人工知能に関するビジネス上の会話は、2 年以上にわたってツール、自動化、生産性に焦点が当てられてきました。しかし、企業が投資を加速するにつれて、次の問題が浮上します。 従業員は、AI を日常業務に統合する方法をまだ知りません。 そしてそれが変革を遅らせています。
これは、米国、英国、カナダ、フランス、ドイツ、イタリアの専門家 2,000 人を対象とした調査に基づいて、企業学習プラットフォーム Docebo が作成した新しいレポート「AI レディネス ギャップ」によるものです。この研究では、主な原因は次のとおりであると結論付けています。 AIのボトルネック それは形成的かつ組織的なものです。
最も重要なデータは、従業員の 85% が、自分たちが受けている AI トレーニングは、特定の立場でこれらのツールを適用する方法を理解するのに実際には役立たないと考えていることです。さらに、5 人に 1 人は人工知能に関するいかなるトレーニングも受けていないと主張しています。
このレポートは、企業が AI ツールを導入する速度と、AI ツールを導入する速度の間に乖離があることを指摘しています。 人々がそれらを使用する本当の能力。 「組織は、従業員が対応するために必要なインフラストラクチャを構築せずに導入を加速しています。」と Docebo の CEO、Alessio Artuffo は言います。
本当の指標は、日常業務に AI を適用する実践的な能力であるべきです
この調査では、多くの企業が契約したライセンス、導入されたツール、完成したモジュールなど、誤った指標を測定し続けていると主張しています。しかし、彼は真の指標は次のとおりであるべきだと考えています。 AIを日常業務に適用する実践的な能力。 「人が学んだことを自分の特定の職務に応用する方法を知っていることを証明できない場合、AI 戦略は存在しません。AI に費用がかかることになります。」、文書を要約します。
AI のリテラシーとこのテクノロジーに関連する応用スキルは、従業員とトレーニングと人事の責任者の両方にとって、トレーニングの主な優先事項となっています。しかし、実際の実装は依然として限定的です。学習リーダーの 91% は、組織がまだ AI を使用してワークフローを深く再定義していないことを認めています。
この調査では、効果的な導入を遅らせている多くの障壁も特定されています。 1つ目は 時間。 従業員の 56% は、日中にトレーニングを完了するのに十分な時間がないと回答し、学習マネージャーの 64% も、トレーニングを提供する時間が取れないと回答しています。
これにさらに次の問題が加わります 統合。 従業員の 78% は、通常のワークフローで既に使用しているツール内にトレーニングが含まれていないと回答しています。レポートによると、これにより、学習は生産性と統合されるのではなく、別個のタスクになるとのことです。
最も関連性のあるもう 1 つの調査結果は、 カスタマイズの欠如。従業員の 79% が、自分の学習体験が自分のニーズに真に適応していないと考えており、研修管理者の 63% が同様の欠如を認めています。レポートでは、組織が実際の業務に結び付けられ、各役割に合わせてカスタマイズされ、スキルやパフォーマンスのデータに関連付けられた学習システムを構築する場合にのみ、企業 AI を効果的に拡張できると主張しています。この意味で、彼は次のように示唆しています。 「スキル・インテリジェンス」 あるいは能力インテリジェンスは、今後数年間の大きな戦略軸の 1 つとなるでしょう。
この文書によると、解決策は、静的なトレーニング モデルを放棄し、新しいスキルの検出、ギャップの特定、パーソナライズされた学習の推奨、進捗状況の継続的な検証が可能なシステムを構築することです。
関連する別のアイデアも浮上しています。AI の完全な拡張では、 人間のスキルは戦略的な重要性を増します。 リーダーシップ、批判的思考、創造性、コラボレーションは、人工知能のリテラシーと並んで企業が最も求めているスキルの 1 つです。
Docebo 氏は、AI の次の段階をリードする組織は、必ずしもツールを最も早く導入した組織ではないと主張しています。競争上の優位性は、周囲の人間の能力を開発できた企業にあります。
詳細情報: 「AIの準備ギャップ」
