AI: Chiếc xe đạp của tâm trí? Nâng cao hiệu suất trong eLearning doanh nghiệp.

Nâng cao hiệu suất dựa trên Trí tuệ Nhân tạo

Chào mừng trở lại phần bảy (tìm phần sáu ở đây) của cuộc khám phá liên tục của chúng ta về vai trò biến đổi của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong việc Học tập và Phát triển (L&D). Khi chúng ta tiến xa hơn, chúng ta được nhắc nhở về phép ẩn dụ hấp dẫn của Steve Jobs, trong đó ông ví von máy tính với một "xe đạp cho tâm trí của chúng ta", gia tăng khả năng của chúng ta một cách chưa từng có. Ẩn dụ này một cách tinh tế tiếp tục mở rộng đến AI trong L&D, và trong phần thứ bảy này, chúng ta chuyển đổi trọng số để tập trung vào khái niệm hấp dẫn về nâng cao hiệu suất dựa trên AI. Khi chúng ta đi sâu vào khái niệm này, chúng ta nhận ra rằng điều đó không chỉ đơn giản là học vì mục đích học, mà còn liên quan chặt chẽ đến công việc, từ đó thúc đẩy sự phát triển cá nhân/tổ chức và hiệu suất tổ chức.

Nâng cao hiệu suất

Nâng cao hiệu suất là quá trình tăng cường hoặc cải thiện khả năng của con người thông qua các biện pháp can thiệp khác nhau (Hancock, 2019), ngày càng tạo ra sự chú ý ở nhiều lĩnh vực, bao gồm thể thao, chăm sóc sức khỏe, sản xuất và gần đây hơn, trong lĩnh vực học tập doanh nghiệp. Trong thế giới thể thao, khả năng trong tương lai có thể sẽ tiếp tục phát triển trong việc nâng cao khả năng của con người thông qua công nghệ ngày càng phức tạp hơn trong nhiều tình huống (Ryan, và cộng sự, 2023). Nâng cao hiệu suất trong thể thao thường liên quan đến việc sử dụng dữ liệu và phản hồi thời gian thực được cung cấp bởi công nghệ đeo được, cho phép vận động viên hoàn thiện kỹ thuật của mình (Bishop, 2019). Tương tự, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, phân tích dự đoán dựa trên AI ngày càng được sử dụng để nâng cao chăm sóc bệnh nhân và kết quả, dự đoán nguy cơ sức khỏe tiềm tàng và cung cấp biện pháp phòng ngừa (Shortliffe và Sepúlveda, 2018).

Phát triển Năng lực và Nâng cao Hiệu suất trong Học tập Doanh nghiệp

Trong các thực hành học tập doanh nghiệp truyền thống, sự tập trung thường nằm vào phát triển năng lực, tập trung vào việc cải thiện kiến thức, kỹ năng và khả năng của nhân viên (ATD, 2022). Mô hình này nhấn mạnh việc cá nhân phát triển những năng lực cần thiết để thực hiện nhiệm vụ liên quan đến vai trò của họ.

Tuy nhiên, việc nâng cao hiệu suất đem lại một thay đổi mô hình. Thay vì tập trung chủ yếu vào năng lực của cá nhân, việc nâng cao hiệu suất nhấn mạnh việc tăng cường hiệu suất thời gian thực trong ngữ cảnh công việc. Bằng cách nhúng học tập vào quy trình công việc và tận dụng sức mạnh của AI, nâng cao hiệu suất kích thích việc áp dụng học tập ngay lập tức và đảm bảo rằng hỗ trợ được cung cấp ngay khi cần thiết. Điều này vượt qua phạm vi của sự chỉ giỏi để cho phép nhân viên thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả, hiệu suất, sáng tạo và thú vị hơn. Hãy minh hoạ sự chuyển đổi này từ phát triển năng lực đến nâng cao hiệu suất trong Bảng 1.

