5 طرق لإعداد الموظفين لكيفية إعادة تشكيل العمل بالذكاء الاصطناعي

من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي تعطل عالم العمل، وبالنسبة للكثيرين ، فقد تم بالفعل. ليس فقط المهندسين الفوريين هم من يمتلكون المهارات المطلوبة ؛ يجب أن يكون لدى الموظف العادي معرفة أساسية للبقاء على صلة بدورهم. لمساعدتنا في فهم ما يمكن للشركات والعاملين القيام به ، لجأت كوارتز إلى الدكتور سمير مسكي ، استاذ بجامعة كولومبيا و الرئيس التنفيذي لشركة Fusemachines.

كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على العمال والعمل الذي يقومون به يوميًا؟

دكتور. ماسكى: لقد زادت نماذج العمل الهجين من أهمية وأهمية التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي نظرًا لقدراتها حول تعزيز اتصال الفريق والتعاون وإدارة سير العمل والتواصل. في الموارد البشرية على وجه التحديد ، يمكن لتحليل المشاعر المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية أن تساعد فرق الموارد البشرية في نشر المبادرات القائمة على البيانات حول تعزيز أو تقييم معنويات الموظفين ومشاركتهم. في الوقت نفسه ، يمكن أن تساعد هذه الأدوات فرق الموارد البشرية على قياس مشاعر الموظفين حول المناقشات الناشئة حول التنوع والاستدامة ، وفي النهاية دمجها في ثقافة العمل.

يظل تطوير المهارات إحدى وظائف الموارد البشرية الحاسمة. تُمكِّن الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي قادة الموارد البشرية من اكتساب الوضوح بشأن احتياجات التدريب عبر الإدارات وكذلك المجالات التي يجب أن يتم فيها تنسيق مبادرات إعادة تشكيل المهارات وصقلها من قبل المؤسسات لتحقيق مشاركة أفضل وأداء وظيفي ورضا وظيفي أعلى.

كما تمكّن أتمتة الذكاء الاصطناعي والتوصيات المستندة إلى البيانات الموظفين من اتخاذ القرار مع التركيز الشديد على تعزيز الشمولية وإثارة الإبداع من أجل الابتكار. على سبيل المثال ، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي معالجة الشمولية عن طريق إزالة حواجز اللغة أثناء الاجتماعات والمناقشات الافتراضية.

لتحقيق إمكانية الوصول في الإعدادات المختلطة ، يمكن أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي ضرورية – لكتابة الدقائق إلى لغات متعددة أو حتى دعم قراءة الشفاه وأنظمة التعرف على الوجه في إعداد افتراضي يلبي احتياجات المحترفين الذين يعانون من إعاقة سمعية وبصرية. بالإضافة إلى ذلك ، توفر روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي المساعدة في الوقت الفعلي وتوفر موارد عند الطلب ، وتعزز المشاركة وتعزز الشعور بالاتصال.

بينما نحتضن حقبة جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ، يجب على المؤسسات التركيز على ثلاثة مجالات أساسية: أتمتة الذكاء الاصطناعي ، وتدريب الذكاء الاصطناعي ، وابتكار الذكاء الاصطناعي.

اليوم ، يسمح لنا الذكاء الاصطناعي بأتمتة وظائف الأعمال الهامة مثل إعداد التقارير ، وتحديد احتياجات المواهب ، وفرص التدريب ، وإدارة المشاريع. يؤدي القيام بذلك إلى زيادة عرض النطاق الترددي للقوى العاملة بشكل كبير ، مما يتيح لهم التركيز بشكل منتج وفعال على الابتكارات الجديدة.

يجب أن يكون لدى المنظمات أقسام تدريب مخصصة مسؤولة عن نشر مبادرات التعليم والتدريب الخاصة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي نفسه أداة قيمة لأقسام التدريب الداخلية هذه لتحديد الاحتياجات التدريبية التي تمليها ظروف السوق ، وتنظيم محتوى التدريب ، وتتبع تقدم الموظفين.

بالإضافة إلى التطبيقات الإستراتيجية للذكاء الاصطناعي لإعادة صقل المهارات وصقل المهارات ، يجب على المؤسسات أيضًا توفير مساحة للموظفين لتطبيق ما تعلموه – إما لتحسين نتائج العملاء أو لتحسين العروض الفردية أو التنظيمية للفرد.

للحفاظ على زخم الابتكار ، يمكن للمنظمات إجراء مسابقات داخلية أو برامج حاضنة. على سبيل المثال ، أجرت Fusemachines مؤخرًا فحصًا داخليًا برنامج AI Hackathon حيث كان لدينا 17 فريقًا مختلفًا يقومون بتجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي وبناء الحلول التي تؤثر بشكل مباشر على وظائف أعمالنا.

اليوم ، في عالم الذكاء الاصطناعي ، من الصعب العثور على كبار مهندسي الذكاء الاصطناعي نظرًا لأن صناعة الذكاء الاصطناعي حديثة العهد ، ولا يزال كبار المهنيين المهرة في طور التكوين. علاوة على ذلك ، فإن مجموعة مهندسي الذكاء الاصطناعي محدودة بالفعل ومشتتة عبر مواقع مختلفة.

لسوء الحظ ، تفتقر العديد من المنظمات إلى برامج التدريب والتوجيه الشاملة لمهندسي الذكاء الاصطناعي المبتدئين ، مما يؤدي إلى تفاقم مشكلة الندرة. إضافة إلى هذه المشاكل ، فإن الدورات الدراسية الأكاديمية والتدريبية ليست فعالة بما يكفي لمواكبة مشهد الابتكار والاكتشافات المتغيرة في الذكاء الاصطناعي.

