Sztuczna inteligencja zatacza coraz szersze kręgi i nie inaczej jest w branży szkoleniowej. Dlatego wdrożenie rozwiązań z zakresu AI w nauce i rozwoju staje się niezbędne dla organizacji, które chcą utrzymać przewagę konkurencyjną. W jaki sposób podejść do tematu, aby faktycznie wyłuskać to, co najlepsze ze sztucznej inteligencji? Czytaj dalej, aby się tego dowiedzieć!
AI w nauce i rozwoju – 5 głównych wyzwań
Sztuczna inteligencja jest już z nami i już z nami zostanie – nie ma co się przeciwko temu buntować. Trzeba pamiętać, że to technologia, która ma służyć i pomagać ludziom, więc warto mieć ją po swojej stronie. Nie oznacza to jednak, że jej wdrożenie w informatycznych systemów IT jest łatwe. Wręcz przeciwnie – na ogół trzeba stanąć przed licznymi wyzwaniami i nie zamierzam mydlić wam oczu, że jest inaczej. Oto główne wyzwania, które trzeba wziąć pod uwagę planując wdrożenie rozwiązań z zakresu AI w nauce i rozwoju:
1 – Zarządzanie dużymi wolumenami danych
Integracja i zarządzanie dużymi wolumenami danych to kluczowe wyzwanie we wdrażaniu sztucznej inteligencji w procesie uczenia się i rozwoju. A to dlatego, ze AI jest tak dobra, jak dane, które się jej dostarczy. Jest to zatem wyzwanie dla każdej organizacji posiadających rozproszone i zróżnicowane dane.
Jakieś rozwiązanie? Pomocne może być przejście na profesjonalny system zarządzania nauczaniem (LMS) dla dużych firm. Te rozbudowane platformy do e-learningu umożliwiają centralizowanie, przechowywanie i przetwarzanie danych, co upraszcza ich zarządzanie i czyni je bardziej dostępnymi dla aplikacji AI.
2 – Bezpieczeństwo danych i prywatność
Poza samą ilość danych kluczowe są także ich bezpieczeństwo i prywatność. Ponieważ systemy AI przetwarzają dane pracowników, każda działająca w Polsce i Unii Europejskiej firma musi ustanowić protokoły bezpieczeństwa i zapewnić zgodność z przepisami o ochronie danych osobowych (RODO). Obejmuje to szyfrowanie danych, wdrażanie kontroli dostępu i audytowanie działania systemów sztucznej inteligencji w celu ochrony przed naruszeniami.
3 – Obawy pracowników dotyczące sztucznej inteligencji
Pokonanie oporu pracowników wobec narzędzi sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza że firmy wcale nie tryskają entuzjazmem wobec AI. Badanie „Global Sentiment In L&D” z przełomu września i października 2023 wykazało, że blisko połowa pracowników firm nie korzysta ze sztucznej inteligencji [1]. Spośród osób zainteresowanych sztuczną inteligencją tylko 55% aktywnie z niej korzystało. Lepiej jest wśród freelancerów, z których 65% korzysta ze sztucznej inteligencji w jakiejś formie, a 35% się nią interesuje.
Jak temu zaradzić? Po pierwsze firmy powinny wdrożyć strategię zarządzania zmianami i jasno wyjaśnić korzyści płynące ze sztucznej inteligencji podczas szkoleń. Po drugie pomocne może być pokazanie, w jaki sposób platformy e-learningu takie jak LMS mogą ułatwić im prace. Chodzi tu o ułatwienia typu automatyzacja zadań, nauka interaktywna, zdalne szkolenia, spersonalizowane ścieżki rozwoju, szybka informacja zwrotna itd.
4 – Braki kadrowe
Istotną przeszkodą w integracji AI w nauce i rozwoju są braki kadrowe. Na rynku wciąż brakuje osób specjalizujących się w rozwiązaniach AI. Raport „Przyszłość miejsc pracy 2023” Światowego Forum Ekonomicznego podkreśla centralną rolę technologii w przyszłych przemianach biznesowych, przy czym ponad 85% firm podkreśla znaczenie wdrażania technologii i ekspansji cyfrowej [2]. Do najważniejszych zawodów w najbliższej przyszłości zaliczają się badacze danych, inżynierowie FinTech i właśnie specjaliści AI. Deficyt specjalistów AI, co oczywiste, utrudnia firmom opracowywanie i utrzymywanie rozwiązań AI na potrzeby szkoleń.
