生成式人工智能:可以帮助缩小技能差距的老师吗?

全球人才缺口长期以来一直令人遗憾,而且还在继续扩大——仅在美国,目前就有 960 万个职位空缺,而失业人数为 650 万个。

生成式人工智能:可以帮助缩小技能差距的老师吗?

许多人呼吁对现有劳动力进行技能提升和再培训。然而,尽管许多企业领导者认识到这一需求,但他们却因缺乏时间、资源和资金来开发培训员工的材料而受到阻碍。

根据 Cypher Learning 的说法,与许多其他领域一样,这是生成式人工智能提供变革前景的另一个领域。这家学习管理系统提供商本周发布了一项研究,探讨了领导者在技能提升方面面临的挑战、他们在构建培训材料方面对人工智能的探索,以及该技术在修复工人数量和可用工作之间的分裂方面的前景。

“生成式人工智能已经在改变员工培训,”CYPHER Learning 创始人兼首席执行官 Graham Glass 告诉 VentureBeat。 “2024 年,重点将以人工智能为核心重新构想教育。”

人才保留、员工福祉、技能提升是首要关注的问题

Cypher 的调查《2024 年的生成式人工智能:工作场所动荡中的潜在生命线》指出,人才保留、员工福祉和技能提升是 2024 年人力资源和企业领导者最关心的问题。

与此同时,超过一半 (65%) 的受访者表示,虽然提高员工技能对于填补技能差距至关重要,但他们没有资源来开发相关培训或课程材料。此外,69% 的人缺乏必要的技能来最大限度地发挥技术在其岗位上的潜力。

因此,如今只有一半的工人能够获得足够的培训机会。

许多领导者表示,组织内的学习与发展 (L&D) 部门可以帮助提高技能和交叉技能。 “然而,更大的研发部门会带来更大的成本,”该研究指出。

组织继续努力在为创收计划分配资金和培养更高技能的劳动力之间取得平衡。

“技能差距会降低公司的创新和竞争能力,”格拉斯说。 “因此,人力资源领导者必须专注于留住人才,并提供全面的培训来提升员工、保持他们的敬业度并提高工作满意度。”

“动荡的新时代”

这些调查结果发布之际,世界经济论坛预测 2024 年将标志着“动荡新时代”的开始,就业市场将发生变化,对更具弹性的劳动力的需求不断增长。

这种破坏是由多种因素造成的:经济和地缘政治变化、供应链变化以及山区社会和环境压力(等等)。

该组织进一步断言,未来五年内近 25% 的工作岗位将发生变化,近一半工人的技能将被破坏。

令人震惊的是,Gartner 预测员工流动率将比公司近期经历的高出 50% 至 75%。

格拉斯说:“由于职位空缺,合格的员工往往会看到更多的选择来跳槽。” “如果他们感觉自己的组织被低估,他们很可能会跳槽。”

这不仅会增加招聘新人才的成本,还会破坏生产力、文化和士气。

“众所周知,雇用新员工的成本比培养现有员工的成本更高,”格拉斯说。 “研究表明,引人注目的学习和发展计划以及传授新技能可以极大地提高员工的整体工作满意度。”

他指出,Cypher 之前的一项调查显示,超过四分之三 (76%) 的受访者表示,他们更有可能留在优先考虑培训的雇主。另外 71% 的人认为“不投资培训的公司不关心员工。”

“聪明的雇主将提供更好的培训和职业发展机会,”格拉斯说。简而言之:“员工希望留在那些对其职业发展进行投资的公司。”

生成式人工智能的采用不断增长,但障碍仍然存在

根据 Cypher 的研究,Gen AI 可以通过制作包含文本、图像、视频和交互模块的多样化学习材料来促进这一点,并“在短时间内”构建课程。人工智能还可以从更广泛的来源中获取信息,并根据学习者的特定需求定制内容。

报告称,“尽管有希望,但人工智能在广泛采用方面仍面临一些巨大的障碍”。

值得注意的是,近一半(44%)的受访者表达了对数据安全和人工智能生成输出的准确性的担忧。此外,超过一半的人担心人工智能可能会抢走他们的工作,而 57% 的人表示不确定人工智能如何使他们的角色受益。

大多数人 (77%) 表示,如果能够验证所提供信息的真实性,他们将更多地使用人工智能,87% 的人表示,如果人工智能以更可用的方式提供,他们将更倾向于采用它。

但这并不是说企业完全回避新一代人工智能:事实上,超过四分之三 (86%) 的人力资源和业务领导者受访者表示,他们或他们的团队成员正在工作流程中使用该技术。

如何?将培训课程游戏化;创造更具吸引力和乐趣的职业发展;建立评估并评估学习者的进步;并节省课程创建时间。

主动、可控的人工智能的兴起

展望未来,随着越来越多的企业采用新一代人工智能来构建培训材料,格拉斯强调,这不仅仅是重新包装传统的学习方法,“而是以审慎的、战略性的方式利用人工智能来改变教育体验。”

他预测,随着时间的推移,虚拟学习助理或导师将与人类监督者一起自主支持个性化发展。例如,想象一下,由人工智能代理支持的个性化学习旅程,可以根据用户的兴趣吸引相关主题。

“你喝完咖啡休息回来后可能会发现人工智能代理已经提出了有趣的新主题供探索,”他假设。

最终,他预测:“2024 年,将见证主动但控制良好的人工智能的兴起,它向用户提供建议,而不是等待用户输入。”

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