- Крупные американские компании переходят от простого внедрения ИИ к оценке понимания технологии своими сотрудниками.
- Платформа Workera помогает компаниям измерять и повышать навыки сотрудников в сфере искусственного интеллекта, включая генеративный и ответственный ИИ.
- Исследования показывают, что большинство пользователей некорректно оценивают собственные знания в области ИИ до прохождения специализированных тестов.
Современные IT-компании предпринимают активные шаги по более глубокому освоению искусственного интеллекта, отходя от стадии простого внедрения технологий к комплексной проверке уровня понимания ИИ своими сотрудниками. Такой переход обусловлен необходимостью более эффективного использования возможностей ИИ и повышения квалификации кадров.
Одним из ключевых инструментов в данном процессе стала система оценки знаний и навыков в области искусственного интеллекта от платформы Workera. По словам генерального директора компании Киана Катанфоруша, этот подход позволяет не только совершенствовать подбор персонала, основываясь на принципах меритократии, но и направлять обучение сотрудников на наиболее значимые для производительности навыки.
Система Workera предлагает трехуровневую оценку компетенций: базовые знания ИИ, генеративный ИИ и ответственный ИИ. На базовом уровне сотрудникам необходимо уметь различать ключевые понятия, такие как машинное обучение, глубокое обучение и генеративный ИИ, а также описывать функции ИИ-агентов. Этап с генеративным ИИ требует умения создавать простые подсказки и выявлять искажения в ответах чат-ботов, а также понимать механизм работы больших языковых моделей.
Особое внимание уделяется ответственному ИИ: сотрудники должны распознавать различные типы предвзятости в системах, включая алгоритмическую, основанную на данных и человеческую, а также понимать риски для конфиденциальности. Несмотря на то, что эта тема иногда может отступать на второй план, Workera подчеркивает её значимость для снижения этических рисков.
Результаты оценки показывают, что лишь около 11% пользователей могут объективно оценить свои знания до тестирования, 32% переоценивают их, а 56% — недооценивают. Это подтверждает важность внедрения систем объективного контроля и развития компетенций в области ИИ.
Эксперт отмечает, что общество постепенно движется от эпохи доступности образовательных материалов к эпохе измерения и объективной оценки знаний, что является логичным этапом цифровой трансформации. В технологической индустрии уже внедряется практика отслеживания использования ИИ сотрудниками и включения этих данных в оценку эффективности работы. В некоторых случаях отсутствие владения ИИ становится даже причиной отказа в трудоустройстве.
Таким образом, переход к оценке понимания инструментов искусственного интеллекта становится естественным и необходимым этапом для компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными и эффективно использовать потенциал современных технологий.
