Искусственный интеллект (artificial intelligence - AI) и машинное обучение (machine learning - ML)) часто служат основой передовых систем обучения, но при этом у них разные роли и характеристики. Вот подробный взгляд на то, чем они отличаются.
1. Определение и область применения:
Искусственный интеллект — это более широкая концепция, ориентированная на создание интеллектуальных машин, способных имитировать процессы человеческого интеллекта, такие как решение проблем, обучение и принятие решений. Главной целью ИИ является создание систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Машинное обучение: Машинное обучение, с другой стороны, является подмножеством ИИ, которое позволяет машинам учиться на данных. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированными для выполнения задачи, системы машинного обучения используют алгоритмы и статистические модели для анализа закономерностей и принятия прогнозов или решений на основе данных.
2. Обучение и адаптация
Системы ИИ способны справляться с новыми или непредвиденными ситуациями с помощью навыков решения проблем. Они предназначены для имитации человеческого интеллекта для реагирования на различные задачи.
Системы машинного обучения повышают свою производительность при выполнении определенных задач, поскольку со временем они получают больше данных. Они адаптируются, корректируя базовые алгоритмы для повышения точности или эффективности.
3. Цель
ИИ: цель состоит в том, чтобы имитировать естественный интеллект для решения сложных задач.
ML: цель состоит в том, чтобы учиться на данных, чтобы максимизировать производительность при выполнении конкретной задачи.
4. Данные и производительность
Производительность ИИ измеряется на основе точности и эффективности выполнения задач.
Производительность машинного обучения повышается с помощью данных; Чем больше данных он должен изучить, тем лучше он работает.
5. Примеры
В контексте обучения и развития ИИ может быть использован для создания виртуального репетитора, который может взаимодействовать с учащимися естественным, человеческим образом, адаптируясь к их потребностям и предоставляя персонализированные рекомендации.
Машинное обучение может быть использовано для анализа моделей обучения отдельных людей, а затем корректировки доставки контента на основе этих шаблонов для улучшения результатов обучения.
Различая искусственный интеллект и машинное обучение, специалисты по обучению и развитию могут лучше ориентироваться в технической и маркетинговой терминологии, гарантируя, что они инвестируют в наиболее подходящие и перспективные технологии для своих организационных потребностей и целей.
1. Определение и область применения:
Искусственный интеллект — это более широкая концепция, ориентированная на создание интеллектуальных машин, способных имитировать процессы человеческого интеллекта, такие как решение проблем, обучение и принятие решений. Главной целью ИИ является создание систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Машинное обучение: Машинное обучение, с другой стороны, является подмножеством ИИ, которое позволяет машинам учиться на данных. Вместо того, чтобы быть явно запрограммированными для выполнения задачи, системы машинного обучения используют алгоритмы и статистические модели для анализа закономерностей и принятия прогнозов или решений на основе данных.
2. Обучение и адаптация
Системы ИИ способны справляться с новыми или непредвиденными ситуациями с помощью навыков решения проблем. Они предназначены для имитации человеческого интеллекта для реагирования на различные задачи.
Системы машинного обучения повышают свою производительность при выполнении определенных задач, поскольку со временем они получают больше данных. Они адаптируются, корректируя базовые алгоритмы для повышения точности или эффективности.
3. Цель
ИИ: цель состоит в том, чтобы имитировать естественный интеллект для решения сложных задач.
ML: цель состоит в том, чтобы учиться на данных, чтобы максимизировать производительность при выполнении конкретной задачи.
4. Данные и производительность
Производительность ИИ измеряется на основе точности и эффективности выполнения задач.
Производительность машинного обучения повышается с помощью данных; Чем больше данных он должен изучить, тем лучше он работает.
5. Примеры
В контексте обучения и развития ИИ может быть использован для создания виртуального репетитора, который может взаимодействовать с учащимися естественным, человеческим образом, адаптируясь к их потребностям и предоставляя персонализированные рекомендации.
Машинное обучение может быть использовано для анализа моделей обучения отдельных людей, а затем корректировки доставки контента на основе этих шаблонов для улучшения результатов обучения.
Различая искусственный интеллект и машинное обучение, специалисты по обучению и развитию могут лучше ориентироваться в технической и маркетинговой терминологии, гарантируя, что они инвестируют в наиболее подходящие и перспективные технологии для своих организационных потребностей и целей.
