Dirbtinis intelektas yra visur: mūsų naujienų srautuose, mūsų darbo vietose ir vis labiau mūsų klasėse. Tačiau be šurmulio lieka svarbus klausimas: kaip organizacijos iš tikrųjų sugeba plėtoti DI ir ką tai reiškia profesinio mokymo ateičiai?
Neseniai „McKinsey“ parengta ataskaita pateikia atskleidžiamą situaciją. Beveik visos organizacijos dabar naudoja dirbtinį intelektą (DI) kažkokia forma, tačiau beveik dviem trečdaliais vis dar įstrigo eksperimentavimo ar bandomojoje fazėje, toli nuo visos įmonės masto poveikio pasiekimo.
Mums, „DIVETOUR2“ projekto dalyviams, kuriame deriname švietimą ir kritinį AI raštingumą, šie atradimai atrodo ypač svarbūs.
Ambicijų skirtumas: kodėl AI plėtra vis dar tokia sunki
Eksperimentuoti su dirbtiniu intelektu yra lengva. Didinti jo mastą – ne. Remiantis ataskaita, tik maždaug trečdalis organizacijų pradėjo reikšmingai plėtoti dirbtinio intelekto iniciatyvas.
Profesiniam ugdymui skirtiems dėstytojams šis skirtumas yra ne tik statistika – tai signalas. Mokiniai patenka į darbo rinką, kurioje įmonės vis dar ieško būdų pereiti nuo “bandyti dirbti su dirbtiniu intelektu” prie “transformuotis su dirbtiniu intelektu”. Naudodami praktinius įrankius, tokius kaip mišri stalo žaidimo DIVETOUR2 versija, galime padėti studentams ugdyti pasitikėjimą savimi ir praktinius įgūdžius, kurių darbdaviai vis labiau reikalauja.
Kodėl naujovės svarbesnės už efektyvumą
Daugelis organizacijų pradeda savo DI kelionę tikėdamasi sumažinti išlaidas. Tačiau ataskaita rodo, kad realios naudos gaunama, kai vadovai kelia aukštesnius tikslus. Geriausiai veikiančios įmonės:
– Nustatyti augimą ir inovacijas kaip pagrindinius DI tikslus;
– Naudokite dirbtinį intelektą atnaujinti darbo procesus, o ne tik automatizuoti senus;
– Komunikuokite aiškią, transformuojančią viziją, kuri įtrauktų žmones.
Tai glaudžiai atitinka DIVETOUR2 metodiką. Mes ne tik mokome raginimų (prompt) technikų – skatiname besimokančius žmones iš naujo permąstyti, kaip technologijos gali prisidėti prie kūrybiškumo, įtraukties ir problemų sprendimo.
Rizikų valdymas: Kodėl žmogiškasis sprendimas vis dar svarbus
Ataskaitoje atskleidžiamas daugeliui organizacijų jau kylantis iššūkis: netikslumas yra labiausiai paplitusi su dirbtiniu intelektu susijusi rizika, o 30% pranešė apie neigiamas pasekmes.
Geriausiai su tuo tvarkosi įmonės turi kažką bendra: jos pasikliauja žmonių patvirtinimu svarbiausiuose etapuose. DIVETOUR2 mes nagrinėjame tai per įvairovės, lygybės ir įtraukties (DEI) prizmę. Dirbtinis intelektas gali sustiprinti stereotipus, jei nebus kontroliuojamas, todėl mes apmokome pedagogus ir besimokančius asmenis klausti, ką išduoda dirbtinio intelekto produktai, pastebėti šališkumą ir grąžinti žmogiškąjį vertinimą.
Darbininkų parengimas besikeičiančiam kraštovaizdžiui
Dirbtinis intelektas keičia vaidmenis įvairiose pramonės šakose – nuo rinkodaros iki klientų aptarnavimo. Nors daugelis organizacijų tikisi stabilaus darbuotojų skaičiaus, beveik trečdalis numato 3% ar didesnį sumažinimą.
Norint susidoroti su šiuo pokyčiu, besimokantiesiems reikalingas hibridinis intelektas: gebėjimas derinti skaitmeninius įrankius su žmogiškuoju supratimu. Naudodama universalaus mokymosi projektavimo (Universal Design for Learning) principus ir prieinamą komunikaciją, DIVETOUR2 užtikrina, kad kiekvienas, nepaisant jo kilmės, galėtų ugdytis šiuos naujus įgūdžius.