人工智能將如何徹底改變員工培訓(xùn)?

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正越來(lái)越多地被用來(lái)幫助組織提升技能策略、確定技能組合、推薦學(xué)習(xí)路徑、提供在職培訓(xùn),甚至幫助確定為獲得技能而付出的資金和資源。

在需要彌補(bǔ)技能差距的壓力下,很多組織正在采用人工智能技術(shù),從而一些傳統(tǒng)的培訓(xùn)方法轉(zhuǎn)變?yōu)椴粩喟l(fā)展的技能提升策略。

員工培訓(xùn)對(duì)組織發(fā)展來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。面臨難以尋求高技能人才的挑戰(zhàn),很多組織遭受高離職率的困擾,并陷入了大規(guī)模轉(zhuǎn)型的困境,對(duì)員工進(jìn)行技能提升和交叉培訓(xùn)的需求是至關(guān)重要的,這對(duì)于傳統(tǒng)的培訓(xùn)方法來(lái)說(shuō)幾乎難以應(yīng)對(duì)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正越來(lái)越多地被用來(lái)幫助組織提升技能策略、確定技能組合、推薦學(xué)習(xí)路徑、提供在職培訓(xùn),甚至幫助確定為獲得技能而付出的資金和資源。

IBM公司擁有34.5萬(wàn)名員工,并且始終需要保持技術(shù)領(lǐng)先地位,因此,IBM公司致力于使人工智能發(fā)揮重要作用,以促進(jìn)其勞動(dòng)力的技能提升。

IBM公司主要負(fù)責(zé)人力資源數(shù)據(jù)和人工智能業(yè)務(wù)的首席技術(shù)官Anshul Sheopuri說(shuō),“如今技能的半衰期為五年,在五年之內(nèi),人們學(xué)到的技能或者有一半被遺忘,或者變得過(guò)時(shí)。”

云計(jì)算和人工智能等快速發(fā)展的技術(shù)對(duì)新的專業(yè)技能的需求在很大程度上壓縮了技能保質(zhì)期。因此,找到一種可擴(kuò)展的方法來(lái)不斷提高員工技能是一件必須要做的事。

基于人工智能的培訓(xùn)策略剖析

任何提升技能策略的第一步都是確定員工目前擁有哪些技能。在過(guò)去,這將涉及技能自我評(píng)估。Sheopuri指出,經(jīng)過(guò)測(cè)試,這種方法的準(zhǔn)確率約為75%。他說(shuō),“這很主觀,以往的評(píng)估方法很快就會(huì)過(guò)時(shí)。”

如今,IBM公司正在使用人工智能系統(tǒng)通過(guò)掃描2.2億份內(nèi)部文檔(包括簡(jiǎn)歷、博客、已發(fā)表的論文和公司通訊)來(lái)評(píng)估和推論員工擁有的技能。該系統(tǒng)基于IBM自己的人工智能系統(tǒng)Watson,其中包括自然語(yǔ)言處理、集群和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。

他說(shuō):“我們會(huì)對(duì)員工說(shuō),‘這些是我們認(rèn)為你擁有的技能,可以向我們提供你的反饋意見(jiàn)。’”他補(bǔ)充說(shuō),這些自動(dòng)化技能評(píng)估更容易保持最新。然后,員工會(huì)根據(jù)他們擁有的技能、IBM公司需要的技能以及客戶要求的技能獲得學(xué)習(xí)建議。

他說(shuō):“在人工智能或云計(jì)算等戰(zhàn)略領(lǐng)域,我們希望每個(gè)人都在這一領(lǐng)域擁有基礎(chǔ)知識(shí)。”

該系統(tǒng)還根據(jù)其他具有相同背景的員工所研究的內(nèi)容提出建議,類似于用戶在視頻流服務(wù)中獲得建議觀看下一部電影的方式。

Sheopuri說(shuō),“IBM公司98%的員工每季度都會(huì)使用這個(gè)系統(tǒng)。”他補(bǔ)充說(shuō),該系統(tǒng)的凈推薦分?jǐn)?shù)為58分。創(chuàng)建凈推薦系統(tǒng)的貝恩公司聲稱,任何高于50分的系統(tǒng)都是一種優(yōu)秀的人工智能系統(tǒng)。

通過(guò)將IBM公司的員工薪酬與技能組合相關(guān)聯(lián),還有一種人工智能系統(tǒng)可以向管理者提出薪酬建議,以作為鼓勵(lì)員工提高技能的一種方式,并解決薪酬不平等的問(wèn)題。Sheopuri.說(shuō),“這對(duì)我們來(lái)說(shuō)是一件大事,要確保我們對(duì)偏見(jiàn)有充分的考慮。”

