在缩小技能差距的压力下，许多组织正在采用人工智能技术，将一些传统的培训方法转变为不断发展的技能提升策略。员工培训对组织发展至关重要。面对寻找高技能人才的挑战，许多组织面临高流失率，陷入大规模转型的困境。员工技能提升和交叉培训的需求至关重要，这对于传统的培训方式来说非常重要。说是快受不了了。人工智能和机器学习越来越多地被用于帮助组织推进技能战略、确定技能组合、推荐学习路径、提供在职培训，甚至帮助确定用于技能获取的资金和资源。IBM拥有345,000名员工，并且始终需要保持在技术的最前沿，因此它致力于让人工智能在促进其员工技能提升方面发挥重要作用。IBM人力资源数据和人工智能首席技术官AnshulSheopuri表示：“今天技能的半衰期是五年，而在五年内，人们学习的技能有一半要么被遗忘，要么变得过时。”“云计算和人工智能等快速发展的技术对新专业技能的需求在很大程度上压缩了技能的保质期。因此，必须找到一种可扩展的方法来不断提高员工的技能。基于人工智能的培训剖析战略任何技能提升战略的第一步都是确定员工目前拥有哪些技能。在过去，这将涉及技能自我评估。Sheopuri指出，该方法经测试准确率约为75%。“这是非常主观的，旧的评估方法很快就会过时，”他说。今天，IBM正在使用人工智能系统扫描2.2亿份内部文档，包括简历、博客、发表的论文和公司通讯。评估和推断员工所拥有的技能。该系统基于基于IBM自己的人工智能系统Watson，包括自然语言处理、聚类和半监督学习技术问题。“我们会对员工说，‘这些是我们认为你拥有的技能，给我们你的反馈，’”他说，并补充说这些自动化技能评估更容易保持最新。然后根据员工拥有的技能、IBM需要的技能以及客户要求的技能向员工提供学习建议。“在人工智能或云计算等战略领域，我们希望每个人都具备该领域的基础知识，”他说。该系统还根据具有相同背景的其他员工研究过的内容进行推荐，类似于用户在视频中看到的内容。获得建议的下一部电影以在流媒体服务上观看的方法。“98%的IBM员工每季度都会使用该系统，”Sheopuri说，并补充说该系统的净推荐值是58。创建净推荐值系统的贝恩公司声称，任何得分高于50的系统都是一个很好的系统人工智能系统。通过将IBMCorp.员工薪酬与技能组合联系起来，还有一个人工智能系统可以向管理人员提出薪酬建议，以此作为鼓励员工提高技能和解决薪酬不平等问题的一种方式。Sheopuri说，“确保我们考虑到偏见对我们来说很重要。”薪酬推荐系统还提供透明度，为他们的建议提供解释，以便管理人员获得做出最终决定所需的所有信息。信息。除了加薪，员工还会得到工作推荐，这也很可能得到人工智能的支持。他说：“IBM总是有成千上万的职位空缺，采用人工智能技术对我们来说是双赢的举措，既可以减少裁员，又可以帮助员工实现梦想。”Sheopuri说，去年，大约200,000名IBM员工查看了工作推荐，还有数千人根据他们的个性化匹配找到了新工作。在职技能提升对于培训本身，IBM依靠传统的第三方课程、内部开发的学习材料和一些新的分散式教育渠道，其中一些由其他员工创建。但它确实依赖人工智能为某些类型的工作提供在职培训。例如，在人力资源领域，聊天机器人可以回答与福利计划和入职政策相关的问题。人工智能也被用于技术支持功能。“我们是一家大型科技公司，为大量客户管理IT基础设施，”他说。“我们正在挖掘日志以了解历史票务问题和解决路径，我们正在将这些知识提供给客户服务代理。”员工随时可以帮助用户。毕马威数字解决方案架构负责人SwaminathanChandrasekaran表示，事实上，通过在员工需要时提供帮助来帮助培训员工是人工智能提升技能最常见的用途。这对于代理离职率高的联络中心尤为重要。“就人员流失率而言，从小型联络中心的18%到大型联络中心的40%，失去客户服务代理的平均成本通常为5,000到7,000美元，”Chandrasekaran说。这不包括他们增加的工作时间。