Co może pomóc? Na przykład zaangażowanie zewnętrznych specjalistów i konsultantów AI. Outsourcing usług AI to praktyczne rozwiązanie, dające szybki dostęp do zewnętrznych ekspertów. w tym zagranicznych. Ta strategia ponadto minimalizuje konieczność wewnętrznego szkolenia specjalistów AI, przyspieszając wdrażanie sztucznej inteligencji w procesach uczenia się i rozwoju w organizacji.
5 – Integracja z istniejącymi systemami IT
Integracja sztucznej inteligencji z istniejącą infrastrukturą informatyczną wymaga czegoś więcej niż tylko technicznego know-how. Wymaga głębokiego zrozumienia specyficznych wymagań edukacyjnych organizacji. Odpowiedzią na to wyzwanie może być przejście na wspominany już LMS przystosowany do potrzeb szkolenia dużych grup. Np. platformę Samelane zaprojektowano z myślą o szybkiej integracji sztucznej inteligencji, dzięki na starcie odpada wiele pracy.
Przykłady zastosowań AI w nauce i rozwoju
Istnieje wiele zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze szkoleń i rozwoju, a wiele jeszcze przed nami. Na pewno wśród trendów dotyczących zarządzania nauczaniem na 2024 warto wymienić uczenie adaptacyjne czy uczenie skoncentrowane na potrzebach osób szkolonych. Coraz częściej słyszymy też o systemach zarządzania nauczaniem, czyli platformach LMS, które wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych kursów i automatyzacji części zadań. Przyjrzyjmy się teraz bliżej przykładowym zastosowaniom AI w szkoleniach i rozwoju.
Uczenie adaptacyjne
Uczenie adaptacyjne, z angielskiego adaptive learning, to podejście do nauki, w którym materiały edukacyjne są umiejętnie dopasowywane do potrzeb i zdolności uczniów. Pomaga ono automatycznie dopasować tempo nauki lub kolejność poszczególnych zadań do potrzeb edukacyjnych.
AI w nauce i rozwoju, w tym zaawansowane programy, algorytmy i rozbudowane platformy e-learningowe, ma kluczowe znaczenie dla zastosowań nauczania adaptacyjnego. Wyżej wspominane możliwości adaptacji działają w czasie rzeczywistym, a system sam się kalibruje dzięki zastosowaniu technologii uczenia maszynowego. Dzięki temu szkolenia mogą być idealnie dopasowane do oczekiwań każdego uczestnika.
Podejście skoncentrowane na uczniu
Elementy sztucznej inteligencji mogą być także wykorzystywane w tzw. podejściu skoncentrowanym na uczniu (student-centered learning). Czym się ono charakteryzuje? Przede wszystkim stawia na pierwszym miejscu potrzeby, zainteresowania i możliwości ucznia czy w przypadku szkoleń firmowych – pracownika.
Systemy sztucznej inteligencji służą tu np. w procesie oceny postępów uczenia i do identyfikowania obszarów wymagających poprawy. Pomagają także w określaniu zaleceń odnośnie przyszłego uczenia się. Ta natychmiastowa informacja zwrotna motywuje uczniów i uczestników szkoleń pozwalając im śledzić postępy i zachęcając do ciągłego doskonalenia.
Nowoczesne platformy LMS
Nowoczesne platformy LMS coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do projektowania kursów i ścieżek rozwoju. Dzięki AI, platformy te mogą analizowanć ogromne ilości danych na temat zachowań i wyników uczniów. To zaś pomaga nauczycielom i trenerom w planowaniu angażujących kursów, które nie tylko informują, ale także uwzględniają ścieżkę kariery i cele każdego uczestnika. Dostosowanie to obejmuje rozwój indywidualnych ścieżek uczenia się, tak aby uczestnicy szkolenia mogli skupić się na obszarach najbardziej istotnych dla ich roli i aspiracji zawodowych. Dlatego upewnij się, że interesujący Cię LMS posiada funkcje przydatne w prowadzeniu szkoleń w twojej organizacji.
Inteligentne systemy nauczania
Inteligentne systemy nauczania (ITS – intelligent teaching systems) to kolejny przykład AI w nauce i rozwoju. Pierwotnie opracowano je, aby dawały eksperckie rozwiązywanie problemów w takich obszarach jak matematyka. Z czasem ITS ewoluowały i dziś oferują bardziej kompleksowe rozwiązania szkoleniowe.
