Παρότι βρίσκεται ακόμα σε πρώιμο στάδιο, η παραγωγική ΤΝ (Generative AI) αναμένεται να έχει σημαντικό αντίκτυπο στις διαδικασίες εκπαίδευσης και ανάπτυξης των επιχειρήσεων. Με ποιον ακριβώς τρόπο μπορεί να συμβεί αυτό;

Ένας από τους μεγαλύτερους στόχους των εταιρειών σήμερα είναι το πώς θα επιτύχουν το reskilling των ανθρώπων τους, το οποίο είναι επιβεβλημένο για την επιβίωση τόσο των ίδιων των επιχειρήσεων όσο και των ίδιων των ατόμων. Οι συνθήκες έχουν αλλάξει και αλλάζουν συνεχώς, με την Τεχνητή Νοημοσύνη να φέρνει την «επανάσταση» σε όλους σχεδόν τους τομείς της επαγγελματικής και προσωπικής ζωής. Στο πλαίσιο αυτό, παρατηρείται το φαινόμενο οι παραδοσιακές μέθοδοι εκπαίδευσης και ανάπτυξης των εργαζομένων συχνά να αποτυγχάνουν, γεγονός που οφείλεται στο ότι είναι αρκετά κοστοβόρες και σίγουρα όχι απόλυτα ευθυγραμμισμένες με τις ανάγκες που επιτάσσει η εποχή, δηλαδή την ταχύτατη ανάπτυξη δεξιοτήτων.

Τη λύση εδώ φαίνεται να δίνει η άνοδος της παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης (Generative AI), η οποία προσφέρει ευκαιρίες για τον μετασχηματισμό των διαδικασιών εκπαίδευσης και ανάπτυξης που αξιοποιούν οι επιχειρήσεις, εξατομικεύοντας τις εκπαιδευτικές εμπειρίες που προσφέρονται στους εργαζόμενους. Με ποιον τρόπο συμβαίνει αυτό και ποιες είναι οι προκλήσεις που καλούνται να αντιμετωπίσουν οι οργανισμοί;

ΠΩΣ Η GENAI ΑΛΛΑΖΕΙ ΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ
Σαφέστατα, ο ρόλος της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση και στην ανάπτυξη βρίσκεται ακόμα σε αρχικό, πρώιμο στάδιο. Εντούτοις, η GenAI αναμένεται να έχει σημαντικό αντίκτυπο λόγω της σύγκλισης των τεχνολογικών εξελίξεων και της επιχειρηματικής καινοτομίας.

Συγκεκριμένα, η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιφέρει, μεταξύ άλλων, πέντε σημαντικά οφέλη:

1.Εξατομικευμένα εκπαιδευτικά μονοπάτια: Οι τρέχουσες μέθοδοι μάθησης και ανάπτυξης συχνά ακολουθούν μία γενικευμένη προσέγγιση, προσφέροντας ομοιόμορφο περιεχόμενο που δεν λαμβάνει υπόψη τις ατομικές μαθησιακές ανάγκες, στόχους και ικανότητες. Αντιθέτως, οι πλατφόρμες παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούν λεπτομερή δεδομένα του εκπαιδευόμενου για την αξιολόγηση των ικανοτήτων και των μαθησιακών στυλ, με αποτέλεσμα να επιτρέπουν τη δημιουργία ή τη σύσταση προσαρμοσμένου μαθησιακού περιεχομένου. Για παράδειγμα, οι επαγγελματίες των πωλήσεων μπορεί να λαμβάνουν διαδραστικές ενότητες που εστιάζουν σε προηγμένες τεχνικές επικοινωνίας, προσαρμοσμένες στο συγκεκριμένο εργασιακό ιστορικό τους, στο ρυθμό μάθησης και το στυλ τους, ενώ οι μηχανικοί λογισμικού μπορεί να λαμβάνουν εξατομικευμένες προκλήσεις κωδικοποίησης, με βάση το ατομικό επίπεδο επάρκειάς τους σε διάφορες γλώσσες προγραμματισμού. Φυσικά, αυτή η εξατομικευμένη προσέγγιση μάθησης ευθυγραμμίζεται στενά με το προφίλ του μαθητή και την πορεία καριέρας του ατόμου, αυξάνοντας τη δέσμευση και την αποτελεσματικότητα, ενώ συμβάλλει και στο retention.