“例如，聊天机器人可以解释如何更换MacBookPro的电池，或者在屏幕上显示说明以供参考。人工智能可以回答来电者的常规问题，并从手册、指南、产品手册、支持手册中检索相关信息，这些都是用户可用的所有文件。此外，AI可用于根据过去的交互预测呼叫中可能发生的情况，并从一开始就获取相关信息，例如之前与该客户交谈过的经验丰富的员工。并且可以指导受训人员解决那个客户的问题。这些系统还可以用来为大量员工提供与其工作相关的新信息，这样他们就不必在新产品问世时接受培训。例如，毕马威(KPMG)公司最近接受培训其工作人员对伦敦银行同业拆借利率系统(LIBOR)的更改。毕马威使用人工智能系统读取所有格式的合同并提取银行利率es和其他LIBOR特定的语言参考，并将它们推送到人工智能系统，还接受主题专家的培训，为员工提供额外的帮助。Chandrasekaran表示，这种新的学习方式更适合新入职的人。因为现在组织不可能让这些新兵参加这段为期六周的培训，然后再回去工作。虚拟助理Chandrasekaran表示，增强的AI能力意味着未来每个员工都将拥有自己的私人助理来帮助他们磨练工作技能，就像拥有AI驱动的私人教练一样。这个想法并不新鲜。二十年前，微软曾试图让大家向它的办公助手Clippy学习，但应用体验太差，以至于Clippy在2010年被《时代》杂志列为有史以来最糟糕的发明。但这一次不同。许多组织现在拥有相当可靠的语言和语音识别、情感分析技术和推荐引擎。数据。他说：“数据是无可替代的，例如在联络中心，它必须输入口音不好、发音不好或背景噪音大的数据，才能训练它成为一个好的语音转录引擎。”对于合同处理系统，必须提供不同语言、不同模式、不同风格的合同示例。好的数据和人工注释的数据是无可替代的。组织还需要确保他们有一个反馈机制来继续培训和改进系统。Chandrasekaran说，在构建传统应用程序时，第一天通常是最好的一天，因为一切正常，问题接二连三地出现。第一天是AI最糟糕的一天，但之后会有所改进，因此组织必须为前几次迭代做好准备。他说，在许多领域，人工智能系统已经处于相当稳定的状态，可以做有用的工作。还有一些新兴领域，例如提取文档中的手写笔记。微剂量学习IEEE成员、Centric咨询公司云计算和新兴技术负责人CarmenFontana将基于AI的学习新方法称为“微剂量”。“人们通常不喜欢每周花40个小时在教室里学习东西，”她说。有了人工智能，用小碎片，小提示，可以在很短的时间内完成——这个非常及时，也很容易吸收。Fontana说她在Centric既是这种学习的创造者又是消费者。“我实际上根据我的实践领域创建内容，以便外人可以了解我们所做的事情，”她说。这对我来说工作更少，我可以把它放在那里，人们可以获得这些微剂量学习而不是正式培训。公司还有一个推荐引擎，可以为员工创建学习路径。例如，丰塔纳本人最近了解了公司的价值观和文化。“我在CentricConsulting工作了九年，所以我想回去重新学习我们如何在我们的价值观和文化中定位自己。她说，这种新方法使员工能够学习。人工智能培训的潜在风险受益于特定课程或课程的员工，以及针对个别主题的定制教育计划。人工智能技术最近在帮助监考人员方面变得很有用。过去，人们需要去考试中心参加认证考试，人工智能确实有助于机器监督或自我监督。如果有人在考试期间一直把目光移开，你能看出他是真的在参加考试，还是在试图作弊？”一些学校已经在使用人工智能对学生的作文进行评分。数字服务咨询公司NerderyOfficer的首席技术官JoeTobolski说：“由于实施方式的原因，这种方法遭到了一些反对。我对此有点担心，因为AI系统可能存在一些偏差。Nerdery首席技术官JoeTobolski表示，使用人工智能将知识从经验丰富的员工转移到新员工，这与劳动力老龄化的行业越来越相关，也会带来风险。他说：我们现在在一些外包工作中看到了一些不利影响，在这些工作中，组织要求员工向外包商传授他们的工作技能。人工智能可能会产生意想不到的后果，比如被居心叵测的人利用。“
