Джош Берсин — о том, как ИИ трансформирует корпоративное обучение

Ключевая рекомендация для компаний: инвестиции в ИИ-платформы для персонализированного обучения сотрудников – это не просто тренд, а необходимость, которая повысит эффективность обучения на 25% в ближайшие 3 года.

В докладе Джоша Берсина представлены конкретные примеры использования ИИ в корпоративном обучении. Он показывает, как алгоритмы могут анализировать данные о работе сотрудников и подбирать индивидуальные обучающие программы с учётом их сильных и слабых сторон. Например, система может автоматически идентифицировать пробелы в знаниях и предлагать персонализированные тренинги, сконцентрированные на этих проблемах. Это резко уменьшает время, затрачиваемое на обучение, и повышает эффективность его усвоения. Ожидается, что подобные системы будут способствовать улучшению показателей производительности на 17%.

Берсин подчеркивает, что ИИ не заменит инструкторов, а станет мощным инструментом в их руках. Системы ИИ могут автоматизировать рутинные задачи, такие как создание обучающих материалов или отправка напоминаний о курсах, освободив время преподавателей для более сложных задач – например, работы с группами или составления индивидуальных планов развития.

Практический совет: Необходимо оценить текущие системы управления знаниями в компании и определить, какие области нуждаются в автоматизации с помощью ИИ. Этот анализ позволит определить оптимальные точки входа для новой технологии и быстро извлечь из нее выгоду.

Как ИИ персонализирует образовательные траектории?

ИИ анализирует данные о стиле обучения, темпах освоения материала и результатах каждого сотрудника. На основании этого создаёт индивидуальные образовательные маршруты.

В результате, сотрудники получают максимально эффективное и ориентированное на конкретные потребности обучение, что повышает их производительность и вовлечённость в процесс.

Какие задачи корпоративного обучения ИИ решает лучше всего?

ИИ наиболее эффективен в автоматизации рутинных задач, таких как создание персонализированных обучающих траекторий, подбор подходящих ресурсов и оценка прогресса.

Персонализация обучения. ИИ может анализировать данные о сотруднике (стиль обучения, уровень знаний, скорость усвоения), чтобы предлагать ему наиболее подходящие материалы и упражнения. Это позволяет сфокусироваться на конкретных потребностях каждого сотрудника, в отличие от однородного подхода.

Масштабирование обучения. ИИ позволяет быстро разворачивать и адаптировать обучающие программы для больших групп сотрудников, оптимизируя затраты времени и ресурсов.

Автоматизация оценки. ИИ может оценивать знания и навыки сотрудников на основе тестов, проектов и практических заданий, уменьшая нагрузку на преподавателей и обеспечивая быструю обратную связь.

Рекомендация контента. Алгоритмы ИИ могут подбирать для каждого сотрудника наиболее релевантные курсы, статьи, видео и другие ресурсы для саморазвития, формируя индивидуальную образовательную дорожную карту.

Предоставление круглосуточной поддержки. ИИ-чат-боты могут отвечать на вопросы сотрудников по любым вопросам, связанным с обучением, 24/7. Это особенно полезно для удалённых команд.

Важно! ИИ подходит не для всех типов учебной деятельности. Он не заменит интерактивные семинары или групповые обсуждения, требующие личного взаимодействия и обмена опытом. ИИ – инструмент, который должен быть интегрирован в стратегию обучения, а не стоять в центре процесса.

Как ИИ помогает в оценке и отслеживании результатов обучения?

ИИ автоматизирует оценку, предоставляя мгновенные результаты. Инструменты, основанные на машинных алгоритмах, могут анализировать ответы на тесты, оценивать качество проектов и выявлять слабые места в понимании материала. Это позволяет руководителям обучения быстро определять пробелы и корректировать программу.

Примеры использования:

• Автоматическое оценивание тестов: Система способна проанализировать сотни тестов в считанные минуты, выделяя типичные ошибки и слабые знания.
• Персонализированная обратная связь: ИИ может генерировать индивидуальные рекомендации по улучшению, учитывая слабые места каждого обучающегося. Это повышает эффективность обучения.
• Прогнозирование результатов: Используя исторические данные, ИИ может предсказать, какие обучающиеся с наибольшей вероятностью не справятся с определёнными курсами. Это позволяет своевременно предпринять нужные корректирующие меры.
• Анализ поведения обучающихся: ИИ может отслеживать вовлечённость в онлайн-курсы. Это помогает понять, какие материалы и форматы подачи информации откликаются лучше всего. Данные могут использоваться для улучшения динамики курсов.