Bảng 1: Sự chuyển đổi từ phát triển năng lực đến tăng cường hiệu suất

Như bảng này cho thấy, sự di chuyển hướng tới tăng cường hiệu suất đại diện cho một sự thay đổi lớn đối với L&D. Nó yêu cầu sự cấu hình lại các mô hình và chiến lược truyền thống và tập trung mạnh mẽ vào việc tích hợp học tập một cách liền mạch với công việc. Các chuyên gia L&D sẽ cần trở thành chuyên gia về việc tận dụng công nghệ AI và điều chỉnh các chỉ số của họ về việc cải thiện hiệu suất làm việc.

Trong trường hợp của ngành ngân hàng nhanh chóng hiện nay, nhóm quản lý tại Ngân hàng Centurion, một tổ chức tài chính toàn cầu hàng đầu, đã phát hiện mình bận rộn với những yêu cầu ngày càng tăng về tuân thủ quy định và quản lý rủi ro. Từ việc tạo ra báo cáo toàn diện đến phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra quyết định, những nhiệm vụ này đòi hỏi thời gian và công sức đáng kể, từ đó hạn chế khả năng của các quản lý tập trung vào các sáng kiến chiến lược và mối quan hệ với khách hàng.

Nhận thấy thách thức này, nhóm L&D tại Ngân hàng Centurion nhìn thấy cơ hội để tận dụng tăng cường hiệu suất thông qua một trợ lý cá nhân được dẫn dắt bởi trí tuệ nhân tạo, "ReguAide". ReguAide được thiết kế để tự động tạo ra các báo cáo quy định, phân tích xu hướng rủi ro và cảnh báo tiềm năng về tuân thủ. Công cụ AI được trang bị để xử lý lượng lớn dữ liệu và được lập trình hiểu về các khung pháp lý, thực hành ngân hàng và các tham số rủi ro.

Tác động của tăng cường hiệu suất này đối với nhóm quản lý là rất lớn. Với ReguAide, các quản lý có thể tạo ra các báo cáo chính xác chỉ trong một phần nhỏ thời gian, nhanh chóng thông dịch các xu hướng rủi ro phức tạp và tích cực đảm bảo tuân thủ. Điều này tiết kiệm thời gian quý báu, cho phép quản lý dành nhiều năng lượng hơn cho kế hoạch chiến lược, giao tiếp với khách hàng và các vai trò lãnh đạo. Ở mức tổ chức, Ngân hàng Centurion đã giảm đáng kể các lỗi liên quan đến tuân thủ và tăng cường sự tự tin về quy định, tạo ra sự thay đổi, và niềm tin từ phía khách hàng. Thời gian tăng lên cho các sáng kiến chiến lược cũng dẫn đến các giải pháp đổi mới và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

Nhóm L&D tại Ngân hàng Centurion đã được ca ngợi vì sáng kiến ​​đột phá này. Họ đã nhận ra một thách thức cốt lõi và giải quyết nó bằng cách tận dụng tăng cường hiệu suất dẫn đầu bởi trí tuệ nhân tạo, từ đó củng cố chiến lược tuân thủ của ngân hàng và giải phóng tài nguyên quản lý cho những nhiệm vụ có giá trị cao hơn. Trong trường hợp này, việc quản lý có năng lực để thông dịch và tinh chỉnh kết quả từ ReguAide là rất quan trọng. Vai trò của nhóm L&D trong việc chuẩn bị các quản lý để sử dụng hiệu quả công cụ AI và hiểu kết quả của chúng làm nổi bật sự tương hỗ giữa phát triển năng lực và tăng cường hiệu suất. Trường hợp này cho thấy cách tăng cường hiệu suất có thể cách mạng hoá cách L&D hoạt động trong tổ chức, mang đến các giải pháp cải thiện đáng kể hiệu suất cá nhân và có một tác động quan trọng đến hiệu suất và sự thành công của tổ chức.

