لماذا يعتبر “التعلم أثناء تدفق العمل” مهمًا وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد

يمكن تنفيذ أفضل ممارسات التعلم الإلكتروني بشكل أفضل

لقد شهد خطاب الثقافة المكتبية تحولًا جذريًا في حقبة ما بعد الوباء، وهو التحول الذي صاحبه تحول كبير من العمل المكتبي التقليدي إلى عصر العمل عن بعد والمرن. وقد أدى هذا التحول إلى تضخيم أهمية تحسين المهارات وإعادة صقلها، وتلبية حاجة الموظفين إلى التكيف باستمرار. ولكن هناك جزء من لغز التعلم هذا غالبًا ما يتم تجاهله، وهو كيف يمكننا تغيير الطريقة التي يتعلم بها الموظفون أثناء قيامهم بوظائفهم؟

لم يعد التدريب في الشركات يقتصر على توفير فرص التعلم، بل يتعلق بدمج التعلم بسلاسة في إيقاع العمل، مما يسمح للأشخاص باكتساب مهارات جديدة أثناء قيامهم بمهامهم اليومية. وهذا ما يستلزمه في الأساس مفهوم “التعلم في تدفق العمل”. هذه فكرة تبتعد عن النهج التقليدي لتخصيص وقت للتعلم. لكي تعمل بسلاسة، يجب أن تكون أجزاء التعلم سهلة الوصول إليها، وقابلة للتطبيق بشكل مباشر، ومثيرة للاهتمام، ومتوفرة عندما تحتاج إليها. هذا هو المكان الذي يمكن أن يتحول فيه الذكاء الاصطناعي (AI) إلى بواب التعلم الخاص بك.

من خلال دمج تقنية الذكاء الاصطناعي مع نظام إدارة التعلم (LMS) الحالي لديك والمحتوى المحدد، يمكن للمؤسسات توفير فرص مخصصة وسياقية تمنح الموظفين مساحة لتطوير أي مهارة ضمن سير العمل المعتاد. كيف؟

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التعلم في تدفق العمل

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الفجوات المعرفية في الوقت الحقيقي

ويتم ذلك من خلال مراقبة أنشطة الموظفين وتفاعلاتهم. بينما يمارس الموظفون روتين عملهم، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع المعلومات التي يصلون إليها، وكيفية تعاملهم مع المهام المختلفة، والأماكن التي قد يواجهون فيها صعوبات. وبالتالي يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين التعلم في تدفق العمل من خلال:

• تتبع التفاعلات اليومية
  من خلال فهم دور الموظف ومسؤولياته النموذجية، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف متى قد تكون بعض المعلومات المهمة قد تم تفويتها أو كان من الممكن التعامل مع العملية بشكل أكثر كفاءة. يمكن لنظام إدارة التعلم (LMS) بعد ذلك أن يوصي بالموارد ذات الصلة لسد هذه الفجوات.
• تحديد النقص المعرفي
  يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي فحص جميع المعلومات والمهارات والخبرة المطلوبة لمنصب الموظف ومقارنتها بما أظهره الفرد في الممارسة العملية. تصبح أي عيوب واضحة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باقتراح محتوى تعليمي مستهدف لتعزيز تلك المجالات. على سبيل المثال، إذا كان المدير نادرًا ما يوافق على طلبات إجازة الموظفين وفقًا لسياسة الشركة، فقد يكتشف الذكاء الاصطناعي عدم إلمامهم بالإرشادات ويوصي بإلقاء نظرة عامة سريعة على الفيديو للحصول على وضوح أفضل.

التعلم المصغر المدعوم بالذكاء الاصطناعي للتعلم صغير الحجم

يمكن للمؤسسات تقديم دفعات تعليمية قصيرة جدًا تتراوح من ثلاث إلى خمس دقائق. يتم تفعيل هذه الدروس الصغيرة عندما يكون الموظفون في أمس الحاجة إليها، حتى يتمكنوا من تطبيق المعرفة أو المهارات الجديدة بسرعة. يحدد الذكاء الاصطناعي الوقت الأمثل لتقديم درس مصغر مع مراعاة القرائن السياقية والمهام والأدوار والتفاعلات السابقة.