薪酬推薦系統(tǒng)還提供透明度,為其推薦提供解釋,以便管理人員掌握作出最終決定所需的所有信息。

除了加薪之外,員工還獲得工作建議,同樣可能獲得人工智能的支持。他說(shuō):“IBM公司總是空缺數(shù)以千計(jì)的職位。采用人工智能技術(shù)對(duì)我們來(lái)說(shuō)是雙贏的措施。既可以減少裁員,又可以幫助員工實(shí)現(xiàn)自己的愿望。”

Sheopuri表示,在去年,約有20萬(wàn)名IBM公司員工查看了工作推薦,數(shù)千名員工根據(jù)他們的個(gè)性化匹配找到了新工作。

在職提升技能

對(duì)于培訓(xùn)本身,IBM公司依靠傳統(tǒng)的第三方課程、內(nèi)部開發(fā)的學(xué)習(xí)材料以及一些新的分散式教育渠道來(lái)進(jìn)行,有些內(nèi)容由其他員工創(chuàng)建。但是它確實(shí)依靠人工智能為某些類型的工作提供在職培訓(xùn)。例如,在人力資源部門中,聊天機(jī)器人可以回答與福利計(jì)劃和入職政策有關(guān)的問(wèn)題。在技術(shù)支持功能中也采用了人工智能。

他說(shuō):“我們是一家規(guī)模龐大的科技公司,為大量客戶管理IT基礎(chǔ)設(shè)施。我們正在挖掘日志以了解歷史票務(wù)問(wèn)題和解決途徑,并將這些知識(shí)提供給客服人員。”

數(shù)字化等同于讓經(jīng)驗(yàn)豐富的員工隨時(shí)可以為用戶提供幫助。畢馬威(KPMG)公司數(shù)字解決方案架構(gòu)負(fù)責(zé)人Swaminathan Chandrasekaran表示,事實(shí)上,通過(guò)在員工需要時(shí)提供幫助來(lái)幫助培訓(xùn)員工,是人工智能提升技能的最常見(jiàn)用途。這對(duì)于客服人員流失率很高的聯(lián)絡(luò)中心來(lái)說(shuō)尤為重要。

Chandrasekaran說(shuō),“就人員流失率來(lái)說(shuō),規(guī)模較小的聯(lián)絡(luò)中心為18%,而規(guī)模較大的聯(lián)絡(luò)中心為40%,流失一位客服人員帶來(lái)的平均損失通常為5,000美元到7,000美元,這不包括他們?cè)黾拥墓ぷ鲿r(shí)間。”

例如,聊天機(jī)器人可以解釋如何更換MacBookPro的電池,或者在屏幕上顯示說(shuō)明以供參考。人工智能可以回答通話者的常規(guī)問(wèn)題,并從手冊(cè)、指南、產(chǎn)品手冊(cè)、支持手冊(cè)中檢索相關(guān)的信息,這些都是用戶可以獲得的文件。

此外,人工智能還可以用于根據(jù)過(guò)去的交互來(lái)預(yù)測(cè)通話中可能發(fā)生的情況,并從一開始就獲取相關(guān)信息,例如擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的員工曾與該客戶打過(guò)交道,并可以指導(dǎo)受訓(xùn)者解決該客戶的問(wèn)題。

這些系統(tǒng)還可以用于為大量員工提供與其工作相關(guān)的新信息,因此當(dāng)新產(chǎn)品問(wèn)世時(shí),他們不必被指派接受培訓(xùn)。

例如,畢馬威(KPMG)公司最近對(duì)其員工進(jìn)行有關(guān)倫敦銀行同業(yè)拆借利率系統(tǒng)(LIBOR)變更的培訓(xùn)。畢馬威公司使用人工智能系統(tǒng)閱讀所有格式的合同,并提取銀行利率和其他LIBOR特定語(yǔ)言的參考資料,并將其推入員工工作流程。人工智能系統(tǒng)還接受主題專家的培訓(xùn),為員工提供額外的幫助。

Chandrasekaran表示,這種新的學(xué)習(xí)方式更適合新入職的員工。因?yàn)榻M織現(xiàn)在不可能讓這些入職者參加這個(gè)為期六周的培訓(xùn),然后回來(lái)工作。

虛擬助理

Chandrasekaran表示,人工智能功能的增強(qiáng)意味著未來(lái)每個(gè)員工都會(huì)有自己的私人助理來(lái)幫助他們熟練掌握工作技能,就像有一名人工智能驅(qū)動(dòng)的私人教練一樣。

這個(gè)想法并不新鮮。二十年前,微軟公司試圖讓所有人向其Office助手Clippy學(xué)習(xí),但其應(yīng)用體驗(yàn)并不好,以至于Clippy在2010年被《時(shí)代》雜志列為有史以來(lái)最糟糕的發(fā)明。但這次有所不同。

很多組織現(xiàn)在擁有相當(dāng)可靠的語(yǔ)言和語(yǔ)音識(shí)別、情感分析技術(shù)和推薦引擎。隨著數(shù)字化的發(fā)展,他們現(xiàn)在擁有了根據(jù)組織的具體要求訓(xùn)練這些系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)。