Искусственный интеллект в LMS: что нужно знать специалистам по обучению и развитию
Интеграция искусственного интеллекта в LMS ориентирована на практические, непосредственные решения, а не на футуристические идеи. Такая интеграция крайне важна для понимания и использования профессионалами L&D.
Например:
Например:
- ИИ может автоматизировать подбор контента на основе индивидуальных предпочтений в обучении или поведения в прошлом, что значительно повышает эффективность обучения;
- Аналитика на основе ИИ может предоставить действенные сведения о результатах обучения, помогая более эффективно адаптировать курсы.
Роль качества данных в эффективности ИИ
Важнейшим моментом, о котором говорится исследовании, является взаимозависимость между эффективностью ИИ и качеством обрабатываемых им данных.
ИИ функционирует как передовой метод обработки данных, выполнения расчетов, прогнозов и конкретных действий. Однако его функциональность зависит от получаемой им информации, а точность результатов прямо пропорциональна качеству данных.
В контексте организационного обучения API опыта (xAPI) выступает в качестве ключевого инструмента, несмотря на определенные ограничения.
Хотя xAPI эффективно отслеживает и сохраняет различные виды учебной деятельности в хранилище записей обучения (Learning Record Store, LRS), он ограничен регистрацией обучения в цифровых системах компании, например, во внутренней сети, и не может охватить внешние источники обучения.
Однако объединение данных xAPI с другими бизнес-данными может быть очень полезным.
Кроме того, данные из резюме, автобиографий и опросов могут дать представление о существующих знаниях, навыках и сертификатах.
Главная цель - собрать воедино всесторонние данные об учениках, что позволит ИИ выявить закономерности и корреляции в поведении обучающихся разных демографических групп.
Эти данные могут помочь выявить и устранить пробелы в навыках, оптимизировать процессы и получить другие преимущества, которые значительно повышают эффективность бизнеса. Это подчеркивает незаменимую роль качественных данных в максимальном использовании потенциала ИИ в LMS и, как следствие, в более широкой сфере обучения и развития.
Важнейшим моментом, о котором говорится исследовании, является взаимозависимость между эффективностью ИИ и качеством обрабатываемых им данных.
ИИ функционирует как передовой метод обработки данных, выполнения расчетов, прогнозов и конкретных действий. Однако его функциональность зависит от получаемой им информации, а точность результатов прямо пропорциональна качеству данных.
В контексте организационного обучения API опыта (xAPI) выступает в качестве ключевого инструмента, несмотря на определенные ограничения.
Хотя xAPI эффективно отслеживает и сохраняет различные виды учебной деятельности в хранилище записей обучения (Learning Record Store, LRS), он ограничен регистрацией обучения в цифровых системах компании, например, во внутренней сети, и не может охватить внешние источники обучения.
Однако объединение данных xAPI с другими бизнес-данными может быть очень полезным.
Кроме того, данные из резюме, автобиографий и опросов могут дать представление о существующих знаниях, навыках и сертификатах.
Главная цель - собрать воедино всесторонние данные об учениках, что позволит ИИ выявить закономерности и корреляции в поведении обучающихся разных демографических групп.
Эти данные могут помочь выявить и устранить пробелы в навыках, оптимизировать процессы и получить другие преимущества, которые значительно повышают эффективность бизнеса. Это подчеркивает незаменимую роль качественных данных в максимальном использовании потенциала ИИ в LMS и, как следствие, в более широкой сфере обучения и развития.
Заставьте ИИ работать на вас: простое руководство
Выбор LMS-решения на основе ИИ требует вдумчивого подхода, чтобы обеспечить соответствие целям организации в области обучения и развития. Вот схема, которая поможет специалистам оценить поставщиков и найти подходящий вариант:
1. Определите свои потребности
Определите основные цели: определите основные бизнес-цели, которые вы хотите достичь с помощью интеграции ИИ в LMS, например, усиленная персонализация, улучшенные рекомендации по содержанию или оптимизация производства контента.
2. Оцените поставщиков
Сначала узнайте о возможностях ИИ: попросите поставщиков рассказать о своих возможностях ИИ и о том, как эти функции могут решить ваши задачи в LMS. Попытайтесь понять, какие технологии лежат в основе их функций искусственного интеллекта и как они применяются в LMS.
Затем запросите демонстрацию: попросите продемонстрировать функции искусственного интеллекта в действии в рамках LMS, сосредоточившись на том, как они могут решать ваши основные задачи.
