Xây dựng đội ngũ sẵn sàng làm việc với Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Cập nhật ngày

Sẵn sàng làm việc với Trí tuệ Nhân tạo

Đào tạo và nâng cao kỹ năng có thể giúp nhân viên chuẩn bị cho thời đại Ai, sẵn sàng làm việc với trí tuệ nhân tạo .

Các đột phá về AI đang dẫn đến một sự đảo lộn toàn diện trong nơi làm việc. Các công nghệ này đang tái định nghĩa các nhiệm vụ như tạo nội dung và tạo báo cáo và cũng hỗ trợ các hoạt động phức tạp như khám phá dược phẩm và thậm chí là phóng tàu vũ trụ.

Xây dựng đội ngũ sẵn sàng làm việc với Trí tuệ Nhân tạo (AI)
  • Save
Xây dựng đội ngũ sẵn sàng làm việc với Trí tuệ Nhân tạo (AI)

Một mặt, việc giới thiệu của AI đã làm giảm hoàn toàn một số loại công việc. Mặt khác, thị trường lao động đang tràn ngập các công việc đã trải qua mức tăng ổn định kể từ sự lan rộng của các công cụ AI tạo nội dung như ChatGPT, Bard, DALL-E2 và Synthesia.

Với sự đảo lộn trong nơi làm việc ngày càng tăng, việc xây dựng đội ngũ nhân viên sẵn sàng làm việc với AI là điều quan trọng đối với các tổ chức. Dưới đây, tôi sẽ chỉ ra một số bước có thể hữu ích khi tổ chức xem xét việc phát triển một đội ngũ đã trang bị để phù hợp với sự tăng trưởng vượt bậc về các vai trò liên quan đến AI và các công cụ tương tự.

Hiểu đúng giá trị mà AI mang lại cho doanh nghiệp của bạn

Đối với hầu hết các doanh nghiệp, AI có thể ngay lập tức thể hiện sự hứa hẹn về hiệu suất tự động và thông tin dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, tác động của AI đối với doanh nghiệp và lợi nhuận của chúng có thể khác nhau đáng kể dựa trên giai đoạn mà một công ty đang ở, tổng quát kích thước của nó, khả năng dữ liệu của nó và các nghĩa vụ quy định của ngành công nghiệp của nó. Ngoài ra, còn có các yếu tố như vấn đề cấp bách nhất hiện tại của họ, ví dụ như thời gian đến thị trường, mất khách hàng, dự đoán nhu cầu, v.v.

Ví dụ, một bệnh viện có thể cần xác định xem có nhu cầu cấp bách hơn để quản lý luồng bệnh nhân với một chatbot chẩn đoán hay có lợi từ việc hệ thống phân tích hình ảnh giúp họ nắm bắt thông tin về sức khỏe của bệnh nhân thường xuyên. Tương tự, nhà cung cấp viễn thông cần hiểu liệu họ có cần một trợ lý AI để giải quyết các câu hỏi và sự thất vọng thông thường của khách hàng hay có cần một trợ lý bán hàng được cung cấp bởi một hệ thống dự đoán để cải thiện việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

Khi các tổ chức đã đưa ra một đánh giá rõ ràng về các chiến lược và giải pháp AI mang lại lợi nhuận tốt nhất dựa trên các yếu tố riêng của họ, họ phải tiến đến giai đoạn tiếp theo là xác định các nhóm đội ngũ được trang bị để tận dụng tối đa AI.

Xác định và đánh giá những khoảng trống và cơ hội về kỹ năng AI

Bởi vì AI là một lĩnh vực rộng lớn, các lĩnh vực chuyên môn khác nhau có thể hữu ích cho các tổ chức. Ngoài ra, chiến lược và giải pháp AI mà một doanh nghiệp muốn áp dụng thường xác định cấu tạo của nhóm lý tưởng.

Từ nhà phân tích dữ liệu và những người gán nhãn dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và AI, các chuyên gia về mô hình ngôn ngữ và nghiên cứu AI, nhu cầu có thể thay đổi hoàn toàn dựa trên phạm vi của dự án AI. Tuy nhiên, câu hỏi vẫn tồn tại liên quan đến việc liệu tất cả những người làm việc với AI có cần phải là chuyên gia kỹ thuật. Câu trả lời là không.

