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Il vento del cambiamento: eLearning e intelligenza artificiale (AI)
Pubblicato il: 19/10/2023Vento di cambiamento: navigare tra intelligenza artificiale e l'eLearning
Era intorno al 1991 quando la band tedesca, Scorpions, pubblicò il suo singolo più venduto di tutti i tempi: "Wind of Change". Dal crollo dell'Unione Sovietica alla caduta del Muro di Berlino, ricordo molto vento e molti cambiamenti. Ma cosa c'entra questo con l'intelligenza artificiale (AI) e l'eLearning?
Un vento diverso: serve una barca più grande
Oggi parlo di un tipo di vento diverso in un'era diversa: l'ascesa dell'intelligenza artificiale e dei professionisti dell'apprendimento sul posto di lavoro. Soffiano i venti del cambiamento. L'intelligenza artificiale sta avanzando rapidamente e promette di trasformare il modo in cui informiamo, formiamo e sviluppiamo i talenti. Proprio come con il vento reale, per imbrigliarlo bisogna capire come lavorarci.
Per i professionisti dell'apprendimento, l'intelligenza artificiale offre sia opportunità che problematiche. Coloro che comprendono l'intelligenza artificiale e si adattano in modo proattivo prospereranno negli anni a venire. Coloro che lo ignorano lo fanno a proprio rischio e pericolo. Come hanno detto gli Scorpions, il mondo si sta avvicinando. Questo articolo esplora strategie pratiche per sfruttare il vento e navigare nella tua carriera nell'era dell'intelligenza artificiale, perché sembra che abbiamo bisogno di una barca più grande.
Che cosa significa? Oggi, potrebbe essere necessario un grande sforzo per creare il risultato desiderato. Non limitarti a pensare a come l'intelligenza artificiale può ampliare i tuoi sforzi per facilitare il raggiungimento dello stesso risultato. Pensa all'intelligenza artificiale in termini di scalabilità dei risultati, non (solo) dello sforzo. Non limitarti a navigare più facilmente verso un'isola, vai e scopri posti nuovi!
Navigare nel panorama dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento e sviluppo: quattro impatti chiave sull'apprendimento
Sebbene l'intelligenza artificiale sia in circolazione da molto tempo, è stata utilizzata principalmente da ingegneri, sviluppatori e tecnici. Oggi è disponibile ovunque intorno a noi. Secondo questo
rapporto, ci sono circa 58.000 aziende di intelligenza artificiale nel mondo e oltre 115 milioni di aziende che la utilizzano. Naturalmente, L&D non potrà ignorare questo vento mondiale. Personalmente, posso anche confermare che uno degli argomenti principali dei corridoi delle conferenze di apprendimento (e delle sale gremite) quest'anno è stato la navigazione tra AI e L&D. Il mondo si sta chiudendo.
Non pensare all'intelligenza artificiale come a una tecnologia per ridimensionare i tuoi processi attuali, così com'è! Non è necessario creare contenuti più velocemente se il contenuto attuale non risolve il problema aziendale. Ridimensionare l'impatto, non (solo) lo sforzo. Utilizzare l'intelligenza artificiale in nuovi modi per risolvere i problemi, anziché contribuire ai vecchi sforzi che non hanno avuto l'impatto desiderato. In altre parole, la televisione non significa vedere la gente leggere un libro, come lo ascoltava la radio. È un nuovo paradigma.
Le responsabilità tradizionali stanno cambiando
I seguenti componenti esistono già oggi nell'apprendimento sul posto di lavoro L&D, quindi, naturalmente, potremmo essere entusiasti di vedere l'automazione e il supporto dell'intelligenza artificiale per loro. Con l'intelligenza artificiale, tuttavia, potrebbero spostare l'attenzione.