Từ Hỗ Trợ Hiệu Suất Đến Tăng Cường Hiệu Suất

Khi chúng ta mở rộng sức mạnh có tính biến đổi của AI trong việc tái thiết hỗ trợ hiệu suất, chúng ta được dẫn đến một nhận thức quan trọng. AI không chỉ hỗ trợ, mà còn tăng cường hiệu suất một cách tích cực. Tăng cường này không chỉ là một sự chuyển đổi công nghệ. Nó đại diện cho một sự thay đổi sâu sắc trong cách chúng ta nhìn nhận việc học và làm việc, không còn phân tách, mà được tạo ra một cách liền mạch. Điều này không chỉ đơn thuần là việc cung cấp sự trợ giúp passive, mà là một sự tương tác cá nhân tích cực, giúp nâng cao khả năng của người dùng, mở đường cho cái mà chúng ta gọi là "tăng cường hiệu suất". Bảng dưới đây minh họa sự chuyển đổi này từ hỗ trợ hiệu suất truyền thống đến tăng cường hiệu suất thông qua trợ lý cá nhân dẫn đầu bởi trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp một so sánh toàn diện về các chiều quan trọng, tính chất của việc hỗ trợ, tương tác người dùng, tích hợp học tập trong công việc, cơ chế hỗ trợ và chức năng. Khi đi sâu vào những chiều này, chúng ta không chỉ quan sát các tiến bộ công nghệ mà còn là sự thay đổi mô phỏng căn bản trong cảnh quan của việc học và làm việc.

Bảng 2: Từ hỗ trợ hiệu suất đến tăng cường hiệu suất dẫn đầu bởi trí tuệ nhân tạo

Tăng Cường Hiệu Suất Chủ Động Và Tích Cực

Tăng cường hiệu suất chủ động đề cập đến khả năng của trợ lý AI để phản hồi các lời nhắn hoặc lệnh trực tiếp từ người dùng

Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu trợ lý trí tuệ nhân tạo tìm một thông tin, hoàn thành một nhiệm vụ hàng ngày, hoặc phân tích dữ liệu. Trợ lý trí tuệ nhân tạo sẽ tích cực giải quyết những yêu cầu này, nhằm tăng cường hiệu suất làm việc của người dùng bằng cách tiết kiệm thời gian, giảm sai sót, và nâng cao năng suất.

Mặt khác, việc tăng cường hiệu suất chủ động đưa khái niệm này một bước xa hơn. Ở đây, trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) dự đoán nhu cầu của người dùng và giúp đỡ ngay cả trước khi được yêu cầu. Điều này được thực hiện thông qua việc tận dụng dữ liệu và thuật toán Học máy để hiểu các mẫu, sở thích và thói quen làm việc của người dùng. Ví dụ, một trợ lý AI chủ động có thể thông báo cho người dùng về một số hạn chót sắp tới, đề xuất tài nguyên cho một dự án dựa trên các sở thích trước đó của người dùng, hoặc thậm chí tự động hóa các nhiệm vụ thông thường mà không cần yêu cầu cụ thể. Sự hỗ trợ chủ động này có thể giúp cải thiện quy trình công việc, giảm thiểu việc bỏ sót và nâng cao hiệu suất, từ đó đưa việc tăng cường hiệu suất lên một tầm cao mới.

Cả việc tăng cường hiệu suất hoạt động và chủ động đều nhằm mục tiêu tích hợp trợ giúp AI một cách mượt mà trong quá trình làm việc, từ đó tăng cường khả năng và năng suất của người dùng. Sự chuyển đổi từ việc hỗ trợ bị động truyền thống sang việc tăng cường hiệu suất chủ động và chủ động thông qua AI mang lại cơ hội đáng kể cho việc biến đổi cách chúng ta làm việc và học hỏi.

Ví dụ, Ưu điểm và Hạn chế

Hãy sẵn sàng khám phá một thế giới mà công việc tích hợp một cách suôn sẻ với việc học, nơi hỗ trợ hiệu suất tiến hóa thành tăng cường hiệu suất, và lợi ích của việc hỗ trợ chủ động và cá nhân hóa của AI không còn là điều gì đó thuộc tương lai xa xôi, mà là hiện thực sống động của cảnh quan doanh nghiệp ngày nay. Xem Bảng 3 để có danh sách các ví dụ trong đời sống thực về việc tăng cường hiệu suất dựa trên AI.

Bảng 3: Các ví dụ về tăng cường hiệu suất

Ưu điểm của tăng cường hiệu suất: Đối với nhân viên, trải nghiệm tăng cường hiệu suất có thể dẫn đến một sự tăng đáng kể trong trình độ kỹ năng, nâng cao sự tự tin và nâng cao sự hài lòng trong công việc. Với kỹ năng cải thiện trong việc viết báo cáo, giao tiếp qua email và các nhiệm vụ thông thường khác, nhân viên sẽ thấy dễ dàng hơn để đáp ứng các kỳ vọng về hiệu suất và đóng góp hiệu quả cho tổ chức.

