Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на The Conversation
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет бизнес-процессы, однако темпы его внедрения остаются ниже ожиданий. Несмотря на значительные инвестиции в развитие ИИ, многие сотрудники испытывают трудности с применением новых технологий на практике. Главным препятствием оказывается не техническая сложность, а недостаток уверенности в собственных навыках работы с ИИ.
Исследования показывают, что люди не избегают ИИ из-за нежелания, а из-за низкой технологической самоэффективности — веры в свои способности эффективно использовать технологии. Это приводит к сопротивлению и избеганию внедрения ИИ, что тормозит цифровую трансформацию компаний и снижает пользу от инвестиций.
Значение самоэффективности в использовании ИИ
Теория самоэффективности Альберта Бандуры указывает, что важнее не просто навык, а вера человека в успешное его применение. Это подтверждается исследованиями в образовательной сфере, где даже при наличии мощных цифровых инструментов учителя часто не уверены в их использовании и применяют их поверхностно.
В бизнесе схожая ситуация: сотрудники сомневаются в своей компетентности с ИИ, опасаются допустить ошибку или показаться некомпетентными. К этому добавляется страх замены человека машиной, что усиливает сопротивление и нежелание осваивать новые инструменты.
Персонализированное обучение как ключ к успеху
Многие организации предлагают общие обучающие программы по ИИ, которые охватывают базовые темы и функции. Однако это не решает проблему, так как ИИ-технологии быстро развиваются и становятся специализированными для разных сфер и задач.
Исследования показывают, что наибольший эффект достигается при обучении, адаптированном под конкретные задачи и условия работы сотрудников. Персонализированный подход позволяет лучше понять возможности ИИ и повысить уверенность в его применении именно в рамках своей профессии.
Влияние поколения и подходы к обучению
Молодые сотрудники, выросшие в цифровую эпоху, обычно легче адаптируются к ИИ-технологиям и более уверены в их использовании. В то время как представители старших поколений, освоившие цифровые инструменты в зрелом возрасте, испытывают больше сомнений и часто отвергают новые решения.
Первые неудачи с ИИ и случаи ошибок также снижают доверие к технологиям, особенно у тех, кто уже настроен скептически. Для успешного внедрения ИИ важно учитывать особенности разных возрастных групп и строить обучение с учётом их опыта и потребностей.
Основные принципы эффективного обучения работе с ИИ
Исследования подчеркивают четыре источника формирования уверенности в использовании технологий:
- Личный опыт успеха и достижения
- Наблюдение за успехами коллег в похожих ролях
- Позитивная обратная связь и поддержка
- Эмоциональное состояние, включая уровень стресса и мотивации
Внедрение практических тренингов с регулярной обратной связью и поддержкой способствует постепенному повышению самоэффективности сотрудников. Программы, учитывающие специфику профессии и предлагающие возможность учиться в комфортном темпе, позволяют достичь устойчивого роста навыков и уверенности.
Напомним, ранее мы писали о том, почему Google ещё не проиграл гонку искусственного интеллекта.