Зачем каждому сотруднику умственного труда необходимо обучение в области ИИ в 2024

ИИ преобразует то, как мы работаем в информационную эпоху, делая адаптацию необходимой для каждого работника умственного труда — не только для технарей.

Но наличие интеллектуального помощника не означает автоматически лучшие результаты.
Компании должны обучать весь свой «белый воротничок» работе с ИИ не только для стимулирования роста, но и для предотвращения ущерба для бизнеса.

Сегодня мы подробнее рассмотрим, почему обучение ИИ должно стать обязательным, а не исключительным в 2024 году, и как к этому подходить.Почему обучение ИИ важно (почти) для всех

В прошлом месяце я встречался с представителем предприятия среднего размера из области B2B, которое только что внедрило Microsoft Copilot во всей своей организации.

Директор по цифровым технологиям с гордостью рассказывал о своей инициативе «цифровой трансформации». Но когда я поговорил с их сотрудниками, стало ясно, что хотя доступ к Copilot был, навыков его использования не было.

Маркетологи пытались создавать целые брошюры с однострочным промптом, а представители службы поддержки клиентов слепо доверяли ответам, сгенерированным ИИ, без дополнительных проверок.

Этот сценарий не уникален. Это напоминание о том, почему обучение ИИ имеет решающее значение практически для всех в вашей организации, а не только для ваших технических команд.

Вот почему:

Будучи горизонтальной технологией, ИИ не знает организационных границ. Особенно с простыми в использовании инструментами GenAI, такими как ChatGPT, больше нет технических барьеров для входа .

Сегодня ИИ может использоваться для дополнения практически любого цифрового бизнес-процесса во всех отделах.

Таким образом, каждый сотрудник подвергается воздействию ИИ и должен знать о его возможностях и подводных камнях.

В то время как многие организации все еще решают с отделом персонала и юридическими службами, покупать ли Copilot, GigaChat API или, может быть, вообще ничего не покупать, сотрудники уже приносят свои личные инструменты ИИ на работу.

Подобно истории «Принеси свое устройство» после бума смартфонов, теперь у нас есть проблема «Принеси свой ИИ».

Без организованности персональные инструменты ИИ представляют значительные риски:

Особенно последнее имеет решающее значение. Если каждый варит свой собственный суп из искусственного интеллекта, организационного обучения не происходит, а все подсказки и методы теряются, когда сотрудник уходит.

То, что работало 6 месяцев назад, сегодня может оказаться нежизнеспособной стратегией.

Помните те мегаподсказки в первые дни GPT-4? Они, похоже, не работают так же эффективно с GPT-4o.

С другой стороны, сегодня диалоговое взаимодействие, похоже, работает намного лучше.

Или возьмите загрузку файлов и изображений в качестве другого примера.

Если вы не знаете, что современные модели ИИ являются мультимодальными и могут естественным образом считывать данные изображений и использовать внутренние механизмы RAG для извлечения знаний из загруженных документов, вы можете упускать важные функциональные возможности.

Чтобы идти в ногу с достижениями ИИ, необходимо постоянное обучение и адаптация. ИИ больше не является просто инструментом для технических гиков.

Это фундаментальный сдвиг в том, как мы подходим к работе в информационную эпоху, и каждый работник умственного труда должен быть на борту — с правильным мышлением и навыками.

Если вы киваете, думая: «Ладно, нам нужно обучение ИИ. Давайте купим всем подписку на онлайн-курс», я вас тут же остановлю. Это как изучать новый язык только по учебнику — он может дать вам основы, но вы потеряетесь в любом реальном разговоре.

Эффективное обучение ИИ требует более комплексного подхода, учитывающего специфику вашего бизнеса.Современные программы обучения сводятся к 4 компонентам.

У вашей команды по продажам будут различные варианты использования ИИ, чем у вашего финансового отдела. Вот почему подходы «один размер для всех» не сработают, когда дело дойдет до ИИ.

Посмотрите на свой бизнес с разных сторон — какие конкретные варианты использования повторяются в каждой функции? Где обучение можно перенести?
Например, научите свою маркетинговую команду использовать ИИ для создания идей контента и A/B-тестирования, одновременно направляя службу поддержки клиентов на использование ИИ для создания высоконадежных, эмпатичных ответов клиентов.