2. Συνεχής εξέλιξη του περιεχομένου: Η δυναμική φύση των σύγχρονων βιομηχανιών συχνά οδηγεί στην ταχεία υπέρβαση των υφιστάμενων υλικών για μάθηση και ανάπτυξη. Αυτό δημιουργεί την ανάγκη για συνεχείς αναβαθμίσεις, οι οποίες απαιτούν εντατικούς πόρους. Ωστόσο, οι GenAI τεχνολογίες έχουν σχεδιαστεί για τη συνεχή ενημέρωση και προσαρμογή του εκπαιδευτικού υλικού. Έτσι, σε ένα νομικό εκπαιδευτικό πρόγραμμα, παραδείγματος χάριν, η ΤΝ θα μπορούσε να ενσωματώσει την τελευταία νομολογία και τις κανονιστικές αλλαγές, διασφαλίζοντας ότι οι επαγγελματίες του νομικού κλάδου παραμένουν ενήμεροι για τις τρέχουσες πρακτικές. Αντίστοιχα, σε έναν ταχέως εξελισσόμενο τομέα όπως το ψηφιακό μάρκετινγκ, το περιεχόμενο των μαθημάτων θα μπορούσε να προσαρμόζεται δυναμικά, ώστε να περιλαμβάνει τις τελευταίες τάσεις στους αλγορίθμους των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και τη συμπεριφορά των online καταναλωτών. Η διαδικασία αυτή διασφαλίζει ότι οι εκπαιδευόμενοι έχουν πάντα πρόσβαση στο πιο πρόσφατο, σχετικό περιεχόμενο, καλλιεργώντας ένα περιβάλλον συνεχούς μάθησης και προσαρμοστικότητας.

3. Σενάρια προσομοίωσης: Οι προσομοιώσεις κατάρτισης συχνά υπολείπονται σε ποικιλία και ρεαλισμό, καθώς συνήθως επαναχρησιμοποιούν προκαθορισμένα σενάρια. Η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη όμως, μπορεί να δημιουργήσει εξαιρετικά ρεαλιστικές, ποικίλες προσομοιώσεις εκπαίδευσης, οι οποίες ανταποκρίνονται δυναμικά στις αποφάσεις του χρήστη. Για παράδειγμα, στην ιατρική εκπαίδευση, οι προσομοιώσεις θα μπορούσαν να αναπαράγουν σπάνια, πολύπλοκα ιατρικά περιστατικά, επιτρέποντας στους επαγγελματίες υγείας να εξασκούν τις διαγνωστικές και θεραπευτικές τους δεξιότητες, σε ένα περιβάλλον χωρίς κινδύνους. Τέτοιες προσομοιώσεις διευκολύνουν τη βιωματική μάθηση, ενισχύοντας τις δεξιότητες λήψης αποφάσεων και την επίγνωση της κατάστασης σε πολύπλοκα, συχνά απρόβλεπτα σενάρια του πραγματικού κόσμου.

4. Αντιμετώπιση των κενών στις δεξιότητες: Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις για τον εντοπισμό και την αντιμετώπιση των κενών στις δεξιότητες βασίζονται συνήθως σε περιοδικές αξιολογήσεις των επιδόσεων, οι οποίες μπορεί να οδηγήσουν σε καθυστερήσεις στις αναγκαίες παρεμβάσεις. Τα GenAI εργαλεία προσφέρουν μία πιο δυναμική λύση, καθώς αναλύουν συνεχώς τις αλληλεπιδράσεις και τις επιδόσεις των χρηστών για τον άμεσο εντοπισμό και την αντιμετώπιση των κενών. Συνεπώς, αναλύοντας το αρχείο καταγραφής χρήσης ενός συστήματος ελέγχου εκδόσεων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί, για παράδειγμα, να εντοπίσει την ανάγκη μίας ομάδας μηχανικών λογισμικού για προχωρημένες γνώσεις στο εν λόγω σύστημα και να προτείνει αυτόματα σχετικές ενότητες κατάρτισης. Επίσης, αναλύοντας δεδομένα αποτελεσμάτων έργων, η ΤΝ θα μπορούσε να εντοπίσει την ανάγκη για βελτιωμένες δεξιότητες διαχείρισης έργων και να προτείνει συγκεκριμένη εκπαίδευση ή προσομοιώσεις. Μία τέτοια εκμάθηση μπορεί να ενσωματωθεί στις καθημερινές ροές εργασίας, διασφαλίζοντας την ολοκληρωμένη, έγκαιρη και συνεχή ανάπτυξη δεξιοτήτων.

5. Mentorship και ανατροφοδότηση: Οι συμβατικές μέθοδοι μάθησης και ανάπτυξης συχνά στερούνται μηχανισμών ανατροφοδότησης σε πραγματικό χρόνο. Αυτό δεν συμβαίνει με τις λύσεις παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης. Και αυτό διότι τα συστήματα ΤΝ προσομοιώνουν τις αλληλεπιδράσεις των μεντόρων, παρέχοντας άμεση ανατροφοδότηση, απαντώντας σε ερωτήματα και βοηθώντας στην επίλυση προβλημάτων. Επιστρατεύοντας και πάλι ένα παράδειγμα, στην εκμάθηση γλωσσών, ένας χρήστης μπορεί να λαμβάνει άμεσες διορθώσεις και προτάσεις για τη βελτίωση της γραμματικής και της χρήσης του λεξιλογίου, ενώ στη συνέχεια θα συμμετέχει σε μία συζήτηση με τον AI μέντορα για να ζητήσει διευκρινίσεις και πρόσθετες ασκήσεις εξάσκησης. Με τον τρόπο αυτόν, η διαδικασία μάθησης καθίσταται όχι μόνο πιο ελκυστική αλλά και σημαντικά πιο αποτελεσματική, καθώς μιμείται στενά τα οφέλη της ατομικής καθοδήγησης.

