在需要彌補(bǔ)技能差距的壓力下，很多組織正在采用人工智能技術(shù)，從而一些傳統(tǒng)的培訓(xùn)方法轉(zhuǎn)變?yōu)椴粩喟l(fā)展的技能提升策略。
員工培訓(xùn)對(duì)組織發(fā)展來說至關(guān)重要。面臨難以尋求高技能人才的挑戰(zhàn)，很多組織遭受高離職率的困擾，并陷入了大規(guī)模轉(zhuǎn)型的困境，對(duì)員工進(jìn)行技能提升和交叉培訓(xùn)的需求是至關(guān)重要的，這對(duì)于傳統(tǒng)的培訓(xùn)方法來說幾乎難以應(yīng)對(duì)。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正越來越多地被用來幫助組織提升技能策略、確定技能組合、推薦學(xué)習(xí)路徑、提供在職培訓(xùn)，甚至幫助確定為獲得技能而付出的資金和資源。
IBM公司擁有34.5萬(wàn)名員工，并且始終需要保持技術(shù)領(lǐng)先地位，因此，IBM公司致力于使人工智能發(fā)揮重要作用，以促進(jìn)其勞動(dòng)力的技能提升。
IBM公司主要負(fù)責(zé)人力資源數(shù)據(jù)和人工智能業(yè)務(wù)的首席技術(shù)官Anshul Sheopuri說，“如今技能的半衰期為五年，在五年之內(nèi)，人們學(xué)到的技能或者有一半被遺忘，或者變得過時(shí)。”
云計(jì)算和人工智能等快速發(fā)展的技術(shù)對(duì)新的專業(yè)技能的需求在很大程度上壓縮了技能保質(zhì)期。因此，找到一種可擴(kuò)展的方法來不斷提高員工技能是一件必須要做的事。
基于人工智能的培訓(xùn)策略剖析
任何提升技能策略的第一步都是確定員工目前擁有哪些技能。在過去，這將涉及技能自我評(píng)估。Sheopuri指出，經(jīng)過測(cè)試，這種方法的準(zhǔn)確率約為75%。他說，“這很主觀，以往的評(píng)估方法很快就會(huì)過時(shí)。”
如今，IBM公司正在使用人工智能系統(tǒng)通過掃描2.2億份內(nèi)部文檔(包括簡(jiǎn)歷、博客、已發(fā)表的論文和公司通訊)來評(píng)估和推論員工擁有的技能。該系統(tǒng)基于IBM自己的人工智能系統(tǒng)Watson，其中包括自然語(yǔ)言處理、集群和半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。
他說：“我們會(huì)對(duì)員工說，‘這些是我們認(rèn)為你擁有的技能，可以向我們提供你的反饋意見。’”他補(bǔ)充說，這些自動(dòng)化技能評(píng)估更容易保持最新。然后，員工會(huì)根據(jù)他們擁有的技能、IBM公司需要的技能以及客戶要求的技能獲得學(xué)習(xí)建議。
他說：“在人工智能或云計(jì)算等戰(zhàn)略領(lǐng)域，我們希望每個(gè)人都在這一領(lǐng)域擁有基礎(chǔ)知識(shí)。”
該系統(tǒng)還根據(jù)其他具有相同背景的員工所研究的內(nèi)容提出建議，類似于用戶在視頻流服務(wù)中獲得建議觀看下一部電影的方式。
Sheopuri說，“IBM公司98%的員工每季度都會(huì)使用這個(gè)系統(tǒng)。”他補(bǔ)充說，該系統(tǒng)的凈推薦分?jǐn)?shù)為58分。創(chuàng)建凈推薦系統(tǒng)的貝恩公司聲稱，任何高于50分的系統(tǒng)都是一種優(yōu)秀的人工智能系統(tǒng)。
通過將IBM公司的員工薪酬與技能組合相關(guān)聯(lián)，還有一種人工智能系統(tǒng)可以向管理者提出薪酬建議，以作為鼓勵(lì)員工提高技能的一種方式，并解決薪酬不平等的問題。Sheopuri.說，“這對(duì)我們來說是一件大事，要確保我們對(duì)偏見有充分的考慮。”
薪酬推薦系統(tǒng)還提供透明度，為其推薦提供解釋，以便管理人員掌握作出最終決定所需的所有信息。
除了加薪之外，員工還獲得工作建議，同樣可能獲得人工智能的支持。他說：“IBM公司總是空缺數(shù)以千計(jì)的職位。采用人工智能技術(shù)對(duì)我們來說是雙贏的措施。既可以減少裁員，又可以幫助員工實(shí)現(xiàn)自己的愿望。”
Sheopuri表示，在去年，約有20萬(wàn)名IBM公司員工查看了工作推薦，數(shù)千名員工根據(jù)他們的個(gè)性化匹配找到了新工作。
