Spis treści:
W tym artykule znajdziesz informacje na interesujący Cię temat. Omówimy kluczowe aspekty i udzielimy przydatnych wskazówek, które pomogą Ci lepiej zrozumieć temat. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej i pogłębić swoją wiedzę.
- Jak sztuczna inteligencja może pomóc w projektowaniu kursów i przyspieszeniu pracy ekspertów;
- Jak sieci neuronowe są przydatne w pracy grupowej i informacji zwrotnej;
- Co wziąć pod uwagę, pracując ze sztuczną inteligencją i jakie usługi warto wypróbować.
W przyszłości szkolenia korporacyjne mogą być zintegrowane z urządzeniami typu wearable, takimi jak smartwatche, a sztuczna inteligencja znacznie uprości pracę specjalistów w tej dziedzinie. Chociaż pełna automatyzacja nie została jeszcze osiągnięta, sieci neuronowe są już w stanie znacząco uprościć procesy w zakresie szkoleń i rozwoju pracowników. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w szkoleniach korporacyjnych pozwala optymalizować indywidualne programy, analizować potrzeby pracowników i oferować odpowiednie materiały, co z kolei zwiększa efektywność szkoleń i sprzyja rozwojowi zawodowemu.
Webinarium „Sztuczna inteligencja dla specjalistów w nauczaniu online: praktyczne zastosowanie w 2023 roku” od e-Learning Master dostarczyło uczestnikom aktualnej wiedzy na temat wdrażania sztucznej inteligencji w edukacji online. Eksperci podzielili się praktycznymi przykładami zastosowania sztucznej inteligencji (AI), demonstrując, jak nowoczesne technologie mogą poprawić jakość szkoleń i zwiększyć produktywność specjalistów. Dowiedz się, jak integracja sztucznej inteligencji (AI) z procesami edukacyjnymi zmienia podejście do nauki i jakie narzędzia są już dostępne.
Jak AI może pomóc w szkoleniach korporacyjnych
Sieci neuronowe nie rozwiążą wszystkich istniejących problemów, ale już teraz przynoszą interesujące rezultaty w różnych dziedzinach. Eksperci proponują kilka rozwiązań, które mogą znacznie uprościć życie i poprawić efektywność pracy.
Vladimir Kazakov, Product Owner zespołu ds. rozwoju platformy szkoleniowej w Raiffeisenbank, przeprowadził interesujący eksperyment, który zademonstrował możliwości nowoczesnej technologii. Poprosił ChatGPT o wygenerowanie tekstu do swojej prezentacji webinarowej. Następnie przesłał przygotowany tekst do Slider, usługi opartej na sztucznej inteligencji do tworzenia prezentacji PowerPoint. W ciągu zaledwie kilku minut wygenerowano w pełni funkcjonalną prezentację. Sieć neuronowa automatycznie rozmieściła tekst na slajdach, dodając nagłówki, listy wypunktowane i obrazy znalezione w internecie. Niektóre frazy zostały nieznacznie przeformułowane, aby ułatwić zrozumienie. Ten eksperyment podkreśla potencjał sztucznej inteligencji w procesach edukacyjnych i biznesowych, otwierając nowe horyzonty w przygotowywaniu materiałów i prezentacji. Władimir zauważył, że prezentacje tekstowe możliwości sztucznej inteligencji to nie jedyne możliwe zastosowanie. Wyjaśnił: „Jeśli dodamy test, będziemy musieli jedynie dodatkowo wytrenować model i określić, że po wykryciu określonych elementów powinien on wygenerować zadanie testowe w naszym iSpringu z X pytaniami, z których każde zawiera Y odpowiedzi”. To podejście pozwala na efektywną integrację sztucznej inteligencji z platformami edukacyjnymi, usprawniając proces uczenia się i oceny.
