Usando inteligência artificial para treinar sua equipe
A inteligência artificial (IA) está fazendo grandes ondas em aprendizado e desenvolvimento (L&D). Desde programas de treinamento gerados pela IA até bots que avaliam o progresso do aluno, as equipes de L&D estão se inclinando para a IA para otimizar e escalar seus programas. Mas aqui está algo sobre o qual não falamos o suficiente: e se a IA com a qual estamos contando estiver realmente tornando as coisas menos justas? É aí que essa idéia de “preconceito, preconceito” chega em casa.
Se dados tendenciosos ou suposições defeituosas entrarem em um sistema de IA, você pode apostar que os resultados serão igualmente distorcidos, às vezes ainda pior. E no treinamento da força de trabalho, isso pode significar oportunidades desiguais, feedback desigual e alguns alunos sendo desligados. Portanto, se você é um líder de L&D (ou apenas alguém tentando tornar o aprendizado mais inclusivo), vamos mergulhar no que isso realmente significa e como podemos fazer melhor.
O que significa “viés, preconceito”?
Em inglês simples? Isso significa que a IA aprende com o que o alimentamos. Se os dados históricos que são treinados refletem as desigualdades passadas, digamos, os homens recebendo mais promoções ou certas equipes sendo negligenciadas para o desenvolvimento da liderança, é isso que aprende e imita. Imagine se você treinasse seu LMS para recomendar cursos da próxima etapa com base em viagens anteriores de funcionários. Se a maioria dos papéis de liderança em seus dados pertencia a uma demografia, a IA pode assumir que apenas esse grupo é “material de liderança”.
Como o preconceito entra em ferramentas de L&D acionadas pela IA
Você não está imaginando isso; Algumas dessas plataformas realmente se sentem desligadas. Aqui é onde o viés costuma entrar:
1. Bagagem histórica nos dados
Os dados de treinamento podem vir de anos de revisões de desempenho ou tendências de promoção interna, nenhuma das quais é imune a viés. Se as mulheres, as pessoas de cor ou funcionários mais velhos não tivessem oferecido oportunidades iguais de desenvolvimento antes, a IA pode aprender a excluí -las novamente.
- Conversa real
Se você alimenta os dados de um sistema criados com exclusão, obterá … mais exclusão.
2 Mentes de uma faixa por trás do código
Sejamos honestos: nem todas as ferramentas de IA são construídas por pessoas que entendem a equidade da força de trabalho. Se sua equipe de desenvolvimento não tiver diversidade ou não consultar especialistas em L&D, o produto poderá perder a marca dos alunos do mundo real.
3. Padrões de reforço em vez de reescrever -os
Muitos sistemas de IA são projetados para encontrar padrões. Mas aqui está o problema: eles não sabem se esses padrões são bons ou ruins. Portanto, se um determinado grupo tinha acesso limitado antes, a IA apenas assume que essa é a norma e rola com ele.
Quem está perdendo?
A resposta curta? Quem não se encaixa no modelo de “aluno ideal” assado no sistema. Isso pode incluir:
- Mulheres em campos dominados por homens.
- Funcionários do Neurodiverse que aprendem de maneira diferente.
- Falantes de inglês não nativos.
- Pessoas com lacunas de cuidados em seu currículo.
- Funcionários de comunidades historicamente marginalizadas.
Pior ainda, essas pessoas podem não saber que estão sendo deixadas para trás. A IA não está piscando um aviso, apenas os guiando silenciosamente para caminhos de aprendizado diferentes, muitas vezes menos ambiciosos.
Por que isso deve importar para cada L&D Pro
Se o seu objetivo é criar um campo de jogo de nível, onde todos recebam as ferramentas para crescer, a IA tendenciosa é um obstáculo sério. E sejamos claros: não se trata apenas de ética. É sobre negócios. Ferramentas de treinamento tendenciosas podem levar a:
- Desenvolvimento de talentos perdidos.
- Diminuição do envolvimento dos funcionários.
- Maior rotatividade.
- Conformidade e riscos legais.
Você não está apenas criando programas de aprendizado. Você está moldando carreiras. E as ferramentas que você escolher podem abrir portas ou fechá -las.
O que você pode fazer (agora)
Não há necessidade de entrar em pânico, você tem opções. Aqui estão algumas maneiras práticas de trazer mais justiça ao seu treinamento movido a IA:
Chute os pneus nas reivindicações do fornecedor
Faça as perguntas difíceis:
- Como eles coletam e rotulam dados de treinamento?
- O viés foi testado antes do lançamento?
- Os usuários de diferentes origens estão vendo resultados semelhantes?
Traga mais vozes para a mesa
Execute grupos piloto com uma ampla gama de funcionários. Deixe-os testar as ferramentas e dar feedback honesto antes de ir tudo de acordo com o All-In.
Use métricas que importem
Olhe além das taxas de conclusão. Quem está sendo recomendado para faixas de liderança? Quem está obtendo as principais pontuações nas tarefas graduadas da AI? Os padrões lhe dirão tudo.
Mantenha um humano no loop
Use a IA para apoiar (não substituir) decisões críticas de treinamento. O julgamento humano ainda é sua melhor defesa contra maus resultados.
Educar as partes interessadas
Faça sua liderança a bordo. Mostre como as práticas inclusivas de L&D impulsionam a inovação, a retenção e a confiança da marca. O viés no treinamento não é apenas um problema de L&D, é um problema de empresa inteira.
Estudos de caso rápido
Aqui está uma olhada em algumas lições do mundo real:
- Ganhar
Uma grande empresa de logística usou a IA para adaptar os módulos de treinamento de segurança, mas notou que a equipe feminina não estava avançando após certos pontos de verificação. Depois de reformular o conteúdo para estilos de aprendizagem mais amplos, as taxas de conclusão entre os sexos se uniram. - Oof
Uma grande empresa de tecnologia usou a IA para lançar os funcionários para o upskilling. Acontece que sua ferramenta favoreceu pessoas que se formaram em um punhado de escolas de elite, cortando uma grande parte de talento diverso e de alto potencial. A ferramenta foi descartada após a reação.
Vamos deixar aqui …
Olha, a IA pode absolutamente ajudar as equipes de L&D a escalar e personalizar como nunca antes. Mas não é mágico. Se queremos um treinamento justo e capacitador da força de trabalho, precisamos começar a fazer perguntas melhores e colocar a inclusão no centro de tudo o que construímos.
Então, da próxima vez que você estiver explorando essa nova plataforma de aprendizado com “AI” estampada por toda parte, lembre-se: o preconceito de encaixe. Mas se você é intencional? Você pode torná-lo à prova de preconceito.
Precisa de ajuda para descobrir como auditar suas ferramentas de IA ou encontrar vendedores que o entendem? Deixe -me uma nota ou vamos tomar um café se você estiver em Londres. E ei, se isso ajudou, compartilhe -o com um colega L&D Pro!
Perguntas frequentes
Não completamente, mas podemos reduzir o viés por transparência, dados diversos e supervisão consistente.
Assista aos resultados. Certos grupos estão ficando para trás, pulando conteúdo ou sendo negligenciados para promoção? Essa é a sua pista.
De jeito nenhum. Apenas use -o com sabedoria. Combine a tecnologia inteligente com um julgamento humano mais inteligente e você se sairá muito bem.
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