Đối với những người lo ngại về việc người lao động khác có kỹ năng sử dụng AI, có một cách để kiểm soát tình huống lo lắng này: đào tạo  cách dùng AI tại chỗ.

“Công việc của bạn sẽ không bị thay thế bởi AI. John Blackmon, giám đốc AI của tổ chức đào tạo tùy chỉnh ELB Learning, nơi có các sản phẩm được các công ty như Google sử dụng, cho biết công việc của bạn sẽ bị thay thế bởi người khác sử dụng AI nếu bạn không làm như vậy. Mastercard  và GM  để nâng cao tay nghề cho lực lượng lao động của họ.

Blackmon cho biết, sự khác biệt giữa trình độ thành thạo và chuyên môn nằm ở việc hiểu được những gì đang diễn ra đằng sau "hậu trường".

Giống như sự phức tạp của liên lạc qua điện thoại hoặc internet, chính các lập trình viên và kỹ sư cần phải là chuyên gia thực sự về AI. Blackmon cho biết, đối với lực lượng lao động nói chung, điều quan trọng là biết cách thúc đẩy các nền tảng tạo ra kết quả đầu ra mà bạn cần.

Blackmon nói: “Nhắc nhở là cách nói mới. Đó là các tổ chức có lợi ích lớn trong việc nhân viên trở nên thoải mái khi tạo ra các đầu vào AI mang tính sáng tạo.”

Đào tạo là điều cần thiết vì nhân viên sẽ sử dụng AI tổng hợp bất kể lãnh đạo của họ có cho phép họ làm điều đó một cách có trách nhiệm và hiệu quả hay không. Bryan Kirschner, phó chủ tịch chiến lược tại DataStax, một giải pháp cơ sở dữ liệu vectơ cho các ứng dụng AI tổng hợp, cho biết: “Bất kỳ nhân viên mới nào ngày nay đều đã xuất hiện với ChatGPT trong túi sau của họ”. 

Theo báo cáo kỹ năng AI gần đây từ TalentLMS, 58% nhà quản lý nhân sự sẽ sử dụng các sáng kiến nâng cao và đào tạo lại kỹ năng để vượt qua khoảng cách kỹ năng do AI gây ra. Dưới đây là một số nội dung chính trong nỗ lực đó.

Bò, đi bộ và sau đó chạy với AI

Kirschner nói: “Con đường luyện tập là phải bò, đi bộ và chạy. Nhưng hãy bò thật sớm.”

Kirschner cho biết không có AI sáng tạo nào có thể đi một mình. Giống như bạn sẽ không có nhân viên nếu không có người quản lý hoặc huấn luyện viên, bạn sẽ không có AI sáng tạo nếu không có người hỗ trợ.

Mặc dù ban đầu nhân viên có thể còn ngây thơ về việc sử dụng AI tổng hợp, nhưng họ có khả năng trở nên khéo léo thông qua đào tạo. Kirschner cho biết điều quan trọng là nhân viên phải đến được nơi mà họ “có quan điểm” và có thể sáng tạo khi suy nghĩ về cách áp dụng các trường hợp sử dụng AI tổng quát cho nhu cầu của khách hàng.

Nhóm của Kirschner tại DataStax đã tạo ra một mô hình trưởng thành về AI để đo lường mức độ phức tạp trong việc sử dụng AI của công ty. Có bốn chủ đề chính trong mô hình: bối cảnh, văn hóa, kiến trúc và niềm tin. Mô hình này bao gồm một vòng cung giới thiệu những cách tốt nhất để triển khai AI tổng quát ngay từ đầu cho đến khi người lao động cảm thấy hiểu biết.

Ví dụ: luồng ngữ cảnh của mô hình trưởng thành bắt đầu bằng quyền riêng tư theo thiết kế và hoạt động theo hướng học hỏi liên tục và thích ứng theo thời gian thực. Trong khi đó, mạch văn hóa bắt đầu với một tổ chức được định hướng bởi các giá trị và tiến tới mức đền bù khác nhau nhằm khen thưởng các quyết định có đạo đức và sự tham gia của cơ quan quản lý. Đối với kiến trúc, việc tạo và kiểm tra mã tự động mang lại sự tinh tế. Niềm tin bao gồm các yếu tố như tính minh bạch bên trong và bên ngoài.

Xem thêm: Deepfake - Công nghệ giả mạo AI và cách phòng ngừa

Áp dụng AI một cách có trách nhiệm và chậm rãi

Blackmon cho biết việc nâng cao kỹ năng cho Generative AI cũng tương tự như các loại hình đào tạo khác. Ông nói: “Bạn phải có mục tiêu rõ ràng. “Bạn phải biết chính xác những gì bạn đang cố gắng làm. Bạn phải biết khán giả mà bạn đang nói chuyện cùng.”

