Så bör L&D-chefer och HR-direktörer se på AI idag

Begreppet ”AI” slängs omkring sig flitigt nuförtiden. När vi först blev entusiastiska över det 2022 hamnade folk i stort sett i två läger. Några ville inte ta i det med tång, medan andra försökte förstå hur det skulle passa in i affärsvärlden. Idag har de flesta av oss flyttat över till det andra lägret. Mest för att det i dag finns verkliga och meningsfulla tillämpningar av AI inom lärande och utveckling. Här är min syn på var du bör befinna dig på resan.

Matcha lösningen mot problemet

Innan du ger dig ut och läser artiklar, tittar på videor och betalar för onlinekurser rekommenderar jag att du tänker kritiskt kring just dina behov och problem. Fokusera på uppgifter som kräver mycket manuell datahantering eller upprepning. Det kan till exempel vara hantering av rapporter över genomförd utbildning, innehållsskapande, långa fysiska utbildningstillfällen och genomgång av medarbetarsamtal eller enkätsvar. Hur mycket tid du lägger på de här uppgifterna varierar förstås med organisationens storlek och typ, men generellt är det här de områden där AI kan göra störst skillnad.

När du har bestämt uppgiften och behovet är nästa steg att undersöka företag eller specifik teknik som löser just det problemet. Det finns massor av startups som snabbt förnyar sig inom vart och ett av de här områdena och som gärna delar kundberättelser och kunnande. Det är ett bra ställe att lära sig på.

På Attensi använder vi generativ AI för att ta innehållsskapandet till nästa nivå. Vårt verktyg för innehållsskapande läser in PDF-filer och utbildningsmaterial och omvandlar dem till korta lärmoduler som kombinerar stark gamification med scenariobaserad träning. Det kan minska tiden det tar att bygga skräddarsytt och engagerande e-learning-material avsevärt.

Planera framtida rekrytering

Nyligen pratade jag med en L&D-chef på ett hotell efter att ha visat honom vårt utbud av AI-verktyg. I stället för att fråga exakt hur det skulle fungera för hans verksamhet frågade han om rekrytering.

”Vilka färdigheter ska jag leta efter i cv:n när jag rekryterar, så att vi kan få ut det mesta av AI-tekniken?”

Jag tycker att det är ett perfekt exempel på hur L&D-världen bör tänka när det gäller att rusta sig för framtida förändring. Tänk till exempel på hur färdighetsavsnittet i ett cv såg ut för 15 år sedan. Det var mycket eftertraktat att se en nyanställd som behärskade Excel, PowerPoint och Adobe-paketet. När allt kommer omkring är det produktivitetsverktyg som gör (eller gjorde) uppgifter effektivare.

Inför nästa generations rekrytering bör vi se över hur vi tar in människor som är bekväma med att förstärka sina arbetsflöden med AI-verktyg. Börja leta efter färdighetsavsnitt som nämner promptskrivning, GPT och generativ AI. Och tveka inte att fråga om deras tidigare erfarenhet av liknande verktyg.

I mitt fall bygger jag till exempel ständigt presentationer och exempel som visar hur vår produkt skulle anpassas för en viss kund. Jag använder ett verktyg som heter Midjourney för att skapa högkvalitativa bilder utifrån specifika prompter och referensmaterial. Det blir mer professionellt och sparar mig enormt mycket tid jämfört med alternativet.

Håll koll på trenderna

Se till att hålla dig uppdaterad om de senaste trenderna. Det hjälper dig att skilja de verkliga AI-bolagen från dem som ligger på efterkälken. En av de mest spännande utvecklingarna är agentisk AI. Det är ännu ett kliv upp i komplexitet som gör stora språkmodeller mer självständiga och effektiva med mindre mänsklig tillsyn.

För att förstå vad det innebär kan vi tänka på hur vi interagerar med en LLM som ChatGPT i dag. ChatGPT är ett reaktivt system. Det svarar när användaren ger en prompt. Interaktionen är begränsad till att svara på frågor eller utföra uppgifter ett steg i taget, utifrån direkt input. Det minns inte våra preferenser och lär sig inte av vårt beteende över tid.

Agentisk AI är en klass av artificiella intelligenssystem som byggs ovanpå en LLM och som kan lära sig genom upprepade interaktioner och hantera mer komplexa uppgifter med mindre mänsklig tillsyn. Fördelarna kan visa sig på olika sätt. För mig föll polletten inte ner förrän jag tittade på konkreta exempel. Säg att du vill använda AI för att boka en semesterresa ...

• ChatGPT kan föreslå en reseplan utifrån användarens input, men hanterar inte bokningar på egen hand och följer inte upp ändringar i planen.
• En agentisk AI kan få i uppdrag att planera en resa och då på egen hand boka flyg och hotell, och till och med uppdatera resplanen om den upptäcker förändringar i väder eller resförhållanden.

Så använder Attensi agentisk AI

Vi använder agentisk AI för att skapa en produkt som heter AI Rollspel. Det är ett AI-drivet samtalsverktyg där du kan öva på svåra ledarsamtal, hantera förhandlingar eller träna säljtekniker.

https://vimeo.com/1008798637/bac9d6676f?share=copy

Kort sagt gör den interaktionen med en LLM mer verklig och mer mänsklig.

Det här är inte som att använda Siri eller ChatGPT. Det är snarare ett samtal i flera led med en AI-driven avatar som bygger på specifika berättelser, karaktärer och handlingar.

För att illustrera detta kan vi tänka på hur du vanligtvis för ett samtal med en riktig person. Hur personen svarar och engagerar sig bygger till stor del på två saker:

1. Personens kunskap – allt hen har lärt sig om språk, ord, affärsförståelse, slutmål och så vidare.
2. Personens karaktär – den avgör hur kunskapen förmedlas till dig. Är personen introvert eller extrovert? Aggressiv eller passiv, och så vidare.

GPT-4 står för kunskapsdelen. De trevliga människorna på Open AI har tränat sin LLM på världens samlade information. Det finns oändligt många kombinationer av ord, svar och erfarenheter som kan lyftas fram med specifika prompter.

För karaktärsdelen behöver du ett sätt att tala om för en LLM hur den ska utforma sina svar så att de känns mänskliga. Det är det agentiska lagret, och det är det Attensi har byggt. Vi använder det för att analysera talad input från användaren och sedan avgöra vilket svar från LLM:en som passar bäst, samtidigt som den håller sig inom ramarna för en viss karaktär och berättelse. Formatet ger också samtalet kontinuitet, där varje inlägg bygger på det förra i stället för att vara isolerade sessioner.

Här är en länk till sidan om AI Rollspel om du vill ta en titt.

Tack för att du läste!