Современные технологии развиваются стремительно. Настолько, что компании ради собственного успеха должны не просто успевать за последними тенденциями, но и работать с персоналом в совершенно новом направлении: развивать навыки команды в целом и отдельных специалистов, учитывать персональный подход, чтобы сотрудники элементарно не отставали от новых технологий. В этом вопросе все чаще используют искусственный интеллект и машинное обучение.

Искусственный интеллект  (AI)

Само понятие стало актуальным еще в середине прошлого столетия. Среди поставленных перед исследователями задач было научить вычислительные машины выполнять действия за человека. Изначально ученые пытались заставить компьютер освоить простейшие игры, требующие логики, и разгадывать нетрудные головоломки. Эксперименты прошли успешно, специалисты стали активно обсуждать перспективы новой технологии. 

Можно сказать, что искусственный интеллект – это “умозаключения” компьютера. Проще говоря, когда техническая или программная система выполняет творческие функции за человека.

Машинное обучение (Machine Learning)

Изобретатели ИИ столкнулись с проблемой: отдельные задачи стало невозможно решить ранее используемыми методами. Жестко закодированные алгоритмы плохо работали с изображениями или текстами. Специалисты приняли решение не только имитировать человеческое мышление, но и заставить компьютер обучаться. 

Прямая аналогия: люди не могут взять книгу в раннем возрасте и сразу начать читать, навыки приходят в процессе тренировок. В случае с машинами действует тот же принцип: чем больше данных получает и обрабатывает компьютер, тем больше он учится. Суть машинного обучения в предоставлении выбора среди множества данных, выведение определенного алгоритма на их основе, который ложится в основу и позволяет вынести заключение. 

Впоследствии родилась идея создания искусственных нейронов. Метод получился рабочим, он позволил машинам выполнять до этого невозможные действия. Но по сей день полностью скопировать функционал человеческого мозга не удалось. 

Технологии в помощь

Сейчас возможности машинного обучения и искусственного интеллекта начинают использовать для совершенствования подходов к повышению компетенций сотрудников. Поскольку сегодня успех компании напрямую зависит от того, насколько высок профессионализм каждого в команде, и компании готовы бороться за самых-самых в своей сфере.

Наиболее явный потенциал у Machine Learning (машинного обучения), которое способно совершенствовать развитие специалистов несколькими способами:  

• Индивидуальный подход

Машинное обучение можно использовать для того, чтобы развивать навыки и обучению специалистов персонально: алгоритм берет в расчет исходные навыки специалиста, опыт работы, условия труда. В итоге каждый получает навыки, которых не хватает до заданного уровня.

• Скорость

Молодые специалисты быстрее станут профессионалами: время обучения сокращается – вместо одного года это может продлиться, к примеру, всего пару недель.

• Совершенствование

Взаимосвязь и постоянная автоматизированная поддержка в процессе выполнения рабочих задач обеспечивают всем необходимым для развития  навыков. 

• Анализ

Видя собственные показатели продуктивности, ее реально контролировать и регулировать. Прогресс наступает по мере исправления ошибок и избежания неверных решений. 

• Эффективность

Machine Learning помогает оценить эффективность и окупаемость программы повышения квалификации. Это позволяет снизить затраты на обучение и сохранить ресурсы.

Данная технология пока не является фундаментальной, но уже можно говорить о том, что когда-нибудь она поможет специалистам прокачивать даже личные профессиональные качества. 

Искусственный интеллект способен оптимизировать работу по повышению квалификации персонала. Например, объединять сотрудников в группы для прохождения курсов на основе собранных данных и выработанных алгоритмов. Это способно существенно снизить затраты на переподготовку кадров.

В совокупности ИИ и машинное обучение способны помочь HR-специалистам решить такие проблемы как, например, опоздания сотрудников или незаинтересованность их в работе. Необходимо лишь воспользоваться нужным инструментарием для измерения навыков общения, а затем, используя ИИ и Machine Learning, понять, какие конкретно методики обучения способны улучшить рабочие компетенции специалистов. 

Для применения AI и Machine Learning компания, как правило, создает собственное ПО или приобретает необходимый продукт. В итоге каждый специалист получает не просто возможность быстрого восхождения по карьерной лестнице, а шанс наметить стратегию самосовершенствования. А компания приобретает мотивированных сотрудников.