Learning Tree го проширува рамковниот модел за усвојување на вештачка интелигенција: од обука на вработените до мерлив деловен резултат

Компанијата Learning Tree International го прошири својот Рамковен модел за усвојување на вештачка интелигенција (AI Adoption Framework), структуриран пристап што им помага на организациите да ги претворат инвестициите во вештачка интелигенција во мерливи деловни резултати, оспособувајќи ги вработените ефективно да ја користат оваа технологија во секојдневната работа. Моделот се потпира на 50 години искуство во трансформација на работната сила и комбинира практични случаи на употреба, учење прилагодено на улогата на вработениот и мерење на резултатите, со цел да се забрза практичното и одржливо усвојување на вештачката интелигенција во голем обем.

Како што е наведено, моделот првично бил развиен со клучни клиенти како одговор на празнината на пазарот во обуката и трансформацијата за вештачка интелигенција во претпријатијата. Новиот, надграден пристап ја премостува разликата меѓу инвестицијата во вештачка интелигенција и деловниот ефект, усогласувајќи ги практичната обука и практиките за трансформација на претпријатијата со стратешките приоритети, способностите на работната сила и мерливите резултати. Инфраструктурата што го поддржува моделот вклучува проценки за подготвеноста за вештачка интелигенција, модуларни патеки за обука, учење прилагодено на улогата, тренери за вештачка интелигенција и практични алатки за обука што организациите можат да ги применат низ целото претпријатие.

Дејвид Браун, извршен директор на Learning Tree, истакна дека прашањето што лидерите треба да си го постават не е дали имаат стратегија за вештачка интелигенција, туку дали нивната работна сила е подготвена да ја спроведе. Според него, усвојувањето на вештачката интелигенција е пред сè предизвик за трансформација на работната сила, а вредноста се создава кога вработените можат ефективно да ја применат технологијата за да го подобрат начинот на работа и кога лидерите градат култура, управување и инерција за да го зголемат тој процес.

Моделот е организиран околу три фази: усогласување, активирање и демонстрирање. Во фазата на усогласување, организациите ги поврзуваат иницијативите за вештачка интелигенција со деловните приоритети, потребите на работната сила и случаите на употреба со висока вредност. Во фазата на активирање, тие го градат усвојувањето преку насочено учење, практична примена и обука прилагодена на улогата. Во фазата на демонстрирање, тие ги мерат промените во однесувањето на работната сила, користењето на вештачката интелигенција и деловните резултати. Преку три типа патеки, компанијата им помага на организациите да ја подобрат ефикасноста и перформансите, да ги градат способностите на работната сила и да ја одржат трансформацијата на претпријатието. Моделот им помага на организациите да утврдат дали иницијативите за вештачка интелигенција го менуваат однесувањето, ги подобруваат перформансите и носат вредност, а наодите се претвораат во извештаи подготвени за раководството. На 29 септември е закажан и вебинар на тема „Претворање на инвестицијата во вештачка интелигенција во ефект“.