آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی

آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی اشاره به استفاده از فناوری‌های دیجیتالی و هوشمند در یادگیری، توسعه و بهسازی کارکنان سازمان دارد. فناوری‌های جدید و هوش مصنوعی تحول بسیاری در رویکرد کلاسیک به آموزش کارکنان و بهسازی ایجاد کرده‌است.

یکی از کارکردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی بحث آموزش و بهسازی کارکنان است. این فناوری‌های هوشمند با توانمندی‌های زیادی که دارند می‌توانند یادگیری و بهبود کارکنان را تسریع کنند. با استفاده از فناوری‌های تازه می‌توان انتظار داشت که منابع انسانی سازمان از توانمندی‌های بیشتری برخوردار شوند. این بهبود و توسعه در مفهوم هوشمندی منابع انسانی قابل ردیابی است.

بحث آموزش کارکنان از دیرباز یک دغدغه برای مدیریت منابع انسانی سازمان‌ها بوده‌است. آموزش ضمن خدمت و بسیاری از رویکردهای مرتبط با آن تحت‌تاثیر فناوری هوش مصنوعی قرار دارد. در این نوشتار کوشش بر آن است تا آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی مفهوم‌سازی و تعریف شود.

ورودی‌های مدل آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی

طبق نتایج این پژوهش، ورودی‌های مدل سیستمی آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:

۱. داده‌های آموزشی: برای آموزش مدل، نیاز به داده‌های آموزشی است. این داده‌ها می‌توانند شامل سوابق آموزشی کارکنان، سوابق کاری، ارزیابیها، بازخوردها و سایر اطلاعات مربوط به عملکرد و مهارت‌های کارکنان باشند. این داده‌ها باید در قالب مناسبی به مدل وارد شوند تا بتواند الگوها و روابط میان آنها را یاد بگیرد.

۲. اطلاعات شخصی: برای تنظیم آموزش به افراد خاص، ممکن است نیاز به اطلاعات شخصی کارکنان باشد. اطلاعات شخصی مانند نام، سمت شغلی، تحصیلات، تجربه کاری و سایر جزئیات فردی می‌تواند در ارتباط با آموزش و تنظیم برنامه‌های آموزشی استفاده شود.

۳. نیازهای آموزشی: برای طراحی برنامه‌های آموزشی سفارشی، باید نیازهای آموزشی کارکنان مشخص شود. این نیازها شامل مهارت‌ها، دانش فنی، مهارت‌های رهبری، تواناییهای نرم‌افزاری و سایر مواردی است که کارکنان برای بهبود عملکرد خود نیاز دارند. این اطلاعات می‌تواند به مدل کمک کند تا برنامه‌های آموزشی متناسب با نیازهای هر کارکنان را تعیین کند.

۴. بازخورد کاربران: در صورت استفاده از سیستم‌های آموزشی تعاملی، بازخورد کاربران می‌تواند به مدل وارد شود. می‌توان بازخورد کاربران را در مورد عملکرد آموزش، کیفیت محتوا، اثربخشی آموزش و سایر جنبه‌های مربوطه دریافت کرد و این اطلاعات را در بهبود مدل و برنامه‌های آموزشی استفاده کرد.

۵. داده‌های محیط کاری: در برخی موارد، ممکن است نیاز به داده‌های محیط کاری فعلی کارکنان باشد. این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات از سیستم‌های کاری، استفاده از ابزارها و فناوری‌های مختلف، عملکرد در پروژه‌ها و وظایف فعلی و سایر اطلاعات مربوط به عملکرد کارکنان در محیط کار باشد. با تحلیل این داده‌ها، مدل می‌تواند الگوهای رفتاری و عملکردی را شناسایی کرده و برنامه‌های آموزشی مناسب را پیشنهاد دهد. این ورودی‌ها به مدل کمک می‌کنند تا برنامه‌های آموزشی سفارشی و متناسب با نیازهای هر کارکنان را طراحی و اجرا کند.

فرایندهای مدل آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی

فرآیند مدل آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی شامل مراحل زیر است:

۱. تعیین نیازها و هدف: در ابتدا، نیازها و هدف‌های آموزش کارکنان باید مشخص شوند. این مرحله شامل تحلیل نیازهای آموزشی و تعیین مهارت‌ها و دانش مورد نیاز برای کارکنان است.

۲. جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مربوط به آموزش کارکنان باید جمعآوری شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل سوابق آموزشی قبلی، سوابق کاری، ارزیابیها و بازخوردهای قبلی باشند. همچنین، می‌توان از داده‌های موجود در سیستم‌ها و ابزارهای مختلف استفاده کرد تا آمارها و الگوهای مربوط به عملکرد کارکنان را تحلیل کرد.

۳. پیشپردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌ها باید پیشپردازش شوند تا قابل استفاده برای مدل هوش مصنوعی باشند. این مرحله شامل پاکسازی داده‌ها، حذف داده‌های ناقص، استخراج ویژگیها و تبدیل داده‌ها به فرمت قابل قبول برای مدل است.

۴. آموزش مدل هوش مصنوعی: در این مرحله، با استفاده از داده‌های آموزشی آماده‌سازی شده، مدل هوش مصنوعی باید آموزش داده شود. این مرحله می‌تواند شامل استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی عمیق و سایر الگوریتمهای یادگیری ماشینی باشد. در این مرحله، مدل به تدریج با استفاده از داده‌ها و الگوریتمهای یادگیری، قادر به تشخیص الگوها، روابط و ارائه پاسخ‌های صحیح خواهد شد.