ΟΙ ΠΡΟΚΛΗΣΕΙΣ ΠΟΥ ΜΠΟΡΕΙ ΝΑ ΑΝΑΚΥΨΟΥΝ
Παρά τις σημαντικές δυνατότητες που προσφέρει η GenAI στον τομέα του Learning & Development, θα ήταν σκόπιμο να αντιμετωπιστούν διάφορες προκλήσεις που μπορεί να ανακύψουν. Αρχικά, μία σοβαρή πρόκληση αποτελεί το ζήτημα της προστασίας των προσωπικών δεδομένων, λαμβάνοντας υπόψη την ευαίσθητη φύση των δεδομένων στα οποία βασίζονται τα εν λόγω συστήματα, τα οποία μπορεί να περιλαμβάνουν μετρήσεις επιδόσεων των εργαζομένων, μαθησιακές προτιμήσεις, ακόμη και προσωπικά χαρακτηριστικά. Η διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων, όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων της Ευρωπαϊκής Ένωσης (GDPR), και η διατήρηση της διαφάνειας στη χρήση των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της εμπιστοσύνης των χρηστών και την προστασία από παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής.

Επιπλέον, οι GenAI τεχνολογίες δεν είναι απρόσβλητες από την παραγωγή σφαλμάτων ή ανακριβών αποτελεσμάτων. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε εκπαιδευτικά προγράμματα που είναι είτε άσχετα είτε παραπλανητικά, με αποτέλεσμα να υποβαθμίζεται η μαθησιακή εμπειρία αντί να βελτιώνεται. Επομένως, η συνεχής παρακολούθηση και επικύρωση των αποτελεσμάτων της ΤΝ, ενισχυμένη από μηχανισμούς ανατροφοδότησης, όπου οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να αναφέρουν ασυμφωνίες ή σύγχυση, είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της ποιότητας του παρεχόμενου εκπαιδευτικού περιεχομένου.

Τέλος, μία κρίσιμη ανησυχία είναι ο κίνδυνος διαιώνισης των προκαταλήψεων που υπάρχουν στα υπάρχοντα δεδομένα. Αυτό συμβαίνει διότι, αν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδευτεί σε δεδομένα που αντιπροσωπεύουν κυρίως μια συγκεκριμένη δημογραφική ομάδα, μπορεί να αναπτύξει μαθησιακές διαδρομές που είναι ακούσια προκατειλημμένες προς αυτή την ομάδα, περιθωριοποιώντας ενδεχομένως άλλες.

Ως εκ τούτου, οι οργανισμοί οφείλουν να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις με έντονο αίσθημα ευθύνης, κάτι που απαιτεί όχι μόνο την τήρηση των νομικών προτύπων αλλά και τη δέσμευση για συνεχή επιμέλεια και προσαρμοστικότητα απέναντι στα εξελισσόμενα τεχνολογικά τοπία. Μερικές λύσεις θα ήταν η συγκρότηση επιτροπών δεοντολογίας, η επένδυση σε προγράμματα εκπαίδευσης και ευαισθητοποίησης σε θέματα ΤΝ, καθώς και η θέσπιση σαφών κατευθυντήριων γραμμών και διαδικασιών για τη διακυβέρνηση της ΤΝ.

ΑΝΤΙ ΕΠΙΛΟΓΟΥ
Η Generative AI σηματοδοτεί ένα σημείο τομής στην εκπαίδευση και στην ανάπτυξη, προσφέροντας εξατομίκευση, προσαρμοστικότητα σε πραγματικό χρόνο και καθηλωτικές εμπειρίες μάθησης. Η εφαρμογή της, αν και σε πρώιμο στάδιο, έχει τη δυνατότητα να αντιμετωπίσει πολλούς από τους περιορισμούς των παραδοσιακών μεθόδων.
Καθώς η τεχνολογία ωριμάζει, παρουσιάζεται μία σημαντική ευκαιρία για τους οργανισμούς να μετασχηματίσουν τις στρατηγικές τους, καθιστώντας τες πιο αποτελεσματικές, αποδοτικές και ευθυγραμμισμένες με το ταχέως μεταβαλλόμενο τοπίο δεξιοτήτων. Αγκαλιάζοντας αυτές τις τεχνολογίες με περίσκεψη και ηθική, οι ηγέτες μπορούν να ξεκλειδώσουν πρωτοφανείς ευκαιρίες για ανάπτυξη και καινοτομία στον τομέα του Learning & Development.

Πηγή: «How GenAI Could Accelerate Employee Learning and Development», Chrysanthos Dellarocas, Harvard Business Review digital article, 8 Δεκεμβρίου 2023