הפרסונליזציה בבינה מלאכותית עולה שלב: כך זה הולך להיראות

הבינה המלאכותית לא רק משנה את הדרך בה אנחנו לומדים, אלא גם את הדרך בה ארגונים מכשירים את עובדיהם. עם התאמה אישית של תכני הלמידה, אפשר לשפר את שימור הידע, להגביר את שביעות הרצון ולשפר את הביצועים העסקיים - ואפילו לקצר את זמן ההכשרה באופן דרמטי. הצעד הבא: לא רק לייעל, אלא גם להפיק חוויות למידה חכמות וממוקדות לכל אחד ואחת.

בשנים האחרונות השתרשה ההבנה שלפרסונליזציה, כמעט בכל תחום, יש חשיבות גדולה. התאמה אישית של תכני למידה מובילה לשיפור של עד 60% ביכולת שימור הידע ולשביעות רצון גבוהה יותר של העובדים. הבינה המלאכותית לוקחת את ההבנה הזאת צעד גדול קדימה ומאפשרת באמת לבצע פרסונליזציה של הדרכה בארגונים מכל הסוגים, מותאמת אישית, נגישה, יעילה יותר ואפילו כזאת שתורמת לביצועים העסקיים.

העולם מתקדם במהירות אדירה, וכולנו חייבים להתעדכן כל הזמן. יחד עם זאת, שיטות הלמידה המסורתיות - בין אם אתה תלמיד בבית הספר או עובד בארגון שעובר הדרכה, לא תמיד מצליחות לענות על הצרכים של כל אחד ואחד. לכל אדם יש קצב למידה שונה, רמת ידע ייחודית וסגנון למידה מועדף ובנוסף, לכל ארגון יש מאפיינים וצרכים ייחודיים. כאן בדיוק נכנסת הבינה המלאכותית, שיכולה לנתח את הנתונים והמידע הארגוני, להבין את הלומד ואת הארגון ולהתאים לו בצורה אוטומטית את ההדרכה בצורה חכמה ומדויקת.

הבינה המלאכותית מאפשרת לשפר את שימור הידע הארגוני ויודעת לשלוף אותו בדיוק במקום הנכון ובכך מסייעת לקחת גם את ההדרכה הארגונית צעד גדול ומשמעותי קדימה. כך למשל, ניתן לעשות שימוש באלגוריתמים לניתוח התנהגות למידה וכך לאסוף מידע על קצב ההתקדמות, רמת ההבנה והנושאים שהלומד מתקשה בהם. באמצעות יצירת "פרופיל למידה" אישי לכל משתמש ניתן לספק תכנים מותאמים - זה יכול להיות שינוי ברמת הקושי, הצגת מידע בצורה ויזואלית במקום טקסטואלית, או אפילו התאמה של הסגנון הפדגוגי בהתאם להעדפות המשתמש.

כך גם נושא ניהול המידע הפנים-ארגוני והנגשתו מושפע לטובה מה-AI. ארגונים רבים מנהלים מאגרי מידע משמעותיים, אך בפועל העובדים אינם מצליחים לנצל אותם בצורה מיטבית. מחקרים מצביעים על כך שעובדים "מבלים" בממוצע כ-20% מזמן העבודה שלהם בחיפוש אחר מידע רלוונטי. המשמעות היא שפרסונליזציה אמיתית אינה מסתכמת רק בהתאמה של למידה פורמלית, אלא גם בייעול ההנגשה של מידע פנים-ארגוני כך שיהפוך לידע שמיש וללמידה רלוונטית במקום העבודה.

אחד היתרונות המשמעותיים ביותר של AI הוא היכולת שלו לרתום את הידע הארגוני ולהפוך אותו לחוויות למידה מותאמות אישית ומענה לצורך משתנה. בינה מלאכותית יכולה לנתח מסמכים ארגוניים, חומרי הכשרה קודמים, נתוני ביצועי עובדים ומגמות בתעשייה כדי ליצור תוכן הדרכה שמתיישר עם היעדים העסקיים. לדוגמה, פלטפורמת למידה המונעת בינה מלאכותית יכולה להמיר מדיניות ושיטות עבודה מומלצות ספציפיות לחברה למודולי למידה, להתאים הדרכה אישית למחלקות שונות בהתבסס על צרכים ספציפיים לצוות ועוד.

