Компании перешли от простого внедрения ИИ к оценке понимания этих инструментов сотрудниками

В соответствии с данным платформы бизнес-аналитики AlphaSense, за последние 90 дней руководители компаний как минимум 60 раз упоминали «первопроходцев в освоении ИИ» в процессе конференций, презентаций, выступлений и других подготовленных речей. Теперь некоторые из крупнейших американских компаний переходят от простого внедрения искусственного интеллекта к оценке того, насколько хорошо их работники действительно понимают технологию.

«Если вы можете достаточно точно оценить людей, вы действительно можете многое сделать лучше в обществе. Вы можете нанимать более квалифицированных сотрудников, руководствуясь принципами меритократии. Вы можете подбирать людей для подходящих проектов. Внутри компаний вы можете определить, чему люди должны научиться, чтобы добиться максимальной эффективности», — отметил генеральный директор и основатель платформы для анализа бизнес-навыков Workera Киан Катанфоруш.

Workera утверждает, что сегодня обслуживает приблизительно 10% компаний из списка Fortune 500, помогая им понимать ИИ и повышать квалификацию своих сотрудников во всём, от базовой терминологии до распознавания предвзятости в системах ИИ.

Платформа оценки уровня владения ИИ от Workera выходит далеко за рамки простого знания того, как задавать вопросы в ChatGPT. Она разделена на три части для оценки: ИИ, генеративный ИИ и ответственный ИИ. На самом базовом уровне от сотрудников требуется умение различать машинное обучение, глубокое обучение и генеративный ИИ. Ещё одно требование — умение описать ИИ-агента и его основные функции — концепция, которая может показаться расплывчатой ​​в условиях нынешней гонки.

Для оценки уровня владения генеративным ИИ сотрудники должны уметь писать простые подсказки и распознавать искажения в ответах, сгенерированных чат-ботом. Они также должны понимать, как обучаются большие языковые модели и как они генерируют информацию.

Хотя ответственный ИИ иногда, кажется, отходит на второй план в крупных корпорациях, система Workera требует от сотрудников различать предвзятость в таких системах, которая является алгоритмической, основанной на данных и человеческой, а равным образом изучать распространенные риски для конфиденциальности.

В ходе первоначальных оценок организация обнаружила, что только 11 процентов пользователей точно оценивают свой уровень владения навыками до прохождения адаптивной оценки, в то время как 32% переоценивают свои навыки, а 56% недооценивают их.

Катанфоруш отметил, что этот переход к оценке навыков ИИ является частью более широкой трансформации в мире технологий.

«Последнее десятилетие в образовании было посвящено доступности. Следующее десятилетие — измерению», — заключил он.

Ранее СМИ писали, что технологическая индустрия уже перешла к отслеживанию внедрения инструментов ИИ своими сотрудниками. Компании измеряют использование ИИ, ориентируясь на повышение производительности, и в некоторых случаях учитывают этот фактор при оценке эффективности работы. Теперь кандидаты на некоторые вакансии даже не рассматриваются, если они не могут продемонстрировать владение технологией.