O envolvimento das PMEs é essencial ao usar a IA?
Especialistas no assunto possuem experiência profunda de domínio adquirido por meio de observação e experiência prática. Suas idéias são essenciais para projetar soluções de aprendizagem personalizadas e relevantes que atendam realmente às necessidades dos alunos. Abaixo estão cinco diretrizes principais para ajudá-lo a determinar quando o envolvimento das PME é essencial-e quando combinar conteúdo gerado pela IA com insights para PME para obter os melhores resultados.
Ai vs. PME: Cinco diretrizes -chave
1. Shhh, é proprietário
Ai <-------------------- | ----------------------> PME
(Dados Públicos) (Proprietário)
Toda organização possui ferramentas, tecnologia e práticas recomendadas que a tornam bem -sucedida. Você pode encontrar esse molho secreto através da IA? A resposta “não é provável” porque as organizações precisam proteger essas informações de perto para fins competitivos.
Por exemplo, você cria conteúdo de integração para mostrar como uma organização usa a tecnologia proprietária para atender a várias necessidades do cliente. Através de uma pesquisa de IA, você encontra artigos sobre tecnologia, incluindo estudos de caso, publicados em revistas comerciais. Isso é bom, mas esses artigos não abordam o que os novos contratados precisam aprender.
Você só pode desenhar essas nuances de especialistas no assunto, que normalmente têm um conhecimento de conhecimento sobre tecnologia e a capacidade de aplicar esse conhecimento complexo a várias situações.
2. A experiência humana é importante quando as apostas são altas
Ai <-------------------- | ----------------------> PME
(Apostas baixas) (apostas altas)
Um artigo recente do Los Angeles Times destacou a controvérsia sobre a substituição das PME pela IA. A Ordem da Califórnia admitiu que usou a IA para desenvolver perguntas dos exames, desencadeando um novo furor. Mary Basick, diretora assistente de habilidades acadêmicas da Faculdade de Direito da UC Irvine, disse ao Times que “estou quase sem palavras. Ter as perguntas elaboradas por não advogados que usam inteligência artificial são inacreditáveis”.
Este estudo de caso levanta vários problemas que afetam o uso da IA no futuro.
- Transparência
O uso da IA para gerar perguntas do exame sem informar os participantes comprometeu a justiça-especialmente quando o resultado afeta significativamente suas carreiras. - Ética
O uso da IA não é ético quando engana os outros sobre como as perguntas foram geradas. - Integridade acadêmica
O uso da IA para criar perguntas do exame prejudica a credibilidade do exame, dos examinadores e seu órgão governante. - Precisão
O conteúdo gerado pela IA nem sempre está correto. Estamos familiarizados com a tendência da IA de alucinar com suas respostas. Em cenários de alto risco-como o exame de barra-as perguntas corretas são não negociáveis.
Claramente, a IA não é a solução quando as apostas são altas (por exemplo, certificação) e a integridade acadêmica é fundamental. Também há questões de contaminação da resposta com respostas que podem ser “sycofânticas” (a IA concorda com você) ou “Sandbagging” (a AI fornece respostas com base em pistas em sua pergunta).
3. Tipo de conhecimento: Geral vs. Personalizado
Ai <-------------------- | ----------------------> PME
(Geral) (personalizado)
Os profissionais de aprendizagem já estão usando a IA para aprender sobre novos tópicos e criar conteúdo. A IA fornece acesso a várias fontes de conhecimento geral, incluindo práticas da indústria do mundo real, estudos de caso, tendências, comportamentos de liderança e melhores práticas do setor para ajudar os iniciantes a alcançar um nível básico de competência em um tópico. Colaborar com uma PME é essencial para o desenvolvimento de conteúdo de aprendizagem adaptado a uma organização, processo ou ferramenta específica.
Vejamos um exemplo. Você teve a tarefa de melhorar a colaboração entre duas funções de negócios nos principais pontos de interação. As pesquisas de funcionários mostraram falta de entendimento entre funções e descontentamento com a qualidade atual das interações.
Você usa a IA para gerar as melhores práticas e estudos de caso sobre colaboração eficaz de líderes do setor. No entanto, esse conhecimento é amplo demais para garantir um aprendizado acionável e autêntico para o seu público. Agora você precisa perfurar para descobrir como personalizar esse conhecimento geral em funções ou domínios específicos.
