหว่างฟังก์ชันต่างๆ
การวิจัยของ Deloitte เผยให้เห็นถึงช่องว่างระหว่างความคิดเห็นของ C-suite และพนักงานระดับแนวหน้าเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ โดยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการสื่อสารที่เปิดกว้างระหว่างระดับองค์กร
โครงสร้างเชิงกลยุทธ์: โมเดลความ숙련ด้านการศึกษาด้าน AI
เพื่อช่วยให้องค์กรประเมินและพัฒนาการเข้าถึงการศึกษาด้าน AI ฉันเสนอโมเดลความ숙련ด้านการศึกษาด้าน AI ซึ่งระบุ 5 มิติหลัก:
- โครงสร้างการเรียนรู้: พัฒนาจากโปรแกรมการฝึกอบรมที่จัดกลางมาเป็นระบบการเรียนรู้ที่ต่อเนื่องกันโดยมีหลายรูปแบบ
- การไหลของความรู้: ย้ายจากความเชี่ยวชาญที่แยกจากกันมาเป็นเครือข่ายความรู้ที่ครอบคลุมทั้งองค์กร
- การรู้ไอเอส: ขยายจากผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคมาเป็นการรู้ไอเอสที่เป็นสากลโดยมีความลึกที่เหมาะสมกับบทบาท
- ความปลอดภัยทางจิตวิทยา: เปลี่ยนแปลงจากวัฒนธรรมที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงมาเป็นสภาพแวดล้อมที่ส่งเสริมการลองผิดลองถูก
- การวัดผลการเรียนรู้: พัฒนาจากการวัดผลการเรียนรู้มาเป็นตัวชี้วัดผลกระทบทางธุรกิจและนวัตกรรม
องค์กรสามารถใช้โครงสร้างนี้เพื่อประเมินระดับความ숙련ปัจจุบัน ระบุช่องว่าง และวางแผนเชิงกลยุทธ์สำหรับการพัฒนาการศึกษาด้าน AI ของตนเอง
เปลี่ยนแปลงแนวทางในการศึกษาด้าน AI
ปฏิบัติตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเตรียมองค์กรของคุณสำหรับการรู้ไอเอส:
- ประเมินระดับความ숙련ด้าน AI ของคุณในปัจจุบัน โดยใช้โครงสร้างเพื่อระบุจุดแข็งและช่องว่างที่ต้องแก้ไข
- สร้างพื้นที่ที่อุทิศให้กับการทดลอง ที่พนักงานสามารถทดลองกับเครื่องมือ AI ได้อย่างอิสระ
- เป็นตัวอย่างในการสนับสนุนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง – 88% ขององค์กรกังวลเกี่ยวกับการรักษาพนักงาน แต่มีเพียง 15% ของพนักงานที่บอกว่าผู้จัดการของพวกเขาสนับสนุนการวางแผนอาชีพของพวกเขา
องค์กรที่จะเติบโตได้ไม่เพียงแต่จะนำเทคโนโลยีล่าสุดมาใช้เท่านั้น แต่ยังสร้างวัฒนธรรมที่การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การแบ่งปันความรู้ และการทำงานร่วมกันระหว่างสาขาต่างๆ เป็นหลักการดำเนินงานที่สำคัญ ข้อได้เปรียบในการแข่งขันมาจากการมีพนักงานที่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด
