GenAI: Ndikimi inovativ në mësimin dhe avancimin e karrierës së punonjësve

Në epokën tonë të drejtuar nga AI, rikualifikimi bëhet një qëllim strategjik kritik për çdo organizatë. Megjithatë, metodat tradicionale të mësimit dhe zhvillimit shpesh dështojnë, duke qenë të kushtueshme, joefektive dhe të paafta për të përballuar kërkesat e shpejta të zhvillimit të aftësive.

Rritja e AI gjeneruese ofron mundësi transformuese për të revolucionarizuar dhe personalizuar përvojat e të mësuarit. Disa përdorime në zhvillim të AI gjeneruese në mësim dhe zhvillim, duke adresuar gjithashtu sfidat dhe duke ofruar udhëzime për liderët që lundrojnë në këtë fushë do shqyrtohen në vijim.

Si Generative AI e ndryshon lojën

Roli i inteligjencës artificiale gjeneruese në mësim dhe zhvillim është në një fazë fillestare, por është gati të ketë një ndikim të rëndësishëm për shkak të konvergjencës së përparimeve teknologjike dhe inovacionit sipërmarrës.

Rrugët e personalizuara të mësimit

Metodat aktuale të të mësuarit dhe zhvillimit shpesh marrin një qasje të përgjithësuar, duke ofruar përmbajtje uniforme që shpërfill nevojat, qëllimet dhe aftësitë individuale të të mësuarit. Në të kundërt, platformat gjeneruese të AI, si Sana Labs, përdorin të dhëna të hollësishme të individëve për të vlerësuar kompetencat dhe stilet e të mësuarit. Kjo qasje e drejtuar nga të dhënat lejon krijimin ose rekomandimin e përmbajtjes mësimore të personalizuar.

Evoluimi i vazhdueshëm i përmbajtjes

Natyra dinamike e industrive të sotme shpesh çon që materialet e të mësuarit dhe zhvillimit të vjetërohen me shpejtësi, duke kërkuar përditësime intensive të burimeve. Teknologjitë gjeneruese të AI, si Einstein GPT i Salesforce, janë krijuar për të përditësuar dhe përshtatur vazhdimisht materialet e trajnimit.

Skenarët e simulimit zhytës

Simulimet e trajnimit shpesh janë të mangëta në shumëllojshmëri dhe realizëm, zakonisht duke ripërdorur skenarë të paracaktuar. Sidoqoftë, AI gjeneruese mund të krijojë simulime trajnimi shumë realiste dhe të larmishme që reagojnë në mënyrë dinamike ndaj vendimeve të përdoruesit.

Adresimi i mangësive të aftësive

Qasjet tradicionale për identifikimin dhe adresimin e boshllëqeve të aftësive zakonisht mbështeten në vlerësimet periodike të performancës, të cilat mund të çojnë në vonesa në ndërhyrjet e nevojshme. Mjetet gjeneruese të AI, si Workera, ofrojnë një zgjidhje më dinamike duke analizuar vazhdimisht ndërveprimet dhe performancën e përdoruesve për të identifikuar dhe adresuar menjëherë boshllëqet e aftësive.

Mentorimi dhe Feedback-u

Metodave konvencionale të të mësuarit dhe zhvillimit shpesh u mungojnë mekanizmat e reagimit në kohë reale, të cilat mund të zgjerojnë kurbën e të mësuarit. Zgjidhjet gjeneruese të AI, si Asistenti Virtual i Mësimit i Cognii dhe niveli i abonimit DuoLingo Max të DuoLingo, ofrojnë një qasje më ndërvepruese dhe më të përgjegjshme. Këto sisteme të AI simulojnë ndërveprimet e mentorëve, duke ofruar reagime të menjëhershme, duke iu përgjigjur pyetjeve dhe ndihmuar në zgjidhjen e problemeve.

Sfidat dhe Konsideratat

Pavarësisht nga potenciali i rëndësishëm i AI gjeneruese në mësim dhe zhvillim, duhet të adresohen disa sfida dhe konsiderata. Në krye është çështja e privatësisë së të dhënave. Ky shqetësim nuk është i parëndësishëm, duke marrë parasysh natyrën e ndjeshme të të dhënave në të cilat mbështeten sisteme të tilla, që mund të përfshijnë matjet e performancës së punonjësve, preferencat e të mësuarit dhe madje edhe karakteristikat personale.

Sigurimi i pajtueshmërisë me rregulloret për mbrojtjen e të dhënave, si Rregullorja e Përgjithshme e Mbrojtjes së të Dhënave të Bashkimit Evropian  (GDPR) dhe ruajtja e transparencës në përdorimin e të dhënave është thelbësore për ruajtjen e besimit të përdoruesit dhe mbrojtjen kundër shkeljeve të privatësisë.

Teknologjitë aktuale të AI nuk janë imune ndaj prodhimit të gabimeve ose rezultateve të pasakta. Kjo mund të rezultojë në programe trajnimi që janë ose të parëndësishme ose mashtruese, duke dëmtuar potencialisht përvojën e të mësuarit në vend që ta përmirësojnë atë. Organizatat që synojnë përdorimin e AI gjeneruese në mësim dhe zhvillim duhet t’i orientojnë këto sfida me një ndjenjë të mprehtë përgjegjësie që kërkon jo vetëm respektimin e standardeve ligjore, por edhe angazhimin për zell dhe përshtatshmëri të vazhdueshëm përballë peizazheve teknologjike në zhvillim. 

hbr.org