Các doanh nghiệp chủ yếu cần các nhóm có thể xây dựng các giải pháp hiệu quả hoặc sử dụng các giải pháp hiện có có sẵn trên thị trường mà không cần nhiều hướng dẫn. Điều này có nghĩa là có cơ hội nâng cao kỹ năng cho nhân viên dựa trên chuyên môn hiện tại và hiểu biết về ngành của họ, sự sẵn lòng học hỏi và khả năng trong một số lĩnh vực có thể mang lại lợi ích khi nắm bắt các khái niệm AI.

Ví dụ, kiến thức sâu chuyên ngành đại số tuyến tính và lập trình có thể là nền tảng vững chắc cho việc học trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, không phải ai muốn làm việc với hệ thống AI cũng cần phải thành thạo chỉ trong những lĩnh vực này.

Ví dụ, một nhà phân tích tài chính chỉ cần học cách tận dụng các kỹ thuật mô hình để xây dựng và/hoặc điều chỉnh các mô hình tài chính dựa trên học máy. Một nhà nghiên cứu y khoa chỉ cần học cách sử dụng các mô hình thị giác đã được huấn luyện trước để quét qua hàng thế kỷ nghiên cứu y khoa. Tương tự, các nhóm nhân sự có thể học cách sử dụng phân tích dữ liệu để cải thiện nhận thức về nhân viên, bao gồm cả đánh giá kỹ năng.

Giữa việc thuê các nhóm chuyên gia trong nhà và các nhà tư vấn để quyết định cơ hội đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại, doanh nghiệp có nhiều lựa chọn để trải nghiệm khi cố gắng thu hẹp khoảng trống kỹ năng AI. Tuy nhiên, nếu họ chọn sử dụng đào tạo và nâng cao kỹ năng, điều quan trọng là đảm bảo hiệu quả của các chương trình đào tạo này.

Sử dụng các chương trình đào tạo và nâng cao kỹ năng hiệu quả

Dù có phải xây dựng kỹ năng AI từ đầu hay đào tạo để thu hẹp khoảng trống kỹ năng hiện tại, tổ chức sẽ không thể cung cấp chương trình đào tạo có giá trị trong trường hợp thiếu nội dung hấp dẫn, thú vị và liên quan.

Đảm bảo tính liên quan và kịp thời của nội dung đào tạo

Với tốc độ phát triển nhanh chóng của cảnh quan AI, các kỹ năng mới về AI đang nổi lên. Ví dụ, số lượng bài đăng công việc trên LinkedIn liên quan đến “generative AI” đã tăng gấp 36 lần so với năm trước. Sự tăng trưởng này trong các vai trò AI tạo ra nhu cầu về các kỹ năng liên quan, chẳng hạn như kỹ thuật tạo ra thông điệp, mà Diễn đàn Kinh tế Thế giới xem là công việc số 1 của tương lai. Một số kỹ năng AI phổ biến khác bao gồm giải quyết các thách thức dữ liệu và thuật toán quan trọng và xây dựng các mô hình AI cho tự động hóa.

Khi tạo chương trình đào tạo liên quan, các tổ chức phải theo dõi các vai trò được yêu cầu và kỹ năng liên quan. Ví dụ, công việc tạo thông điệp yêu cầu khả năng điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ thông qua việc sử dụng các thông điệp hiệu quả. Đối với nguồn nhân lực trẻ, đảm bảo rằng nội dung đào tạo không chỉ tập trung vào những kỹ năng AI truyền thống mà còn kết hợp giữa ngôn ngữ học, hiểu nhiệm vụ và các khái niệm cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn có thể mang lại lợi ích.

Quản lý kỳ vọng

Những yếu tố quan trọng khác cần lưu ý khi xây dựng các chương trình đào tạo và nâng cao kỹ năng là độ dài khóa học, quản lý nhóm và nguồn lực, cũng như quản lý kỳ vọng của người học cũng như các cấp quản lý của họ để đảm bảo cả nhiệm vụ làm việc và đầu ra của đào tạo không bị ảnh hưởng.

Cũng quan trọng để hiểu rằng không tất cả các nhóm nhân viên sẽ muốn cùng một mức độ hoặc loại đào tạo AI. Ví dụ, những người trong nhóm lãnh đạo cấp cao cần đưa ra quyết định dựa trên các đầu ra của hệ thống AI và sẽ tập trung vào cách hệ thống so sánh với các hệ thống khác đang sử dụng; cách đo lường thành công do các giải pháp AI đem lại; và hiểu quá trình triển khai sẽ như thế nào.