Как это работает:

1. Сбор данных: ИИ собирает информацию о поведении обучающихся (время, затраченное на задачи, успеваемость, отметки).
2. Анализ данных: Алгоритмы анализируют данные, чтобы определить области, нуждающиеся в улучшении.
3. Автоматическое реагирование: Система может предоставлять обучающимся дополнительные материалы и упражнения для освоения проблемных тем.

Преимущества:

• Скорость и эффективность: Автоматизация процессов резко увеличивает скорость анализа результатов и выявления проблем.
• Точность: ИИ минимизирует ошибки, связанные с ручным анализом.
• Персонализация: Обучение адаптируется к индивидуальным потребностям каждого обучающегося.

Какие инструменты ИИ доступны для корпоративного обучения сейчас?

Сейчас доступны различные инструменты ИИ для корпоративного обучения, адаптированные под разные задачи. Например, платформы с персонализированными обучающими программами, такие как "Coursera for Business" или "Udacity", используют алгоритмы для подбора курсов и контента под конкретные запросы сотрудников. Инструменты для автоматизации создания обучающих материалов, например, "Descript" или "Otter.ai", позволяют быстро создавать видеолекции, транскрибировать материалы и генерировать тексты. ИИ-чатботы, использующие методы обработки естественного языка (NLP), предоставляют оперативную помощь сотрудникам в процессе обучения, отвечают на вопросы по пройденному материалу, и предоставляют персонализированные рекомендации. Инструменты для оценки результатов обучения, использующие технологии машинного обучения, определяют эффективность обучения по индивидуальному прогрессу и прогностически оценивают дальнейшие потребности сотрудников в обучении.

Важно отметить, что выбор конкретного инструмента должен определяться целями и задачами корпоративного обучения, а также бюджетными возможностями.

Какие вызовы стоят перед внедрением ИИ в корпоративное обучение?

Ключевой вызов – обеспечение качества контента. ИИ-системы, работающие с большими данными, могут генерировать массу материала, но нужна его экспертная проверка прежде чем он станет полезным. Важно гарантировать, что ИИ не просто воспроизводит информацию, а адаптирует её под конкретные потребности обучающихся.

Еще одна проблема – приватность и безопасность данных сотрудников. ИИ-системы обрабатывают персональные данные обучающихся: необходимо продумать соответствующие меры контроля и соблюдения нормативных актов (GDPR и др.). Учёт пользовательских предпочтений – не панацея, если не учитывать эти аспекты.

Необходима прозрачность алгоритмов обучения. Обучающиеся должны понимать, как ИИ система выбирает задачу или контент. В противном случае может быть потеряно доверие и система будет восприниматься как «чёрный ящик». Для этого полезны визуализации и объяснения, как обучается сама программа.

Интеграция с существующими системами корпоративного обучения – зачастую сложная задача. Необходимо подстраиваться под имеющиеся ИТ-инфраструктуру, учесть совместимость различных инструментов, и разработать механизмы переноса данных.

Нужны квалифицированные специалисты на разных этапах внедрения ИИ. Для управления и поддержки ИИ-систем нужны специалисты, владеющие технологиями, знающих особенности корпоративного обучения, умеющие оценить и интерпретировать результаты ИИ.

Для достижения успеха необходимо выработать систему оценки эффективности ИИ-систем. Это означает, что показатели нужно замерить, понять, как ИИ повлиял на удержание навыков и производительность. Это требует специальных метрик для корпоративного контекста.

Как ИИ влияет на роль инструкторов в процессе обучения?

Инструкторы перестают быть единственным источником знаний, но остаются ключевыми фигурами в адаптации ИИ-обучения к потребностям участников.

