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未來十年,企業(yè)學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中的人工智能及自動化

作者:中深力 發(fā)布時間:2020-04-21 查看次數(shù)(13126)

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近幾年,企業(yè)學(xué)習(xí)一直都在按部就班地進(jìn)行數(shù)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(nèi)的技術(shù)應(yīng)用及預(yù)測,然而,對于這些應(yīng)用和預(yù)測,很多企業(yè)還持觀望態(tài)度。


2020年一場席卷全球的突發(fā)疫情,讓這些企業(yè)不得不重新審視和思考新技術(shù)在企業(yè)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。


現(xiàn)在,已經(jīng)有越來越多的企業(yè)開始意識到,要建立一個持續(xù)、互聯(lián)和個性化的學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng),必須要擁抱人工智能及自動化,唯有此,才能幫助企業(yè)和員工做好應(yīng)對未來的準(zhǔn)備。


很多人擔(dān)心人工智能和自動化會取代人類的工作,實(shí)際上,縱觀技術(shù)的發(fā)展史,我們會發(fā)現(xiàn)技術(shù)更多的是改變我們的工作性質(zhì),將人們從常規(guī)的重復(fù)的任務(wù)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(qiáng)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(lián)系,而這也是企業(yè)學(xué)習(xí)發(fā)展人員未來十年工作中的重點(diǎn)任務(wù)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(yè)學(xué)習(xí)的影響。

 


高度個性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)

個性化學(xué)習(xí)會是未來企業(yè)學(xué)習(xí)的主要形態(tài),并且隨著時間的推移而不斷深化升級。人工智能將是創(chuàng)造高度個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)的關(guān)鍵組成部分——學(xué)習(xí)者不但能夠個性化自己的學(xué)習(xí)之旅,還能發(fā)展自己的教練、同伴及導(dǎo)師網(wǎng)絡(luò),及時處理在工作中遇到的特殊問題和情況,滿足自身學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)興趣。


比如,動態(tài)的學(xué)習(xí)地圖能幫助員工訪問最相關(guān)的的知識內(nèi)容,方法是在員工基礎(chǔ)畫像和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,向員工提出一組與他們想要學(xué)習(xí)或創(chuàng)新的領(lǐng)域相關(guān)的問題,并且利用Siri等聊天機(jī)器人、可穿戴設(shè)備等與系統(tǒng)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(jìn)行快捷方便的學(xué)習(xí)。


隨著自然語言處理(NLP)的改進(jìn),智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一系列物理環(huán)境中提供個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)的效率會越來越高,還會通過建議學(xué)習(xí)者休息、根據(jù)需求變化切換不同的學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)或求助,來解決員工的情感和身體需求。


實(shí)際上我們在供應(yīng)鏈、視頻游戲中已經(jīng)看到了這方面的應(yīng)用實(shí)踐:物流公司已經(jīng)將交通狀況與不斷變化的配送點(diǎn)等實(shí)時信息,與人工智能的算法相結(jié)合,以繪制出最優(yōu)的配送路線;許多游戲系統(tǒng)現(xiàn)在都內(nèi)置了觸發(fā)器,提示玩家在花了大量時間玩游戲時要適當(dāng)休息。


隨著人工智能在企業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的深度應(yīng)用,其算法和數(shù)據(jù)集將得到更加長足的發(fā)展,并基于對員工包括知識、信心、好奇心等內(nèi)在特征的掌握,進(jìn)一步整合實(shí)時和虛擬學(xué)習(xí)過程中的教練、導(dǎo)師資源,為每位員工規(guī)劃出高度個性化的學(xué)習(xí)路徑。


 

更實(shí)際的學(xué)習(xí)價值


微知識系統(tǒng)和智能問答,將改變過去的檢索式搜索體驗(yàn),在員工遇到問題時,通過提供精準(zhǔn)解決方案的相關(guān)知識經(jīng)驗(yàn),為員工學(xué)習(xí)帶來更實(shí)際的價值。


微知識系統(tǒng)在人工智能和自動化技術(shù)的支持下,能夠?qū)ζ髽I(yè)數(shù)據(jù)庫圖片、視頻、文檔等所有形式的內(nèi)容進(jìn)行掃描解析,將相關(guān)的知識經(jīng)驗(yàn)與工作中的應(yīng)用場景相連接,并一一標(biāo)記以備員工因?yàn)閱T工不時之需的檢索學(xué)習(xí)需求。


智能問答,不僅方便員工在遇到問題時向系統(tǒng)發(fā)問尋找企業(yè)內(nèi)部的與解決方案相關(guān)的知識經(jīng)驗(yàn),還可以將互聯(lián)網(wǎng)上的知識經(jīng)驗(yàn)共享給員工。