Jak twierdzi Władimir Kazakow, chatboty tekstowe znacznie ułatwiają interakcję z ekspertami. Sieci neuronowe mogą generować pomysły na kursy edukacyjne i opracowywać ich strukturę, co często stanowi wyzwanie dla specjalistów bez doświadczenia szkoleniowego. Wykorzystanie chatbotów w procesie edukacyjnym otwiera nowe możliwości optymalizacji przepływów pracy i poprawy jakości szkoleń.
Ekspert zauważył, że podczas gdy nawiązanie kontaktu ze specjalistami wcześniej zajmowało kilka tygodni, teraz proces ten trwa zaledwie jeden dzień. Przygotowana struktura, gotowa do edycji i poprawek, znacznie upraszcza pracę. Władimir radzi jednak unikać zbędnych szczegółów i nie podkreślać faktu, że porady zostały wygenerowane przy użyciu sztucznej inteligencji.
Władimir Kazakow podał przykład wykorzystania sztucznej inteligencji wbudowanej w usługę Notion do analizy opinii pracowników Raiffeisenbanku na temat pracy działu. Sieć neuronowa ocenia wypowiedzi zgodnie z predefiniowanymi parametrami i może prezentować wyniki w różnych formatach, takich jak skala od 1 do 5 lub charakterystyczne symbole. Podczas gdy przetworzenie recenzji może zająć człowiekowi kilka godzin, sztuczna inteligencja wykonuje to zadanie w zaledwie kilka minut. Takie podejście znacznie upraszcza i przyspiesza proces analizy, umożliwiając firmom szybkie uzyskanie cennych informacji na temat wyników pracy swoich działów.
Zaletą wykorzystania sieci neuronowych do analizy opinii jest nie tylko ocena opinii, ale także ich grupowanie. Ekspert zasugerował, aby sieć neuronowa przeanalizowała opinie, wskazując kluczowe mocne i słabe strony w wynikach pracy działu. Ważne jest, aby zignorować krótkie komentarze, takie jak „Wszystko jest świetnie, dziękuję”, na rzecz bardziej wartościowych opinii. Takie podejście pozwala na głębsze zrozumienie potrzeb i oczekiwań klientów, a także identyfikację obszarów wymagających poprawy, co ostatecznie przyczynia się do poprawy jakości usług i efektywności pracy działu.
Według Vladimira, sieć neuronowa zidentyfikowała kilka kluczowych problemów związanych z nawigacją i treścią kursów obowiązkowych. Chociaż problemy te były znane, ręczne opracowanie raportu zajęłoby dużo czasu, co czyniło wykorzystanie sieci neuronowej opłacalnym rozwiązaniem. Władimir zauważył: „Wyobraźmy sobie, że dotyczyłoby to pytań dotyczących kursów, a nie tylko wydziałów. Moglibyśmy otrzymywać cotygodniowe informacje zwrotne od ekspertów i metodyków, na przykład: »Są skargi na takie a takie tematy«. Byłyby one bardziej konkretne i zwięzłe, a nie długie na 33 strony”.
Sztuczna inteligencja staje się ważnym narzędziem w procesie generowania pomysłów, mówi Oleg Zamyshlyaev, czołowy rosyjski ekspert w dziedzinie zarządzania zmianą i założyciel serwisu Mozlab. W swojej praktyce aktywnie wykorzystuje rozwiązania takie jak ChatGPT podczas strategicznych sesji z zespołami. Jako przykład podał spotkanie społeczności Digital Learning, podczas którego uczestnicy badali przyczyny potencjalnego niepowodzenia społeczności. W ciągu 40 minut grupa zaproponowała 25 pomysłów, podczas gdy sieć neuronowa wygenerowała około 15 opcji w ciągu zaledwie jednej minuty. Co ciekawe, około 60% pomysłów zaproponowanych przez sieć neuronową było podobnych do tych przedstawionych przez ludzi. To podkreśla potencjał sztucznej inteligencji w zakresie wspierania kreatywności i optymalizacji procesu burzy mózgów.