Hơn nữa, nó có thể hỗ trợ tự động hóa các nhiệm vụ thông thường, giải phóng thời gian cho nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược hơn. Bằng cách cung cấp hỗ trợ đúng thời điểm, tăng cường hiệu suất có thể giảm tải trí óc của nhân viên và nâng cao hiệu suất công việc tổng thể. Đối với tổ chức, điều này có thể đồng nghĩa với tăng năng suất, giảm tỷ lệ lỗi và cải thiện sự hài lòng của nhân viên.

Hạn chế của tăng cường hiệu suất: Mặc dù có nhiều ưu điểm đáng kể, tăng cường hiệu suất không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Sự thành công của hỗ trợ dựa trên AI dựa lớn vào chất lượng của công cụ AI và sự phù hợp của nó với ngữ cảnh công việc cụ thể. Sự không phù hợp có thể dẫn đến hướng dẫn không chính xác, gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất công việc (Davenport và Kirby, 2016). Hơn nữa, có nguy cơ quá phụ thuộc vào các công cụ AI, có thể hạn chế phát triển tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề.

Không Cạnh tranh Giữa Phát triển Năng lực Và Tăng cường Hiệu suất

Hành trình từ phát triển năng lực đến tăng cường hiệu suất không phải là việc thay thế mà là tiến hóa. Quan trọng là hiểu rằng trong khi hai khái niệm này tồn tại liên tục, chúng không cạnh tranh. Thay vào đó, chúng đại diện cho một sự cộng sinh hài hòa, nơi phát triển năng lực hình thành nền tảng cho tăng cường hiệu suất. Đề xuất một phương pháp tương hợp, chúng tôi đề nghị tích hợp tỉnh táo của phát triển năng lực và tăng cường hiệu suất, thông qua một mô hình Thiết kế hệ thống giảng dạy dựa trên bằng chứng, như "mười bước đến học tập phức tạp" (Merriënboer và Kirschner, 2018).

Trong môi trường làm việc hiện tại, vai trò của tăng cường hiệu suất kết hợp với Trí tuệ Nhân tạo trở nên càng quan trọng và ảnh hưởng hơn. Tuy nhiên, để đánh giá và tận dụng đầu ra được cung cấp bởi các trợ lý AI này, người lao động phải có một mức độ năng lực nhất định. Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc phát triển năng lực để tạo điều kiện cho tăng cường hiệu suất: chỉ có công nhân có năng lực mới có thể đánh giá và điều chỉnh đầu ra của trợ lý AI để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu ngữ cảnh công việc cụ thể.

Máy tính: Một minh họa về Tăng cường Hiệu năng Dựa trên Năng lực

Việc áp dụng máy tính trong lĩnh vực giáo dục không phải lúc nào cũng được chấp nhận như ngày nay. Ban đầu, nhà giáo sợ rằng cho phép sử dụng máy tính sẽ làm suy yếu những kỹ năng cơ bản mà học sinh cần phát triển, chẳng hạn như tính toán thủ công và suy luận số học (Hancock, 2019). Kết quả là, việc sử dụng máy tính bị hạn chế, đặc biệt là trong giáo dục sơ cấp. Tuy nhiên, theo thời gian, quan điểm đã thay đổi khi lợi ích của việc sử dụng máy tính trở nên rõ ràng hơn. Thay vì làm trì hoãn quá trình phát triển kỹ năng số học, máy tính có thể phục vụ như một công cụ giúp hiểu rõ hơn về khái niệm toán học và nâng cao độ chính xác trong tính toán (Hancock, 2019). Kết quả là, máy tính đã trở thành một công cụ tăng cường hiệu năng được chấp nhận rộng rãi trong tất cả các mức độ giáo dục, chứng minh rằng nó là một tài sản hữu ích trong quá trình học toán.