1. Creazione di contenuti più rapida
Questa è una reazione comune. Sì, possiamo creare contenuti più velocemente! L'intelligenza artificiale può generare contenuti e corsi molto più velocemente di qualsiasi essere umano. ChatGPT e strumenti simili possono già creare moduli di apprendimento completi da un semplice prompt. Non fraintendermi, quando abbiamo bisogno di contenuti, è fantastico! Finalmente, forse, possiamo smettere di creare corsi mediocri che avrebbero dovuto essere solo liste di controllo, comunicazioni e strumenti di diffusione delle informazioni. L'intelligenza artificiale può farlo per noi ora su larga scala. Possiamo crearne di più con scadenze più brevi.
Ma cosa accadrebbe se utilizzassimo questa energia per creare meno contenuti e maggiore impatto? Uno dei motivi per cui abbiamo già così tanti contenuti è che utilizziamo un percorso come un vaso vuoto. Le PMI e le parti interessate riempiono questo vaso con le cose importanti.
E se utilizzassimo l'intelligenza artificiale per rompere questo modello mentale e creare molti tipi diversi di risorse di apprendimento invece di un singolo corso? Ciò richiederebbe la collaborazione tra comunicazione, formazione, sviluppo dei talenti, acquisizione di talenti, operazioni, ecc. Ma alla fine, il pubblico target è lo stesso dipendente, quindi perché no?
2. Navigazione nell'intelligenza artificiale nella fornitura e nella facilitazione di formazione e sviluppo
Tutor di intelligenza artificiale e facilitatori virtuali trasformeranno il modo in cui forniamo la formazione. Forniscono istruzioni scalabili, personalizzate e sempre disponibili. Ciò riduce la necessità di istruttori, formatori e tutor dal vivo. Quest'ultima frase suona dura? Questo articolo suggerisce il contrario.
3. Navigazione nell'intelligenza artificiale nell'analisi dei dati L&D
L'intelligenza artificiale eccelle nel raccogliere, analizzare e agire sui dati di apprendimento. Fornisce approfondimenti sull'efficacia dei contenuti, sulle lacune di conoscenza e altro ancora. Questo approccio basato sui dati riduce le congetture in L&D. I dati e l'analisi (in particolare l'analisi predittiva) sono fondamentali per il futuro dell'apprendimento.
Dobbiamo però rinunciare a misurare l'illusione dell'apprendimento e iniziare a concentrarci sui risultati. L'effetto. L'impatto. Non solo il ROI, ma un impatto più olistico nel sostenere la crescita. Se da un lato dobbiamo misurare ciò che conta sul posto di lavoro (effetto dell'apprendimento), dall'altro dobbiamo anche livellare il nostro gioco di comunicazione e narrazione. Al di fuori di L&D, a nessuno interessa il nostro gergo interno. Ciò che conta per loro non è lo sforzo investito nella progettazione o nell'apprendimento in sé, ma la sua applicazione.
L'impatto è ciò che conta. Ancora una volta, ridimensiona l'impatto, non lo sforzo!
4. Navigare nell'intelligenza artificiale nell'esperienza dello studente di formazione e sviluppo
L'intelligenza artificiale promette un apprendimento iperpersonalizzato e coinvolgente attraverso simulazioni, realtà virtuale, chatbot e altro ancora. Questo nuovo approccio sposta il controllo dai team di formazione e sviluppo allo studente. E forse possiamo smettere di usare la parola "studente". Le persone hanno una vita prima, durante e dopo essere "studenti". Concentrarsi solo sulla parte in cui apprendono spesso porta ad applicazioni inefficaci sul lavoro.
Nell'apprendimento sul posto di lavoro, presupponiamo cambiamenti di comportamento dopo aver progettato un corso per cambiare comportamento. È tempo di rinunciare all'illusione di imparare. Ci sono molti altri fattori che consentono o inibiscono il cambiamento del comportamento sul lavoro. Tuttavia,
la sfida fondamentale è fornire un apprendimento e una pratica significativi e autentici.
"Ho imparato molto sull'azienda, sulla nostra organizzazione e sulla nostra visione. Ma non sono sicuro di quello che faccio", ha scritto uno "studente" anonimo dopo l'onboarding.