他說(shuō),“數(shù)據(jù)是無(wú)法替代的,例如在聯(lián)絡(luò)中心,必須給它提供帶有不良口音、發(fā)音不好或帶有背景噪音的數(shù)據(jù),以使其訓(xùn)練成為良好的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄引擎。對(duì)于合同處理系統(tǒng)來(lái)說(shuō),必須給它提供不同語(yǔ)言、不同模式和風(fēng)格的合同示例。良好的數(shù)據(jù)和人工注釋的數(shù)據(jù)是無(wú)可替代的。”

組織還需要確保他們有一個(gè)反饋機(jī)制,以繼續(xù)培訓(xùn)和改進(jìn)系統(tǒng)。Chandrasekaran說(shuō):“當(dāng)構(gòu)建傳統(tǒng)的應(yīng)用程序時(shí),第一天通常是最好的一天,因?yàn)橐磺姓?,而?wèn)題逐一出現(xiàn)。對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō),第一天則是最糟糕的一天,但之后進(jìn)行改進(jìn)將會(huì)越來(lái)越好,因此組織必須為最初的幾次迭代做好準(zhǔn)備。”

他說(shuō),在很多領(lǐng)域,人工智能系統(tǒng)已經(jīng)處于相當(dāng)穩(wěn)定的狀態(tài),可以開展有益的工作。還有一些新興領(lǐng)域,例如在文檔中提取手寫筆記。

微劑量學(xué)習(xí)

IEEE成員、Centric Consulting公司云計(jì)算和新興技術(shù)負(fù)責(zé)人Carmen Fontana將基于人工智能學(xué)習(xí)的新方法稱為“微劑量”。

她說(shuō):“人們通常并不喜歡每周花40個(gè)小時(shí)在課堂上學(xué)習(xí)知識(shí)。有了人工智能,就可以在很短的時(shí)間內(nèi)通過(guò)用小片段、小提示來(lái)完成——這樣就很及時(shí),也很容易吸收。”

Fontana表示,她在Centric公司既是這種學(xué)習(xí)的創(chuàng)造者又是消費(fèi)者。

她說(shuō):“實(shí)際上,我根據(jù)自己的實(shí)踐領(lǐng)域創(chuàng)建內(nèi)容,以便外部人員能夠理解我們的工作。這對(duì)我來(lái)說(shuō)工作量較小,我可以把這些內(nèi)容放上去,人們可以得到這些微劑量學(xué)習(xí)的幫助,而不是進(jìn)行正式的培訓(xùn)。”

該公司還有一個(gè)可以為員工創(chuàng)建學(xué)習(xí)途徑的推薦引擎。例如,F(xiàn)ontana本人最近學(xué)習(xí)了所在公司的價(jià)值觀和文化。

她說(shuō):“我入職Centric Consulting公司已經(jīng)有9年,所以我想回去重新了解我們?nèi)绾卧趦r(jià)值觀和文化中定位自己。”

她表示,這種新方法賦予了員工學(xué)習(xí)的自主權(quán)。

人工智能培訓(xùn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)

塔塔咨詢服務(wù)公司數(shù)據(jù)和分析業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Kamlesh Mhashilkar認(rèn)為,人工智能可以用在情境感知技能的建立、識(shí)別將受益于特定課程或會(huì)議的員工,以及針對(duì)個(gè)別主題的定制教育計(jì)劃。

人工智能技術(shù)最近在幫助監(jiān)考方面變得很有用。在以往,人們需要前往考試中心參加認(rèn)證考試。

Mhashilkar說(shuō):“由于發(fā)生疫情,人工智能確實(shí)在機(jī)器監(jiān)督或自我監(jiān)督方面提供了幫助。如果有人在考試時(shí)不斷地轉(zhuǎn)移視線,可以判斷他是真的在參加考試,還是在試圖作弊?”

一些學(xué)校已經(jīng)在使用人工智能來(lái)對(duì)學(xué)生的論文進(jìn)行評(píng)分。數(shù)字服務(wù)咨詢機(jī)構(gòu)Nerdery公司的首席技術(shù)官Joe Tobolski說(shuō):“由于實(shí)施方式的原因,這種方法引起了一些強(qiáng)烈反對(duì)。我對(duì)此有些擔(dān)心,因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)可能存在一些偏見(jiàn)。”

Nerdery公司首席技術(shù)官Joe Tobolski表示,使用人工智能可以將知識(shí)從經(jīng)驗(yàn)豐富的員工轉(zhuǎn)移給新員工,這與勞動(dòng)力日益老齡化的行業(yè)越來(lái)越相關(guān),這也帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)。

他說(shuō):“我們現(xiàn)在看到,在一些外包工作中,組織要求員工向外包人員傳授他們的工作技能,這會(huì)帶來(lái)一些不利影響。而人工智能也有可能出現(xiàn)意想不到的后果,例如可能會(huì)被用心不良的人利用。”

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