Jakie pytania zadać dostawcom rozwiązań AI
Markus Bernhard, główny ewangelista w Obrizum, i Paige Chen, dyrektor generalny Two Three Solutions, przedstawiają pięć kluczowych pytań dla dostawców w swoim artykule dla The Learning Guild. Dzielą się również rekomendacjami dotyczącymi tego, na co zwracać uwagę podczas oceny odpowiedzi. W tym artykule pokrótce przedstawimy główne idee.
Pierwsze pytanie dotyczy rodzajów sztucznej inteligencji. Istnieją dwa główne rodzaje: wąska sztuczna inteligencja i ogólna sztuczna inteligencja. Wąska sztuczna inteligencja, znana również jako specjalistyczna sztuczna inteligencja, jest przeznaczona do wykonywania określonych zadań, takich jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie obrazu czy gra w szachy. Ogólna sztuczna inteligencja jest zdolna do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych na poziomie ludzkim, co czyni ją bardziej wszechstronną, ale taka sztuczna inteligencja nie została jeszcze stworzona. Zrozumienie tych rodzajów jest ważne dla dalszych badań i zastosowań technologii sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia i biznesu.
- Generatywna sztuczna inteligencja. Umożliwia tworzenie nowych treści: na przykład służy do opracowywania kursów i scenariuszy szkoleniowych oraz przygotowywania materiałów edukacyjnych (takich jak infografiki i listy). Może również służyć jako wirtualny partner konwersacyjny w chatbotach.
- Predykcyjna sztuczna inteligencja. Jest on przeznaczony do przetwarzania i analizy danych i znajduje zastosowanie w adaptacyjnych systemach uczenia się, zarządzaniu treścią, spersonalizowanych rekomendacjach dla użytkowników, czy na przykład w ocenie.
To pytanie odgrywa kluczową rolę w określeniu szczegółów niezbędnych do dalszej analizy.
Kwestia tego, jakie dane i metody zostały użyte do trenowania sieci neuronowej, bezpośrednio wpływa na jakość jej wyników. W przypadku generatywnej sztucznej inteligencji kluczowe jest, aby proces trenowania opierał się na wiarygodnych, zweryfikowanych i aktualnych informacjach. Zapewnia to nie tylko wysoką dokładność generowanych danych, ale także ich zgodność z nowoczesnymi standardami i wymaganiami. Jakość danych szkoleniowych jest podstawowym czynnikiem decydującym o skuteczności sieci neuronowych w różnych dziedzinach.
Sztuczna inteligencja może wymagać dodatkowego szkolenia, specyficznego dla konkretnej firmy, jej produktów i usług. Ważne jest, aby określić, jakie dane są potrzebne i w jakiej ilości, aby osiągnąć najlepsze rezultaty. Należy również zastanowić się, jak załadować te dane, aby skutecznie wytrenować model.
Aby predykcyjna sztuczna inteligencja działała efektywnie, należy określić optymalną ilość dostępnych informacji. Analityka predykcyjna wymaga znacznych ilości danych, a jeśli ich nie ma, wdrażanie modeli predykcyjnych sztucznej inteligencji będzie przedwczesne. Zapewnienie wystarczającej ilości danych jest kluczem do uzyskania dokładnych i wiarygodnych prognoz.
Często zadawane pytania na temat „Przeczytaj także” obejmują potrzebę uzyskania dodatkowych informacji i zaleceń. Ważne jest, aby zrozumieć, że linki do powiązanych treści mogą znacząco poprawić doświadczenia użytkownika, usprawniając nawigację i retencję odbiorców. Odwiedzający witrynę mogą odkryć nowe aspekty danego tematu dzięki powiązanym artykułom. To nie tylko wydłuża czas spędzony na stronie, ale także pomaga poprawić pozycję w wynikach wyszukiwania poprzez zwiększenie trafności treści. Zalecamy aktywne korzystanie z sekcji z powiązanymi treściami, aby zwiększyć zaangażowanie użytkowników i stworzyć wartościowe źródło informacji dla czytelników.
