Mer enn automatisering: Slik løfter AI personlig tilpassede læringsreiser

Vel, vi kunne ikke sagt det bedre selv.

La oss se nærmere på dagens L&D-utfordringer.

Endrede kompetansebehov

I 2020 spådde Gartner at over 30%² av ferdighetene de ansatte trengte tre år tidligere, snart ville bli utdaterte. Nå som vi har gått inn i 2024, er det trygt å si at spådommen har slått til – den nyeste Workplace Learning Report fra LinkedIn viser at kompetansebehovene i jobbene allerede har endret seg med rundt 25%, og at de vil endre seg enda mer de neste årene.

Dessverre klarer ikke tradisjonelle opplæringsmetoder å holde tritt med de raske endringene i kompetansebehov og ruste de ansatte for nye oppgaver.

Lavt engasjement blant de ansatte

Turnoveren viser ingen tegn til å avta. Nittitre prosent³ av organisasjonene er bekymret for å beholde de ansatte. Hva får folk til å slutte midt i en bølge av masseoppsigelser?

Vi sier ikke at det er den eneste faktoren, men hver andre⁴ ansatt sier at det ikke er nok utviklingsmuligheter i organisasjonen, og at den beste måten å utvikle ferdighetene sine på er å bytte arbeidsgiver. Lavt engasjement henger tydeligvis direkte sammen med mangel på tilstrekkelig opplæring på jobben.

Utdaterte læringsmetoder

Nå som vi nesten har nådd punktet der webinarer, kunnskapsbaser og e-læring fullt ut erstatter klasseromsundervisning, oppstår behovet for mer moderne opplæringsmetoder igjen. Tradisjonelle tilnærminger kommer ofte til kort når det gjelder å skape minneverdige læringsopplevelser som sitter hos de ansatte over tid.

De rigide strukturene i mange L&D-programmer, med faste tidsplaner og begrenset tilgjengelighet, gir ikke den fleksibiliteten dagens dynamiske arbeidsmiljøer krever. Vi trenger læringsmetoder som lar de ansatte gå tilbake til opplæringen når de trenger det, slik at kunnskapen stadig forsterkes og tas i bruk.

Fjernarbeid og kollegalæring

Fremveksten av fjernarbeid og hybridarbeid har gjort at også læringen må bli fleksibel. Når vi jobbet på kontoret, kunne vi lære ved å se kollegene våre utføre daglige oppgaver – men en hybridmodell ser ikke ut til å fremme læring kolleger imellom.

Førtisju prosent⁵ av de ansatte er bekymret for at de går glipp av uformelle læringsmuligheter når de jobber hjemmefra. Å utforme L&D-programmer i dag krever at du tar hensyn til hybridarbeid – og det holder ikke å bytte ut fysisk opplæring med videoopplæring; vi må ta i bruk mulighetene i AI for å skape utvidede læringsopplevelser.

AI og personlig tilpasset læring

Løsningen ligger i å bruke AI til å løfte læringsreisene. AI har potensial til å revolusjonere bedriftsopplæringen med tilpasningsdyktige, personlige opplevelser.

I motsetning til tradisjonelle metoder tar AI utgangspunkt i individuelle behov og svarer på de skiftende kravene på den moderne arbeidsplassen. Endelig kan læringen bli deltakersentrert.

Ved å ta i bruk AI i opplæringen av ansatte kan du:

• Ruste de ansatte for et kompetanselandskap i endring
• Bygge personlig tilpassede læringsløp og støtte kontinuerlig læring
• Ta i bruk nye opplæringsmetoder og motvirke lavt engasjement
• Skape utvidede læringsopplevelser

… og dette er bare begynnelsen. La oss se på AI-funksjoner som allerede er tilgjengelige for bransjen, og som gir personlig tilpassede læringsreiser og løser L&D-utfordringer i bedrifter.

AI-drevet analyse

AI kan analysere store datamengder (noe mennesker ikke kan gjøre manuelt), som den enkelte ansattes prestasjoner, engasjement i opplæringsinnholdet, tilbakemeldinger fra deltakerne osv., og skreddersy læringsopplevelser etter hver deltakers behov og forutsetninger.

Viktigst av alt kan AI-drevet analyse endelig koble opplæringsresultater til forretningsresultater og løse utfordringen L&D-fagfolk har slitt med i årevis. Den skaper en direkte kobling mellom ferdighetene de ansatte tilegner seg gjennom læringstiltak, og de konkrete bidragene disse gir til organisasjonens suksess.