Sieć neuronowa jest skuteczniejsza w identyfikowaniu przyczyn potencjalnego niepowodzenia społeczności, szczególnie w zakresie nieprawidłowej i niewystarczającej monetyzacji. Może ona dostarczyć dwie lub trzy wysokiej jakości odpowiedzi, ale wyniki te wymagają weryfikacji. Prelegent podkreśla, że wykorzystanie sieci neuronowych może znacznie usprawnić analizę problemów i pomóc w znalezieniu rozwiązań, co jest szczególnie istotne dla współczesnych społeczności.
Oleg Zamyshlyaev zauważył, że istnieje wiele sposobów generowania pomysłów bez użycia sztucznej inteligencji. Sieci neuronowe mogą jednak znacznie przyspieszyć ten proces i precyzyjniej dostosować wyniki do konkretnych wymagań. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania pomysłów nie tylko oszczędza czas, ale także prowadzi do bardziej ukierunkowanych i trafnych rozwiązań.
Praca z grupą Kadra kierownicza wymaga starannego podejścia do tworzenia list, które uwzględniają pomysły biznesowe, ryzyka i zagrożenia. Sieci neuronowe mogą znacznie uprościć ten proces, dostosowując listy do konkretnych branż, etapów rozwoju firmy i aktualnej sytuacji rynkowej. Pozwalają one na dodanie kilku kluczowych parametrów, dzięki czemu wyniki są bardziej trafne. Jakość list tworzonych przez ludzi jest wysoko ceniona przez osoby aktywnie zaangażowane w ten temat. Wykorzystanie sieci neuronowych w tym kontekście nie tylko poprawia jakość analizy, ale także przyspiesza proces decyzyjny, co jest niezbędne do pomyślnego rozwoju firmy. Praca ze sztuczną inteligencją wiąże się z pewnymi ograniczeniami. Ograniczenia te mogą dotyczyć zarówno aspektów technicznych, jak i kwestii etycznych. Na przykład sztuczna inteligencja może mieć trudności ze zrozumieniem kontekstu lub niuansów komunikacji międzyludzkiej, co może prowadzić do błędów w interpretacji danych. Ponadto istnieją ryzyka związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych wykorzystywanych do trenowania modeli. Aspekty etyczne, takie jak stronniczość algorytmiczna i wpływ na rynek pracy, również wymagają poważnego rozważenia. Zrozumienie tych ograniczeń jest kluczem do efektywnego i odpowiedzialnego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji.
- Informacje generowane przez sieć neuronową muszą być podwójnie weryfikowane.
Ekspert podzielił się ciekawym przypadkiem: pracując nad badaniem zatytułowanym „Typowe błędy nowego menedżera”, które miało zostać wykorzystane w ramach szkolenia, jego zespół wykorzystał tradycyjne metody gromadzenia danych. Jednak aby uzyskać dodatkowe informacje, zwrócili się ku sieci neuronowej. Chatbot przedstawił intrygujące statystyki, rzekomo zaczerpnięte z badania przeprowadzonego przez znaną zagraniczną szkołę, co spotkało się z pozytywnym odbiorem autorów. Gdy badacze zagłębili się w szczegóły i zadali dodatkowe pytania, bot nie tylko wskazał konkretne źródło, ale także podał do niego link. Ostatecznie okazało się, że ani samo badanie, ani proponowany link nie istniały. Ten przypadek podkreśla wagę krytycznego myślenia i weryfikowania informacji, zwłaszcza w kontekście szybkiego postępu technologicznego i sztucznej inteligencji.
- Menedżerowie doświadczają „kolosalnej nieufności, a nawet pogardy” wobec bota jako źródła.
Tę barierę należy rozpoznać i pokonać. Nowe technologie zasadniczo pełnią tę samą funkcję, co stare metody, i warto się na tym skupić. Innymi słowy, to tylko nowe narzędzie, które otwiera nowe możliwości.