Sztuczna inteligencja w edukacji: analiza praktycznych przykładów
Sztuczna inteligencja (AI) jest coraz częściej wdrażana w instytucjach edukacyjnych, zmieniając tradycyjne metody nauczania i zarządzania. Zastosowanie AI w edukacji otwiera nowe możliwości dla uczniów i nauczycieli, poprawiając jakość procesu edukacyjnego. W tym kontekście ważne jest rozważenie rzeczywistych przykładów zastosowania AI i jej wpływu na uczenie się.
Jednym z najczęstszych zastosowań AI w edukacji jest adaptacyjne uczenie się. Systemy oparte na AI mogą analizować dane dotyczące postępów uczniów i oferować indywidualne plany nauczania, uwzględniając unikalne potrzeby każdego ucznia. Jest to szczególnie istotne w przypadku uczniów o różnym poziomie przygotowania.
Co więcej, technologie AI są aktywnie wykorzystywane do automatyzacji procesów administracyjnych. Chatboty i wirtualni asystenci pomagają w przetwarzaniu wniosków uczniów, dostarczając informacji o kursach, harmonogramach i procedurach, co zmniejsza obciążenie nauczycieli i poprawia interakcję z uczniami.
Kolejnym ważnym aspektem jest wykorzystanie AI do analizy dużych wolumenów danych. Placówki edukacyjne mogą wykorzystywać narzędzia analityczne do oceny skuteczności programów edukacyjnych i identyfikacji obszarów problemowych, ułatwiając w ten sposób ciągłe doskonalenie.
W ten sposób sztuczna inteligencja staje się integralną częścią nowoczesnej edukacji, oferując innowacyjne rozwiązania i podejścia. Praktyczne przykłady z życia wzięte pokazują, jak sztuczna inteligencja może poprawić jakość nauczania, uczynić je bardziej przystępnym i spersonalizowanym oraz zoptymalizować zarządzanie placówkami edukacyjnymi.
Każdy system ma swoje mocne i słabe strony. Na przykład model GPT osiąga dobre wyniki na egzaminach z biologii, ale jego wyniki na fizyce i chemii są znacznie niższe. Wynika to zarówno z algorytmów, jak i natury samych przedmiotów. Ten przykład podkreśla wagę omawiania cech i ograniczeń sieci neuronowych z dostawcami. Zrozumienie tych niuansów pomoże efektywniej wykorzystywać technologie i dostosowywać je do konkretnych zadań.
Autorzy artykułu podkreślają, że oferowanie sztucznej inteligencji jako uniwersalnego rozwiązania wszystkich problemów firmy jest poważnym sygnałem potencjalnych zagrożeń. Prawda jest taka, że sztuczna inteligencja nie jest panaceum, a jej wykorzystanie musi być świadome i ukierunkowane.
Należy zrozumieć, gdzie będą przechowywane dane potrzebne do trenowania i uruchamiania sztucznej inteligencji. Markus Bernhard i Chen Page wskazują na dwie główne opcje: lokalne rozwiązania pamięci masowej i rozwiązania chmurowe. Lokalne rozwiązania pamięci masowej wymagają korzystania z własnych serwerów, co zapewnia większą kontrolę nad danymi, ale wymaga znacznych kosztów infrastruktury i utrzymania. Rozwiązania chmurowe umożliwiają korzystanie z zasobów stron trzecich, co upraszcza dostęp do danych i skalowalność, ale może budzić obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności. Ważne jest, aby dokładnie ocenić te opcje, aby wybrać rozwiązanie najbardziej odpowiednie dla danego projektu.
- Globalne. Przykładem globalnej instancji jest ChatGPT: podczas interakcji z siecią neuronową uczy się ona na podstawie Twoich interakcji, a informacje, które do niej wprowadzasz, mogą być przechowywane i wykorzystywane jako dane wyjściowe dla innych użytkowników. Dlatego najlepiej nie przesyłać do takich systemów poufnych ani danych osobowych.
- Lokalne. Deweloper zasadniczo tworzy osobną „wersję” sztucznej inteligencji dla każdego klienta, nie łącząc się z żadnym „scentralizowanym” systemem. Oznacza to, że dostawca wdroży oddzielne instancje swojej sztucznej inteligencji dla każdego klienta, bez duplikowania ani łączenia się z żadnym „scentralizowanym” systemem sztucznej inteligencji, ani przesyłania do niego danych.