И в завершение проведите пилотное тестирование на реальных примерах использования и группах пользователей в вашей организации, чтобы увидеть, насколько хорошо ИИ работает с реальными бизнес-кейсами.
3. Согласуйте выбор с целями организации
Долгосрочное согласование: оцените, насколько хорошо функции ИИ соответствуют вашим долгосрочным стратегиям L&D и более широким организационным целям.
4. Оцените масштабируемость и перспективность
Изучите масштабируемость: оцените масштабируемость функций ИИ и поинтересуйтесь «дорожной картой» поставщика в отношении будущих усовершенствований ИИ.
Проверьте адаптивность: поймите, насколько LMS адаптируется к меняющимся потребностям организации и возникающим тенденциям в области ИИ в секторе L&D.
5. Поинтересуйтесь обработкой данных и безопасностью.
Это один из важных шагов при выборе поставщика. Узнайте, как LMS работает с данными, которые имеют решающее значение для эффективной работы ИИ, и убедитесь в наличии надежных мер по обеспечению конфиденциальности и соблюдению нормативных требований.
6. Оцените поддержку поставщика
Оцените уровень поддержки и обучения, которые предоставляет поставщик, чтобы помочь вашей команде эффективно использовать возможности искусственного интеллекта в LMS.
7. Определите метрики успеха
Установите четкие метрики для оценки влияния и возврата инвестиций (ROI) решения LMS на основе искусственного интеллекта на достижение ваших целей в области L&D.
8. Соберите отзывы
Запросите отзывы у других клиентов, особенно у тех, кто ставит перед собой аналогичные задачи в области обучения и развития, чтобы получить представление об их опыте использования функций искусственного интеллекта в LMS.
9. Непрерывная оценка
Создайте механизмы для постоянной оценки и совершенствования, чтобы обеспечить актуальность функций ИИ и их дальнейшую ценность по мере развития ваших потребностей.
1. Определите свои потребности
Определите основные цели: определите основные бизнес-цели, которые вы хотите достичь с помощью интеграции ИИ в LMS, например, усиленная персонализация, улучшенные рекомендации по содержанию или оптимизация производства контента.
2. Оцените поставщиков
Сначала узнайте о возможностях ИИ: попросите поставщиков рассказать о своих возможностях ИИ и о том, как эти функции могут решить ваши задачи в LMS. Попытайтесь понять, какие технологии лежат в основе их функций искусственного интеллекта и как они применяются в LMS.
Затем запросите демонстрацию: попросите продемонстрировать функции искусственного интеллекта в действии в рамках LMS, сосредоточившись на том, как они могут решать ваши основные задачи.
И в завершение проведите пилотное тестирование на реальных примерах использования и группах пользователей в вашей организации, чтобы увидеть, насколько хорошо ИИ работает с реальными бизнес-кейсами.
3. Согласуйте выбор с целями организации
Долгосрочное согласование: оцените, насколько хорошо функции ИИ соответствуют вашим долгосрочным стратегиям L&D и более широким организационным целям.
4. Оцените масштабируемость и перспективность
Изучите масштабируемость: оцените масштабируемость функций ИИ и поинтересуйтесь «дорожной картой» поставщика в отношении будущих усовершенствований ИИ.
Проверьте адаптивность: поймите, насколько LMS адаптируется к меняющимся потребностям организации и возникающим тенденциям в области ИИ в секторе L&D.
5. Поинтересуйтесь обработкой данных и безопасностью.
Это один из важных шагов при выборе поставщика. Узнайте, как LMS работает с данными, которые имеют решающее значение для эффективной работы ИИ, и убедитесь в наличии надежных мер по обеспечению конфиденциальности и соблюдению нормативных требований.
6. Оцените поддержку поставщика
Оцените уровень поддержки и обучения, которые предоставляет поставщик, чтобы помочь вашей команде эффективно использовать возможности искусственного интеллекта в LMS.
7. Определите метрики успеха
Установите четкие метрики для оценки влияния и возврата инвестиций (ROI) решения LMS на основе искусственного интеллекта на достижение ваших целей в области L&D.
8. Соберите отзывы
Запросите отзывы у других клиентов, особенно у тех, кто ставит перед собой аналогичные задачи в области обучения и развития, чтобы получить представление об их опыте использования функций искусственного интеллекта в LMS.
9. Непрерывная оценка
Создайте механизмы для постоянной оценки и совершенствования, чтобы обеспечить актуальность функций ИИ и их дальнейшую ценность по мере развития ваших потребностей.
