רוב העובדים שלכם לא יזיזו את עצמם ללמוד Gen-AI לבד. למה? כי יותר קל להמשיך לעשות מה שמוכר, כי זה דורש אנרגיה, כי אתם מודדים אותם על עבודה ולא על למידה ולמי נשאר זמן למה שלא חשוב? ואולי גם כי ללמוד דברים חדשים זה להתמודד עם חששות שאולי לא נצליח ויגלו שאנחנו לא מספיק טובים?
רוב העובדים שלכם ימשיכו לעבוד בשנת 2024 כמו שהם עבדו בשנת 2023. אלא אם כן אתם תעשו משהו בנדון.
לכן, שנת 2024 צריכה להיות השנה שבה תפסיקו לדבר על Gen-AI ותתחילו לעשות. או יותר נכון תוודאו שהאנשים שלכם עושים את מה שצריך כדי ללמוד ולעבוד עם כלי הבינה המלאכותית היוצרת החדשים בכל הרמות – האישית, הצוותית, הארגונית.
האתגר הוא שאי אפשר ללמד בינה מלאכותית כרגיל, כמו שאנחנו מלמדים ידע טכנולוגי, שימוש באקסל או קורסי מנהלים. כמעט כל צורות הלימוד המסורתיות לא מסוגלות לעמוד בקצב. אפילו השאלה מי המומחים לא קשורה בשום תהליך פורמלי מוכר של השכלה ותעודה. ואולי זו בדיוק הנקודה. הבינה המלאכותית היוצרת מאתגרת אותנו ללמוד בדיוק בכלים שהיא מספקת לעולם – למידה שהיא לא רק מותאמת אישית אלא מונחית אישית על ידי הלומד ובאחריותו.
שנים שאנחנו מדברים על הצורך ב "למידה לאורך כל החיים" ובפיתוח תרבות לומדת. מדברים על זה אבל לא באמת יודעים לעשות את זה.
ופתאום יש לנו הזדמנות, לא רק לעשות, אפילו למדוד.
כי הדרך היחידה ללמד בינה מלאכותית היא לייצר תרבות לומדת החורגת מגבולות הלמידה המסורתיים ומכינה אותנו לעתיד שנמצא כל הזמן בתנועה. כי אם רק תלמדו שימוש בכלים, תגלו תוך זמן קצר שהידע התיישן. לכן אתם צריכים ללמד את האנשים ללמוד ועזור להם להבין שהם צריכים לא רק ליישם אלא גם להמשיך ולהתעדכן. כל הזמן. לכן זה לא משנה אם אתם ארגון טכנולוגיה, קמעונאי או שירותי, בתכניות העבודה שלכם לשנת 2024 צריכה להיות אסטרטגיית הטמעה של בינה מלאכותית יוצרת שהיא יותר מקורסים עם לוחות זמנים. זו תכנית לבניית כח עבודה מועצם על ידי כלים ולכן היא רב-ממדית. כזו שלא רק הבנה של הכלים אלא מפיחה בהם חיים ומאפשרת לעובדים לשזור אותם אל תוך מארג המשימות היומיומי שלהם תוך שהם משאירים עין אחת שצופה כל הזמן על החידושים.
ובאופן שמאפשר לכם כארגון למדוד את התוצאות.
מדדים כאלה כוללים יעילות תפעולית ופרודוקטיביות – בכמות ובאיכות כולל חסכון בזמן של פעולות ותהליכים, הורדת טעויות, יחס תפוקה לתשומה וכד, גם מדדי חסכון כספי – כולל פינוי זמן אצל אנשים קיימים במקום גיוס חדשים, הורדת הוצאות או הגדלת פעילות והכנסות בגלל דיוק נתוני לקוחות או מוצרים חדשים. אבל מעבר למדדים המוחשיים האלה, ההשפעה האמיתית של תכנית ההכשרות לבינה מלאכותית יוצרת טמונה דווקא ביכולתה לשנות את התרבות ולהגביר מחוברות ושביעות רצון – אצל עובדים שמתפנים ממטלות ליצירה ופתרון בעיות, ודרך שימור לקוחות שחווים מותג איכותי, דינמי ומתפתח.