- Sieć neuronowa nie jest odpowiedzialna za swoje propozycje.
Oleg Zamyshlyaev podkreśla, że w ramach pracy zespołowej niezbędna jest osoba, która weźmie odpowiedzialność za konkretny pomysł, zamiast korzystać ze sztucznej inteligencji. Taka osoba musi nie tylko zgadzać się z pomysłem, ale także być gotowa do jego dalszego rozwijania. Jest to ważne dla pomyślnego wykonywania zadań i osiągania wyznaczonych celów w zespole.
Jak pracować ze sztuczną inteligencją w szkoleniach ludzi
Eksperci przedstawili szereg rekomendacji dla osób planujących rozpocząć eksperymentowanie ze sztuczną inteligencją. Przed rozpoczęciem pracy ze sztuczną inteligencją ważne jest jasne zdefiniowanie celów i zadań projektu. Należy również zapoznać się z dostępnymi narzędziami i technologiami, aby wybrać te najbardziej odpowiednie do swoich potrzeb. Zaleca się rozpoczęcie od małych projektów, które pozwolą opanować podstawowe zasady pracy ze sztuczną inteligencją. Nie należy zapominać o znaczeniu gromadzenia i analizowania danych, ponieważ wysokiej jakości dane stanowią fundament skutecznego zastosowania algorytmów uczenia maszynowego. Ważne jest również uwzględnienie aspektów etycznych związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, aby uniknąć negatywnych konsekwencji. Efektywna współpraca z innymi specjalistami w tej dziedzinie może znacznie przyspieszyć proces rozwoju i poprawić wyniki.
- Poćwicz formułowanie zapytań (podpowiedzi). „Musisz nauczyć się komunikować ze sztuczną inteligencją – to nie człowiek, nie maszyna, to trzecia umiejętność, a komunikowanie się z nią [musi być rozwijane] osobno” – podkreślił Władimir Kazakow. Im precyzyjniej sformułowane są Twoje zapytania, tym lepiej.
- Nie ograniczaj się do jednego zapytania. Oleg Zamyshlyaev podkreślił, że po każdym pytaniu powinno następować nowe: na przykład: „Wymyśl 15 pomysłów na to, jak społeczność może ponieść porażkę”, „Wymyśl 15 bardziej nietrywialnych pomysłów na to, jak społeczność może ponieść porażkę”, „Podziel pomysły na podgrupy i nazwij klastry”, „Odkryj konkretny klaster”.
- Najłatwiejszym sposobem na wypróbowanie sztucznej inteligencji nie jest ChatGPT, ale usługa Notion.
Na koniec przedstawiamy listę usług polecanych przez prelegentów i uczestników dyskusji. Te narzędzia mogą być przydatne w Twojej pracy i pomóc w zwiększeniu efektywności procesów.
- ChatGPT to chatbot oparty na sztucznej inteligencji, który działa w formacie konwersacyjnym i potrafi wyszukiwać, generować i przetwarzać tekst (oraz kod).
- Notion AI to sztuczna inteligencja wbudowana w usługę produktywności Notion.
- Slider to usługa oparta na sztucznej inteligencji, służąca do tworzenia slajdów i prezentacji.
- You.com to wyszukiwarka z wbudowaną sztuczną inteligencją. Jego zaletą jest to, że dostarcza nie tylko informacji, ale także linków do źródeł.
- Midjourney to generator treści wizualnych oparty na sztucznej inteligencji.
- Stable Diffusion to generator treści wizualnych oparty na sztucznej inteligencji.
Przerobiony tekst:
Przejrzyj dodatkowe materiały na ten temat.
- Sztuczna inteligencja może teraz tworzyć kursy online.
- Eksperci ocenili jakość kursu online stworzonego przez ChatGPT.
- Jak tworzyć treści do korporacyjnego nauczania na odległość: przegląd możliwości.
- Jak Gazprom Neft rozwija inteligencję emocjonalną za pomocą chatbota.