Корпоративное обучение: как выбрать ИИ-помощника / Skillbox Media
Несколько простых вопросов для тех, кто планирует включить нейросети в свою работу.
Какие вопросы стоит задать провайдерам решений с ИИ
Маркус Бернхард, главный евангелист компании Obrizum, и Пейдж Чен, генеральный директор компании Two Three Solutions, в своей статье для Learning Guild представляют пять ключевых вопросов для поставщиков. Они также делятся рекомендациями о том, на что обращать внимание при оценке полученных ответов. В данной статье мы кратко изложим основные идеи.
Первый вопрос касается типов искусственного интеллекта. Существует два основных типа: узкий искусственный интеллект и общий искусственный интеллект. Узкий искусственный интеллект, также известный как специализированный, предназначен для выполнения конкретных задач, таких как распознавание речи, обработка изображений или игра в шахматы. Общий искусственный интеллект, в свою очередь, способен выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека, что делает его более универсальным, но на данный момент такой ИИ еще не создан. Понимание этих типов важно для дальнейшего изучения и применения технологий искусственного интеллекта в различных сферах жизни и бизнеса.
- Генеративный ИИ. Он позволяет создавать новый контент: например, с его помощью разрабатывают курсы и сценарии для тренингов, готовят учебные материалы (вроде инфографики, списков). Он же может служить как условный собеседник в чат-ботах.
- Предиктивный ИИ. Предназначен для обработки и анализа данных, а используется, соответственно, в адаптивных учебных системах, управлении контентом, выдаче персональных рекомендаций пользователям или, например, оценке.
Данный вопрос играет ключевую роль в определении необходимых деталей для дальнейшего анализа.
Вопрос о том, на каких данных и методах происходило обучение нейросети, напрямую влияет на качество её результатов. Для генеративного искусственного интеллекта критически важно, чтобы процесс обучения основывался на достоверной, проверенной и актуальной информации. Это обеспечивает не только высокую точность генерируемых данных, но и их соответствие современным стандартам и требованиям. Качество обучающих данных является основополагающим фактором, определяющим эффективность работы нейросетей в различных областях.
Искусственный интеллект может требовать дополнительного обучения, связанного с конкретной компанией, её продуктами и услугами. Важно определить, какие данные необходимы и в каком объёме, чтобы достичь наилучших результатов. Также следует рассмотреть способы загрузки этих данных для эффективного обучения модели.
Для эффективной работы предиктивного ИИ необходимо определить оптимальный объем информации, который у вас имеется. Предиктивная аналитика требует значительных объемов данных, и если у вас их недостаточно, внедрение моделей на основе предиктивного ИИ будет преждевременным. Обеспечение достаточного количества данных является ключевым фактором для достижения точности и надежности предсказаний.
Часто задаваемые вопросы по теме «Читать также» включают в себя необходимость дополнительной информации и рекомендации. Важно понимать, что ссылки на схожие материалы могут существенно обогатить пользовательский опыт, улучшая навигацию и удержание аудитории. Посетители сайта могут обнаружить новые аспекты темы, благодаря связанным статьям. Это не только увеличивает время, проведенное на сайте, но и способствует улучшению позиций в поисковых системах за счет повышения релевантности контента. Рекомендуем активно использовать разделы с подобными материалами, чтобы повысить вовлеченность пользователей и создать ценный ресурс для ваших читателей.
Искусственный интеллект в образовании: анализируем практические примеры
Искусственный интеллект (ИИ) все чаще внедряется в образовательные учреждения, трансформируя традиционные методы обучения и управления. Использование ИИ в образовании открывает новые возможности для студентов и преподавателей, улучшая качество образовательного процесса. В данном контексте важно рассмотреть реальные примеры применения ИИ и его влияние на обучение.
Одним из самых распространенных направлений использования ИИ в образовании является адаптивное обучение. Системы, основанные на ИИ, способны анализировать данные о прогрессе студентов и предлагать индивидуальные учебные планы, что позволяет учитывать уникальные потребности каждого учащегося. Это особенно актуально для студентов с различными уровнями подготовки.
Кроме того, технологии ИИ активно используются для автоматизации административных процессов. Чат-боты и виртуальные помощники помогают в обработке запросов студентов, предоставляя информацию о курсах, расписаниях и процедурах, что снижает нагрузку на преподавателей и улучшает взаимодействие с учащимися.
Другим важным аспектом является использование ИИ для анализа больших объемов данных. Образовательные учреждения могут применять аналитические инструменты для оценки эффективности учебных программ и выявления проблемных областей, что способствует непрерывному улучшению образовательного процесса.