אלה היתרונות לארגון. הקושי נמצא בשאלה איך משכנעים את האנשים שיש יתרונות גם עבורם? זה סוג של ביצה ותרנגולת כי עד שאנשים לא יתנסו הם לא יגלו את היתרונות. ובשביל שזה יקרה אנחנו צריכים אסטרטגיה רב מימדית להתנסות ולמידה של בינה מלאכותית יוצרת:
אני ועצמי – בניית ידע בסיסי
כל אחד יכול להשתמש בכלי הבינה המלאכותית היוצרת ממש כמו שלמדנו להשתמש באפליקציות או בגוגל. עם הזמן נראה אותה מוטמעת בכלי היום יום. היא תעזור לנו לכתוב מיילים, תציע לנו תכנים תוך כדי כתיבת דוחות, תסכם פגישות ותהפוך להיות חלק מהאופן שבו אנחנו עובדים. וככל שהיא תהפוך להיות יותר בינה ויותר חכמה, מי שלא ילמד להשתמש בה יישאר מאחור. לכן אנחנו צריכים לשלב בארגון הכשרות בסיס שיציידו את כל העובדים בהבנה ובהכרות בסיסית עם הכלים והיכולות שלהם ויחייבו אותם להתנסות בהם גם אם בהתחלה זה מאט את העבודה.
אפשר לשלב את החלק המוכר של סדנאות הכרות, גישה ללמידה עצמית ברשת, הרצאות מומחים להבנה על התפתחויות בתחום ומגמות עתידיות. אבל העיקר הוא ללמד את האנשים ללמוד באמצעות הכלים עצמם. כי Gen-AI זה לא רק כלי שצריך ללמוד אלא כלי אישי שיכול ללמד אותנו באופן מותאם אישית, המבוסס על מה שהבינה יודעת לא רק על העולם אלא גם עלינו. לכן היא מכריחה אותנו לחשוב אחרת גם על האופן בו ניגשים ללמוד להשתמש בה ויותר חשוב, להטמיע את השימוש בה בעבודת היום יום.
דוגמא: אתגר יישומים שבועי שבו כל שבוע כל עובד צריך לבחור משימה וללמוד לעשות אותה בשילוב עם Gen-AI. אפשר להתחיל ממשימות פשוטות שמשלבות את הכלים בניסוח מיילים, ניתוח נתונים, חיפוש מידע. תרגיל מעשי כזה מסיר את המיסטיקה מאחורי הכלים והופך אותם לנגישים ורלוונטיים לעבודה יום יומית. הוא מעודד את העובדים לחפש יישומים נוספים לכלים ומאפשר להם לחוות את האופן בו הם יכולים לייעל את העבודה שלהם, ולהבין את היתרונות והחסרונות.
הצוות והמשימה – פיתוח יכולות מעשיות
בסופו של דבר המטרה ליישם את היכולות בתפקידיהם עצמם, להעביר לבינה המלאכותית משימות שהיא יודעת לעשות ולפנות את האנשים לעשות דברים חדשים. בשביל שזה יקרה צריך לזהות בתוך כל צוות ועיסוק איפה הכלים יכולים לעזור ואז לבנות מחדש את התהליכים.
דוגמא: מנטורינג, אבל אחרת. החדשות הטובות שיש בכל ארגון, ואולי אפילו בכל קבוצה, אנשים שכבר מתנסים וצברו מומחיות. זו הזדמנות מעולה לדמיין מחדש את תהליכי המנטורינג ולהעצים למידת עמיתים ולמידה רב דורית. פעם קראו לזה מנטורינג הפוך – הפוך במובן שהצעירים מלמדים את הותיקים. אבל דווקא המילה "הפוך" מנציחה את הרעיון שמנטורינג "רגיל" עובד רק בכיוון אחד וזה ממש לא נכון. לכן זו ההזדמנות להתחיל ולהסתכל על מנטורינג אחרת, לכל הכיוונים, בין מי שיש לו ידע לבין מי שזקוק לידע הזה בלי קשר לתפקיד, גיל, ותק או ניסיון בארגון. ואז לבדוק אם אפשר לייצר הדדיות – לדוגמא עובד צעיר יכול ללמד עובד ותיק Gen-AI ולקבל ממנו בחזרה חונכות בתהליכי קבלת החלטות והשפעה ארגונית. חונכות הדדית זו לא רק מגשרת על הפער בין רמות שונות של מיומנות בינה מלאכותית, אלא גם מטפחת תרבות של כבוד הדדי ולמידה.
