L&D 人工智能悖论

人工智能节省了研发时间起草,但需要更多的治理。了解如何将重点从内容数量转移到质量、流程和战略成果。这篇文章首次发表在电子学习行业。

来源:eLearning行业 | 在线教育博客
如何将时间从起草到决策,WinExecutives 被告知了一个关于人工智能学习的简单故事:“给你的员工提供副驾驶,他们将在很短的时间内创建培训。”然而,如果你与当地的 L&D 领导交谈,就会发现一个不同的现实正在出现:是的,草稿创建速度更快,但收件箱更满,审核队列更长,利益相关者现在期望更多内容,为更多受众定制,更新更频繁。这种张力就是我所说的人工智能节省时间悖论。在本文中,您会发现......什么是人工智能节省时间悖论? (CLO 的困境)用简单的语言来说:人工智能压缩了创建学习内容所需的时间,但增加了管理、审查、协调和决策所需的时间,因此“节省的时间”经常被转移,而不是真正释放。您可以在新兴企业人工智能平台中清楚地看到这种动态,它可以构建交互式学习资产(分支场景、模拟),在整个课程中运行“大型任务”,并在政策或法规发生变化时大规模更新内容。从理论上讲,这是首席学习官的梦想。但同样的分析也指出了更高的风险:幻觉、过度自信,以及内容量爆炸式增长带来的巨大质量保证负担。 与此同时,许多组织正在推出“L&D 副驾驶”,可以在几分钟内生成微学习、场景和绩效支持。结果是:我们现在可以比我们的系统、治理和人员的设计处理能力更快、更多地进行培训。生产力悖论 2.0:20 世纪 80 年代的教训这并不是领导者第一次出现在这里。 20 世纪 80 年代,诺贝尔奖获得者罗伯特·索洛 (Robert Solow) 打趣道:“你可以在任何地方看到计算机时代,但唯独在生产力统计数据中。”所谓的生产力悖论描述了数十年的大量信息技术投资,但国家生产力却几乎没有明显提高。后来的研究表明,生产力确实有所提高——但前提是技术与组织变革相结合