Таким образом, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современного образования, предлагая инновационные решения и подходы. Реальные практические примеры показывают, как ИИ может повысить качество обучения, сделать его более доступным и персонализированным, а также оптимизировать управление образовательными учреждениями.
У каждой системы есть свои сильные и слабые стороны. Модель GPT, например, демонстрирует хорошие результаты на экзаменах по биологии, однако по физике и химии её показатели значительно ниже. Это связано как с алгоритмами, так и с природой самих предметов. Данный пример подчеркивает важность обсуждения с поставщиками особенностей и ограничений работы нейросетей. Понимание этих нюансов поможет более эффективно использовать технологии и адаптировать их под конкретные задачи.
Авторы статьи подчеркивают, что если искусственный интеллект предлагается как универсальное решение для всех проблем компании, это является серьезным сигналом о возможных рисках. Реальность такова, что ИИ не является панацеей, и его применение должно быть обоснованным и целенаправленным.
Узнайте, где будут храниться данные, необходимые для обучения и работы искусственного интеллекта. Маркус Бернхард и Чен Пейдж выделяют два основных варианта: локальное хранение и облачные решения. Локальное хранение подразумевает использование собственных серверов, что обеспечивает больший контроль над данными, но требует значительных затрат на инфраструктуру и обслуживание. Облачные решения позволяют использовать ресурсы сторонних поставщиков, что упрощает доступ к данным и масштабирование, однако может вызывать опасения по поводу безопасности и конфиденциальности. Важно тщательно оценить эти варианты, чтобы выбрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.
- Глобальный. Примером глобального экземпляра является ChatGPT: пока вы взаимодействуете с нейросетью, она учится на вашем с ней взаимодействии тоже, и информация, которую вы в неё загружаете, может храниться и использоваться в качестве выходных данных для других пользователей. Поэтому в подобные системы лучше не загружать конфиденциальную или личную информацию.
- Локальный. Разработчик, по сути, создаёт отдельную «версию» ИИ для каждого клиента без подключения к какой-либо «централизованной» системе. Это означает, что поставщик будет развёртывать отдельные экземпляры своего ИИ для каждого клиента без дублирования или подключения к какой-либо «централизованной» системе ИИ и передачи туда данных.
Поставщик может предоставить собственный контент, который будет доступен всем клиентам. Важно разобраться, каким образом этот контент будет интегрирован в существующие системы, а также определить место его хранения. Эти вопросы являются логичным продолжением обсуждения темы интеграции контента и его управления.
Финальным вопросом остается, кто будет управлять искусственным интеллектом и взаимодействовать с данными. Например, в случае необходимости дополнительного обучения нейросетей или изменений в структуре компании, кто будет принимать решения и как это будет осуществляться? Как часто будут проводиться обновления и сколько времени они займут? Какие задачи можно решать внутри компании, а какие требуют вмешательства технической поддержки поставщика?
Ведущие поставщики технологий часто используют четкую терминологию и определяют профили пользователей, такие как учащийся, пользователь, администратор и суперадминистратор. Важно узнать об этих аспектах, чтобы лучше понять, как будет происходить использование технологии для каждого профиля. Это также поможет организовать распределение ролей и обязанностей после запуска системы и в процессе ее настройки. Понимание этих нюансов позволяет эффективно внедрять технологии и оптимизировать рабочие процессы.
Первый человек, с которым вы общаетесь, может не обладать всей необходимой информацией, и это вполне нормально. Важно найти профессиональную команду или экспертов, готовых к глубокому обсуждению. Это позволит вам уверенно выбрать технологию на базе искусственного интеллекта, которая наилучшим образом удовлетворит ваши требования и ожидания. Обсуждение с опытными специалистами поможет вам лучше понять доступные решения и их применение в вашем бизнесе.
Читайте также:
Джош Берсин обсудил новое поколение платформ для корпоративного обучения, выделяя их возможности и преимущества. Современные решения в этой области становятся более адаптивными и персонализированными, что позволяет организациям эффективно развивать навыки сотрудников. Платформы интегрируют передовые технологии, такие как искусственный интеллект и аналитику данных, что способствует созданию индивидуальных образовательных траекторий. Эти изменения помогают компаниям не только повышать уровень квалификации сотрудников, но и улучшать общую продуктивность и конкурентоспособность на рынке. Важно отметить, что новые платформы акцентируют внимание на непрерывном обучении и формировании культуры саморазвития, что является ключевым фактором для успешного роста бизнеса в условиях постоянных изменений.
