AI'ya Henüz Ulaştık mı? Fireside Chat'ten Önemli Bilgiler

AI, L&D alanında büyük yankı uyandırıyor, ancak onun potansiyelini gerçekten tam olarak kullanıyor muyuz? Bu soru, Smartcat tarafından düzenlenen son sohbetin merkezinde yer aldı. Bu sohbette, sektör uzmanları Endeavor Intelligence'tan Markus Bernhardt ve Torrance Learning'den Megan Torrance, L&D alanında yapay zekanın mevcut durumu, getirdiği zorluklar ve sunduğu fırsatlar hakkında tartıştılar.

Markus,  Endeavor Intelligence'da küresel çapta tanınan bir yapay zeka stratejisti ve teknoloji danışmanıdır. Fortune 100 şirketlerinden daha küçük işletmelere kadar her büyüklükteki kuruluşun yapay zekayı entegre ederek inovasyon ve verimliliği artırmasına yardımcı olmaktadır.  The Learning Forum'da AI Strateji Lideri olarak Markus, AI Strateji Konseyi gibi yönetici gruplarını kolaylaştırarak üst düzey yöneticileri bir araya getirerek en son bilgileri paylaşmalarını, zorlukları tartışmalarını ve stratejiler ve çözümler geliştirmelerini sağlar.

Markus ayrıca, L&D ve Yetenek profesyonellerine hizmet veren kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan The Thinking Effect'in eş liderliğini yapmaktadır ve AI Learning Collective'in kurucu üyesidir. Önemli sektör etkinliklerinde aranan bir konuşmacı olan Markus, AI stratejisi ve öğrenme ve yetenek geliştirme konularındaki dengeli ve içgörülü görüşleriyle tanınmaktadır.

AI artık sadece moda bir kelime değil, kuruluşların L&D'ye yaklaşımını aktif olarak şekillendiriyor. Ancak Markus ve Megan'ın da belirttiği gibi, AI'nın benimsenme hızı büyük farklılıklar gösteriyor. Bazı kuruluşlar AI'nın yeteneklerini keşfetmeye yeni başlarken, diğerleri gelişmiş uygulamalarla sınırları zorluyor.

Konuşma bir geçiş hissini yansıtıyordu. Birçoğu, süreçleri hızlandırmak için yapay zeka kullanmaktan —içerik oluşturma ve çeviri gibi — AI'nın öğrenme deneyimlerinin kalitesini nasıl iyileştirebileceğini keşfetmeye doğru ilerliyor. Ancak bu yolculuk engelsiz değil.

AI'yı L&D'ye entegre etmek kolay bir iş değildir. Markus, AI dünyasının ezici doğasını vurgulayarak, onu pratik ve günlük kullanıma her zaman hazır olmayan, etkileyici araçların sergilendiği ve genellikle dokunulmasına izin verilmeyen bir "lüks araba fuarı"na benzetti. L&D uzmanları, her biri bir sonraki büyük yenilik olduğunu iddia eden, giderek artan sayıda AI aracıyla karşı karşıya kaldıklarından, karar verme yorgunluğu gerçek bir sorundur.

Megan, özellikle yönetişim ve karar alma süreçlerinde yavaş organizasyonel süreçlerin AI'nın benimsenmesini daha da karmaşık hale getirdiğini belirtti. Yararlı bir aracı belirlemek bir şey, onu organizasyon genelinde etkili bir şekilde uygulamak ise başka bir şeydir.

Bunu açıklamak için, bir L&D ekibinin aylarca AI araçlarını değerlendirdiği, ancak uygulamaya hazır olduklarında kuruluşun ihtiyaçlarının değiştiğini fark ettiği bir senaryoyu ele alalım. Bu, karar verme sürecinde çevikliğin önemini vurgulamaktadır.