Trong khi máy tính có ích cho mọi người, giá trị mà nó mang lại có sự chênh lệch đáng kể tùy thuộc vào năng lực của người sử dụng. Một học sinh tiểu học có thể sử dụng máy tính để tính toán cơ bản, trong khi một nhà toán học có thể sử dụng cùng công cụ đó để giải các hàm toán học phức tạp như giai thừa, các hàm lượng giác, logarit, và nhiều hơn nữa. Sự chênh lệch này nhấn mạnh nguyên tắc rằng giá trị thu được từ các công cụ tăng cường hiệu năng phụ thuộc vào mức độ năng lực của người sử dụng (Bishop, 2019). Ví dụ, việc sử dụng các chức năng tiên tiến trên máy tính, như tính toán lượng giác hay các chức năng thống kê, phụ thuộc vào sự hiểu biết của người sử dụng về các khái niệm này. Người dùng không biết về nguyên tắc lượng giác sẽ không có nhiều lợi ích từ các chức năng sine, cosine, hay tangent trên máy tính. Ngược lại, người dùng đã nắm vững các nguyên tắc này có thể tận dụng các chức năng này để giải quyết các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác (Shortliffe và Sepúlveda, 2018).

Máy tính là ví dụ chân thực về cách mức độ năng lực ảnh hưởng đến tính hữu ích của các công cụ tăng cường hiệu năng. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của kiến thức và kỹ năng cơ bản trong việc tối đa hóa lợi ích từ các công cụ như vậy. Mặc dù công nghệ có thể góp phần quan trọng trong việc tăng cường hiệu năng, tiềm năng của các công cụ này liên quan chặt chẽ đến mức độ năng lực của người sử dụng, và tạo ra một lập luận hấp dẫn cho sự tiếp tục quan trọng của các kỹ năng và kiến thức cơ bản trong một môi trường giáo dục ngày càng công nghệ hóa.

Tiền Lợi Kinh Doanh Từ Tăng Cường Hiệu Năng

Tăng cường hiệu năng bằng việc sử dụng trợ lí cá nhân dựa trên trí tuệ nhân tạo mang lại một loạt các lợi ích đáng kể trong các lĩnh vực khác nhau. Ví dụ về những lợi ích này là những yếu tố cơ bản để tạo ra một lập luận kinh doanh thuyết phục cả từ góc định lượng và chất lượng.

Tiết Kiệm Thời Gian, Tiền Bạc Và Tài Nguyên

• Tra cứu thông tinTruy cập nhanh chóng đến dữ liệu quan trọng, loại bỏ thời gian tìm kiếm dài.
• Làm báo cáoViệc viết báo cáo được hỗ trợ giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá.
• Dịch vụ dịchDịch tức thì loại bỏ nhu cầu sử dụng dịch vụ dịch bằng tay hoặc của bên thứ ba.

Giảm Bớt Khối Lượng Công Việc

• Tự động hóa nhiệm vụCông việc lặp đi lặp lại và nhàm chán có thể được xử lý bởi trí tuệ nhân tạo, giải phóng nhân viên cho công việc phức tạp hơn.
• Hỗ trợ thông minhCung cấp sự hỗ trợ và câu trả lời tức thì, giảm thời gian giải quyết vấn đề.

Giảm Lỗi

• Độ chính xác dữ liệuGiảm lỗi do con người trong việc nhập liệu và tính toán.
• Kiểm soát chất lượngHỗ trợ kiểm tra tính nhất quán và độ chính xác trong tài liệu và quy trình.
• Dự đoán phân tíchDự đoán vấn đề và lỗi trước khi chúng xảy ra, cho phép tiến hành biện pháp phòng ngừa.

Giao Tiếp Cải Thiện Và Nhanh Chóng Hơn

1. Tự động hóa giao tiếp với khách hàngGửi thông báo, nhắc nhở và cập nhật cho khách hàng một cách hiệu quả.
2. Tự động hóa giao tiếp nội bộTăng cường phối hợp và hợp tác nội bộ.
3. Hỗ trợ đa ngôn ngữCho phép giao tiếp mượt mà qua nhiều ngôn ngữ khác nhau, mở rộng phạm vi thị trường.