Le persone vogliono sapere come fare il proprio lavoro e come farlo bene. Hanno bisogno di mettere in pratica le competenze per farlo meglio, più facilmente, più velocemente, ecc. L'intelligenza artificiale, se utilizzata bene, può fornire un vero apprendimento adattivo per gli individui, consentendo al tempo stesso l'elemento sociale dell'apprendimento quando appropriato.
Hai la connessione Wi-Fi?
Credo che tra un paio d'anni "basato sull'intelligenza artificiale" e "guidato dall'intelligenza artificiale" diventeranno così onnipresenti che non possiamo nemmeno immaginare il lavoro senza di essa. Come la parola "wi-fi" oggi. Sai cosa significa Wi-Fi? È ovunque. Lo diamo per scontato. A proposito, non significa nulla. Anche se "alta fedeltà” (hi-fi) farebbe pensare che sia "fedeltà wireless".
Quindi, non innamorarti della tecnologia oggi guidata dall'intelligenza artificiale. Innamorati del problema che stai risolvendo. Ad esempio, una delle domande preferite per LMS, LXP e altre piattaforme di apprendimento è questa: in che modo la tua piattaforma supporta feedback significativi? E quali prove hai che funzioni bene?
Il fatto è che non è la risposta che mi dice della qualità della piattaforma. È così che pensano a questa domanda. Capiscono cos'è un feedback significativo? Per fornire feedback, hanno bisogno di valutare le persone. Come stanno andando a riguardo? E se mi dicono solo i dati di apprendimento senza alcun impatto sulle prestazioni, so che si stanno concentrando sull'illusione dell'apprendimento. Potrebbe vendere, ma non funzionerà.
Come possono gli esseri umani competere con l'intelligenza artificiale?
Beh, probabilmente è la domanda sbagliata. "Come possono gli esseri umani sfruttare l'intelligenza artificiale?" probabilmente è migliore. È improbabile che l'intelligenza artificiale scompaia. In effetti, ciò che stiamo vivendo oggi mi ricorda gli albori di Internet e del World Wide Web. È solo una transizione verso un nuovo paradigma di lavoro, vita e intrattenimento.
Alcuni vedono la visione post-transizione, altri vedono la transizione come visione. Quindi, non pensare di perderti qualcosa se non hai ancora padroneggiato le ultime tecniche di prompt engineering. Questo mondo di co-esecuzione e co-creazione sta cambiando molto velocemente. Microsoft ha appena implementato il suo Copilot in MS 365.
Tutte le strade dell'intelligenza artificiale portano alla produttività!
Spesso pensiamo alla produttività sul posto di lavoro come all'efficienza con cui produciamo il risultato desiderato. Ad esempio, quanto tempo occorrerebbe per costruire un corso eLearning di 60 minuti. Quando vogliamo aumentare la produttività, possiamo ridurre le risorse utilizzate (tempo, impegno, denaro, energia, ecc.) e/o aumentare il volume dei risultati (creando due corsi con lo stesso impegno). Questo singolo focus può ritorcersi contro quando si naviga nell'IA in L&D!
Agli albori del web, un importante cliente mi chiese quanto tempo ci sarebbe voluto per caricare la sua presentazione PowerPoint sul web. Era un file con circa 60 diapositive. Ho detto che avrei potuto convertirlo in PDF e caricarlo entro dieci minuti (tramite una connessione molto lenta). Il cliente era entusiasta! Ma poi ho chiesto: "Perché vorresti farlo?” Per farla breve, concentrati su entrambe le estremità della medaglia: efficienza ed efficacia. Usare l'intelligenza artificiale per produrre qualcosa più velocemente che non risolva un problema in primo luogo sarebbe più efficiente. Ma non più efficace.
Considerazioni finali: come prepararsi ai cambiamenti?
Il World Economic Forum ha rivisto le principali competenze di cui abbiamo bisogno (per favore, prendile con una buona dose di sospetto). Quali sono le cinque abilità principali?
