Штучний інтелект (artificial intelligence - AI) і машинне навчання (machine learning - ML)) часто слугують основою передових систем навчання, але водночас у них різні ролі та характеристики. Ось детальний погляд на те, чим вони відрізняються.
1 Визначення та сфера застосування:
Штучний інтелект - це ширша концепція, орієнтована на створення інтелектуальних машин, здатних імітувати процеси людського інтелекту, як-от розв'язання проблем, навчання та ухвалення рішень. Головною метою ШІ є створення систем, здатних виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.
Машинне навчання: Машинне навчання, з іншого боку, є підмножиною ШІ, що дозволяє машинам вчитися на даних. Замість того, щоб бути явно запрограмованими для виконання завдання, системи машинного навчання використовують алгоритми і статистичні моделі для аналізу закономірностей і прийняття прогнозів або рішень на основі даних.
2 Навчання та адаптація
Системи ШІ здатні справлятися з новими або непередбачуваними ситуаціями за допомогою навичок вирішення проблем. Вони призначені для імітації людського інтелекту для реагування на різні завдання.
Системи машинного навчання підвищують свою продуктивність під час виконання певних завдань, оскільки з часом вони отримують більше даних. Вони адаптуються, коригуючи базові алгоритми для підвищення точності або ефективності.
3. Мета
ШІ: мета полягає в тому, щоб імітувати природний інтелект для вирішення складних завдань.
ML: мета полягає в тому, щоб вчитися на даних, щоб максимізувати продуктивність при виконанні конкретного завдання.
4. Дані та продуктивність
Продуктивність ШІ вимірюється на основі точності та ефективності виконання завдань.
Продуктивність машинного навчання підвищується за допомогою даних; що більше даних він має вивчити, то краще він працює.
5. Приклади
У контексті навчання і розвитку ШІ може бути використаний для створення віртуального репетитора, який може взаємодіяти з учнями природним, людським чином, адаптуючись до їхніх потреб і надаючи персоналізовані рекомендації.
Машинне навчання може бути використано для аналізу моделей навчання окремих людей, а потім коригування доставки контенту на основі цих шаблонів для поліпшення результатів навчання.
Розрізняючи штучний інтелект і машинне навчання, фахівці з навчання та розвитку можуть краще орієнтуватися в технічній і маркетинговій термінології, гарантуючи, що вони інвестують у найбільш підходящі та перспективні технології для своїх організаційних потреб і цілей.
1 Визначення та сфера застосування:
Штучний інтелект - це ширша концепція, орієнтована на створення інтелектуальних машин, здатних імітувати процеси людського інтелекту, як-от розв'язання проблем, навчання та ухвалення рішень. Головною метою ШІ є створення систем, здатних виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту.
Машинне навчання: Машинне навчання, з іншого боку, є підмножиною ШІ, що дозволяє машинам вчитися на даних. Замість того, щоб бути явно запрограмованими для виконання завдання, системи машинного навчання використовують алгоритми і статистичні моделі для аналізу закономірностей і прийняття прогнозів або рішень на основі даних.
2 Навчання та адаптація
Системи ШІ здатні справлятися з новими або непередбачуваними ситуаціями за допомогою навичок вирішення проблем. Вони призначені для імітації людського інтелекту для реагування на різні завдання.
Системи машинного навчання підвищують свою продуктивність під час виконання певних завдань, оскільки з часом вони отримують більше даних. Вони адаптуються, коригуючи базові алгоритми для підвищення точності або ефективності.
3. Мета
ШІ: мета полягає в тому, щоб імітувати природний інтелект для вирішення складних завдань.
ML: мета полягає в тому, щоб вчитися на даних, щоб максимізувати продуктивність при виконанні конкретного завдання.
4. Дані та продуктивність
Продуктивність ШІ вимірюється на основі точності та ефективності виконання завдань.
Продуктивність машинного навчання підвищується за допомогою даних; що більше даних він має вивчити, то краще він працює.
5. Приклади
У контексті навчання і розвитку ШІ може бути використаний для створення віртуального репетитора, який може взаємодіяти з учнями природним, людським чином, адаптуючись до їхніх потреб і надаючи персоналізовані рекомендації.
Машинне навчання може бути використано для аналізу моделей навчання окремих людей, а потім коригування доставки контенту на основі цих шаблонів для поліпшення результатів навчання.
Розрізняючи штучний інтелект і машинне навчання, фахівці з навчання та розвитку можуть краще орієнтуватися в технічній і маркетинговій термінології, гарантуючи, що вони інвестують у найбільш підходящі та перспективні технології для своїх організаційних потреб і цілей.