يمكن للمنظمات معالجة هذا من خلال التركيز على إعادة صقل المهارات وإيجاد فرص شراكة مع الجامعات لتقديم برامج ذكاء اصطناعي عالية الجودة للمهندسين الناشئين. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي نفسه أداة لتوظيف فرص تدريب فعالة على الذكاء الاصطناعي. من خلال توفير تعليم وتدريب عالي الجودة لمتخصصي الذكاء الاصطناعي الطموحين ، يمكن للمؤسسات سد فجوة المهارات ورعاية مجموعة موهوبة من الأفراد المستعدين لتلبية متطلبات الصناعة.

في Fusemachines على وجه التحديد ، يعد برنامج زمالة الذكاء الاصطناعي الرائد لدينا أحد المبادرات الرئيسية التي قمنا ببنائها لتوليد المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي. تم إطلاقه في عام 2017 ، وهو عبارة عن برنامج للمنح الدراسية كامل يتم تقديمه في بلدان متعددة مثل نيبال وجمهورية الدومينيكان وبوركينا فاسو ورواندا والولايات المتحدة الأمريكية لإعداد المشاركين بنجاح لوظائف صناعية تنافسية. أطلقنا مؤخرًا زمالة الذكاء الاصطناعي في أسواق إضافية في أمريكا اللاتينية.

تعمل أتمتة الذكاء الاصطناعي على تجديد عملية التوظيف التقليدية بشكل كبير. تتضمن بعض التطبيقات البارزة تسجيل السيرة الذاتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، وفحص المرشحين ، وحتى متخصصي الموارد البشرية الذين يستفيدون من رؤى الذكاء الاصطناعي لتقييم احتياجات المواهب ، وأنماط دوران الموظفين ، والاحتفاظ بهم ، واستراتيجيات رضا الموظفين.

لكن جميع التطبيقات المذكورة أعلاه للذكاء الاصطناعي تخلق مجالًا للتحيز – بعضها يسببه البشر ، وبعضها يعتمد على البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، إذا كان لدى إحدى المؤسسات مديرين يفضلون المرشحين أو الموظفين من خلفيات وأعراق وجنس ومستويات خبرة معينة ، يمكن لهذه التحيزات أن تخلق أنماطًا من التحيز الإضافي. مثال آخر هو نموذج تم تدريبه على البيانات التاريخية التي لديها بالفعل تحيز على أساس الجنس أو العرق.

يمكن القيام بعدة أشياء للحد من التحيز ، مثل:

• تأسيس المساءلة حول جودة البيانات:

يمكن للمؤسسات فرض فحوصات الجودة على كل شيء من بيانات سياسة الموارد البشرية إلى بيانات الموظف. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمؤسسات الاستفادة من مصادر بيانات الجهات الخارجية لضمان استخدام مجموعة بيانات تمثيلية متنوعة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي سيتم استخدامها لتشكيل قرارات الموارد البشرية.

ولضمان أن تؤدي هذه الجهود إلى نتائج إيجابية ، يمكن أن تكون عمليات التدقيق في الوقت المناسب التي تفرض التفكير المنطقي وشفافية النماذج فعالة.

• توفير تدريب على التحيز بقيادة الذكاء الاصطناعي لزيادة الوعي:

يمكن للموظفين الذين يبنون نماذج الذكاء الاصطناعي الاستفادة من التدريب على التحيز تمامًا مثل أولئك العاملين في الموارد البشرية الذين يستفيدون من هذه النماذج. نظرًا لأن التوظيف هو أحد أكثر ضحايا التحيز الذي يقوده الذكاء الاصطناعي شيوعًا ، فإن تحديد ماهية هذه التحيزات وكيف يمكن أن تؤثر على القرارات الحاسمة يمكن أن يكون مفيدًا لفرق الموارد البشرية لفهمها. على سبيل المثال ، لماذا من المرجح أن ترفض خوارزمية الذكاء الاصطناعي نوعًا معينًا من المرشحين مقابل آخر بناءً على لقبهم أو الاسم الأول ، أو كيف ستتجاهل مجموعة مهارات مصاغة بالتأكيد على الرغم من أنها تتطابق بشكل وثيق مع الوصف الوظيفي.

• وضع معيار تنظيمي لأفضل ممارسات الموارد البشرية

يمكن أن تختلف أفضل ممارسات الموارد البشرية بشكل كبير اعتمادًا على ثقافة المنظمة ، والمخرجات ، والصناعات التي تعمل فيها. ونتيجة لذلك ، سيتطلب دمج نظام الذكاء الاصطناعي في نسيج الموارد البشرية للمؤسسة فهمًا واضحًا لأهداف المنظمة وأخلاقها وثقافة العمل. سيضمن تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على هذه المعايير تخصيص النتائج وفقًا لاحتياجاتهم.

مع التطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي ، كما ارتفعت معدلات التبني بشكل كبير اعتبار التعاون بين الذكاء الاصطناعي والبشر أمرًا بالغ الأهمية في أوقات اليوم أكثر من أي وقت مضى. في هذا السياق ، تعتبر الهندسة السريعة إحدى المهارات البارزة المطلوبة حاليًا.

إنه مفهوم NLP-bourne الذي يولد مطالبات لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تساعد المهندسين على تحقيق الكفاءة والمخرجات المثلى للمهام القائمة على الترميز. لتحقيق أقصى قدر من الدقة ، تستلزم الهندسة السريعة فهم بيانات التدريب والقيود والاستراتيجيات الخاصة بالنموذج. مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم ، يعد اكتساب هذه المهارة أمرًا ضروريًا للتعاون الفعال مع هذه النماذج.