Hôm nay, vấn đề giải quyết khoảng cách kỹ năng với trí tuệ nhân tạo (AI) và học tập kỹ thuật số trong thời đại hậu đại dịch đang trở nên thú vị đối với các doanh nghiệp hiện đại. Với việc cắt giảm lực lượng lao động cùng nhu cầu tài năng của các công ty, khoảng cách về kỹ năng là thách thức đối với nhiều doanh nghiệp. Đánh giá bộ kỹ năng trong lực lượng lao động cần phải được thực hiện trước khi giải quyết khoảng cách, nhưng các tổ chức vẫn đối mặt với nhiều thách thức khi liên tục thay đổi thông tin về kỹ năng. Đào tạo kỹ thuật số và AI có thể hỗ trợ đánh giá và cung cấp phương pháp học tập phù hợp với từng nhân viên để giải quyết vấn đề giải quyết khoảng cách kỹ năng. Công nghệ AI cũng có thể hỗ trợ các nhóm đào tạo trong việc phân tích dữ liệu học tập và tự động khởi chạy các hành động dựa trên dữ liệu để giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khoảng cách kỹ năng của mình. #AI #HọcTậpKỹThuậtSố #KhoảngCáchKỹNăng #DoanhNghiệpHiệnĐại #SựKiệnNgàyHômNay
Nguồn: https://readwrite.com/tackling-the-skills-gap-with-ai-and-digital-learning/
hậu đại dịch phong cảnh tài năng đang tỏ ra thú vị đối với các doanh nghiệp hiện đại.
Một mặt, một số công ty lớn đang cắt giảm về lực lượng lao động của họ và cố gắng hạn chế làm việc từ xa cũng như các yêu cầu khác do nhân viên thúc đẩy. Mặt khác, các công ty khác đang vật lộn để đáp ứng nhu cầu tài năng của họ, và các nhân viên thuộc thế hệ millennial và Gen Z vẫn không ngại nắm bắt những cơ hội tốt hơn. Thêm vào đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách các tổ chức nhìn vào năng suất.
Trong tất cả những điều này, khoảng cách về kỹ năng là có thật đối với nhiều doanh nghiệp. Nhân tài khó tìm, đào tạo cũng khó. Tuy nhiên, nếu không có đủ bộ kỹ năng — cũng như chỉ cần biết bộ kỹ năng nào là cần thiết để thành công — thì các công ty có thể trở nên kém hiệu quả và những nhân viên hiện tại có thể bị kiệt sức và bỏ việc, điều này chỉ làm trầm trọng thêm vấn đề.
hiểu về khoảng cách kỹ năng là rất quan trọng đối với năng suất, tăng trưởng và giữ chân nhân viên. Học tập kỹ thuật số hiện đại, được bổ sung bởi các công nghệ AI, có thể hữu ích.
Đánh giá bộ kỹ năng
Trước khi một doanh nghiệp có thể giải quyết khoảng cách về kỹ năng trong lực lượng lao động của mình, doanh nghiệp đó phải đánh giá chính xác nền tảng kỹ năng mà mình đã có. Tuy nhiên, đánh giá này không phải là nhiệm vụ dễ dàng nhất.
Các nhà quản lý, ngay cả những người chỉ đạo các nhóm nhỏ, cũng đủ bận rộn mà không cố gắng vạch ra các kỹ năng trong từng báo cáo của họ một cách hoàn chỉnh. Chắc chắn, các nhà quản lý có thể biết ai giỏi cái gì, nhưng điều đó không vẽ nên bức tranh hoàn chỉnh cần thiết để xác định khoảng cách kỹ năng.
Lập bản đồ năng lực thực sự, ngay cả khi nó đã phát triển qua nhiều năm, cần có thời gian và là một công việc to lớn. Tự đánh giá có thể hữu ích, nhưng bạn vẫn dựa vào nhân viên để sắp xếp thời gian để thực hiện chúng. Việc mở rộng các nỗ lực đánh giá trong toàn doanh nghiệp đòi hỏi phải có sự phối hợp—nhiều đến mức các công ty có thể cảm thấy họ đang liên tục chơi trò bắt kịp để có cái nhìn rõ hơn về khoảng cách kỹ năng của mình.
