بزرگترین مانع برای پذیرش هوش مصنوعی فناوری نیست – این آموزش است. در حالی که سازمانها برای اجرای جدیدترین مدل های بزرگ زبان (LLMS) و ابزارهای تولید کننده هوش مصنوعی تلاش می کنند ، شکاف عمیقی بین قابلیت های فناوری ما و توانایی نیروی کار ما در استفاده مؤثر از آنها ظاهر می شود. این فقط مربوط به آموزش فنی نیست ؛ این در مورد تجسم مجدد یادگیری در دوره AI است. سازمان هایی که شکوفا می شوند لزوماً آنهایی نیستند که پیشرفته ترین هوش مصنوعی را دارند ، اما آنهایی که آموزش نیروی کار را تغییر می دهند ، فرهنگ هایی را ایجاد می کنند که در آن یادگیری مداوم ، همکاری بین رشته ای ، تنوع و ایمنی روانی به مزایای رقابتی تبدیل شود.
پذیرش هوش مصنوعی به طرز چشمگیری تسریع کرده است –گزارش McKinsey’s 2024 گزارش AI دریافتند که 72 ٪ از سازمان ها اکنون از AI استفاده می کنند ، از 50 ٪ در سالهای گذشته ، با استفاده از هوش مصنوعی تولیدی تقریباً در ده ماه دو برابر می شود. ، همانطور که در شکل 1 مشاهده می شود.
در ضمن ، گزارش های انجمن جهانی اقتصاد این 44 ٪ از مهارت های کارگران در پنج سال آینده مختل می شود ، اما تنها 50 ٪ آموزش کافی دارند. این شکاف تهدید می کند که پتانسیل هوش مصنوعی تولید را محدود می کند. وابسته به لینکدینتحقیقات تحقیقاتی که سازمانهایی که در اولویت توسعه شغلی قرار دارند ، 42 ٪ بیشتر در پذیرش هوش مصنوعی رهبری می کنند.
شکل 1: افزایش پذیرش AI در سراسر جهان
منبع: گزارش McKinsey’s 2024 گزارش AI
تحلیل من از این همه؟ مهمترین مهارت سوادآموزی هوش مصنوعی برای توسعه ، مهارت های تجاری ، تفکر انتقادی و مهارت های ارتباطی متقابل است که همکاری فنی و غیر فنی مؤثر را امکان پذیر می کند.
فراتر از آموزش فنی: سواد هوش مصنوعی به عنوان یک مهارت تجاری جهانی
سواد واقعی هوش مصنوعی توانایی درک چگونگی تصمیم گیری در سیستم های هوش مصنوعی ، تشخیص توانایی ها و محدودیت های آنها را شامل می شود و از تفکر انتقادی برای ارزیابی خروجی های تولید شده AI استفاده می کند.
برای رهبران غیر فنی ، این به معنای توسعه درک کافی برای پرسیدن سوالات در مورد سرمایه گذاری های هوش مصنوعی است. برای تیم های فنی ، این شامل ترجمه مفاهیم پیچیده به زبان تجاری و ایجاد تخصص دامنه است.
همانطور که در طی اخیر اشاره کردم پانل میزبان آناکوندا: “این یک چالش است که بتوانید نیروی کار خود را با ابزارهای جدیدی که ناشناخته های زیادی دارند ، فعال کنید. قادر به مخلوط کردن فعالیت های تجاری و تخصص فنی هدف سخت است.” این ترکیب یک زبان مشترک را ایجاد می کند که شکاف فنی-تجارت را برطرف می کند.
تنوع شناختی این تلاش ها را تقویت می کند ، همانطور که ذکر شده است گزارش تنوع در سال 2023 مک کینزی حتی بیشتر “ این نشان داد که سازمان هایی با رهبری متنوع 57 ٪ همکاری بهتر و 45 ٪ نوآوری قوی تر را گزارش می کنند. در آغوش تنوع شناختی-بروز سبک های مختلف تفکر ، سوابق آموزشی و تجربیات زندگی-به ویژه برای ابتکارات هوش مصنوعی بسیار مهم است ، که نیاز به حل مسئله خلاق و توانایی شناسایی نقاط کور یا تعصب بالقوه در سیستم ها دارد. هنگامی که رهبران اکوسیستم های یادگیری متنوعی را ایجاد می کنند که در آن کنجکاوی پاداش می گیرد ، سواد هوش مصنوعی شکوفا می شود.
انقلاب یادگیری خود کارگردانی: تقویت کنجکاوی به عنوان مزیت رقابتی
در این دوره هوش مصنوعی ، یادگیری خود به کارگردانی و تجربی به دانش آموزان کمک می کند تا از سیستم های دانش سنتی که سریعتر از همیشه منسوخ می شوند ، بمانند.
در طول پانل آناکوندا ، Eevamaija Virtanen ، مهندس ارشد داده ها و بنیانگذار Inninite Oy ، این تغییر را برجسته کرد: “بازیگوش بودن چیزی است که همه سازمان ها باید در فرهنگ خود بسازند.