Her iki uzmanın tavsiyesi de netti: Kuruluşlar, yapay zeka alanındaki gelişmelere ayak uydurmak için süreçlerini kolaylaştırmalıdır. Trendlerden ziyade belirli ihtiyaçlara göre araçlara öncelik veren tutarlı bir yapay zeka stratejisi geliştirmek, bu zorlukların üstesinden gelmek için çok önemlidir.

Bu zorluklara rağmen, yapay zekanın sunduğu fırsatlar çok büyüktür. Markus ve Megan'ın da belirttiği gibi, yapay zeka kişiselleştirilmiş öğrenmeyi devrim niteliğinde değiştirebilir. Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek öğrenme deneyimlerini bireysel ihtiyaçlara göre uyarlayabilir ve böylece eğitimi daha anlamlı ve etkili hale getirebilir.

Örneğin, çalışanların ilerlemesini takip eden ve bireysel performansa göre öğrenme içeriğini dinamik olarak ayarlayan bir yapay zeka aracı düşünün. Bu, katılımı artırmakla kalmaz, aynı zamanda her öğrencinin uygun şekilde zorlanmasını da sağlar.

Konuşmada, entegre AI platformlarının yükselişi de vurgulandı. Bu araçlar artık sadece ek özellikler değil, kuruluşların öğrenmeyi yönetme ve sunma biçimlerinin merkezinde yer almaya başlıyor.

Küresel kuruluşlar için, yapay zeka destekli çok dilli içerik oluşturma ve gerçek zamanlı çeviri, dil engellerini ortadan kaldırarak ve bölgeler arasında tutarlılığı sağlayarak oyunun kurallarını değiştiren unsurlardır.

L&D liderleri için sonuç açıktır: Doğru AI araçları verimliliği artırabilir ve öğrenmenin kalitesini yükseltebilir, böylece öğrenmeyi daha ilgi çekici ve etkili hale getirebilir.

Sohbet sadece teorik konulara odaklanmadı, gerçek hayattan örnekler de ön plana çıktı. AI, eğitim programlarının pazara sunulma süresini kısaltmak için halihazırda kullanılıyor ve kuruluşlara rekabet avantajı sağlıyor. Markus ve Megan, AI destekli öğrenme analitiğinin öğrenenlerin davranışlarındaki kalıpları ortaya çıkararak daha hedefli ve etkili eğitim stratejileri oluşturulmasını nasıl sağladığını gösteren örnekler paylaştı.

Örneğin, bir kuruluş yapay zeka kullanarak birçok bölgeden binlerce öğrencinin geri bildirimlerini analiz etti, ortak zorlukları belirledi ve bu sorunları çözmek için içeriği özelleştirdi. Bu, öğrenci memnuniyetini artırmakla kalmadı, aynı zamanda yeni çalışanların işe alım sürecinde gereken süreyi de kısalttı.

Bu pratik uygulamalar sadece teknolojiye ayak uydurmakla ilgili değil, öğrenmenin sunulma biçiminde somut bir fark yaratmakla da ilgilidir. L&D uzmanları için bu örnekler, yapay zeka düşünceli ve stratejik bir şekilde entegre edildiğinde neler yapılabileceğine dair bir fikir vermektedir.

AI inanılmaz bir potansiyel sunsa da, Markus ve Megan net bir şekilde şunu ifade ettiler: İnsan faktörü göz ardı edilemez. AI, insanların L&D'ye kattığı benzersiz becerileri değiştirmemeli, onları güçlendirmelidir. AI'nın etik kullanımı, özellikle de öğrenenleri olumsuz etkileyebilecek önyargılardan kaçınılması konusunda güçlü bir vurgu yapıldı.

Konsensüs, yapay zekanın insan dokunuşunu azaltmak yerine güçlendirecek şekilde uygulanması gerektiği yönündeydi. Bu, etik hususları ön planda tutmak, yapay zeka odaklı kararların şeffaf ve adil olmasını sağlamak anlamına gelir.

Örneğin, L&D ekipleri yapay zekayı kullanarak eğitim materyallerindeki olası önyargıları tespit edebilir ve içeriğin kapsayıcı ve farklı bakış açılarını temsil eden nitelikte olmasını sağlayabilir.