۵. ارزیابی و بهبود مدل: پس از آموزش مدل، باید مدل و عملکرد آن را ارزیابی کرد. این مرحله شامل استفاده از داده‌های آزمون جدید برای ارزیابی دقت و عملکرد مدل است. در صورت اطلاع از عملکرد مطلوب، می‌توان نتایج را تحلیل کرده و مدل را بهبود بخشید. این مرحله می‌تواند شامل تغییر پارامترهای مدل، افزودن داده‌های جدید، تغییر ساختار مدل و استفاده از روش‌های بهینهسازی دیگر باشد.

۶. پیاده‌سازی و استقرار: پس از آموزش و بهبود مدل، باید آن را در محیط کاری واقعی پیاده‌سازی و استقرار داد. این مرحله شامل اجرای مدل در سیستم‌های موجود، ایجاد رابطه‌ای کاربری مناسب برای استفاده کارکنان و ارتباط مداوم با مدل و بروزرسانی آن است.

۷. پایش و به‌روزرسانی: پس از استقرار مدل، نیاز است که مدل را پایش کرده و بهروزرسانی‌های لازم را اعمال نمود. این مرحله شامل پایش عملکرد مدل، جمعآوری بازخورد کاربران و مشتریان، تجزیه و تحلیل داده‌های جدید و بهروزرسانی مدل براساس نیازها و تغییرات در سازمان است.

خروجی‌های مدل آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی

خروجی‌های مدل آموزش کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعیشامل موارد ذیل است:

۱. بازخورد فردی: مدل سیستمی آموزش کارکنان با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند بازخورد فردی به هریک از کارکنان ارائه دهد. این بازخورد ممکن است شامل تحلیل عملکرد فردی، شناسایی نقاط قوت و ضعف، ارائه راهکارها و توصیه‌های بهبود عملکرد باشد.

۲. پیشنهادات آموزشی: بر اساس تحلیل داده‌های آموزشی و عملکرد هریک از کارکنان، مدل هوش مصنوعی می‌تواند پیشنهادات آموزشی مناسب را به آنها ارائه دهد. این پیشنهادات می‌تواند شامل دوره‌های آموزشی مرتبط، منابع آموزشی آنلاین، کتابها، ویدئوها و سایر منابع مناسب باشد.

۳. پایش و پیگیری: مدل هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند آموزش را برای هریک از کارکنان پیگیری کند و عملکرد آنها را پایش کند. این پایش شامل ثبت و ارزیابی پیشرفت آموزشی، معیارهای عملکرد و تحلیل داده‌های آموزشی است. این اطلاعات می‌تواند به مدیران و مربیان کمک کند تا عملکرد کارکنان را ارزیابی کنند و اقدامات لازم را برای بهبود آنها انجام دهند.

۴. پشتیبانی و راهنمایی: مدل هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک راهنما و پشتیبان برای کارکنان عمل کند. آنها می‌توانند با استفاده از رابطهای کاربری گفتاری یا نوشتاری، سؤالات خود را مطرح کنند و راهنماییهای مورد نیاز را دریافت کنند. مدل هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل سؤالات و درخواستها، پاسخهای مناسبی ارائه دهد و به کارکنان در حل مشکلات و بهبود کارکردشان کمک کند.

پایان سخن

همراه با پیشرفت فناوری، سازمان‌های بیشتری به آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی روی میآورند. هوش مصنوعی از طریق سیستم‌هایی مانند برنامه‌های یادگیری تطبیقی، بازیها و نرم‌افزارها به نیازهای کارکنان پاسخ می‌دهد. داده‌های یادگیری را از کارکنان در طول فرآیند جمعآوری می‌کند. از طریق آن می‌تواند نه تنها وضعیت کلان آموزش، بلکه وضعیت خود فرد را نیز تحلیل کند.

سیستم‌های یادگیری غنی از هوش مصنوعی می‌توانند برنامه‌های آموزشی قابل تنظیم و شخصی‌سازی را برای کارکنان سازمان‌ها ارائه دهند. این سیستم‌ها به طور بالقوه می‌توانند به افزایش عظیم در بهرهوری نیروی کار کمک کنند. زیرا این سیستم‌های یادگیری هوش مصنوعی می‌توانند به عنوان مربیان شخصی عمل کنند. به کارکنان آموزش دهند، و به توسعه پتانسیل و قابلیت‌های آنها کمک کنند.

دستیاران آموزش شخصی هوش مصنوعی می‌توانند بر نیازهای یادگیری فراگیران تمرکز کنند، مشکلات را ارزیابی و تشخیص دهند، و در طول آموزش سازمانی کمک کنند. این سیستم‌ها می‌توانند به طور خودکار مزایای آموزش یک به یک را ارائه دهد. وظایفی را برای تمرین مهارت‌های کارکنان در محیطهای یادگیری بسیار تعاملی انجام دهند.

رفتار کارآموز را ارزیابی کنند، و مدلی از مهارت‌ها، دانش و تخصص آنها را برای تنظیم استراتژی‌های آموزشی آنها، از جمله محتوا، تشکیل دهند. برای حفظ مزیت رقابتی، سازمان‌ها می‌توانند با ایجاد تدریجی سیستم‌های تجزیه و تحلیل داده‌های داخلی و بهبود سیستم‌های اطلاعات، برنامه‌های استراتژیک برای تحول آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهند.

فهرست منابع

قوامی، محبوبه. (۱۴۰۳). هوش مصنوعی در سازمان. نشر پارس‌مدیر.

پورشهابی، وحید. (۱۴۰۲). آموزش کارکنان با استفاده از هوش مصنوعی. مدیریت و چشم انداز آموزش.