Штучний інтелект у LMS: що потрібно знати фахівцям із навчання та розвитку
Інтеграція штучного інтелекту в LMS орієнтована на практичні, безпосередні рішення, а не на футуристичні ідеї. Така інтеграція вкрай важлива для розуміння і використання професіоналами L&D.
Наприклад:
Наприклад:
- ШІ може автоматизувати підбір контенту на основі індивідуальних уподобань у навчанні або поведінки в минулому, що значно підвищує ефективність навчання;
- Аналітика на основі ШІ може надати дієві відомості про результати навчання, допомагаючи ефективніше адаптувати курси.
Роль якості даних в ефективності ШІ
Найважливішим моментом, про який ідеться в дослідженні, є взаємозалежність між ефективністю ШІ та якістю оброблюваних ним даних.
ШІ функціонує як передовий метод обробки даних, виконання розрахунків, прогнозів і конкретних дій. Однак його функціональність залежить від одержуваної ним інформації, а точність результатів прямо пропорційна якості даних.
У контексті організаційного навчання API досвіду (xAPI) виступає як ключовий інструмент, незважаючи на певні обмеження.
Хоча xAPI ефективно відстежує і зберігає різні види навчальної діяльності в сховищі записів навчання (Learning Record Store, LRS), він обмежений реєстрацією навчання в цифрових системах компанії, наприклад, у внутрішній мережі, і не може охопити зовнішні джерела навчання.
Однак об'єднання даних xAPI з іншими бізнес-даними може бути дуже корисним.
Крім того, дані з резюме, автобіографій та опитувань можуть дати уявлення про наявні знання, навички та сертифікати.
Головна мета - зібрати воєдино всебічні дані про учнів, що дасть змогу ШІ виявити закономірності та кореляції в поведінці учнів різних демографічних груп.
Ці дані можуть допомогти виявити й усунути прогалини в навичках, оптимізувати процеси та отримати інші переваги, які значно підвищують ефективність бізнесу. Це підкреслює незамінну роль якісних даних у максимальному використанні потенціалу ШІ в LMS і, як наслідок, у ширшій сфері навчання та розвитку.
Найважливішим моментом, про який ідеться в дослідженні, є взаємозалежність між ефективністю ШІ та якістю оброблюваних ним даних.
ШІ функціонує як передовий метод обробки даних, виконання розрахунків, прогнозів і конкретних дій. Однак його функціональність залежить від одержуваної ним інформації, а точність результатів прямо пропорційна якості даних.
У контексті організаційного навчання API досвіду (xAPI) виступає як ключовий інструмент, незважаючи на певні обмеження.
Хоча xAPI ефективно відстежує і зберігає різні види навчальної діяльності в сховищі записів навчання (Learning Record Store, LRS), він обмежений реєстрацією навчання в цифрових системах компанії, наприклад, у внутрішній мережі, і не може охопити зовнішні джерела навчання.
Однак об'єднання даних xAPI з іншими бізнес-даними може бути дуже корисним.
Крім того, дані з резюме, автобіографій та опитувань можуть дати уявлення про наявні знання, навички та сертифікати.
Головна мета - зібрати воєдино всебічні дані про учнів, що дасть змогу ШІ виявити закономірності та кореляції в поведінці учнів різних демографічних груп.
Ці дані можуть допомогти виявити й усунути прогалини в навичках, оптимізувати процеси та отримати інші переваги, які значно підвищують ефективність бізнесу. Це підкреслює незамінну роль якісних даних у максимальному використанні потенціалу ШІ в LMS і, як наслідок, у ширшій сфері навчання та розвитку.
Примусьте ШІ працювати на вас: просте керівництво
Вибір LMS-рішення на основі ШІ вимагає вдумливого підходу, щоб забезпечити відповідність цілям організації в галузі навчання та розвитку. Ось схема, яка допоможе фахівцям оцінити постачальників і знайти відповідний варіант:
1. Визначте свої потреби
Визначте основні цілі: визначте основні бізнес-цілі, які ви хочете досягти за допомогою інтеграції ШІ в LMS, наприклад, посилена персоналізація, поліпшені рекомендації щодо змісту або оптимізація виробництва контенту.
2 Оцініть постачальників
Спочатку дізнайтеся про можливості ШІ: попросіть постачальників розповісти про свої можливості ШІ і про те, як ці функції можуть вирішити ваші завдання в LMS. Спробуйте зрозуміти, які технології лежать в основі їхніх функцій штучного інтелекту і як їх застосовують у LMS.
Потім запросіть демонстрацію: попросіть продемонструвати функції штучного інтелекту в дії в рамках LMS, зосередившись на тому, як вони можуть вирішувати ваші основні завдання.