Trái lại, những người muốn học để trở thành kỹ sư AI cần nắm vững tất cả các kỹ năng cơ bản cần thiết trong việc xây dựng và quản lý việc phát triển các giải pháp AI, kèm theo tư duy phân tích phân tích cẩn thận. Nhà quản lý sẽ tập trung vào việc tận dụng tối đa các tính năng AI giúp tối ưu hóa công việc hàng ngày của họ và tạo điều kiện cho sự phát triển.

Duy trì tương tác

Một chương trình đào tạo trở nên không hiệu quả khi người tham gia mất quan tâm vào bất kỳ thời điểm nào trong quá trình học tập của họ. May mắn thay, ngày nay các tổ chức có cơ hội sử dụng chính AI như một công cụ khi tạo nội dung, giao nhiệm vụ hấp dẫn, theo dõi tiến trình của người tham gia liên tục và điều chỉnh nỗ lực đào tạo dựa trên mức độ thành thạo AI phát triển của các nhóm nhân viên khác nhau.

Từ việc cung cấp chương trình đào tạo dựa trên thực tế ảo/thực tế tăng cường cho đến trình bày cách AI có thể phát hiện mức độ tham gia của sinh viên trong lớp học, giảng viên ngày nay có nhiều cách để đảm bảo học tập không phải là quá trình nhàm chán.

Tuy nhiên, việc tham gia vào chương trình không có giá trị nếu nó không dẫn đến sự phát triển của nhân viên – điều này chỉ có thể được đo lường thông qua việc áp dụng được học được.

Tạo điều kiện cho nhân viên sử dụng kỹ năng mới của họ

Khi các tổ chức đầu tư vào việc đào tạo và nâng cao kỹ năng AI, họ nên tìm cách đưa nó một bước tiến xa hơn và thách thức nhân viên của họ để nghĩ ra những cách sáng tạo, không giới hạn để thực hiện những kỹ năng họ đã học để giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể, bao gồm cả vấn đề về khoảng trống về nhân tài.

Ví dụ, thay vì thuê các đội AI lớn, các tổ chức có thể thấy đội của họ muốn thuê một hoặc hai cán bộ cao cấp AI hoặc sử dụng các nền tảng mã không mã như GitHub CoPilot và các giải pháp như Robotic Process Automation, từ đó tận dụng chính AI làm cầu nối giữa nguồn nhân tài.

Ngoài ra, thông qua các cuộc thi nội bộ lành mạnh, các buổi chia sẻ kiến thức, các sự kiện hackathon hoặc các chương trình ủy nhiệm, tổ chức có thể giúp xây dựng một văn hóa sáng tạo và đồng thời khuyến khích tư duy học hỏi liên tục. Những phương pháp như vậy cũng có thể là các công cụ quý giá trong việc đánh giá thành công của các chương trình đào tạo.

Cuối cùng, các tổ chức cần tận dụng sự kết hợp giữa nhân tài AI trong nhà, nhân tài nâng cao kỹ năng với các chương trình đào tạo AI trong nhà và các nhà tư vấn AI ngoài và các phương pháp bổ sung kỹ năng mới để xây dựng các đội AI đầy đủ năng lực và tối đa hóa tiềm năng của AI.

Bằng việc áp dụng tư duy thử nghiệm, doanh nghiệp có thể liên tục tận dụng những khả năng của AI mà không phải chịu gánh nặng về thời gian và chi phí để tìm kiếm tài năng AI. Một phương pháp tích hợp cũng cho phép họ trang bị toàn bộ dân số lao động của mình, bất kể vai trò và số năm kinh nghiệm, với sự sẵn sàng hoàn chỉnh về AI.

5/5 - (95 bình chọn)
About Sơn Ca

Với niềm đam mê chia sẻ kiến thức về Các công cụ AI, áp dụng trí thông minh nhân tạo vào phát triển doanh nghiệp , và các hướng dẫn tạo Blog kiếm tiền Online, Kiếm tiền với AI, Digital Marketing... sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và tránh được những sai lầm thường gặp. Nếu bạn quan tâm đến các công cụ AI vào Nhóm ZALO của mình nhé.

Viết một bình luận

0 Shares