Dostawca może dostarczyć własną zawartość, która będzie dostępna dla wszystkich klientów. Ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób ta zawartość będzie integrowana z istniejącymi systemami, a także gdzie będzie przechowywana. Kwestie te stanowią logiczną kontynuację dyskusji na temat integracji i zarządzania zawartością.
Pozostaje ostatnie pytanie: kto będzie zarządzał sztuczną inteligencją i wchodził w interakcję z danymi? Na przykład, jeśli konieczne będzie dodatkowe szkolenie z sieci neuronowych lub zmiany w strukturze firmy, kto będzie podejmował decyzje i jak zostaną one wdrożone? Jak często będą przeprowadzane aktualizacje i ile czasu to zajmie? Które zadania można wykonać wewnętrznie, a które wymagają interwencji wsparcia technicznego dostawcy?
Wiodący dostawcy technologii często używają jasnej terminologii i definiują profile użytkowników, takie jak użytkownik, użytkownik, administrator i superadministrator. Zrozumienie tych aspektów jest ważne, aby lepiej zrozumieć, jak technologia będzie wykorzystywana dla każdego profilu. Pomoże to również zorganizować podział ról i obowiązków po uruchomieniu systemu i w trakcie jego konfiguracji. Zrozumienie tych niuansów pozwala na efektywne wdrożenie technologii i zoptymalizowanie przepływów pracy.
Pierwsza osoba, z którą rozmawiasz, może nie posiadać wszystkich niezbędnych informacji i jest to całkowicie normalne. Ważne jest, aby znaleźć profesjonalny zespół lub ekspertów chętnych do przeprowadzenia dogłębnej dyskusji. Dzięki temu będziesz mógł śmiało wybrać technologię opartą na sztucznej inteligencji, która najlepiej spełni Twoje potrzeby i oczekiwania. Rozmowy z doświadczonymi specjalistami pomogą Ci lepiej zrozumieć dostępne rozwiązania i sposób, w jaki mają one zastosowanie w Twojej firmie.
Przeczytaj także:
Josh Bersin omówił nową generację szkoleń korporacyjnych platformy, podkreślając ich możliwości i korzyści. Nowoczesne rozwiązania w tym obszarze stają się coraz bardziej adaptacyjne i spersonalizowane, umożliwiając organizacjom efektywny rozwój umiejętności pracowników. Platformy integrują zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja i analiza danych, aby tworzyć spersonalizowane ścieżki edukacyjne. Te zmiany pomagają firmom nie tylko podnosić kwalifikacje pracowników, ale także poprawiać ogólną produktywność i konkurencyjność. Co ważne, nowe platformy kładą nacisk na ciągłe uczenie się i pielęgnowanie kultury samodoskonalenia, co jest kluczem do udanego rozwoju firmy w ciągle zmieniającym się otoczeniu.
Jak wybrać platformę AI
Podczas gdy poprzednie pytania koncentrowały się na technologiach i zasadach ich działania, wybór konkretnego rozwiązania rodzi jeszcze więcej pytań. Stella Lee, główna strateg ds. uczenia się w Paradox Learning, opracowała kompleksową listę kontrolną, która pomoże Ci określić, czy dany produkt jest odpowiedni dla Twoich potrzeb i czy warto go wybrać. Podzieliła swoje pytania na pięć kluczowych obszarów, co pozwoliło na dokładniejszą ocenę potencjału i skuteczności różnych rozwiązań.
Pierwsza sekcja, poświęcona trafności rozwiązania, pomaga ocenić, jak dobrze wybrane narzędzie spełnia cele i zadania firmy. Ważne jest, aby ustalić, czy potencjalne przejęcie jest zgodne z celami edukacyjnymi organizacji i czy może pomóc w uzupełnieniu luk w wiedzy i umiejętnościach pracowników. Należy również wziąć pod uwagę możliwości analityczne: czy sieć neuronowa może dostarczać informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym i rekomendacji szkoleniowych dla użytkowników? Te aspekty odgrywają kluczową rolę w decyzji o wdrożeniu narzędzia edukacyjnego, ponieważ decydują o jego skuteczności i dopasowaniu do potrzeb biznesowych.
Ekspert podkreśla znaczenie posiadania bazy dowodowej dla konkretnych rozwiązań AI. Jest to kluczowe dla oceny ich skuteczności i niezawodności. Bez uzasadnionych danych trudno jest ocenić wykonalność wykorzystania takich technologii w różnych dziedzinach.