- Pensiero
- Pensiero
- Atteggiamento
- Atteggiamento
- Modello mentale
Ok, sto scherzando. Un po'. Le cinque abilità principali riguardavano il pensiero analitico, il pensiero creativo, la resilienza (flessibilità e agilità), la motivazione (e autoconsapevolezza) e la curiosità (e l'apprendimento permanente). Ci sono un sacco di corsi online su questi argomenti. Ma, prima di correre e seguire corsi su queste "abilità”, suggerisco qualcos'altro:
Analizza cosa fai nel tuo lavoro
Guarda le attività che completi, l'output che crei, i processi che utilizzi, le decisioni che prendi, ecc. Quindi prendi queste "abilità" dall'alto e abbinale al tuo lavoro effettivo. Crea una matrice di come applichi queste competenze nel tuo ruolo. Quindi, puoi trovare corsi (e molte altre risorse) per sviluppare le tue capacità. Imparare qualcosa non è la stessa cosa che imparare a fare qualcosa.
Abbiamo bisogno dell'alfabetizzazione sull'intelligenza artificiale?
Sempre più corsi appaiono online sull'alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale. La premessa è che è necessario comprendere i fondamenti di come funziona l'intelligenza artificiale per poterla utilizzare con successo sul lavoro. Ciò non significa che devi diventare un programmatore. Tuttavia, potrebbe essere necessario investire tempo per comprendere le tecnologie chiave alla base dell'intelligenza artificiale. Conoscere le capacità e i limiti dell'intelligenza artificiale ti consente di individuare opportunità. Costruisce anche credibilità con i compagni di squadra tecnici.
Attività come seguire corsi online, leggere articoli o fare volontariato per progetti pilota di intelligenza artificiale sono ottimi modi per incrementare il know-how. La sfida è il ritmo del cambiamento. Non manterrai il passo degli ingegneri, ma imparerai abbastanza per parlare la loro lingua. Consideratelo come il raggiungimento alla fine della fluidità funzionale, non della competenza nativa.
Detto questo, personalmente, non salterei da zero a uno nell'alfabetizzazione sull'intelligenza artificiale senza avere l'alfabetizzazione dei dati. Consiglio vivamente di praticare l'alfabetizzazione dei dati prima di chiedere all'IA di guidare, pulire, analizzare, riassumere e fare previsioni sulla base dei dati grezzi, in modo che quando chiedi all'IA di farlo per te, almeno puoi verificare la validità della risposta.
Reinventa il tuo ruolo
Preparandosi all'automazione delle attività a basso rischio da parte dell'intelligenza artificiale, il ruolo di un professionista dell'apprendimento si sposterà sul pilotaggio dell'aereo anziché sul montaggio dell'aereo durante il volo. Oppure, tornando alla metafora del vento del cambiamento, costruire la nave mentre si naviga in mare. Ora dobbiamo solo assicurarci di andare nella giusta direzione.
Piuttosto che aggrapparti ai vecchi titoli di lavoro, reinventa il tuo ruolo. Trova competenze adiacenti come il pensiero progettuale, la gestione del cambiamento e la creazione di partnership. Sviluppare competenze in una pratica emergente come l'implementazione responsabile dell'IA o l'apprendimento multimodale. Evolvere dallo svolgere compiti alla risoluzione di problemi e al raggiungimento di risultati. Non sarei sorpreso che l'intelligenza artificiale costringesse gli esseri umani (come nelle risorse umane) a lavorare insieme più strettamente unendo gli sforzi isolati di formazione e sviluppo, sviluppo dei talenti, sviluppo organizzativo, sviluppo della leadership, acquisizione di talenti, comunicazioni interne, gestione dei contenuti e della conoscenza, ecc. .