Các nhóm làm việc nội bộ giúp nhiều công ty thông báo các trường hợp sử dụng AI tổng quát đã được phê duyệt và giúp nhân viên điều hướng một cách có trách nhiệm trong quá trình đào tạo và áp dụng. Thông thường, các bên liên quan từ các bộ phận khác nhau của tổ chức sẽ có mặt để tạo ra một cách tiếp cận toàn diện.

Hasnain Malik, giám đốc nhân sự tại Brainchild Communications, cho biết các công ty nên chọn một nhóm nhỏ người dùng và nhắm mục tiêu vào một nhóm chức năng hẹp. Malik nói: “Mở rộng bản dùng thử dần dần cho đến khi bạn cảm thấy thoải mái khi triển khai bản dùng thử cho mọi người”.

Công ty phần mềm bảo mật dữ liệu BigID đã xuất bản một khóa học Cách tăng tốc các sáng kiến ​​AI, chia sẻ những gì các tổ chức cần làm để áp dụng AI một cách có trách nhiệm, từ quản lý các mô hình ngôn ngữ lớn để ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, đến tránh không tuân thủ và giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI tổng hợp. cách sử dụng. Điều này bao gồm việc phân loại tất cả dữ liệu đi vào LLM - “Nếu nó là rác đi vào thì nó sẽ là rác đi ra ngoài,” Blackmon cho biết bộ dữ liệu duy nhất của công ty.

Khóa học BigID đề xuất đặt cờ tự động để phát hiện các hành vi vi phạm chính sách khi dữ liệu nhạy cảm hoặc được quản lý xuất hiện sai vị trí. Chúng có thể bao gồm các chính sách hiện có nhưng cũng nên bao gồm các chính sách mới quản lý và giám sát các rủi ro tiềm ẩn liên quan cụ thể đến AI tạo ra (miễn là các chính sách đó không mâu thuẫn với bất kỳ chính sách hiện có nào).

Carrie Hoffman, đối tác và luật sư lao động và việc làm của Foley & Lardner, nói rằng các chính sách AI mang tính sáng tạo không tồn tại trong chân không. Hoffman nói: “Mọi thứ bạn làm từ góc độ AI cần phải được thực hiện cùng với việc đảm bảo rằng chúng tôi vẫn tuân thủ.

Shabbi Khan, luật sư về bằng sáng chế tại Foley & Lardner, cho biết có sự cân bằng giữa việc cho phép và giám sát các hoạt động liên quan đến AI. Khan nói: “Nếu bạn quá nghiêm khắc, nhân viên có thể sẽ sử dụng nó trên thiết bị cá nhân của họ. Ngoài ra, hướng dẫn thực hành tốt nhất ngắn gọn sẽ đảm bảo nhân viên thực sự đọc những gì bạn yêu cầu, chẳng hạn như yêu cầu nhân viên tắt chế độ đào tạo và tránh nhập thông tin bí mật.

Luôn cảnh giác xung quanh AI

Là một phần của quá trình đào tạo, điều quan trọng là phải nhắc nhở tất cả người dùng AI sáng tạo luôn cảnh giác và xác nhận tính chính xác của kết quả đầu ra. Ảo giác hoặc các kết quả đầu ra dường như bịa đặt chưa được tập dữ liệu của mô hình xác minh là có thật - ngay cả khi hiếm.

Khan nói: “Khi những mô hình này ngày càng tốt hơn, ảo giác sẽ khó phát hiện hơn. “Mọi người sẽ bắt đầu cho rằng kết quả đầu ra là chính xác vì bạn không tìm thấy nhiều sai sót.”

Điều này được gọi là sai lệch tự động hóa, trong đó có giả định rằng máy móc đúng, nhưng việc duy trì sự giám sát quan trọng vẫn quan trọng không kém.

Kirschner, người đã tham gia trò chơi chiến lược công nghệ trong nhiều cuộc cách mạng, cho biết: “Chúng tôi thường nói trong những ngày đầu của điện thoại di động, nó sẽ trở thành cánh cửa dẫn đến doanh nghiệp của bạn và tôi nghĩ AI có tính sáng tạo sẽ trở thành cánh cửa dẫn vào doanh nghiệp của bạn. .”

Với suy nghĩ đó, việc cung cấp kỹ năng nâng cao cho phép người của bạn tiếp sức cho tổ chức trong một thế giới có vẻ khác so với ngày hôm qua sẽ chỉ có ý nghĩa.

Ngành công nghệ thông tin đang sẽ đang rất hot trong thời gian tới.

Bài viết trên được lấy từ CNBC, minh chứng cho việc công việc đang dần được thay thế bởi AI và chúng ta cũng biết được rằng AI chỉ là một công cụ hỗ trợ cho công việc chúng ta chứ không thể thay thế công việc của mình. AI cần được đào tạo để có thể trở thành một công cụ hỗ trợ tối ưu cho bạn. 

Chính vì thế ngành trí tuệ nhân tạo, đào tạo AI sẽ là một ngành nghề hot trong tương lai. Hãy là người đón đầu con sóng, Apply ngay vào những job AI hot nhất từ HR1Tech

Xem thêm: Việc làm AI siêu hot!