Geleceğe bakıldığında, konuşma L&D'de yapay zekanın geleceğine yöneldi. Üretken yapay zeka ve tahmine dayalı analitik, öğrenme deneyimlerini daha da kişiselleştirebilecek ve geliştirebilecek önemli trendler olarak belirlendi. Bu teknolojiler, daha etkileşimli ve sürükleyici ortamlar yaratarak eğitimlerin yürütülme şeklini kökten değiştirebilir.

Ancak, bu gelişmelerle birlikte bunları dikkatli bir şekilde entegre etme sorumluluğu da ortaya çıkmaktadır. Uzmanlar, bu trendlerin öncüsü olmak için sürekli öğrenme ve uyum sağlama zihniyetine sahip olunması gerektiği konusunda hemfikirdir. L&D liderleri için bu, sadece en son teknolojileri takip etmekle kalmayıp, bunların nasıl uygulanacağı konusunda da stratejik davranmak anlamına gelmektedir.

Üretken yapay zeka kullanarak, şirket içindeki her öğrencinin rolüne özel, sürükleyici simülasyonlar oluşturduğunuzu hayal edin. Bu, çalışanların eğitim deneyimini dönüştürebilir, daha alakalı ve etkili hale getirebilir.

"Are We AI There Yet?" (Henüz AI'ya ulaştık mı?) başlıklı sohbet, L&D'de AI'nın mevcut durumu, getirdiği zorluklar ve sunduğu fırsatlar hakkında derinlemesine bir inceleme sundu. Bu yolculuk devam ederken, AI'nın dikkatli ve stratejik bir şekilde entegre edildiği takdirde L&D'yi dönüştürme potansiyeline sahip olduğu açıktır.

L&D uzmanları bu gelişen ortamı keşfetmeye devam ederken, en önemli çıkarım şudur: Yapay zekayı benimseyin, ancak bunu net bir stratejiyle yapın. Doğru araçlara öncelik vererek, insan unsurunu koruyarak ve yeni trendler hakkında bilgi sahibi olarak, kuruluşlar yapay zekayı daha etkili, ilgi çekici ve kapsayıcı öğrenme deneyimleri yaratmak için kullanabilirler.

Görüşler/Gözlemler:

• AI'nın benimsenmesi kuruluşlar arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir. Bazıları AI'nın potansiyelini keşfetmeye yeni başlarken, diğerleri uygulamalarda daha ileri düzeydedir.

• Sektör, AI'yı öncelikle içerik oluşturma ve çeviri gibi süreçlerde hız ve verimliliği artırmak için kullanmaktadır, ancak kaliteyi iyileştirme ve inovasyonu teşvik etme potansiyeli giderek daha fazla kabul görmektedir.

Tavsiye:

• AI'yı benimseme sürecinin farklı aşamalarında olan kuruluşlar, stratejilerini kendi özel ihtiyaçlarına ve hazırlık düzeylerine göre uyarlamalı ve mevcut seçeneklerin kendilerini aşırı yüklememesini sağlamalıdır.

• Liderler, AI ile denemeleri teşvik etmeli, ekiplerinin hem temel hem de ileri düzey uygulamaları keşfetmesine izin verirken, uzun vadeli dönüşüm hedeflerini de gözden kaçırmamalıdır.

Görüşler/Gözlemler:

• AI'nın benimsenmesi kaotik olabilir ve mevcut araçların çokluğu nedeniyle daha da kötüleşebilir, bu da L&D uzmanları arasında karar verme yorgunluğuna yol açabilir.

• Özellikle yönetişim alanındaki kurumsal süreçler, AI'nın ilerlemelerine ayak uydurmak için genellikle çok yavaştır ve bu da AI'nın etkili bir şekilde uygulanmasını zorlaştırır.

