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未來十年,企業學習生態系統中的人工智能及自動化

作者:中深力 發布時間:2020-04-21 查看次數(161)

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近幾年,企業學習一直都在按部就班地進行數字化升級,我們也有幸看到了一些包括人工智能及自動化在內的技術應用及預測,然而,對于這些應用和預測,很多企業還持觀望態度。


2020年一場席卷全球的突發疫情,讓這些企業不得不重新審視和思考新技術在企業學習中的應用。


現在,已經有越來越多的企業開始意識到,要建立一個持續、互聯和個性化的學習生態系統,必須要擁抱人工智能及自動化,唯有此,才能幫助企業和員工做好應對未來的準備。


很多人擔心人工智能和自動化會取代人類的工作,實際上,縱觀技術的發展史,我們會發現技術更多的是改變我們的工作性質,將人們從常規的重復的任務中解放出來。


人工智能和自動化在降低成本、提升效率的同時,其更大的價值在于增強人的能力。因此,我們必須在組織的價值鏈中找到能夠有效映射人與人工智能的聯系,而這也是企業學習發展人員未來十年工作中的重點任務之一。


未來十年,我們將從以下幾個方面見證人工智能及自動化對企業學習的影響。

 


高度個性化的學習體驗

個性化學習會是未來企業學習的主要形態,并且隨著時間的推移而不斷深化升級。人工智能將是創造高度個性化學習體驗的關鍵組成部分——學習者不但能夠個性化自己的學習之旅,還能發展自己的教練、同伴及導師網絡,及時處理在工作中遇到的特殊問題和情況,滿足自身學習需求和學習興趣。


比如,動態的學習地圖能幫助員工訪問最相關的的知識內容,方法是在員工基礎畫像和數據的基礎上,向員工提出一組與他們想要學習或創新的領域相關的問題,并且利用Siri等聊天機器人、可穿戴設備等與系統對接,方便員工能夠在多種訪問方式中選擇最適合自己的一種,進行快捷方便的學習。


隨著自然語言處理(NLP)的改進,智能學習系統在一系列物理環境中提供個性化學習體驗的效率會越來越高,還會通過建議學習者休息、根據需求變化切換不同的學習路徑或者在感受到員工沮喪、掙扎,問題無法解決時,向人類教練學習或求助,來解決員工的情感和身體需求。


實際上我們在供應鏈、視頻游戲中已經看到了這方面的應用實踐:物流公司已經將交通狀況與不斷變化的配送點等實時信息,與人工智能的算法相結合,以繪制出最優的配送路線;許多游戲系統現在都內置了觸發器,提示玩家在花了大量時間玩游戲時要適當休息。


隨著人工智能在企業學習領域的深度應用,其算法和數據集將得到更加長足的發展,并基于對員工包括知識、信心、好奇心等內在特征的掌握,進一步整合實時和虛擬學習過程中的教練、導師資源,為每位員工規劃出高度個性化的學習路徑。


 

更實際的學習價值


微知識系統和智能問答,將改變過去的檢索式搜索體驗,在員工遇到問題時,通過提供精準解決方案的相關知識經驗,為員工學習帶來更實際的價值。


微知識系統在人工智能和自動化技術的支持下,能夠對企業數據庫圖片、視頻、文檔等所有形式的內容進行掃描解析,將相關的知識經驗與工作中的應用場景相連接,并一一標記以備員工因為員工不時之需的檢索學習需求。


智能問答,不僅方便員工在遇到問題時向系統發問尋找企業內部的與解決方案相關的知識經驗,還可以將互聯網上的知識經驗共享給員工。


另外,在微知識系統和智能問答基礎上的智能學習系統還能夠與現有專家、企業內外的同行等建立聯系,方便企業進行知識經驗更新、洞悉行業發展趨勢的同時,也方便員工建立自己的教練或導師網絡。


目前,布本知魚在這一領域已經有了比較成功的探索和實踐,可以通過微知識系統+智能問答,為在工作中遇到問題的員工,找到與解決方案相關的精準知識,而不需要員工在龐大的數據資料中尋找自己需要的內容。


 

簡化學習項目及課程的設計開發過程


相比傳統上學習項目及課程設計的前中后期準備,人工智能創造高度個性化學習體驗更多依賴于其在企業學習上游價值鏈的作用



  • 為學習發展人員提供更多的源內容,方便他們將過去用在學習項目開發設計的精力轉移到內容策展上;

  • 與第三方網絡、知名專家、同行等建立聯系,豐富企業的專家導師庫,幫助企業構建一個內外協同的學習生態;

  • 利用推薦體系集成一系列企業內外的知識經驗,滿足企業及員工的各種需求;

  • 各種課程制作工具,讓每個人都可以成為知識經驗的貢獻者;

  • 重新定義企業學習各方干系人的角色,讓團隊領導、公司高管等角色承擔他們應有的職責,學習項目不再依賴學習發展人員,團隊領導、高管甚至員工自己都可以方便地定義設計自己的學習項目。



未來,隨著人工智能的發展,智能學習系統會有更多的工具和功能,簡化學習系統及學習實踐的流程,提升員工、課程開發者、學習發展人員等的學習參與度和積極性。


 

培訓經理在與AI協同中的新角色


我們已經從員工學習體驗的角度大概確定了未來的變化方向,那么培訓經理或者學習發展人員在與人工智能協同的過程中的有哪些主要職責?目前來看,有以下三個:


  • 訓練智能學習系統,包括幫助智能學習系統進化和改進,比如,使自然語言處理器減少錯誤,并改進人工智能系統對人類行為的模擬;

  • 分析智能學習系統的結果,保證智能決策過程的可靠性;

  • 維護智能學習系統,不斷努力識別和消除系統中的偏差,以達到預定目標。



從這一角度來說,強大的分析能力越來越重要,掌握數據學習技能集的學習發展人員將會受到企業學習市場的歡迎,因此,培訓經理或學習發展人員必須有效地使用從機器人到虛擬代理的一系列智能技術,將自身角色發展為數字學習的數據科學家,去管理學習模型、演進算法、培訓自動化設計和反饋系統。

 


結語


在許多方面,企業學習正面臨著一條與供應鏈管理原則相似的道路。過去,供應鏈管理是一項以人為中心的活動,關注倉庫位置、天然氣價格、運輸路線和工會關系。后來,亞馬遜和沃爾瑪這些公司通過創新數據和智能系統的應用,改變了供應鏈行業的工作性質,也對需要與系統協作的人員的角色、技能和思維方式進行了改進,并最終獲得了整個供應鏈管理的效率提升。


在企業學習領域,人工智能和自動化將從根本上改變培訓經理的工作。作為專業人士,培訓經理未來職業成功的關鍵是擁抱這些技術,并創造一種新的常態——不僅與人工智能這些新的技術共存共生,而且要相輔相成有效協同,為員工創造更好的學習體驗,為企業創造更好的業務結果。



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