AI は従業員トレーニングにどのような革命をもたらすのでしょうか?

[[395608]]

スキルギャップを埋めるプレッシャーの下、多くの組織が人工知能テクノロジーを導入し、従来のトレーニング方法を進化するスキルアップ戦略へと変革しています。

従業員の研修は組織の発展に不可欠です。高度なスキルを持つ人材を見つけるという課題に直面し、多くの組織は離職率の高さに悩まされ、大規模な変革のジレンマに陥っています。従業員のスキルアップとクロストレーニングの必要性は極めて重要ですが、従来のトレーニング方法ではこれに対応することはほぼ不可能です。

AI と機械学習は、組織がスキル戦略を改善し、スキルセットを特定し、学習パスを推奨し、実地トレーニングを提供し、さらにはスキル習得のための資金とリソースを決定するためにますます使用されるようになっています。

345,000 人の従業員を抱え、常に最先端のテクノロジーを取り入れる必要がある IBM は、従業員のスキル向上に AI が大きな役割を果たすように取り組んでいます。

「今日のスキルの半減期は5年です」とIBMの人事データおよび人工知能担当最高技術責任者、アンシュル・シェオプリー氏は言う。「5年以内に、人々が習得したスキルの半分は忘れ去られるか、時代遅れになります。」

クラウド コンピューティングや人工知能などの急速に進化するテクノロジーによる新しい専門スキルの需要により、スキルの有効期限が大幅に短縮されました。したがって、従業員のスキルを継続的に向上させるスケーラブルな方法を見つけることが必須です。

人工知能に基づくトレーニング戦略の分析

スキルアップ戦略の最初のステップは、従業員が現在どのようなスキルを持っているかを判断することです。以前は、これにはスキルの自己評価が含まれていました。シェオプリー氏は、テストではこの方法の精度が約 75% であると指摘しました。 「これは非常に主観的なものであり、従来の評価方法はすぐに時代遅れになってしまう」と彼は語った。

現在、IBM は AI システムを使用して、履歴書、ブログ、公開された論文、社内ニュースレターなど 2 億 2,000 万件の社内文書をスキャンし、従業員のスキルを評価および推測しています。このシステムは、自然言語処理、クラスタリング、半教師あり学習技術を含む IBM 独自の人工知能システム Watson をベースにしています。

「私たちは従業員に『あなたが持っていると思われるスキルはこれです。フィードバックをください』と伝えています」と彼は述べ、こうした自動化されたスキル評価は最新の状態に保つのがより簡単だと付け加えた。従業員は、自身のスキル、IBM が必要とするスキル、およびクライアントが要求するスキルに基づいて、学習に関する推奨事項を受け取ります。

「人工知能やクラウドコンピューティングのような戦略的な分野では、誰もがこの分野の基礎知識を身に付けてほしい」と彼は語った。

このシステムは、ユーザーがビデオストリーミングサービスで次に観るべき映画の提案を受けるのと同じように、同じ経歴を持つ他の従業員が調べた内容に基づいて推奨も行う。

「IBM の従業員の 98% が四半期ごとにこのシステムを使用しています」とシェオプリー氏は述べ、このシステムのネット プロモーター スコアは 58 であると付け加えた。ネットプロモーターシステムを開発したベイン・アンド・カンパニーは、スコアが 50 を超えるシステムは優れた AI システムであると主張しています。

IBM の従業員報酬をスキルセットにリンクさせることで、AI システムは従業員のスキル向上を促し、賃金格差に対処する方法として、マネージャーに給与の推奨を行うこともできます。 「偏見を考慮に入れるようにすることは、私たちにとって非常に重要なことです」とシェオプリー氏は語った。

給与推奨システムは透明性も提供し、推奨理由を説明するので、管理者は最終決定を下すために必要なすべての情報を入手できます。

従業員は給与の増加に加えて、仕事の提案も受け、人工知能からのサポートも受けられる場合があります。 「IBMには常に何千もの欠員がある」と同氏は言う。「AIの導入は我々にとって双方に利益がある。解雇を減らし、従業員の夢の実現を助けることができる」