Você trabalha em estreita colaboração com as PMEs de ambas as funções para obter cenários da vida real que incluem pontos problemáticos multifuncionais. Você cria um workshop para entrega pessoal ou virtual. Enquanto trabalha nesses cenários e na escolha das melhores respostas, os alunos refletem sobre erros a serem evitados e práticas recomendadas.
4. Resultados do aluno: entenda vs. Aplicar
Ai <-------------------- | ----------------------> PME
(Entenda) (aplique)
O exemplo de colaboração acima ilustra como você pode personalizar o conhecimento de um domínio específico. Este exemplo também mostra as diferenças entre entender um tópico e aplicá -lo a novas situações.
Considerando a taxonomia dos objetivos de Bloom, a IA é mais adequada para reunir conteúdo para “lembrar” e “entender”. As PMEs são mais adequadas quando você precisa obter conteúdo para “aplicar” o conhecimento com cenários da vida real, orientações sobre áreas cinzentas e práticas recomendadas.
Aqui está um exemplo de como eles podem trabalhar juntos. Uma empresa está adotando um novo método de gerenciamento da qualidade, Gerenciamento total da qualidade. Para pesquisar as novas soluções, você aproveita a IA para encontrar informações facilmente digeríveis sobre as estruturas, define a terminologia usada na documentação fornecida pela unidade de negócios e exemplos de pesquisa de como a estrutura foi aplicada em diferentes indústrias.
Você também explora os benefícios das estruturas e as tendências que os cercam. Estes, juntamente com os conceitos -chave, serão apresentados nas seções “Why” e “What’s It For Me” (Wiifm) de uma breve introdução de eLearning.
As lacunas permanecem porque a verdadeira complexidade deste tópico está em seu aplicativo no trabalho, e a coleta de conteúdo das PMEs é essencial para abordar isso. Com exemplos da vida real, não amostras, histórias, estudos de caso e cenários, as PME podem ajudar:
- Forneça o contexto necessário para aplicar estruturas.
- Abordar as áreas cinzentas em torno da aplicação de “Regras de Thumb” no trabalho.
- Oriente iniciantes através de situações complexas.
- Destaque erros a serem evitados.
- Tornar os conceitos abstratos reais.
- Forneça orientação para combater novas situações.
Depois de reunir essas informações, você pode incorporá-las em workshops baseados em aplicativos, adaptados a várias funções em toda a organização. Outra vantagem: os especialistas no assunto estão disponíveis para responder a perguntas e apoiar o processo de mudança.
5. Deixe os humanos fazer o que fazem de melhor
Ai <-------------------- | ----------------------> PME
(Máquina) (humano)
De acordo com o Fórum Econômico Mundial: Relatório do Future of Jobs 2025, os seguintes estão entre os dez principais habilidades em demanda para os próximos anos:
- Pensamento analítico e solução de problemas.
- Criatividade e inovação.
- Inteligência emocional e empatia.
- Resiliência, flexibilidade e agilidade.
- Liderança e influência social.
O que todas essas habilidades têm em comum? Eles são forças exclusivamente humanas! A IA pode simular o pensamento, mas não pode parecer – o toque humano permanece além de seu alcance. A IA não tem experiências subjetivas nem entende o contexto. Ele também precisa de uma estrutura clara para produzir saídas sólidas e não pode responder de maneira significativa ao encontrar situações fora de seu treinamento.
É por isso que, quando se trata de habilidades sociais, você ainda precisará de uma PME para criar um aprendizado significativo. Imagine se a IA existisse antes de 2020 e o início da pandemia covid-19. Você acha que isso teria fornecido as soluções necessárias para fornecer respostas aos impactos inesperados e trágicos da pandemia? Em uma situação em que havia um alto grau de incerteza, nuance e empatia necessária, a experiência humana era e ainda é necessária.
Resumo
À medida que a IA continua avançando, a questão de quando confiar na IA versus as PME se tornará cada vez mais importante. Atualmente, a abordagem mais eficaz para alcançar os resultados dos alunos é combinar a eficiência da IA (para conhecimento geral orientado a dados para lembrar e entender) com o conhecimento tácito das PMEs para conteúdo proprietário, personalizado, complexo e aplicado.