لنفترض أنه إذا واجه أحد مطوري البرامج تحديًا في البرمجة، فيمكن لروبوتات الدردشة أو المدربين الافتراضيين الذين يدعمون الذكاء الاصطناعي التعرف على العقبة المحددة وتقديم برنامج تعليمي موجز حول مفاهيم البرمجة ذات الصلة. أو، إذا كان مدير المشروع يستعد لعرض تقديمي كبير، فيمكن اقتراح وحدات موجزة حول تقنيات العرض التقديمي الرائعة. فوائد هذا النهج هائلة:

• يظل الموظفون يركزون على العمل بدلاً من التبديل بين المهام. تشير الدراسات إلى أن الأمر قد يستغرق أكثر من 20 دقيقة لإعادة التركيز بعد الانقطاع.
• الدروس القصيرة فعالة للغاية. لدينا متوسط ​​فترة انتباه تبلغ ثماني ثوانٍ فقط، لذا يعد المحتوى صغير الحجم مثاليًا.
• يتم تطبيق المعرفة والمهارات على الفور، مما يعزز الاحتفاظ بها. نحن نتذكر 10% فقط مما نقرأه و20% مما نسمعه، ولكننا نتذكر ما يقرب من 90% مما نفعله.

يوصي بمحتوى تعليمي مخصص

مثلما يقوم جوجل بغربلة البيانات عندما نكتب سؤالاً، يتخذ الذكاء الاصطناعي نهجًا مشابهًا. فهو يبحث عبر الإنترنت ونظام إدارة التعلم (LMS) الخاص بالشركة والمصادر الأخرى للتوصية تلقائيًا بالمواد التعليمية الأكثر صلة بالموضوع والمصممة خصيصًا للتفضيلات الفردية.

• التوجيه السياقي
  يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي تنبيهات سياقية ومطالبات لتوجيه الموظفين إلى الموارد المفيدة عندما يحتاجون إليها. على سبيل المثال، إذا بدا مندوب خدمة العملاء عالقًا في مساعدة عميل محبط، فقد تطالبه الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي باقتراح لمراجعة استراتيجيات أو عبارات الاتصال المفيدة لحل المشكلة على الفور.

بث حياة جديدة في محتوى الشركة الحالي

يمكن أن تكون صياغة المحتوى من الصفر عملاً روتينيًا حقيقيًا. تتضمن الطريقة القديمة الكثير من العمل اليدوي والتكرار، مما يستغرق الكثير من الوقت. بفضل كفاءته في جمع البيانات من الأنظمة التنظيمية المتنوعة، يجمع الذكاء الاصطناعي كل ذلك معًا في معلومات متماسكة وذات معنى. بالإضافة إلى ذلك، تتدخل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتسهيل الأمور. يمكنه تحويل المحتوى من تنسيقات مختلفة مثل مقاطع فيديو العروض التقديمية أو الملفات الصوتية أو الندوات عبر الإنترنت أو المحاضرات إلى نص، مما يتطلب أقل جهد.

إن الحاجة الملحة للتعلم أثناء عملنا واضحة وستكون اتجاهًا دائمًا. ومع دعم الذكاء الاصطناعي لتجارب التعلم المدمجة هذه، فإن إمكانية تطوير المهارات في تدفق العمل هائلة. والآن، يقع على عاتق الشركات مسؤولية الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي للتأكد من أن التعلم المستمر يحقق مزايا ملموسة لمساحة العمل. هل نرمي النرد على القوى العاملة الماهرة والقابلة للتكيف؟ تنبيه المفسد: إنه فوز أكيد.