Хайп против реальности
Хайп:
Реальность:
Искусственный интеллект в обучении и развитии — это значительный прогресс, а не просто тенденция. Он предлагает множество преимуществ.
Специалисты по обучению и развитию играют решающую роль в этой эволюции. Важно сосредоточиться на реальной ценности ИИ, принимая обоснованные решения при выборе LMS.
Основное внимание должно быть сосредоточено на стратегическом использовании ИИ, тщательном выборе поставщиков LMS, повышении квалификации команды L&D и стремлении идти в ногу с новыми тенденциями ИИ. Таким образом, специалисты по обучению и развитию могут эффективно использовать растущий потенциал ИИ.
- Маркетинговый овердрайв. Компании часто слишком увлечены искусственным интеллектом в обучении и развитии, особенно в LMS. Иногда из-за них ИИ звучит более удивительно, чем он есть на самом деле, что может сбивать с толку.
- Неверная интерпретация и переоценка. Иногда компании думают, что ИИ в LMS изменит все, но часто это происходит потому, что они не до конца понимают его реальные возможности, что приводит к завышенным ожиданиям и непониманию его практического применения.
- Путаница между искусственным интеллектом и машинным обучением. Существует распространенная путаница между искусственным интеллектом и машинным обучением. Это непонимание способствует неясному восприятию их соответствующих ролей и вклада в системы обучения и развития.
- Завышенные ожидания. Влияние ИИ на эффективность и результативность обучения часто переоценивается. При этом упускается из виду фундаментальная работа, необходимая для успешной интеграции ИИ, что приводит к нереалистичным ожиданиям относительно его потенциальных преимуществ.
Реальность:
- Практическое применение. На самом деле, ИИ значительно улучшает программы обучения, адаптируя их к индивидуальным потребностям учащихся. Он предоставляет ценную аналитическую информацию на основе данных, обеспечивая более эффективный и персонализированный процесс обучения.
- Повышение вовлеченности и удержания. Было доказано, что программы персонализированного обучения на основе искусственного интеллекта повышают вовлеченность сотрудников. Отчеты и исследования, о которых мы упоминали ранее, показывают, что такой вид обучения может сделать людей более вовлеченными и помочь им лучше запоминать вещи.
- Работайте умнее. Организации, внедряющие аналитику на основе ИИ в свои стратегии обучения и развития, отмечают повышение эффективности. Исследование, проведенное Brandon Hall Group, показывает, что такие интеграции приводят к более упорядоченным и эффективным процессам обучения.
- Хорошие данные имеют значение. Успех и эффективность ИИ в L&D во многом зависят от качества входных данных. Высококачественные и актуальные данные имеют решающее значение для систем ИИ, чтобы предоставлять точную и полезную информацию.
- Стратегическая интеграция. Успешная интеграция ИИ в обучение и развитие включает в себя не только внедрение технологий, но и понимание того, как использовать возможности ИИ в соответствии с целями организации. Такой стратегический подход гарантирует, что ИИ вносит значимый вклад в достижение целей обучения и развития.
- Повышение квалификации и адаптивность. Заглядывая в будущее, можно сказать, что L&D будет нуждаться в постоянном повышении квалификации в области ИИ и адаптации к тенденциям, обусловленным ИИ. Такой акцент на непрерывном обучении и инновациях необходим для того, чтобы быть в курсе разработок в области ИИ и его применения в обучении и развитии.
Искусственный интеллект в обучении и развитии — это значительный прогресс, а не просто тенденция. Он предлагает множество преимуществ.
Специалисты по обучению и развитию играют решающую роль в этой эволюции. Важно сосредоточиться на реальной ценности ИИ, принимая обоснованные решения при выборе LMS.
Основное внимание должно быть сосредоточено на стратегическом использовании ИИ, тщательном выборе поставщиков LMS, повышении квалификации команды L&D и стремлении идти в ногу с новыми тенденциями ИИ. Таким образом, специалисты по обучению и развитию могут эффективно использовать растущий потенциал ИИ.
Исследования говорят, что AI может сэкономить от 30% до 50% времени сотрудников, а также дать ряд преимуществ, поэтому пришло время и HR профессионалам освоить эти технологии и научиться с ними работать.
AI в работе HR — это курс о том, как уже сейчас применять все преимущества искусственного интеллекта от ChatGPT до полноценных HRIS решений, в которых уже внедрен функционал AI.