Tavsiye:

• Karar verme yorgunluğuyla mücadele etmek için, kuruluşlar AI araçlarını değerlendirmek için net kriterler belirlemeli ve stratejik hedeflerine en uygun olanlara odaklanmalıdır.

• Yönetişim ve karar alma süreçlerini kolaylaştırarak AI gelişmelerine daha hızlı uyum sağlanmasını ve kuruluşun rekabet gücünü korumasını sağlayın.

Görüşler/Gözlemler:

• AI, özellikle birden fazla işlevi tek bir çözümde birleştiren entegre platformlar aracılığıyla, öğrenme deneyimlerini kişiselleştirme konusunda önemli bir potansiyel sunar.

• L&D'de AI'nın başarılı bir şekilde benimsenmesi, genellikle işlevler arası işbirliğini gerektirir ve IT, iş birimleri ve L&D ekiplerinin hedeflerinin uyumlu olmasını sağlar.

Tavsiye:

• Tüm paydaşların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde AI araçlarının uygulanmasını sağlamak ve daha başarılı sonuçlar elde etmek için işlevler arası işbirliğini teşvik edin.

• İş akışlarını basitleştiren ve kişiselleştirilmiş, etkili öğrenme deneyimleri sunma yeteneğini artıran entegre AI çözümlerini keşfedin.

Görüşler/Gözlemler:

• AI, eğitim programlarının pazara sunulma süresini etkili bir şekilde kısaltarak, öğrenme çözümlerini daha hızlı sunarak kuruluşların rekabet gücünü korumasına yardımcı oluyor.

• AI destekli öğrenme analitiği, öğrenenlerin davranışları ve programların etkinliği hakkında daha derin içgörüler sağlayarak, daha veri odaklı kararlar alınmasını mümkün kılıyor.

Tavsiye:

• AI'yı kullanarak eğitim programlarının sunumunu hızlandırın, pazara sunma süresini kısaltın ve rekabet avantajınızı koruyun.

• AI destekli analitik araçları kullanarak öğrenme programlarını sürekli iyileştirin ve bu programların işgücünün değişen ihtiyaçlarına uygun olmasını sağlayın.

Görüşler/Gözlemler:

• AI, öğrenme içeriğinde önyargı riskini beraberinde getirir ve L&D uzmanlarının adalet ve kapsayıcılığı korumak için bu riskleri izlemesi ve azaltması çok önemlidir.

• AI, insanların öğrenme deneyimine kattığı benzersiz becerileri değiştirmek yerine güçlendirmeli olduğundan, L&D'de insan dokunuşu hala çok önemlidir.

Tavsiye:

• AI tarafından üretilen içeriği sıkı bir şekilde denetleyin ve düzenli olarak gözden geçirin, böylece önyargıları tespit edip giderin ve öğrenme programlarının kapsayıcı ve eşitlikçi olmasını sağlayın.

• L&D uzmanlarını, AI'nın rollerini nasıl geliştirebileceğine odaklanmaya teşvik edin. Bu teknolojiyi, insan uzmanlığını tamamlamak ve genişletmek için kullanın.

Görüşler/Gözlemler:

• AI, simülasyonlar ve sanal ortamlar gibi daha etkileşimli ve sürükleyici öğrenme deneyimleri yaratma potansiyeline sahiptir ve bu da eğitimlerin sunulma şeklini kökten değiştirebilir.

• Daha entegre ve kapsamlı AI çözümlerine geçişin devam etmesi ve bu araçların L&D stratejilerinin merkezinde yer alması beklenmektedir.

Tavsiye:

• Katılımı ve bilgiyi kalıcı hale getirmeyi önemli ölçüde artırabilen, yapay zeka destekli sürükleyici öğrenme teknolojilerini keşfederek bir adım önde olun.

• Daha karmaşık, etkileşimli öğrenme ortamlarını desteklemek için gerekli becerileri ve altyapıyı geliştirerek, yapay zekanın L&D'ye sürekli entegrasyonuna hazırlanın.