І на завершення проведіть пілотне тестування на реальних прикладах використання та групах користувачів у вашій організації, щоб побачити, наскільки добре ШІ працює з реальними бізнес-кейсами.
3. Узгодьте вибір із цілями організації
Довгострокове узгодження: оцініть, наскільки добре функції ШІ відповідають вашим довгостроковим стратегіям L&D і ширшим організаційним цілям.
4 Оцініть масштабованість і перспективність
Вивчіть масштабованість: оцініть масштабованість функцій ШІ та поцікавтеся «дорожньою картою» постачальника щодо майбутніх удосконалень ШІ.
Перевірте адаптивність: зрозумійте, наскільки LMS адаптується до мінливих потреб організації та тенденцій, що виникають у сфері ШІ в секторі L&D.
5. Поцікавтеся обробкою даних і безпекою.
Це один із важливих кроків при виборі постачальника. Дізнайтеся, як LMS працює з даними, які мають вирішальне значення для ефективної роботи ШІ, і переконайтеся в наявності надійних заходів щодо забезпечення конфіденційності та дотримання нормативних вимог.
6. Оцініть підтримку постачальника
Оцініть рівень підтримки та навчання, які надає постачальник, щоб допомогти вашій команді ефективно використовувати можливості штучного інтелекту в LMS.
7. Визначте метрики успіху
Встановіть чіткі метрики для оцінювання впливу та повернення інвестицій (ROI) рішення LMS на основі штучного інтелекту на досягнення ваших цілей у сфері L&D.
8. Зберіть відгуки
Запитайте відгуки в інших клієнтів, особливо в тих, хто ставить перед собою аналогічні завдання в галузі навчання та розвитку, щоб отримати уявлення про їхній досвід використання функцій штучного інтелекту в LMS.
9. Безперервне оцінювання
Створіть механізми для постійного оцінювання та вдосконалення, щоб забезпечити актуальність функцій ШІ та їхню подальшу цінність у міру розвитку ваших потреб.
1. Визначте свої потреби
Визначте основні цілі: визначте основні бізнес-цілі, які ви хочете досягти за допомогою інтеграції ШІ в LMS, наприклад, посилена персоналізація, поліпшені рекомендації щодо змісту або оптимізація виробництва контенту.
2 Оцініть постачальників
Спочатку дізнайтеся про можливості ШІ: попросіть постачальників розповісти про свої можливості ШІ і про те, як ці функції можуть вирішити ваші завдання в LMS. Спробуйте зрозуміти, які технології лежать в основі їхніх функцій штучного інтелекту і як їх застосовують у LMS.
Потім запросіть демонстрацію: попросіть продемонструвати функції штучного інтелекту в дії в рамках LMS, зосередившись на тому, як вони можуть вирішувати ваші основні завдання.
І на завершення проведіть пілотне тестування на реальних прикладах використання та групах користувачів у вашій організації, щоб побачити, наскільки добре ШІ працює з реальними бізнес-кейсами.
3. Узгодьте вибір із цілями організації
Довгострокове узгодження: оцініть, наскільки добре функції ШІ відповідають вашим довгостроковим стратегіям L&D і ширшим організаційним цілям.
4 Оцініть масштабованість і перспективність
Вивчіть масштабованість: оцініть масштабованість функцій ШІ та поцікавтеся «дорожньою картою» постачальника щодо майбутніх удосконалень ШІ.
Перевірте адаптивність: зрозумійте, наскільки LMS адаптується до мінливих потреб організації та тенденцій, що виникають у сфері ШІ в секторі L&D.
5. Поцікавтеся обробкою даних і безпекою.
Це один із важливих кроків при виборі постачальника. Дізнайтеся, як LMS працює з даними, які мають вирішальне значення для ефективної роботи ШІ, і переконайтеся в наявності надійних заходів щодо забезпечення конфіденційності та дотримання нормативних вимог.
6. Оцініть підтримку постачальника
Оцініть рівень підтримки та навчання, які надає постачальник, щоб допомогти вашій команді ефективно використовувати можливості штучного інтелекту в LMS.
7. Визначте метрики успіху
Встановіть чіткі метрики для оцінювання впливу та повернення інвестицій (ROI) рішення LMS на основі штучного інтелекту на досягнення ваших цілей у сфері L&D.
8. Зберіть відгуки
Запитайте відгуки в інших клієнтів, особливо в тих, хто ставить перед собою аналогічні завдання в галузі навчання та розвитку, щоб отримати уявлення про їхній досвід використання функцій штучного інтелекту в LMS.
9. Безперервне оцінювання
Створіть механізми для постійного оцінювання та вдосконалення, щоб забезпечити актуальність функцій ШІ та їхню подальшу цінність у міру розвитку ваших потреб.