在職提升技能
對(duì)于培訓(xùn)本身，IBM公司依靠傳統(tǒng)的第三方課程、內(nèi)部開發(fā)的學(xué)習(xí)材料以及一些新的分散式教育渠道來進(jìn)行，有些內(nèi)容由其他員工創(chuàng)建。但是它確實(shí)依靠人工智能為某些類型的工作提供在職培訓(xùn)。例如，在人力資源部門中，聊天機(jī)器人可以回答與福利計(jì)劃和入職政策有關(guān)的問題。在技術(shù)支持功能中也采用了人工智能。
他說：“我們是一家規(guī)模龐大的科技公司，為大量客戶管理IT基礎(chǔ)設(shè)施。我們正在挖掘日志以了解歷史票務(wù)問題和解決途徑，并將這些知識(shí)提供給客服人員。”
數(shù)字化等同于讓經(jīng)驗(yàn)豐富的員工隨時(shí)可以為用戶提供幫助。畢馬威(KPMG)公司數(shù)字解決方案架構(gòu)負(fù)責(zé)人Swaminathan Chandrasekaran表示，事實(shí)上，通過在員工需要時(shí)提供幫助來幫助培訓(xùn)員工，是人工智能提升技能的最常見用途。這對(duì)于客服人員流失率很高的聯(lián)絡(luò)中心來說尤為重要。
Chandrasekaran說，“就人員流失率來說，規(guī)模較小的聯(lián)絡(luò)中心為18%，而規(guī)模較大的聯(lián)絡(luò)中心為40%，流失一位客服人員帶來的平均損失通常為5,000美元到7,000美元，這不包括他們?cè)黾拥墓ぷ鲿r(shí)間。”
例如，聊天機(jī)器人可以解釋如何更換MacBookPro的電池，或者在屏幕上顯示說明以供參考。人工智能可以回答通話者的常規(guī)問題，并從手冊(cè)、指南、產(chǎn)品手冊(cè)、支持手冊(cè)中檢索相關(guān)的信息，這些都是用戶可以獲得的文件。
此外，人工智能還可以用于根據(jù)過去的交互來預(yù)測(cè)通話中可能發(fā)生的情況，并從一開始就獲取相關(guān)信息，例如擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的員工曾與該客戶打過交道，并可以指導(dǎo)受訓(xùn)者解決該客戶的問題。
這些系統(tǒng)還可以用于為大量員工提供與其工作相關(guān)的新信息，因此當(dāng)新產(chǎn)品問世時(shí)，他們不必被指派接受培訓(xùn)。
例如，畢馬威(KPMG)公司最近對(duì)其員工進(jìn)行有關(guān)倫敦銀行同業(yè)拆借利率系統(tǒng)(LIBOR)變更的培訓(xùn)。畢馬威公司使用人工智能系統(tǒng)閱讀所有格式的合同，并提取銀行利率和其他LIBOR特定語(yǔ)言的參考資料，并將其推入員工工作流程。人工智能系統(tǒng)還接受主題專家的培訓(xùn)，為員工提供額外的幫助。
Chandrasekaran表示，這種新的學(xué)習(xí)方式更適合新入職的員工。因?yàn)榻M織現(xiàn)在不可能讓這些入職者參加這個(gè)為期六周的培訓(xùn)，然后回來工作。
虛擬助理
Chandrasekaran表示，人工智能功能的增強(qiáng)意味著未來每個(gè)員工都會(huì)有自己的私人助理來幫助他們熟練掌握工作技能，就像有一名人工智能驅(qū)動(dòng)的私人教練一樣。
這個(gè)想法并不新鮮。二十年前，微軟公司試圖讓所有人向其Office助手Clippy學(xué)習(xí)，但其應(yīng)用體驗(yàn)并不好，以至于Clippy在2010年被《時(shí)代》雜志列為有史以來最糟糕的發(fā)明。但這次有所不同。
很多組織現(xiàn)在擁有相當(dāng)可靠的語(yǔ)言和語(yǔ)音識(shí)別、情感分析技術(shù)和推薦引擎。隨著數(shù)字化的發(fā)展，他們現(xiàn)在擁有了根據(jù)組織的具體要求訓(xùn)練這些系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)。
他說，“數(shù)據(jù)是無法替代的，例如在聯(lián)絡(luò)中心，必須給它提供帶有不良口音、發(fā)音不好或帶有背景噪音的數(shù)據(jù)，以使其訓(xùn)練成為良好的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄引擎。對(duì)于合同處理系統(tǒng)來說，必須給它提供不同語(yǔ)言、不同模式和風(fēng)格的合同示例。良好的數(shù)據(jù)和人工注釋的數(shù)據(jù)是無可替代的。”
