AI literacy и applied AI skills стали главными приоритетами для более чем половины руководителей по обучению и развитию (L&D), согласно отчету платформы AI readiness Docebo, опубликованному во вторник. В исследовании участвовали 1000 сотрудников крупных компаний, работающих в L&D-функциях, и 1000 сотрудников из других подразделений в США, Канаде и Европе.
Однако данные от тех, кто проходит обучение по AI, показывают разрыв между обучением и уверенностью в работе: 66% заявили, что не чувствуют поддержки со стороны своих организаций, а 57% — что обучение не связано с их конкретными ролями. Более половины сказали, что не понимают, как AI-обучение повлияет на их продвижение или карьеру.
Компании, которые хотят повысить уровень AI-компетенций, выиграют от более точечных программ обучения, привязанных к конкретным ролям, написал в письме CMO Docebo Кайл Лейси. «Когда люди видят, как развитие навыка открывает для них личную траекторию движения вперед, вовлеченность приходит следом», — сказал он.
И сотрудники, и лица, принимающие решения, ставят AI readiness в число своих главных приоритетов, но сотрудники на более низких должностях говорят, что им трудно представить, как технология повлияет на их повседневную работу или профессиональные цели.
С такой проблемой сталкивается большинство предприятий, пытаясь оценить эффективность своих AI-пилотов и получить ROI от роста затрат. Все больше технологических лидеров ищут измеримые данные, чтобы обосновать проекты.
Предприятия в разных секторах пытаются добиться AI fluency, но у большинства этот уровень пока поверхностный, сказал в отчете Docebo Маркус Бернхардт, principal в Endeavor Intelligence. «У них высокий уровень индивидуальных экспериментов — люди используют AI-инструменты для выполнения отдельных задач, — но затем они возвращаются к тем же самым операционным рабочим процессам, которые у них были пять лет назад».
Если организация получает обратную связь о том, что сотрудники не чувствуют поддержки в обучении или при внедрении AI, решение — не запускать еще больше учебного контента, а адаптировать его под конкретные роли и идти глубже, чем просто объяснение самого инструмента, сказал Лейси. Обучение также должно включать human skills, например critical thinking, который учит, как и когда применять AI, сказал он.
«Это навык, которому нужно обучать осознанно, отрабатывать его в контексте и закреплять», — сказал Лейси.
Успешные программы обучения тоже могут повысить AI ROI. Компании с более зрелыми программами upskilling в области data и AI literacy с большей вероятностью сообщали о значительном положительном эффекте от расходов на AI, согласно исследованию DataCamp, опубликованному в прошлом месяце.
Развертывание технологий и готовность персонала — это две разные инициативы, сказал Лейси. По данным отчета, хотя большинство респондентов проходит AI-обучение, 85% считают, что оно не помогает им понять, как эффективно использовать AI в своей роли.
Прохождение обучения не равно AI readiness, сказал он.
В рубрике: AI & Future Tech, Leadership
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: AI literacy tops learning priorities but training efforts lag