Ví dụ về Trường hợp kinh doanh: Nhà dưỡng lão

Trong một môi trường nhà dưỡng lão, nơi mà nhân viên chăm sóc phải chịu trách nhiệm cho nhiều bệnh nhân, thời gian quý giá và chất lượng chăm sóc là quan trọng. Dưới đây là cách cải thiện hiệu suất có thể đóng một vai trò:

• Lợi ích định lượngGiả sử có 3000 nhân viên với mức lương hàng năm trung bình là 48.000 đô la. Triển khai trợ lý cá nhân được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến tiết kiệm thời gian 7% (ước tính thận trọng), tức là tiết kiệm 3.360 đô la cho mỗi nhân viên. Tổng giá trị tiền được tiết kiệm sẽ là 10,08 triệu đô la hàng năm, trừ đi chi phí của giải pháp AI.
• Lợi ích chất lượng
  • Cải thiện chăm sóc bệnh nhânGiảm công việc thông qua tự động hóa tài liệu, lên lịch, viết kế hoạch chăm sóc y tế và báo cáo tự động, nhân viên chăm sóc có thể dành thời gian chất lượng hơn với bệnh nhân.
  • Giáo dục và cung cấp thông tin cho bệnh nhânTrợ lý được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp giáo dục sức khỏe cá nhân hóa và cập nhật cho bệnh nhân, nâng cao sự hiểu biết và sự tham gia của họ trong việc chăm sóc sức khỏe của mình.
  • Giảm lỗiĐảm bảo lịch trình sử dụng thuốc, hạn chế chế độ ăn uống, kế hoạch chăm sóc y tế và báo cáo chăm sóc được tuân thủ và tạo ra một cách chính xác.
  • Giao tiếp đa ngôn ngữTạo thuận lợi trong việc giao tiếp tốt hơn với bệnh nhân và thành viên gia đình không nói ngôn ngữ chính của cơ sở.
  • Việc học cá nhân hóa cho nhân viênGiáo dục liên tục được điều chỉnh theo nhu cầu của từng nhân viên chăm sóc, dẫn đến sự phát triển chuyên nghiệp và giữ chân nhân viên.

Trong bối cảnh một nhà dưỡng lão lớn hơn, triển khai trợ lý cá nhân được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu suất có thể dẫn đến cả tiết kiệm tiền bạc đáng kể và cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân, sự hài lòng của nhân viên và hiệu suất tổng thể. Đây là một minh chứng rõ ràng về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc biến đổi ngành y tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực chăm sóc.

Kết luận

Phát triển năng lực và tăng cường hiệu suất là hai mặt của cùng một đồng xu. Trong khi năng lực hình thành nền tảng, tăng cường hiệu suất xây dựng trên nền tảng này, trực tiếp cải thiện hiệu suất làm việc. Sự hòa hợp này giữa học và tăng cường hiệu suất là quan trọng trong nơi làm việc hiện đại, tạo ra một tương lai nơi học tập và hiệu suất được tích hợp một cách mượt mà.

Với trợ lý cá nhân được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang di chuyển từ hỗ trợ chủ động và chủ động, từ các sự kiện học tập cô lập đến sự tích hợp mượt mà của việc học trong công việc, và từ các công cụ thủ công, thường rườm rà đến những trải nghiệm động, tương tác và cá nhân hóa nâng cao tiềm năng con người. Các chức năng nâng cao như tự động hóa công việc, phân tích dữ liệu, hỗ trợ tư duy sáng tạo, tài liệu, ghi chú, dịch thuật, tóm tắt và giao tiếp được cải thiện tất cả đều cho thấy sự xuất hiện của một kỷ nguyên học tập mới, nơi học tập và công việc tăng cường cho nhau theo cách cộng sinh.

Với vai trò chuyên gia phát triển năng lực và hiệu suất, chấp nhận sự thay đổi này đòi hỏi một tầm nhìn rộng hơn, vượt qua các ranh giới truyền thống để tìm hiểu cách trí tuệ nhân tạo có thể tăng cường hiệu suất con người theo những cách chưa từng thấy. Điều này không chỉ là một cơ hội, mà còn là một lời kêu gọi để tái định nghĩa vai trò của chúng ta và mở rộng đóng góp của chúng ta vào hiệu suất cá nhân, nhóm và tổ chức với tác động kinh doanh có thể đo lường. Tương lai về tăng cường hiệu suất, được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo, đầy hứa hẹn và tiềm năng, và điều đó đang dựa vào chúng ta để tận dụng nó một cách hiệu quả.