另外,在微知識系統(tǒng)和智能問答基礎(chǔ)上的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)還能夠與現(xiàn)有專家、企業(yè)內(nèi)外的同行等建立聯(lián)系,方便企業(yè)進(jìn)行知識經(jīng)驗(yàn)更新、洞悉行業(yè)發(fā)展趨勢的同時,也方便員工建立自己的教練或?qū)熅W(wǎng)絡(luò)。


目前,布本知魚在這一領(lǐng)域已經(jīng)有了比較成功的探索和實(shí)踐,可以通過微知識系統(tǒng)+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(guān)的精準(zhǔn)知識,而不需要員工在龐大的數(shù)據(jù)資料中尋找自己需要的內(nèi)容。


 

簡化學(xué)習(xí)項(xiàng)目及課程的設(shè)計開發(fā)過程


相比傳統(tǒng)上學(xué)習(xí)項(xiàng)目及課程設(shè)計的前中后期準(zhǔn)備,人工智能創(chuàng)造高度個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)更多依賴于其在企業(yè)學(xué)習(xí)上游價值鏈的作用



  • 為學(xué)習(xí)發(fā)展人員提供更多的源內(nèi)容,方便他們將過去用在學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)設(shè)計的精力轉(zhuǎn)移到內(nèi)容策展上;

  • 與第三方網(wǎng)絡(luò)、知名專家、同行等建立聯(lián)系,豐富企業(yè)的專家導(dǎo)師庫,幫助企業(yè)構(gòu)建一個內(nèi)外協(xié)同的學(xué)習(xí)生態(tài);

  • 利用推薦體系集成一系列企業(yè)內(nèi)外的知識經(jīng)驗(yàn),滿足企業(yè)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(jīng)驗(yàn)的貢獻(xiàn)者;

  • 重新定義企業(yè)學(xué)習(xí)各方干系人的角色,讓團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)、公司高管等角色承擔(dān)他們應(yīng)有的職責(zé),學(xué)習(xí)項(xiàng)目不再依賴學(xué)習(xí)發(fā)展人員,團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)、高管甚至員工自己都可以方便地定義設(shè)計自己的學(xué)習(xí)項(xiàng)目。



未來,隨著人工智能的發(fā)展,智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)會有更多的工具和功能,簡化學(xué)習(xí)系統(tǒng)及學(xué)習(xí)實(shí)踐的流程,提升員工、課程開發(fā)者、學(xué)習(xí)發(fā)展人員等的學(xué)習(xí)參與度和積極性。


 

培訓(xùn)經(jīng)理在與AI協(xié)同中的新角色


我們已經(jīng)從員工學(xué)習(xí)體驗(yàn)的角度大概確定了未來的變化方向,那么培訓(xùn)經(jīng)理或者學(xué)習(xí)發(fā)展人員在與人工智能協(xié)同的過程中的有哪些主要職責(zé)?目前來看,有以下三個:


  • 訓(xùn)練智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),包括幫助智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)化和改進(jìn),比如,使自然語言處理器減少錯誤,并改進(jìn)人工智能系統(tǒng)對人類行為的模擬;

  • 分析智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)果,保證智能決策過程的可靠性;

  • 維護(hù)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),不斷努力識別和消除系統(tǒng)中的偏差,以達(dá)到預(yù)定目標(biāo)。



從這一角度來說,強(qiáng)大的分析能力越來越重要,掌握數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)技能集的學(xué)習(xí)發(fā)展人員將會受到企業(yè)學(xué)習(xí)市場的歡迎,因此,培訓(xùn)經(jīng)理或?qū)W習(xí)發(fā)展人員必須有效地使用從機(jī)器人到虛擬代理的一系列智能技術(shù),將自身角色發(fā)展為數(shù)字學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,去管理學(xué)習(xí)模型、演進(jìn)算法、培訓(xùn)自動化設(shè)計和反饋系統(tǒng)。

 


結(jié)語


在許多方面,企業(yè)學(xué)習(xí)正面臨著一條與供應(yīng)鏈管理原則相似的道路。過去,供應(yīng)鏈管理是一項(xiàng)以人為中心的活動,關(guān)注倉庫位置、天然氣價格、運(yùn)輸路線和工會關(guān)系。后來,亞馬遜和沃爾瑪這些公司通過創(chuàng)新數(shù)據(jù)和智能系統(tǒng)的應(yīng)用,改變了供應(yīng)鏈行業(yè)的工作性質(zhì),也對需要與系統(tǒng)協(xié)作的人員的角色、技能和思維方式進(jìn)行了改進(jìn),并最終獲得了整個供應(yīng)鏈管理的效率提升。


在企業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域,人工智能和自動化將從根本上改變培訓(xùn)經(jīng)理的工作。作為專業(yè)人士,培訓(xùn)經(jīng)理未來職業(yè)成功的關(guān)鍵是擁抱這些技術(shù),并創(chuàng)造一種新的常態(tài)——不僅與人工智能這些新的技術(shù)共存共生,而且要相輔相成有效協(xié)同,為員工創(chuàng)造更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn),為企業(yè)創(chuàng)造更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。



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