سازمانهای آینده نگر باید از طریق زمان نوآوری اختصاصی یا “ماسه جعبه های هوش مصنوعی” ، فرصت های ساختاری را برای یادگیری اکتشافی ایجاد کنند که در آن کارمندان می توانند با خیال راحت ابزارهای AI را با حاکمیت مناسب آزمایش کنند. این رویکرد ، تجربه دستی را که اغلب از آموزش رسمی فراتر می رود ، تشخیص می دهد.
شبکه های دانش مشارکتی: مجدداً نحوه یادگیری سازمان ها
پیچیدگی اجرای AI به دیدگاه های متنوعی و به اشتراک گذاری دانش متقابل عملکرد نیاز دارد.
لیزا کائو ، مهندس داده و مدیر محصول در DataStrato ، در این زمینه تأکید کرد: “مستندات نقطه شیرین است: ایجاد یک مکان مشترک که در آن می توانید ارتباط برقرار کنید بدون اینکه با جزئیات فنی بیش از حد سنگین شود و واقعاً آن محتوای آموزشی را برای مخاطبان خود تنظیم کنید.”
این تغییر با دانش نه به عنوان به صورت جداگانه بلکه به صورت جمعی ساخته می شود. تحقیقات Deloitte شکاف خوش بینی بین کارگران C-Suite و Frontline در مورد اجرای AI را نشان می دهد و نیاز به ارتباطات باز را در سطح سازمانی برجسته می کند.
چارچوب استراتژیک: مدل بلوغ آموزش AI
برای کمک به سازمانها در ارزیابی و تکامل رویکرد خود در آموزش هوش مصنوعی ، من یک مدل بلوغ آموزش AI را پیشنهاد می کنم که پنج بعد کلیدی را مشخص می کند:
- ساختار: در حال تحول از برنامه های آموزشی متمرکز به اکوسیستم های یادگیری مداوم با روش های متعدد
- جریان دانش: حرکت از تخصص خاموش به شبکه های دانش پویا که کل سازمان را شامل می شود
- سواد هوش مصنوعی: گسترش از متخصصان فنی به سواد جهانی با عمق مناسب نقش
- ایمنی روانی: انتقال از فرهنگ های ریسک پذیر به محیط هایی که آزمایش را تشویق می کنند
- اندازه گیری یادگیری: پیشبرد معیارهای تکمیل تا تأثیر تجاری و شاخص های نوآوری
سازمان ها می توانند از این چارچوب برای ارزیابی سطح بلوغ فعلی خود ، شناسایی شکاف ها و ایجاد برنامه های استراتژیک برای پیشبرد قابلیت های آموزش هوش مصنوعی خود استفاده کنند. هدف باید این باشد که تعادل درستی را که با اولویت های سازمانی شما و جاه طلبی های هوش مصنوعی شما مطابقت دارد ، شناسایی کند ، نه فقط برای برتری در هر گروه.
همانطور که در شکل 2 نشان داده شده است ، رویکردهای مختلف برای بازده آموزش AI در بازه های زمانی مختلف باز می گردد. سرمایه گذاری در ایمنی روانشناختی و شبکه های دانش مشترک ممکن است برای نشان دادن نتایج بیشتر طول بکشد اما در نهایت بازده قابل توجهی بالاتری ارائه می دهد. این عدم بازده فوری ممکن است توضیح دهد که چرا بسیاری از سازمان ها با ابتکارات آموزش هوش مصنوعی مبارزه می کنند.
شکل 2: جدول زمانی ROI آموزش AI.
منبع: کلود ، براساس داده های گزارش یادگیری در محل کار LinkedIn 2025 ، وضعیت AI تولید کننده Deloitte در شرکت 2025 و ایالت McKinsey’s The AI در سال 2024.
رویکرد خود را به آموزش هوش مصنوعی تغییر دهید
این سه عمل را دنبال کنید تا سازمان خود را برای سواد هوش مصنوعی تنظیم کنید:
- بلوغ فعلی آموزش هوش مصنوعی خود را ارزیابی کنید با استفاده از چارچوب برای شناسایی نقاط قوت و شکاف برای پرداختن.
- برای آزمایش فضاهای اختصاصی ایجاد کنید جایی که کارمندان می توانند ابزارهای هوش مصنوعی را آزادانه کاوش کنند.
- به عنوان مثال رهبری کنید در قهرمانی یادگیری مداوم – 88 ٪ سازمان ها نگران حفظ کارمندان هستند اما تنها 15 ٪ از کارمندان می گویند مدیر آنها از برنامه ریزی شغلی خود پشتیبانی می کند.
سازمانهایی که رونق می گیرند ، آخرین فناوری ها را مستقر نمی کنند ، آنها فرهنگ هایی را ایجاد می کنند که یادگیری مداوم ، اشتراک دانش و همکاری بین رشته ای به اصول عملیاتی اساسی تبدیل شود. مزیت رقابتی ناشی از داشتن نیروی کار است که می تواند به طور مؤثر از هوش مصنوعی استفاده کند.