הארגון והמובילים – התמחות רוחבית
אבל זה לא מספיק. טכנולוגיות מהסוג של Gen-AI שוברות על פני זמן את המבנים הישנים, יוצרות ערך דווקא מתוך חיבורים רוחביים. לכן כדאי מאד לכלול רובד הכשרה חוצה ארגון של מובילים עבור מי שרוצים או צריכים להעמיק את ידע ולהתמחות.
דוגמא: למידה מבוססת פרויקטים. זו הזדמנות לזהות באופן אקטיבי "בנק" של פרויקטים בליבת העשייה של הארגון שם אפשר ליישם יכולות Gen-AI כדי לפתור בעיות אמיתיות משיפור חווית הלקוח דרך ניתוח מונע בינה מלאכותית ועד לאופטימיזציה של תהליכים פנימיים. ואז לוודא שיש בצוותים האלה אנשים עם התמחות שלא רק עושים את העבודה אלא מוודאים שכולם לומדים להשתמש בכלים כדי לעשות אותה. הגדרת הפרויקט כ"למידה" ולא רק "עבודה" היא גם הזדמנות לשבור מבנים ארגוניים ולעודד שיתופי פעולה חוצי ארגון על ידי שילוב אנשים ממחלקות שונות בפרויקט, מה שטוב לא רק ללמידה Gen-AI אלא גם לגיוון נקודות מבט ומיומנויות.
התרבות – למידה מתמדת
שזה בעצם רוב הסיפור. המסע שלנו עם Gen-AI הוא מסע רציף ולכן הוא דורש תרבות שבה למידה היא חלק בלתי נפרד מתהליך העבודה, שבה עדכון מיומנויות הוא טבעי כמו בדיקת מיילים. זוהי מחויבות לצמיחה מתמדת, המבטיחה שגם האנשים וגם הארגון יישארו בחזית העשייה והכלים.
דוגמא: "מה חדש החודש?" יום בחודש שמוקדש כארגון ללמידה סביב כל מה שחדש ב- Gen-AIואולי בהמשך בתחומים נוספים. ולא, זה לא עוד יום שארגון למידה אחראי למלא, כל הרעיון הוא בעצם קיומו של יום בחודש ללמידה בה האנשים ממלאים את התוכן בעצמם מכל הרמות – האישית, הצוותית וזו של המומחים. אפשר להקדיש פגישת צוות לשיתוף יישומים חדשים בעבודה, מומחים יכולים לייצר מפגשי למידה עם כלים או שימושים חדשים. הרעיון הוא לעצור את השוטף ולהקדיש זמן ותשומת לב ללמידה. ולהפוך אותה לא רק ללגיטימית אלא למצופה.
יישום בינה מלאכותית יוצרת יוביל לשינויים בצורת העבודה. כדי להצליח, אנחנו צריכים לוודא שגם התרבות וגם האנשים פתוחים לשינויים האלה. אנחנו צריכים לייצר סביבה שבה אנשים לא רק מזהים את ההזדמנויות שבכלים אלא גם מוכנים להתנסות, לאמץ, להשקיע את הזמן, לטעות ולתקן וללמוד תוך כדי תנועה.
אנחנו לא יכולים להרשות לעצמנו פשוט להמשיך כרגיל, לא כאנשים ולא כארגון. לכן בשנת 2024 אנחנו צריכים לבנות תכנית שתוודא שאנחנו שוברים הרגלים ישנים ובונים חדשים, כאלה שמשלבים ידיים עם כלי Gen-AI כדי שאלה יהפכו לכלי עבודה שאי אפשר בלעדיהם. כדי שבפאתי שנת 2025 לא נבין איך אי פעם עבדנו אחרת.
לינק לטור בדה מרקר 24.01.2024