Как выбрать платформу с ИИ
Если предыдущие вопросы касались технологий и принципов их функционирования, то при выборе конкретного решения возникает еще больше вопросов. Главный специалист по стратегии обучения в консалтинговой компании Paradox Learning, Стелла Ли, разработала обширный чек-лист, который поможет определить, подходит ли тот или иной продукт для ваших нужд и стоит ли на нём остановиться. Она систематизировала свои вопросы по пяти ключевым сферам, что позволяет более четко оценить потенциал и эффективность различных решений.
Первый блок, посвященный актуальности решения, помогает оценить, насколько выбранный инструмент отвечает целям и задачам компании. Важно выяснить, соответствует ли потенциальное приобретение образовательным целям организации и может ли оно помочь в устранении пробелов в знаниях и навыках сотрудников. Также следует обратить внимание на возможности аналитики: может ли нейросеть предоставлять обратную связь в реальном времени и давать пользователям рекомендации по обучению? Эти аспекты играют ключевую роль в принятии решения о внедрении образовательного инструмента, так как от них зависит его эффективность и соответствие потребностям бизнеса.
Эксперт акцентирует внимание на важности наличия доказательной базы для конкретных ИИ-решений. Это критически важно для оценки их эффективности и надежности. Без обоснованных данных трудно судить о целесообразности использования таких технологий в различных сферах.
Хотя на данный момент рано говорить о долгосрочной эффективности искусственного интеллекта, рекомендуется запросить у поставщика практические примеры, руководства, исследования или кейсы использования продукта другими клиентами для глубокого анализа. Стелла Ли советует обратить внимание на реальные результаты и опыт, чтобы оценить потенциал искусственного интеллекта в вашем бизнесе.
Выбор решений должен соответствовать учебным целям и обеспечивать удобство использования. Важно оценить, насколько интерфейс с искусственным интеллектом интуитивно понятен и прост в применении. Необходимо выяснить, потребуется ли сотрудникам дополнительное обучение для эффективной работы с системой, а также какие форматы обучения предлагает провайдер. Это может включать онлайн-курсы, вебинары или практические занятия, что существенно повысит уровень освоения технологий.
Вопросы удобства охватывают не только UX-дизайн, но и рабочие процессы. Генеративный ИИ, например, может сталкиваться с проблемой галлюцинаций — ситуацией, когда он предоставляет вымышленную информацию в случае нехватки реальных данных. Поэтому критически важно определить процент таких галлюцинаций, оценить общую достоверность получаемых результатов и выяснить, сколько времени требуется нейросети для формирования ответа. Эти аспекты напрямую влияют на эффективность и надежность использования ИИ в различных сферах.
Стелла Ли советует задуматься о перспективах увеличения объёма учебного контента. Важно оценить возможность обучения нейросети на основе новых данных и адаптации инструмента под потребности различных групп пользователей, таких как новички, удалённые сотрудники или команды с различным уровнем опыта. Эти шаги помогут создать более эффективные обучающие решения, которые будут соответствовать требованиям разных категорий пользователей.
В эту категорию вопросов входят все аспекты безопасности и технической поддержки. Важно узнать, какие меры принимает провайдер для защиты от киберугроз и как осуществляется хранение данных. Также стоит уточнить, как организована техническая поддержка и с какой скоростью вы сможете получить необходимую помощь. Эффективная защита данных и оперативная поддержка играют ключевую роль в выборе провайдера услуг.
Важно узнать, соблюдает ли компания-разработчик принципы защиты данных, прозрачности и справедливости. Насколько она готова нести ответственность за свои продукты? Эти аспекты напрямую влияют на её политику в отношении клиентов и формируют доверие к бренду. Прозрачность в действиях компании, её готовность отвечать за качество и безопасность продукта, а также соблюдение прав клиентов являются ключевыми факторами для успешного сотрудничества.
Эксперт подчеркивает важность проверки, действительно ли нейросети обучаются на недискриминационном контенте, поскольку это может негативно сказаться на процессе обучения. В отличие от человека, алгоритмы не способны самостоятельно оценивать получаемые данные, что увеличивает риск оскорбления определенных групп людей из-за недостатка внимания к качеству информации. Кроме того, важно выяснить, учитывается ли опыт сотрудников и их отзывы при улучшении искусственного интеллекта. Это может существенно повлиять на эффективность и безопасность работы нейросетей.
Ознакомьтесь с дополнительными материалами:
- Как нейросети могут упростить работу L&D
- 4 способа использовать ИИ в корпоративном обучении уже сейчас
- Что будет с обучением персонала: «Тренинги станут редкостью»
- Почему нейросети не заменят L&D-специалистов (по крайней мере пока)