Jak działają ITS? Krok po kroku dostarczają informacji zwrotnej na temat procesu rozwiązywania problemów przez pracownika/ucznia, a nie tylko wskazują dobre lub złe odpowiedzi. Ta zdolność adaptacyjna, którą można efektywnie skalować, stanowi znaczący postęp w stosowaniu sztucznej inteligencji w nauczaniu.
Skalowalne rozwiązania edukacyjne
Sztuczna inteligencja ma duży potencjał jeśli chodzi o skalowalność, czyli dostosowywanie szkoleń do różnych ról w organizacji. Skalować można w górę lub w dół w zależności od wielkości zespołów szkoleniowych, dzięki czemu każdy uczestnik, niezależnie od jego roli, ma szansę otrzymać szkolenie dostosowane do jego konkretnych potrzeb. Ta zdolność adaptacji sprawia, że sztuczna inteligencja jest nieocenionym narzędziem w organizacjach o szerokim zakresie funkcji zawodowych i różnym poziomie wiedzy specjalistycznej.
Grywalizacja z elementami AI
Kolejnym obszarem, w którym sektor nauki i rozwoju wykorzystuje AI, jest grywalizacja. Chodzi tu o elementy takie jak punktacja zadań, odznaki za osiągnięcia, tabele wyników, czy turnieje. Szkolenia zawierające elementy grywalizacji dodają do nauki składniki rywalizacji i są bardziej interaktywne, a przez to atrakcyjne dla uczestników. Dzięki temu zwiększają motywację i zaangażowanie w naukę. Połączenie interaktywności i grywalizacji oferują np. platformy LMS, dzięki czemu proces uczenia się jest bardziej wciągający i znacznie poprawia ogólną skuteczność programów szkoleniowych.
AI w nauce i rozwoju: garść porad
Zanim włączysz sztuczną inteligencję do procesu szkoleń w twojej organizacji, rozważ kilka kluczowych czynników. Przemyślane podejście z pewnością przełoży się na bardziej wydajne, angażujące i dostosowane do potrzeb szkolenia pracowników. Oto rzeczy do rozważenia:
- Zastanów się, czego dokładnie oczekujesz od AI w zakresie szkoleń w twojej organizacji.
- Upewnij się, ze proces udostępniania i integracji danych jest zgodny z RODO.
- Zapewnij bezpieczeństwo danych i prywatność dzięki solidnym protokołom.
- Jeśli nie masz pod ręką wewnętrznych specjalistów AI, wykorzystaj możliwość outsourcingowania tych usług.
- Wykorzystaj platformę do integracji szkoleń i AI, upewniając się, że oferuje funkcje adaptacyjnego uczenia się i analityki.
- Włącz elementy grywalizacji i interaktywne seminaria internetowe, aby zwiększyć zaangażowanie.
- Upewnij się, że integracja AI pozwala na dostosowywanie programów szkoleń do pracowników.
- Stale monitoruj i aktualizuj systemy AI w nauce i rozwoju, aby zapewnić ich optymalne działanie.
Przyszłość sztucznej inteligencji w uczeniu się i rozwoju
Nie ma wątpliwości, że przemysł edukacyjny ulegnie zmianie wraz z ciągłą integracją sztucznej inteligencji. Nadchodzące trendy w kształceniu pracowników wskazują na zwrot w kierunku rozwiązań AI, w których ważne będzie ciągłe uczenie się i globalne dzielenie się wiedzą pracowników.
Ciągłe uczenie się dzięki sztucznej inteligencji
W przyszłości sztuczna inteligencja będzie odgrywać kluczową rolę w promowaniu modeli uczenia się przez całe życie. Modele te skupiają się na ciągłym rozwoju umiejętności i wiedzy, co jest kluczowe na stale zmieniającym się rynku pracy. Sztuczna inteligencja odegra zasadniczą rolę w indywidualnym rozwoju kariery, dopasowując cele edukacyjne do potrzeb zawodowych.
Sztuczna inteligencja i globalna siła robocza
Wszystko wskazuje na to, że AI będzie wpływać na globalną siłę roboczą, przezwyciężając luki geograficzne i kulturowe. Zaawansowane narzędzia AI do celów szkoleniowych umożliwią zespołom na całym świecie efektywniejszą współpracę. Poprawi to zrozumienie kulturowe i wniesie różnorodne perspektywy do procesu uczenia się.
[1] https://donaldhtaylor.co.uk/wp-content/uploads/2023/11/GSSFocus01v06b-AI-in-LD-Taylor-Vinauskaite.pdf
[2] https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2023.pdf