Роль инструктора трансформируется в куратора обучения и наставника. Они фокусируются на индивидуальном подходе, анализируя, как ИИ-платформы подстраиваются под каждого студента. Это подразумевает:

• Персонализацию обучения: Инструктор помогает студентам выбрать наиболее подходящие ИИ-инструменты и материалы, учитывая их индивидуальные сильные стороны и потребности.
• Консультации и поддержка: Поскольку ИИ-системы автоматизируют многие учебные этапы, инструкторы концентрируются на решении проблем, с которыми студенты могут столкнуться при использовании этих систем.
• Развитие навыков мышления: Инструкторы оттачивают навыки анализа информации, полученной от ИИ, критичного мышления и решения сложных задач.
• Мотивация и обратная связь: Инструкторы создают атмосферу, стимулирующую обучение, и обеспечивают студентам ценную обратную связь.
• Оценка прогресса обучения: Инструкторы не только отслеживают успеваемость с помощью ИИ-систем, но и анализируют качество усвоения материала в контексте каждого студента.

Инструкторам необходимо освоить новые навыки:

1. Анализ данных и отслеживание прогресса. Используя ИИ-системы для мониторинга обучения, инструкторы должны уметь интерпретировать эти данные и выявлять проблемы.
2. Планирование обучения с учетом ИИ-ресурсов. Инструкторы должны уметь интегрировать ИИ-инструменты в учебный процесс, чтобы сделать обучение более эффективным.
3. Коммуникация с ИИ-системами. Инструкторы должны знать, как взаимодействовать с ИИ-платформами, чтобы обеспечить ученикам необходимую поддержку.

Важно понимать: ИИ не заменит инструкторов, он дополнит и преобразует их роль.

Вопрос-ответ:

Как ИИ может помочь обучать сотрудников более эффективно, чем традиционные методы?

ИИ обладает огромным потенциалом для персонализации обучения. Он может анализировать стиль обучения каждого сотрудника, его сильные и слабые стороны, а также скорость усвоения материала. На основании этой информации, система может подбирать индивидуальные учебные пути, создавать адаптированные курсы и задания. Это позволяет сотрудникам быстрее и глубже осваивать необходимые навыки, избегая ненужных повторов или застревания на сложных моментах. Традиционные методы, как правило, используют стандартные подходы, и не всегда могут учитывать индивидуальные потребности каждого. ИИ же оптимизирует процесс обучения, делая его более удобным и результативным для каждого участника.

Какие конкретные инструменты ИИ уже применяются в корпоративном обучении?

Уже существуют платформы, которые используют ИИ для создания персонализированных учебных планов, автоматизации оценки знаний и подбора материалов. Например, системы, анализирующие ответы сотрудников на тесты и задания, могут определять пробелы в знаниях и предлагать дополнительные ресурсы. Другой пример — инструменты, генерирующие текстовый контент, заметки или вопросы к заданиям, существенно экономит время разработчиков учебных программ. Также, ИИ используется для создания виртуальных учебных сред, и симуляций, которые могут быть адаптированы под нужды каждого работника.

Какова роль человеческого фактора в обучении с использованием ИИ?

Роль человека в обучении с ИИ остается ключевой. ИИ — это инструмент, который помогает организовать и персонализировать процесс, но он не может заменить полное взаимодействие преподавателя и учащихся. Развитие таких навыков, как критическое мышление, креативность, и коммуникация, зависят от личных контактов и личного опыта. Поэтому важно правильно интегрировать ИИ-инструменты в систему обучения, чтобы наилучшим образом использовать возможности технологий и при этом сохранять человеческие аспекты освоения новых знаний.

Какие потенциальные вызовы стоят перед внедрением ИИ в корпоративное обучение?

Один из аспектов — это стоимость внедрения и техническая поддержка системы. Также важным моментом является обеспечение конфиденциальности и безопасности данных сотрудников во время использования ИИ-платформ. Необходимо учитывать вопросы этичного применения машинного обучения и избегать возможных предвзятостей в алгоритмах, которые могут повлиять на эффективность системы. Важно, чтобы внедрение технологии соответствовало стратегическим целям компании и учитывало реальные потребности сотрудников.

Как ИИ влияет на роль тренеров и преподавателей в компании?

ИИ меняет роль тренеров и преподавателей, но не лишает их работы. ИИ помогает им автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для более сложных и творческих действий. Например, ИИ может создавать и подбирать учебные материалы, определять уровни навыков, анализировать прогресс обучающихся. Но тренерам и преподавателям нужно овладеть новыми навыками работы с технологиями и адаптироваться к новой системе, чтобы эффективно использовать возможности ИИ в обучении и по-прежнему проводить консультации и руководить групповой работой.