Chociaż jest jeszcze za wcześnie, aby mówić o długoterminowej skuteczności sztucznej inteligencji, zaleca się zwrócenie się do innych klientów o praktyczne przykłady, przewodniki, badania lub studia przypadków w celu dogłębnej analizy. Stella Lee zaleca skupienie się na rzeczywistych wynikach i doświadczeniu, aby ocenić potencjał sztucznej inteligencji w Twojej firmie.
Wybór rozwiązań powinien spełniać cele szkoleniowe i zapewniać łatwość obsługi. Ważne jest, aby ocenić, jak intuicyjny i łatwy w obsłudze jest interfejs AI. Ważne jest również ustalenie, czy pracownicy będą potrzebować dodatkowych szkoleń, aby efektywnie pracować z systemem, a także jakie formaty szkoleń oferuje dostawca. Może to obejmować kursy online, webinaria lub szkolenia praktyczne, które znacząco podniosą poziom Twojej znajomości technologii.
Problemy z użytecznością wykraczają poza projektowanie UX, obejmując również przepływy pracy. Na przykład generatywna sztuczna inteligencja może cierpieć na halucynacje – sytuację, w której dostarcza zmyślonych informacji, gdy rzeczywiste dane są niewystarczające. Dlatego kluczowe jest określenie odsetka takich halucynacji, ocena ogólnej wiarygodności wyników i zrozumienie, ile czasu zajmuje sieci neuronowej wygenerowanie odpowiedzi. Te aspekty bezpośrednio wpływają na skuteczność i niezawodność wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach.
Stella Lee zaleca rozważenie możliwości zwiększenia objętości materiałów szkoleniowych. Ważne jest, aby ocenić możliwość trenowania sieci neuronowej w oparciu o nowe dane i dostosować narzędzie do potrzeb różnych grup użytkowników, takich jak początkujący, pracownicy zdalni czy zespoły o różnym poziomie doświadczenia. Te kroki pomogą stworzyć bardziej efektywne rozwiązania szkoleniowe, które spełnią wymagania różnych kategorii użytkowników.
Ta kategoria problemów obejmuje wszystkie aspekty bezpieczeństwa i wsparcia technicznego. Ważne jest, aby dowiedzieć się, jakie środki ochrony przed cyberzagrożeniami podejmuje dostawca i jak przechowywane są dane. Warto również wyjaśnić, jak zorganizowane jest wsparcie techniczne i jak szybko można uzyskać potrzebną pomoc. Skuteczna ochrona danych i szybkie wsparcie odgrywają kluczową rolę przy wyborze dostawcy usług.
Ważne jest, aby dowiedzieć się, czy deweloper przestrzega zasad ochrony danych, przejrzystości i uczciwości. W jakim stopniu firma jest gotowa wziąć odpowiedzialność za swoje produkty? Te aspekty bezpośrednio wpływają na politykę firmy wobec klientów i budują zaufanie do marki. Przejrzystość działań firmy, jej gotowość do wzięcia odpowiedzialności za jakość i bezpieczeństwo produktu oraz poszanowanie praw klienta to kluczowe czynniki udanej współpracy.
Ekspert podkreśla znaczenie weryfikacji, czy sieci neuronowe są rzeczywiście szkolone w zakresie treści niedyskryminujących, ponieważ może to negatywnie wpłynąć na proces uczenia się. W przeciwieństwie do ludzi, algorytmy nie są w stanie samodzielnie ocenić otrzymywanych danych, co zwiększa ryzyko urażenia niektórych grup osób z powodu braku dbałości o jakość informacji. Co więcej, ważne jest, aby ustalić, czy doświadczenia pracowników i ich opinie są brane pod uwagę przy ulepszaniu sztucznej inteligencji. Może to znacząco wpłynąć na wydajność i bezpieczeństwo sieci neuronowych.
Sprawdź dodatkowe materiały:
- Jak sieci neuronowe mogą uprościć pracę zespołów L&D
- 4 sposoby na wykorzystanie sztucznej inteligencji w szkoleniach korporacyjnych już teraz
- Co stanie się ze szkoleniami pracowników: „Szkolenia staną się rzadkością”
- Dlaczego sieci neuronowe nie zastąpią specjalistów L&D (przynajmniej na razie)