להתאמה האישית בתהליכי הלמידה (Personalized Learning) השפעות חיוביות בכל הנוגע לביצועים עסקיים, איכות הלמידה וחדשנות ההדרכה. ההתאמה האישית בלמידה ארגונית למשל, נקשרת לשיפור בביצועי העובדים ובמדדים עסקיים כמו פריון ורווחיות. מחקרים מראים כי חברות המשקיעות בהכשרת מותאמת אישית לעובדים נהנות גם משולי רווח גבוהים יותר - עד כ-24% יותר רווח לעובד בהשוואה לחברות בהן ההכשרה מסורתית. בנוסף, חברות המיישמות כלים ללמידה מותאמת אישית מדווחות על עלייה של 10%-15% בתפוקת העובדים ועל גידול של 42% בהכנסה לעובד בארגונים ששילבו טכנולוגיות למידה מותאמת, מה שמוביל ישירות לתוצאות העסקיות.

גישות למידה מותאמות אישית גם משפרות את איכות חוויית הלמידה עבור הלומד - הן בהיבט המוטיבציה והמעורבות, הן ביכולת שימור המידע, והן בייעול זמן הלמידה והתאמת התכנים ללומד משפרת באופן ניכר את אחוזי ההבנה והזכירה. ארגונים שהטמיעו פרסונליזציה מונעת בינה מלאכותית מדווחים על שיפור של עד 70% בשימור החומר הנלמד על ידי העובדים.

בנוסף, הפרסונליזציה מאפשרת למידה ממוקדת ויעילה יותר, וכך חוסכת זמן. מחקרים מצביעים על כך שאימוץ בינה מלאכותית להדרכה מותאמת אישית מאפשר לארגונים לקצר את זמן ההכשרה בכ-50% בממוצע, תוך שמירה על איכות למידה גבוהה. שימוש בכלי AI מאפשר למשל להתאים תכנים בזמן אמת לביצועי הלומד.

היתרונות של חינוך מונחה בינה מלאכותית הם ברורים - בעולם בו תשומת הלב של הצעירים מוסחת בקלות על ידי גירויים חיצוניים רבים אליהם הוא נחשף ברשתות החברתיות, בטלפון הנייד שלו ובטלויזיה, חשוב שניצור מעורבות מוגברת של התלמיד. מערכות חינוך מונעות בינה מלאכותית יכולות לנתח את תחומי העניין, סגנון הלמידה והביצועים של התלמיד בזמן אמת. לאחר מכן ניתן להשתמש בנתונים אלה ליצירת מערך שיעורים מותאמים אישית שממלווים את התלמיד ברמה האישית.

איך זה יכול לעבוד? על ידי הבנת התחביבים של תלמיד - בין אם גלישה, משחקי מחשב, מוזיקה או ספורט - בינה מלאכותית יכולה לשזור את תחומי העניין הללו בתהליך הלימוד. לדוגמה, גיימר עשוי ללמוד קידוד באמצעות עיצוב משחק, מוזיקאי מתחיל יכול לחקור גלי קול ותדרים כדי להבין את הפיזיקה של המוזיקה. בנוסף, הבינה המלאכותית יכולה לאפשר למורה משוב והתאמה בזמן אמת - לעקוב אחר התקדמות התלמיד ולהתאים את שיטות ההוראה בהתאם. כך, אם אנלוגיה מסוימת אינה מוצלחת, המערכת יכולה לעבור במהירות לדוגמא אחרת המותאמת יותר לתחומי העניין של התלמיד. בנוסף, ברור כי כל תלמיד לומד בקצב שלו. הבינה מלאכותית יכולה לזהות, לטפל ולגשר בפערים בהבנה, ולהציע סיוע ממוקד כדי להבטיח שאף אחד בכתה לא יישאר מאחור. אין ספק כי על ידי שיוך למידה להנאה ורלוונטיות למידה באמצעות AI תייצר רצון ללמידה וגילוי גם מעבר לכיתה.

ככל שטכנולוגיית ה-AI ממשיכה להתפתח, עתיד ההכשרה הארגונית יהפוך ליותר ויותר מותאם אישית, אינטליגנטי ורב השפעה. עם התקדמות בלמידה עמוקה AI יוכל לדמות תרחישים בעולם האמיתי, לספק חוויות למידה באמצעות מציאות רבודה (AR) ומציאות מדומה (VR) וליצור מערכת למידה חלקה שבה העובדים מקבלים ידע בדיוק בזמן ובאופן שמותאם למשימות שלהם ולצרכי הארגון. אני חושב שאנחנו רק בתחילת הדרך. בעתיד נראה יותר ויותר שימושים בבינה מלאכותית להדרכה - החל מתרגול אינטראקטיבי ועד למנטורים וירטואליים שמלווים את הלומדים באופן אישי. זה יאפשר למידה גמישה ויעילה יותר, שתהיה נגישה לכל אחד, בכל מקום ובכל זמן.

שחר טביב הוא מנכ"ל Slice Knowledge סטארט אפ שמתמחה בפיתוח פתרונות הדרכה מותאמים אישית באמצעות בינה מלאכותית.