Các tổ chức quản lý để kỹ năng bản đồ vẫn phải đối mặt với một thách thức khác: liên tục thay đổi các thông số kỹ năng một cách hiệu quả. Thị trường thay đổi. Các giải pháp được nhân viên sử dụng thay đổi — nhu cầu về các kỹ năng nhất định thay đổi. Hãy xem xét đại dịch COVID-19 và tất cả các kỹ năng mới tại nơi làm việc — họp video, chính sách làm việc từ xa, giao thức an toàn, biện pháp bảo mật kỹ thuật số, v.v. — đã xuất hiện và nhanh chóng trở nên cần thiết. Do đó, việc xác định khoảng cách kỹ năng không phải là sáng kiến làm một lần mà thay vào đó là liên tục.
Đào tạo kỹ thuật số có thể cung cấp một cách hiệu quả hơn để đánh giá các kỹ năng. Nhưng trước khi công nghệ có thể giúp ích, cần phải hiểu cách nhân viên học hỏi.
Cách mọi người học và nâng cao kỹ năng
Trong một thế giới doanh nghiệp hoàn hảo, mọi nhân viên sẽ được đào tạo kỹ năng trực tiếp phù hợp với nhu cầu của họ. Kịch bản đó không thực tế như vậy, nhưng đó vẫn là cách tốt nhất để mang lại nhiều tác động nhất. Thay vào đó, các tổ chức buộc phải chuyển sang một hướng khác: các buổi đào tạo trực tiếp với hàng chục hoặc hàng trăm nhân viên, tập hồ sơ ba vòng chứa đầy tài liệu mà người lao động phải biết và phương pháp học tập một cách phù hợp với tất cả mọi vấn đề. nhân viên, vai trò của họ, hoặc phong cách học tập của họ.
học kỹ thuật số dường như sẽ trả lời câu hỏi hóc búa này, nhưng đôi khi không phải vậy. Công nghệ này tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho các công ty, nhưng nếu họ không cá nhân hóa nội dung đào tạo, thì việc chuyển sang kỹ thuật số có thể không tạo ra nhiều khác biệt.
Ví dụ: nếu mọi người trong một doanh nghiệp nhận được cùng một mô-đun đào tạo kỹ thuật số, nhiều nhân viên sẽ cảm thấy nhàm chán với những thứ không phù hợp với họ, có thể khiến họ bỏ qua những phần quan trọng. Hoặc, nếu một tổ chức cố định hoàn thành, nó có thể không đánh giá được tác động của việc đào tạo và không thu được bất kỳ lợi ích nào ngoài hộp kiểm.
Đào tạo để dạy hoặc nâng cao kỹ năng đòi hỏi một cách tiếp cận tập trung, được cá nhân hóa—tổ chức đơn giản là không thể vứt bỏ mọi thứ và hy vọng điều gì đó sẽ ổn. Được áp dụng đúng cách, đào tạo kỹ thuật số có thể cung cấp phương pháp này với sự hỗ trợ lớn từ AI.
Nhập AI
Hầu hết các tin tức về AI thống trị không gian công nghệ trong vài tháng qua đều tập trung vào ChatGPT và các khả năng ấn tượng của nó—mặc dù còn lâu mới hoàn hảo—. Sự xuất hiện của ChatGPT đã làm lu mờ các công cụ AI chuyên dụng hiện có đã giúp ích cho các ngành cụ thể, bao gồm cả ngành đào tạo.
Hai trường hợp sử dụng đã cho thấy tác động của AI. Ứng dụng đầu tiên là phân tích dữ liệu. Học tập kỹ thuật số tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả, tác động, tỷ lệ giữ chân và tiến độ của người dùng. Tuy nhiên, dữ liệu thường quá lớn nên việc trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động theo cách thủ công là quá khó đối với ngay cả những nhóm đào tạo có nhiều nhân viên nhất. Kết quả—và cách khắc phục sau đó—bị bỏ qua đơn giản chỉ vì con người bị ràng buộc bởi giới hạn con người của họ.
Công nghệ AI cung cấp cho các nhóm đào tạo một cách để kiểm tra dữ liệu học tập trong một khoảng thời gian ngắn và sau đó tự động khởi chạy các hành động dựa trên dữ liệu. Ví dụ: một giải pháp đào tạo AI chuyên dụng có thể xác định một số lĩnh vực tuân thủ mà nhân viên có thể gặp khó khăn dựa trên câu trả lời mà nhân viên đưa ra hoặc thời gian họ trả lời và gửi tài liệu tiếp theo, chẳng hạn như hỗ trợ học tập, video, Và cơ hội học tập vi môthẳng đến hộp thư đến của họ.
Người quản lý của nhân viên cũng có thể được cảnh báo và nếu toàn bộ bộ phận đang vật lộn với một khái niệm, nhân viên đào tạo có thể điều chỉnh chiến lược để thu hẹp khoảng cách học tập.