Collabora con l'intelligenza artificiale
I leader dell'apprendimento di maggior successo collaboreranno con l'intelligenza artificiale, non competeranno contro di essa. Impostare gli assistenti IA per gestire il lavoro ripetitivo ti libera dalla strategia e dall'innovazione. Tratta l'intelligenza artificiale come qualsiasi compagno di squadra specializzato: comprendi le sue capacità e allinea il lavoro. Fornire linee guida e feedback chiari per perfezionare i risultati. Co-creare è il verbo che sento spesso parlare di questa relazione. Naturalmente, vogliamo sentirci superiori all'intelligenza artificiale, quindi la co-creazione sembra abbastanza sicura. :)
Nelle prime fasi del lavoro co-creativo, un Instructional Designer può spingere l'intelligenza artificiale a generare una bozza del corso e poi perfezionarla aggiungendo esempi, modificando le attività e garantendo l'accuratezza. Insieme ottengono molto di più che lavorando separatamente. Ma dubito che finisca lì. L'intelligenza artificiale consente la scalabilità, il che porta volume e velocità nel nostro flusso di lavoro attuale. Volume e velocità significano complessità. Pertanto, anche se il nostro obiettivo dovrebbe essere l'innovazione, non dovremmo dimenticare che innovazione non significa sempre aggiunta. La semplificazione e la detrazione possono essere altrettanto potenti! Ancora una volta, ridimensiona l'impatto, non lo sforzo.
Cerca in modo proattivo opportunità di collaborazione nell'ambito dell'intelligenza artificiale anziché aspettare il cambiamento.
Diventa il professionista dell'apprendimento che sperimenta nuovi usi per chatbot, motori di raccomandazione AI, ambienti simulati e altro ancora. Detto questo, il mio consiglio è valido: iniziare con l'alfabetizzazione dei dati e avere una strategia chiara per la misurazione e la valutazione. Se non sai come misurare l'impatto del tuo lavoro, come fai a sapere quali esperimenti di intelligenza artificiale hanno funzionato meglio?
L'intelligenza artificiale al centro delle persone
Più facile a dirsi che a farsi. L'intelligenza artificiale comporta rischi come pregiudizi, abusi e spostamento dei ruoli umani. Come leader dell'apprendimento, dobbiamo sostenere pratiche etiche e socialmente responsabili. Questa non è una questione politica. Sta diventando molto più grande di una semplice procedura standard. Comprendendo i potenziali pregiudizi che l'intelligenza artificiale ha già ereditato durante la formazione (ovvero la formazione del modello, non la formazione delle persone) insieme ai pregiudizi umani (ad esempio, il pregiudizio di conferma per cercare e accettare solo ciò che crediamo sia vero), come minimo dovremmo essere trasparenti sulle conseguenze. Naturalmente, questo sforzo di gestire l'intelligenza artificiale non è un'iniziativa di formazione e sviluppo, ma è necessario che i professionisti abbiano voce in capitolo.
I venti del cambiamento
L'intelligenza artificiale porta con sé incertezza ma anche un enorme potenziale. I leader dell'apprendimento che comprendono questa tecnologia e adattano le proprie competenze rimarranno essenziali in un mondo abilitato all'intelligenza artificiale. Sebbene le cose brillanti possano attirare la tua attenzione (come l'intelligenza artificiale generativa), assicurati di definire prima le sfide e le opportunità, quindi cercare le soluzioni per loro, piuttosto che avere una soluzione e poi cercare un problema.
Con i punti di forza umani come la creatività e l'empatia integrati dalle capacità dell'intelligenza artificiale, possiamo trasformare l'apprendimento come mai prima d'ora. Ma dobbiamo agire oggi per prepararci. Non è possibile invertire il vento del cambiamento che soffia nel nostro settore. Ma essendo proattivi, i professionisti dell'apprendimento possono orientare la propria carriera nella giusta direzione, verso un futuro luminoso.
Riferimenti
- Bughin, J., E. Hazan, S. Ramaswamy, M. Chui, T. Allas, P. Dahlström, N. Henke, and M. Trench. 2017. "Artificial intelligence: The next digital frontier?" McKinsey Global Institute.
- Dellarocas, C., and D. M. Hanssens. 2018. "The power of social media analytics." MIT Sloan Management Review 60 (1): 1.
- Wilson, H. J., P. R. Daugherty, and N. Morini-Bianzino. 2017. "The jobs that artificial intelligence will create." MIT Sloan Management Review 58 (4): 14.