Læring i arbeidsflyten

I stedet for opplæringsprogrammer der én størrelse skal passe alle, lar AI deg tilby opplæring i arbeidsflyten, uten risiko for kostbare feil foran kundene. Gjennom mikrolæring og immersive opplevelser gjør AI-drevne systemer L&D-eksperter i stand til å tilby opplæring som fullt ut gjenskaper de ansattes daglige oppgaver og arbeidsflyt.

Attensis AI-verktøy gjør opplæring på jobben mer tilgjengelig på arbeidsplassen (selv om alle jobber hjemmefra). Du kan bygge små læringsmoduler eller fylle minispill og immersive 3D-scenarioer med innhold for å levere opplæring de ansatte husker.

AI-drevne personligheter

Siden vi allerede har vært innom simuleringer og immersive opplevelser – møt Makayla, en av Attensis AI-drevne karakterer. Brukerne kan samhandle med Makayla for å få svar på spørsmålene sine og få veiledning i spillbaserte simuleringer.

Du kan bygge dine egne 3D-karakterer av høy kvalitet med Attensi.

Oversettelse med ett klikk

Personlig tilpasning krever ikke alltid komplekse løsninger. Bare det å gjøre opplæringsinnholdet mer tilgjengelig for flerspråklige ansatte kan bli ditt første store steg mot mer personlig tilpasset læring.

Med AI slipper du å bruke tid og penger på å oversette opplæringsprogrammene manuelt. Du kan bestille oversettelser av innholdet med ett klikk og la AI gjøre grovarbeidet (ja, det får du også i Attensi).

Tips: La personer med språket som morsmål gå gjennom oversettelsene for å finpusse tekstene og sikre at innholdet er troverdig.

Fremtiden for AI i læring og utvikling

AI vil utvilsomt hjelpe oss å bygge en mer kompetent og omstillingsdyktig arbeidsstyrke i årene som kommer. Bruksområdene vil øke, og presisjonen vil bli bedre. Men hvis vi snakker om den nærmeste fremtiden, er det to store prognoser for AI i L&D.

Opplæring, opplæring og litt mer opplæring

I 2024 vil fokuset vårt være å lære de ansatte å ta i bruk AI på en effektiv måte i den daglige arbeidsflyten. Selv om AI-verktøyene blir smartere og mer samtalebaserte, er det ett avgjørende aspekt som krever oppmerksomhet: å forstå hvordan man gir disse systemene gode prompter.

L&D-fagfolk vil fortsette å utforske bruksområdene for AI og mulighetene den gir for personlig tilpassede læringsløp. Etter hvert som AI raskt utvikler seg fra rå, eksperimentelle verktøy til mer modne og integrerte løsninger, vil vi gå fra å bare bruke AI til å automatisere enkle oppgaver til å ta i bruk AI-drevne, utvidede opplevelser. Men da må vi lære oss å bruke AI etisk og i tråd med regelverket.

Personvernhensyn

Apropos regelverk …

Etter hvert som AI blir stadig mer integrert i alle deler av virksomheten, også L&D, må vi ta hensyn til personvern, etisk bruk av data og risikoen for skjevheter i dataene.

Til tross for alle fordelene med generativ AI er det fortsatt en risiko for at den lager partisk eller upassende innhold. Menneskelig tilsyn er avgjørende for å unngå skjevheter og hindre at innhold som kan oppfattes som diskriminerende eller støtende, spres i opplæringsmateriellet. Vi må finne en balanse mellom bruk av AI og den menneskelige faktoren for å opprettholde etiske standarder.

Når organisasjoner overlater store mengder data om ansatte til AI (noe som er avgjørende for personlig tilpasset opplæring), må de dessuten etablere solide tiltak for personvern og datasikkerhet.

EU har allerede tatt det første steget for å regulere bruken av AI og redusere risikoen for skjevheter og brudd på datasikkerheten – EUs AI-forordning (EU AI Act)⁶ vil kreve at “AI-systemer skal overvåkes av mennesker, ikke av automatisering, for å forhindre skadelige utfall.”

Det startet i EU, men alle land ser nå på hvordan de kan etablere sine egne retningslinjer for bruk av AI. Vi kan komme til å se flere AI-lover rundt om i verden de neste årene, og bør allerede nå gjøre oss klare til å utnytte AI-ens fulle potensial på en trygg måte.

Gjør AI til en alliert

AI innebærer et stort skifte fra tradisjonelle L&D-metoder til mer dynamiske og personlig tilpassede tilnærminger. Men når vi tar i bruk AI-drevet læring, trenger vi en balansert tilnærming mellom teknologi og menneskelige elementer.

Med riktig menneskelig kontroll kan vi bygge AI-drevne læringsopplevelser som forblir etiske og uten skjevheter.