Tiếp theo: Khám phá vai trò của L&D trong Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

Khi chúng ta đến gần cuối cùng của cuộc khám phá về khả năng tăng cường hiệu suất của trí tuệ nhân tạo, một câu hỏi hấp dẫn nảy lên: trí tuệ nhân tạo làm sao liên quan đến hiện thực đương đại của quản lý tri thức dựa vào hiệu suất của trí tuệ nhân tạo? Hãy giữ nguyên sự tò mò đó khi chúng ta bước vào bài viết tiếp theo của loạt bài viết của chúng tôi. Chúng tôi sẽ đắm chìm trong thế giới hấp dẫn của "Trí tuệ nhân tạo: chất xúc tác tri thức dựa trên hiệu suất trong tổ chức."

Khi bạn tiếp tục khám phá thế giới hấp dẫn của trí tuệ nhân tạo và tiềm năng của nó để cách mạng hoá việc Học và Phát triển, chúng tôi mời bạn thâm nhập sâu hơn cùng chúng tôi

Hãy ghé thăm trang web của chúng tôi Partners in AI để có thêm thông tin và cái nhìn sâu hơn về cơ hội mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho lĩnh vực học tập doanh nghiệp.

Các bài viết thuộc loạt bài "AI liệu có phải là Chiếc Xe đạp của Tâm hồn?" phục vụ như một lời giới thiệu cho cuốn sách sắp tới của tôi, Học Dựa trên Giá trị, mang đến cái nhìn sơ bộ về nội dung sâu sắc mà cuốn sách sẽ bao gồm. Xin lưu ý rằng tất cả quyền sở hữu về nội dung trong những bài viết này và cuốn sách sắp tới được bảo lưu. Việc sử dụng, sao chép hoặc phân phối trái phép nội dung này mà không có sự cho phép rõ ràng là nghiêm cấm. Để biết thêm thông tin và cập nhật về cuốn sách, vui lòng truy cập: Học Dựa trên Giá trị.

Tác giả của tác phẩm này giữ quyền sở hữu trí tuệ, và nội dung này không thể được sao chép hoặc tái sử dụng mà không có sự cho phép bằng văn bản.

Tham khảo

• ATD. 2022. "Báo cáo về Tình hình ngành." Alexandria, VA: ATD Press.
• Bishop, R. 2019. "Những khoảnh khắc dễ học: Các máy thông minh và quá trình học." Triết lý Giáo dục và Lý luận 51 (13): 1323-34.
• Davenport, T., và J. Kirby. 2016. "Máy thông minh đến đâu?" Đánh giá Quản trị MIT Sloan 57 (3): 21-25.
• Hancock, P. A. 2019. "Về bản chất của sự cảnh giác." Nhân tố Nhân học 61 (8): 1169–88.
• Merriënboer, J., và P. Kirschner. 2018. Mười Bước đến Học tập Phức tạp. Một phương pháp hệ thống trong Thiết kế Học tập Bốn Thành Phần. New York và Luân Đôn: Routeledge.
• Shortliffe, E. H., và M. J. Sepúlveda. 2018. "Hỗ trợ Quyết định Lâm sàng trong thời đại Trí tuệ Nhân tạo." The Journal of the American Medical Association 320 (21): 2199–2200.
• Sitzmann, T., và J. M. Weinhardt. 2020. "Lý thuyết tham gia đào tạo: Một góc nhìn đa cấp về hiệu quả của đào tạo liên quan đến công việc." Tạp chí Tâm lý Ứng dụng 105 (7): 678–701.
• Ryan, B. J., N. Charkoudian, và M. J. Joyner. 2023, "Nâng cao Hiệu suất Con người: sự quan trọng của định lượng sinh lý học hợp nhất." The Journal of Physiology 601: 407-16.

Hình ảnh:

• Bảng biểu trong bài viết được tạo/được cung cấp bởi tác giả.