組織還需要確保他們有一個(gè)反饋機(jī)制，以繼續(xù)培訓(xùn)和改進(jìn)系統(tǒng)。Chandrasekaran說：“當(dāng)構(gòu)建傳統(tǒng)的應(yīng)用程序時(shí)，第一天通常是最好的一天，因?yàn)橐磺姓?，而問題逐一出現(xiàn)。對(duì)于人工智能來說，第一天則是最糟糕的一天，但之后進(jìn)行改進(jìn)將會(huì)越來越好，因此組織必須為最初的幾次迭代做好準(zhǔn)備。”
他說，在很多領(lǐng)域，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)處于相當(dāng)穩(wěn)定的狀態(tài)，可以開展有益的工作。還有一些新興領(lǐng)域，例如在文檔中提取手寫筆記。
微劑量學(xué)習(xí)
IEEE成員、Centric Consulting公司云計(jì)算和新興技術(shù)負(fù)責(zé)人Carmen Fontana將基于人工智能學(xué)習(xí)的新方法稱為“微劑量”。
她說：“人們通常并不喜歡每周花40個(gè)小時(shí)在課堂上學(xué)習(xí)知識(shí)。有了人工智能，就可以在很短的時(shí)間內(nèi)通過用小片段、小提示來完成——這樣就很及時(shí)，也很容易吸收。”
Fontana表示，她在Centric公司既是這種學(xué)習(xí)的創(chuàng)造者又是消費(fèi)者。
她說：“實(shí)際上，我根據(jù)自己的實(shí)踐領(lǐng)域創(chuàng)建內(nèi)容，以便外部人員能夠理解我們的工作。這對(duì)我來說工作量較小，我可以把這些內(nèi)容放上去，人們可以得到這些微劑量學(xué)習(xí)的幫助，而不是進(jìn)行正式的培訓(xùn)。”
該公司還有一個(gè)可以為員工創(chuàng)建學(xué)習(xí)途徑的推薦引擎。例如，F(xiàn)ontana本人最近學(xué)習(xí)了所在公司的價(jià)值觀和文化。
她說：“我入職Centric Consulting公司已經(jīng)有9年，所以我想回去重新了解我們?nèi)绾卧趦r(jià)值觀和文化中定位自己。”
她表示，這種新方法賦予了員工學(xué)習(xí)的自主權(quán)。
人工智能培訓(xùn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)
塔塔咨詢服務(wù)公司數(shù)據(jù)和分析業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Kamlesh Mhashilkar認(rèn)為，人工智能可以用在情境感知技能的建立、識(shí)別將受益于特定課程或會(huì)議的員工，以及針對(duì)個(gè)別主題的定制教育計(jì)劃。
人工智能技術(shù)最近在幫助監(jiān)考方面變得很有用。在以往，人們需要前往考試中心參加認(rèn)證考試。
Mhashilkar說：“由于發(fā)生疫情，人工智能確實(shí)在機(jī)器監(jiān)督或自我監(jiān)督方面提供了幫助。如果有人在考試時(shí)不斷地轉(zhuǎn)移視線，可以判斷他是真的在參加考試，還是在試圖作弊?”
一些學(xué)校已經(jīng)在使用人工智能來對(duì)學(xué)生的論文進(jìn)行評(píng)分。數(shù)字服務(wù)咨詢機(jī)構(gòu)Nerdery公司的首席技術(shù)官Joe Tobolski說：“由于實(shí)施方式的原因，這種方法引起了一些強(qiáng)烈反對(duì)。我對(duì)此有些擔(dān)心，因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)可能存在一些偏見。”
Nerdery公司首席技術(shù)官Joe Tobolski表示，使用人工智能可以將知識(shí)從經(jīng)驗(yàn)豐富的員工轉(zhuǎn)移給新員工，這與勞動(dòng)力日益老齡化的行業(yè)越來越相關(guān)，這也帶來了風(fēng)險(xiǎn)。
他說：“我們現(xiàn)在看到，在一些外包工作中，組織要求員工向外包人員傳授他們的工作技能，這會(huì)帶來一些不利影響。而人工智能也有可能出現(xiàn)意想不到的后果，例如可能會(huì)被用心不良的人利用。”