シェオプリー氏によると、昨年、IBMの従業員約20万人が求人推薦を閲覧し、数千人が自分に合った求人情報に基づいて新しい仕事を見つけたという。

仕事でのスキル向上

トレーニング自体については、IBM は従来のサードパーティ コース、社内で開発された学習教材、および他の従業員によって作成された新しい分散型教育チャネルに依存しています。しかし、特定の種類の仕事に対する実地訓練を提供するためには AI に依存しています。たとえば、人事部門では、チャットボットが福利厚生プランやオンボーディングポリシーに関する質問に答えることができます。人工知能は技術サポート機能にも活用されています。

「当社は、多数の顧客の IT インフラストラクチャを管理する大規模なテクノロジー企業です」と彼は言います。「ログをマイニングして、チケットの問題履歴と解決経路を理解し、その知識をカスタマー サービス エージェントに提供しています。」

デジタル化とは、ユーザーを支援するために経験豊富なスタッフを配置することを意味します。実際、必要なときに支援を提供して従業員のトレーニングを支援することが、スキルアップのための AI の最も一般的な用途であると、KPMG のデジタル ソリューション アーキテクチャ責任者であるスワミナサン チャンドラセカラン氏は述べています。これは、エージェントの離職率が高いコンタクト センターでは特に重要です。

「離職率について言えば、小規模なコンタクトセンターでは18％、大規模では40％で、エージェントを失うことによる平均コストは通常​​5,000～7,000ドルで、これには勤務時間の増加は含まれていません」とチャンドラセカラン氏は述べた。

たとえば、チャットボットは MacBook Pro のバッテリーの交換方法を説明したり、参考のために画面に手順を表示したりすることができます。 AI は、発信者の日常的な質問に答えたり、ユーザーが利用できるマニュアル、ガイド、製品パンフレット、サポート マニュアルなどのドキュメントから関連情報を取得したりできます。

さらに、AI を使用すると、過去のやり取りに基づいて通話中に何が起こるかを予測し、最初から関連情報を取得できます。たとえば、この顧客を以前に扱った経験のある従業員がいて、研修生にこの顧客の問題を解決できるように指導できるなどです。

これらのシステムは、多数の従業員に業務に関連する新しい情報を提供するためにも使用できるため、新製品が発売されたときに従業員をトレーニングに割り当てる必要がなくなります。

たとえば、KPMG は最近、ロンドン銀行間取引金利 (LIBOR) システムの変更についてスタッフにトレーニングを実施しました。 KPMG は AI システムを使用して、あらゆる形式の契約書を読み取り、銀行金利やその他の LIBOR 固有の言語への参照を抽出し、それを従業員のワークフローにプッシュします。 AI システムは、従業員に追加の支援を提供するために、各分野の専門家によってトレーニングも受けます。

チャンドラセカラン氏は、この新しい学習方法は新入社員に適していると述べた。なぜなら、組織が新入社員にこの 6 週間の研修を受けさせてから職場に戻ってもらうことは不可能だからです。

バーチャルアシスタント

チャンドラセカラン氏は、AIの能力の向上により、将来的にはすべての従業員が、まるでAI主導のパーソナルトレーナーがいるかのように、仕事のスキルを習得するのを手伝ってくれる専属のアシスタントを持つようになるだろうと述べた。

この考えは新しいものではありません。 20年前、マイクロソフトはOfficeアシスタントのClippyを使って誰もが学べるようにしようとしたが、そのアプリケーション体験があまりにも悪かったため、2010年にタイム誌で史上最悪の発明としてClippyが取り上げられた。しかし今回は違った。

現在、多くの組織では、かなり強力な音声認識、感情分析テクノロジー、推奨エンジンを導入しています。デジタル化の進展により、組織の特定の要件に応じてこれらのシステムをトレーニングするために必要なデータが得られるようになりました。