И сделайте так, чтобы обе команды учились друг у друга тому, как искать лучшие вариантам использования

Кроме того, адаптируйте имеющиеся у вас учебные материалы к имеющимся у вас инструментам. Если вы только что запустили Copilot, нет смысла обучать людей Claude и наоборот.
Если вы используете оба инструмента, это только добавляет сложности. Придерживайтесь одной выбранной системы ИИ в начале и обучайте вертикальным вариантам использования вокруг нее.

Эти навыки в конечном итоге должны быть переносимыми, когда пользователи позже будут менять инструменты.

Давайте вспомним модель Блума для обучения.

Это иерархическая модель, которая классифицирует цели обучения по уровням сложности и специфичности. В контексте обучения ИИ она обеспечивает мощную основу для структурирования комплексного опыта обучения.

Структура модели выглядит так :

Эффективное обучение ИИ должно затрагивать все эти уровни.Начните с базовых знаний об ИИ, но быстро поднимайтесь по пирамиде. Пусть ваши команды применяют инструменты ИИ к реальным рабочим сценариям, анализируют результаты, оценивают различные подходы и в конечном итоге используют ИИ для создания новых решений.

Например, начните с обучения вашей маркетинговой команды тому, что такое модели GPT (Запомнить и понять). Затем попросите их:

Вы же не ожидаете, что кто-то научится ездить на велосипеде, просматривая видео, не так ли? То же самое касается и ИИ.

Поощряйте людей пробовать, терпеть неудачи и учиться на взаимодействиях с ИИ.

Задача руководителя бизнеса — обеспечить для этого комфортную среду — как в техническом, так и в организационном плане.

Помимо наличия модели ИИ с высокими стандартами конфиденциальности, это означает проведение таких мероприятий, как проведение семинаров или организация внутренних хакатонов, где сотрудники могут безопасно оттачивать свои навыки ИИ и делиться своим опытом, среди прочих форматов.

Имеет смысл организовывать эти мероприятия по предметной области. Соберите вместе своих менеджеров по продуктам или, может быть, ваших маркетологов.

Проведите мозговой штурм вариантов использования и затем приступайте к работе. Убедитесь, что в зале есть кто-то с практическим опытом, чтобы быстро устранить препятствия, чтобы участники могли сосредоточиться на использовании технологии, а не на ее отладке.

Например, ваша продуктовая команда может создавать пользовательские истории, сгенерированные ИИ, а затем анализировать в смешанной группе, почему некоторые работают лучше, чем другие.

Этот практический подход не только развивает навыки, но и раскрывает практические приложения, характерные для вашего бизнеса.

Поскольку ИИ развивается с головокружительной скоростью, ваша программа обучения должна быть такой же гибкой. Вместо ежегодных мотивационных мероприятий подумайте о еженедельных семинарах и обучении ИИ, ежемесячных проектах или внутреннем информационном бюллетене ИИ, освещающем новые функции и передовой опыт.

Цель не в том, чтобы сделать всех экспертами по ИИ.

Цель в том, чтобы создать рабочую силу, которая будет грамотной в области ИИ, адаптивной и инновационной.

Изменив свою точку зрения на то, как выглядит обучение ИИ, вы также измените свою точку зрения на то, как взаимодействовать с ИИ — как часть текущего процесса, а не как очередную компанейщину.

Грамотность в области ИИ обязательна для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными в 2024 году и далее. Но эта трансформация не произойдет за 1 день.

Создайте среду сегодня , где каждый сотрудник может экспериментировать, учиться и внедрять инновации с помощью ИИ.

Это займет время. Начните с малого, если нужно, но начните сейчас. Создайте пилотную программу, организуйте хакатон по конкретной теме или начните обсуждения приложений ИИ в своей команде.

Помните, цель не в том, чтобы создать экспертов по ИИ.Цель в том, чтобы создать адаптивную, разбирающуюся в ИИ рабочую силу, готовую решать завтрашние задачи.

Продолжайте внедрять инновации!
Мой сайт alexsoloviev.ru

Подписывайтесь на Телеграмм- канал t.me/alexandresoloviev