Самым большим препятствием для принятия искусственного интеллекта не является технологии – это образование. В то время как организации пытаются реализовать новейшие крупные языковые модели (LLMS) и генеративные инструменты искусственного интеллекта, возникает глубокий разрыв между нашими технологическими возможностями и способностью нашей рабочей силы эффективно использовать их. Это не только техническое обучение; Речь идет о переосмыслении обучения в эпоху ИИ. Организации, которые будут процветать, не обязательно организации с самым продвинутым ИИ, но те, которые преобразуют образование рабочей силы, создавая культуры, в которых постоянное обучение, междисциплинарное сотрудничество, разнообразие и психологическая безопасность становятся конкурентными преимуществами.
Усыновление искусственного интеллекта резко ускорилось – отчет McKinsey в 2024 году в штате ИИ показал, что 72% организаций в настоящее время используют ИИ, по сравнению с 50% в предыдущие годы, при этом использование Генеративного ИИ почти удвоится всего за десять месяцев, как показано на рисунке 1.
Между тем, Всемирный экономический форум сообщает, что в ближайшие пять лет 44% навыков работников будут нарушены, но только 50% проходят достаточное обучение. Этот разрыв угрожает ограничить потенциал генеративного искусственного интеллекта, при этом исследования LinkedIn подтверждают, что организации, приоритетные для развития карьеры, на 42% чаще приведут к принятию искусственного интеллекта.
Рисунок 1: Увеличение принятия ИИ по всему миру
Источник: McKinsey’s 2024 State of Ai Report
Мой анализ всего этого? Наиболее важными навыками грамотности искусственного интеллекта для развития является деловое хватку, критическое мышление и межфункциональные навыки общения, которые обеспечивают эффективное техническое и нетехническое сотрудничество.
Помимо технического обучения: грамотность ИИ как универсальный бизнес -навык
Истинная грамотность ИИ включает в себя способность понимать, как системы ИИ принимают решения, распознавать их возможности и ограничения и применять критическое мышление для оценки результатов, сгенерированных ИИ.
Для нетехнических лидеров это означает развитие достаточного понимания, чтобы задавать пробные вопросы об инвестициях в области искусственного интеллекта. Для технических команд это включает в себя перевод сложных концепций на деловой язык и создание опыта домена.
Как я отмечал во время недавней панели с Anaconda, проведенной: «Это задача обеспечить вашу рабочую силу с новыми инструментами, которые имеют много неизвестных. Возможность смешать деловую хватку и техническая экспертиза-сложная цель». Это смешивание создает общий язык, который соединяет разделение технического бизнеса.
Когнитивное разнообразие усиливает эти усилия, как отмечает в докладе McKinsey 2023 года «разнообразие», в том числе еще больше, в котором показаны организации с разнообразным отчетом о лидерстве на 57% лучшего сотрудничества и 45% более сильных инноваций. Принимая когнитивное разнообразие-объединение различных стилей мышления, образовательного происхождения и жизненного опыта-особенно важно для инициатив ИИ, которые требуют творческого решения проблем и способности выявлять потенциальные слепые пятна или предубеждения в системах. Когда лидеры создают разнообразные учебные экосистемы, где любопытство вознаграждается, грамотность ИИ будет процветать.
Самостоятельная учебная революция: содействие любопытству как конкурентное преимущество
В эту эпоху ИИ самостоятельное, эмпирическое обучение помогает учащимся оставаться впереди традиционных систем знаний, которые устарели быстрее, чем когда-либо.
Во время панели Anaconda Eevamaija Virtanen, старший инженер данных и соучредитель Invinite OY, подчеркнул этот сдвиг: «Игритность-это то, что все организации должны встраивать в свою культуру. Дайте сотрудникам пространство для поиска с инструментами искусственного интеллекта, для изучения и изучения».
Передовые организации должны создавать структурированные возможности для исследовательского обучения посредством выделенного инновационного времени или внутренних «песочниц искусственного интеллекта», где сотрудники могут безопасно проверить инструменты искусственного интеллекта с соответствующим управлением. Этот подход распознает практическое опыт часто превосходит формальную инструкцию.
Совместные сети знаний: переосмысление того, как организации учатся
Сложность реализаций ИИ требует разнообразных перспектив и межфункционального обмена знаниями.
Лиза Као, инженер по данным и менеджер по продуктам в DataStrato, подчеркнула это во время нашей панели: «Документация – это сладкое место: создание общего места, где вы можете иметь общение, не перегружено техническими деталями и действительно адаптируя этот учебный контент для вашей аудитории».
Этот сдвиг рассматривает знания не как индивидуально, но коллективно построенные. Исследование Deloitte показывает разрыв в оптимизме между C-Suite и передовыми работниками в отношении внедрения искусственного интеллекта, подчеркивая необходимость открытого общения на организационных уровнях.
Стратегическая структура: модель зрелости образования искусственного интеллекта
Чтобы помочь организациям оценить и развивать их подход к образованию искусственного интеллекта, я предлагаю модель зрелости образования искусственного интеллекта, которая определяет пять ключевых аспектов:
- Структура обучения: Развиваться от централизованных учебных программ до непрерывных учебных экосистем с несколькими модальностями
- Поток знаний: Переход от опыта в динамических сетях знаний, охватывающих всю организацию
- Ай грамотность: Расширение от технических специалистов до универсальной грамотности с помощью ролевой глубины
- Психологическая безопасность: Переход от культур, склонных к риску к окружающей среде, которые стимулируют эксперименты
- Учебное измерение: Переход от показателей завершения к влиянию на бизнес и инновациям инноваций
Организации могут использовать эту структуру для оценки их текущего уровня зрелости, выявления пробелов и создания стратегических планов для продвижения их возможностей для обучения искусственного интеллекта. Цель должна состоять в том, чтобы определить правильный баланс, который соответствует вашим организационным приоритетам и амбициям ИИ, а не только для того, чтобы преуспеть в каждой категории.
Как показано на рисунке 2, различные подходы к образованию ИИ доходности в разные времена. Инвестиции в психологическую безопасность и совместные сети знаний могут занять больше времени, чтобы показать результаты, но в конечном итоге обеспечивают значительно более высокую прибыль. Отсутствие немедленной прибыли может объяснить, почему многие организации борются с инициативами по образованию искусственного интеллекта.
Рисунок 2: AI Education ROI.
Источник: Клод, Основываясь на данных LinkedIn Workplace Learning Report 2025 года, штат Deloitte, состоящий из генеративного ИИ на предприятии 2025 года, и McKinsey’s The State of AI в 2024 году.
Преобразовать свой подход к образованию искусственного интеллекта
Следуйте этим трем действиям, чтобы настроить вашу организацию для грамотности ИИ:
- Оцените свою текущую зрелость образования искусственного интеллекта Использование структуры для выявления сильных сторон и пробелов для решения.
- Создать выделенные места для экспериментов где сотрудники могут свободно исследовать инструменты искусственного интеллекта.
- Привести пример В отставке непрерывного обучения – 88% организаций обеспокоены удержанием сотрудников, но только 15% сотрудников говорят, что их менеджер поддерживает их планирование карьеры.
Организации, которые будут процветать, не будут просто развернуть новейшие технологии, они создадут культуры, где постоянное обучение, обмен знаниями и междисциплинарное сотрудничество становятся фундаментальными принципами эксплуатации. Конкурентное преимущество заключается в наличии рабочей силы, которая может наиболее эффективно использовать ИИ.