Ứng dụng đào tạo thứ hai của công nghệ AI cho phép các tổ chức hiểu rõ hơn về khoảng cách kỹ năng của họ. AI có thể tìm kiếm trên internet hàng trăm, thậm chí hàng nghìn bản mô tả danh sách công việc để xem các công ty khác đang tìm kiếm điều gì từ những vị trí tương tự. Bên cạnh việc cho thấy tổ chức đánh giá cao điều gì từ nhân viên của họ, thông tin này có thể tiết lộ những gì doanh nghiệp có thể thiếu trong lực lượng lao động của mình. Việc tổng hợp dữ liệu này rất lớn, có thể tốn kém, được đảm nhận bởi một nhân viên đào tạo nhưng được thực hiện dễ dàng hơn và ít tốn kém hơn với AI.
Chuyển đổi thực sự thông qua học tập kỹ thuật số
Đối với nhiều công ty, việc tuyển dụng thiếu hụt kỹ năng đơn giản là không khả thi. Họ cần bổ sung việc thu hút nhân tài thông minh bằng việc đào tạo hiệu quả các nhân viên hiện tại để tận dụng tối đa tiềm năng của lực lượng lao động của họ. Học tập kỹ thuật số cung cấp một cách để không chỉ đánh giá các kỹ năng hiện tại và xác định các lỗ hổng mà còn nâng cao các kỹ năng đó và dạy những kỹ năng mới.
Tuy nhiên, không phải tất cả các chiến lược đào tạo kỹ thuật số đều như nhau. Như đã nêu, việc đào tạo nhấn mạnh đến việc hoàn thành hơn là tác động và khối lượng khái niệm hơn là chiều sâu có thể không dạy đầy đủ cho người dùng những gì họ cần để phát triển trong vai trò của mình và duy trì sự tuân thủ.
Một cách tiếp cận tốt hơn bao gồm học tập thích ứng trong đó phần mềm đào tạo điều chỉnh theo phản hồi và hành vi của người dùng trong một phiên ở thời gian thực. Ví dụ: nếu một nhân viên liên tục gặp khó khăn với một khái niệm quan trọng—bằng chứng là câu trả lời của họ cho các câu hỏi trong quá trình đào tạo—phần mềm có thể tạo ra một lộ trình học tập mới để họ tiến gần hơn đến việc hiểu khái niệm đó.
ĐÚNG VẬY chuyển đổi xảy ra bởi vì nhân viên không bắt đầu học hỏi, nhưng họ cũng không bị la mắng.
Thêm AI vào phương trình này và các bộ phận đào tạo có thể thấy những lĩnh vực học tập nào cần được chú ý nhiều hơn và điều chỉnh thời gian ngắn — và chiến lược dài hạn cho phù hợp. Các tổ chức có thể cảm thấy tự tin hơn rằng nhân viên đang thực sự học hỏi — và sau đó áp dụng — các kỹ năng cần thiết để hoạt động hiệu quả và hiệu quả.
Và có lẽ quan trọng nhất, các công ty có thể giải quyết tình trạng thiếu kỹ năng của họ từ bên trong.
Tín dụng hình ảnh nổi bật: Dự án chứng khoán RDNE; Pexels; Cảm ơn!
cá cược Ben
Ben Betts là Giám đốc điều hành của Learning Pool, một nhà lãnh đạo chiến lược về học tập kỹ thuật số cho nơi làm việc và giáo dục khách hàng. Learning Pool đang giúp các công ty toàn cầu giúp nhân viên của họ sẵn sàng làm việc bằng cách cung cấp công nghệ và nội dung dẫn đầu thị trường. Trước Learning Pool, Ben đã giúp xây dựng HT2 Labs từ những khởi đầu khiêm tốn thành một nhà đổi mới được công nhận trên toàn cầu trong lĩnh vực học tập kỹ thuật số tại nơi làm việc. Learning Pool đã hoàn tất việc mua lại HT2 Labs vào tháng 6 năm 2019. Chuyên môn của Ben dựa trên nghiên cứu, trước đó anh đã hoàn thành bằng tiến sĩ nghiên cứu về tác động của trò chơi điện tử đối với việc học tập xã hội của người lớn, Ben là tác giả và đóng góp các chương cho nhiều cuốn sách, có hai bài học thuật được đánh giá ngang hàng. và đã trình bày tại các hội nghị trên khắp thế giới, bao gồm cả TEDx.