「データに代わるものはありません」と彼は言います。「たとえば、コンタクト センターでは、優れた音声文字変換エンジンになるようにトレーニングするために、悪いアクセント、悪い発音、または背景ノイズを含むデータを入力する必要があります。契約処理システムの場合は、さまざまな言語、さまざまなモデル、およびスタイルの契約の例を入力する必要があります。優れたデータと人間が注釈を付けたデータに代わるものはありません。」

組織は、システムのトレーニングと改善を継続するためのフィードバック メカニズムを確実に導入する必要もあります。 「従来のアプリケーションを構築する場合、最初の日はたいてい最高の日です。すべてがうまく機能し、問題が一つずつ発生するからです」とチャンドラセカラン氏は言います。「AI の場合、最初の日は最悪の日ですが、改善がどんどん進むので、組織は最初の数回の反復に備える必要があります。」

同氏は、多くの分野でAIシステムはすでにかなり安定した状態にあり、有用な作業を遂行できると述べた。文書内の手書きメモを抽出するといった新たな分野も生まれています。

マイクロドージングの学習

IEEE 会員であり、Centric Consulting のクラウド コンピューティングおよび新興テクノロジーの責任者である Carmen Fontana 氏は、AI 学習に基づく新しいアプローチを「マイクロドージング」と呼んでいます。

「人々は通常、知識を学ぶために週に40時間も教室で過ごすことを好みません」と彼女は言う。「AIを使えば、小さな断片や短いプロンプトを使って非常に短時間で学習できます。そのため、タイムリーで簡単に吸収できます。」

フォンタナ氏は、Centric ではこの学習の創始者であると同時に消費者でもあると述べました。

「私は実際に、自分の専門分野に基づいてコンテンツを作成し、外部の人が私たちの仕事を理解できるようにします」と彼女は言いました。「私の仕事は少なくて済みます。このコンテンツを掲載すれば、人々は正式なトレーニングを受ける代わりに、こうした少量の学習支援を受けることができます。」

同社には、従業員向けの学習パスを作成できる推奨エンジンもあります。たとえば、フォンタナ自身も最近、自社の価値観や文化について学びました。

「私は Centric Consulting に9年間勤めているので、価値観と文化の面で自分たちがどのような位置づけにあるかを振り返って再理解したいと思いました」と彼女は語った。

彼女は、新しいアプローチにより、従業員が学習に対して主体的に取り組めるようになると述べた。

AIトレーニングの潜在的なリスク

タタ・コンサルタンシー・サービシズのデータ​​および分析責任者であるカムレシュ・ムハシルカー氏は、AIは状況に応じたスキルの構築、特定のコースやセッションから恩恵を受ける従業員の特定、個々の科目に関する教育プログラムのカスタマイズに使用できると考えている。

最近、AI 技術は試験監督の支援に役立つようになりました。以前は、認定試験を受けるには試験センターに行く必要がありました。

「パンデミックのおかげで、AIは機械による監視や自己監視の面で本当に役立っています」とムハシルカー氏は言う。「試験中に目を離し続けている受験生は、本当に試験を受けているのでしょうか、それともカンニングをしようとしているのでしょうか？」

一部の学校ではすでに AI を使って生徒のエッセイの採点を行っています。 「このアプローチは、その実施方法が原因で反発が起きている」とデジタルサービスコンサルタント会社 Nerdery の CTO、ジョー・トボルスキ氏は言う。「AI システムには偏りがあるかもしれないので、少し心配だ」

労働人口の高齢化が進む業界では、AIを使って経験豊富な従業員から新入社員に知識を伝達する重要性が高まっているが、リスクも伴うと、Nerderyの最高技術責任者、ジョー・トボルスキ氏は述べた。

「現在、アウトソーシングされた業務の一部が、アウトソーシングされた人々にスキルを教えるよう従業員に求める組織によって行われているという悪影響が見受けられます」と同氏は述べた。「AIには、悪意を持った人々によって悪用される可能性など、意図しない結果が生じる可能性もあります。」