Хайп проти реальності
Хайп:
Реальність:
Штучний інтелект у навчанні та розвитку - це значний прогрес, а не просто тенденція. Він пропонує безліч переваг.
Фахівці з навчання та розвитку відіграють вирішальну роль у цій еволюції. Важливо зосередитися на реальній цінності ШІ, приймаючи обґрунтовані рішення при виборі LMS.
Основна увага має бути зосереджена на стратегічному використанні ШІ, ретельному виборі постачальників LMS, підвищенні кваліфікації команди L&D і прагненні йти в ногу з новими тенденціями ШІ. Таким чином, фахівці з навчання та розвитку можуть ефективно використовувати зростаючий потенціал ШІ.
- Маркетинговий овердрайв. Компанії часто занадто захоплені штучним інтелектом у навчанні та розвитку, особливо в LMS. Іноді через них ШІ звучить більш дивовижно, ніж він є насправді, що може збивати з пантелику.
- Неправильна інтерпретація та переоцінка. Іноді компанії думають, що ШІ в LMS змінить усе, але часто це відбувається тому, що вони не до кінця розуміють його реальні можливості, що призводить до завищених очікувань і нерозуміння його практичного застосування.
- Плутанина між штучним інтелектом і машинним навчанням. Існує поширена плутанина між штучним інтелектом і машинним навчанням. Це нерозуміння сприяє неясному сприйняттю їхніх відповідних ролей і внеску в системи навчання та розвитку.
- Завищені очікування. Вплив ШІ на ефективність і результативність навчання часто переоцінюється. При цьому не береться до уваги фундаментальна робота, необхідна для успішної інтеграції ШІ, що призводить до нереалістичних очікувань щодо його потенційних переваг.
Реальність:
- Практичне застосування. Насправді, ШІ значно покращує програми навчання, адаптуючи їх до індивідуальних потреб учнів. Він надає цінну аналітичну інформацію на основі даних, забезпечуючи більш ефективний і персоналізований процес навчання.
- Підвищення залученості та утримання. Було доведено, що програми персоналізованого навчання на основі штучного інтелекту підвищують залученість співробітників. Звіти та дослідження, про які ми згадували раніше, показують, що такий вид навчання може зробити людей більш залученими і допомогти їм краще запам'ятовувати речі.
- Працюйте розумніше. Організації, що впроваджують аналітику на основі ШІ у свої стратегії навчання та розвитку, відзначають підвищення ефективності. Дослідження, проведене Brandon Hall Group, показує, що такі інтеграції призводять до більш впорядкованих і ефективних процесів навчання.
- Хороші дані мають значення. Успіх і ефективність ШІ в L&D багато в чому залежать від якості вхідних даних. Високоякісні та актуальні дані мають вирішальне значення для систем ШІ, щоб надавати точну і корисну інформацію.
- Стратегічна інтеграція. Успішна інтеграція ШІ в навчання і розвиток включає в себе не тільки впровадження технологій, а й розуміння того, як використовувати можливості ШІ відповідно до цілей організації. Такий стратегічний підхід гарантує, що ШІ робить значний внесок у досягнення цілей навчання і розвитку.
- Підвищення кваліфікації та адаптивність. Зазираючи в майбутнє, можна сказати, що L&D потребуватиме постійного підвищення кваліфікації в галузі ШІ та адаптації до тенденцій, зумовлених ШІ. Такий акцент на безперервному навчанні та інноваціях необхідний для того, щоб бути в курсі розробок у сфері ШІ та його застосування в навчанні та розвитку.
Штучний інтелект у навчанні та розвитку - це значний прогрес, а не просто тенденція. Він пропонує безліч переваг.
Фахівці з навчання та розвитку відіграють вирішальну роль у цій еволюції. Важливо зосередитися на реальній цінності ШІ, приймаючи обґрунтовані рішення при виборі LMS.
Основна увага має бути зосереджена на стратегічному використанні ШІ, ретельному виборі постачальників LMS, підвищенні кваліфікації команди L&D і прагненні йти в ногу з новими тенденціями ШІ. Таким чином, фахівці з навчання та розвитку можуть ефективно використовувати зростаючий потенціал ШІ.
Дослідження свідчать, що ШІ може заощадити від 30% до 50% часу співробітників, а також дати низку переваг, тож настав час і HR-професіоналам освоїти ці технології та навчитися з ними працювати.
AI в роботі HR - це курс про те, як уже зараз застосовувати всі переваги штучного інтелекту: від ChatGPT до повноцінних HRIS рішень, у яких уже впроваджено функціонал AI.
