איך אתם עם כל עניין ה-AI? מבוהלים? נלהבים? אולי מרגישים כמוני- גם וגם?
לפני כמה ימים השתתפתי בכנס ה-10 של הפקולטה לטכנולוגיות למידה במכון הטכנולוגי חולון (HIT), והכנתי לכם סיכום ותובנות משני סשנים מעולים בנושא AI, וגם מתודה מדליקה שמתאימה לקהלים קטנים וגם גדולים.
הסשן הראשון – של ד"ר יובל דרור, סוציולוג של הטכנולוגיה ומגיש הפודקאסט "עושים טכנולוגיה".
הסשן השני – של רינתיה ברוכים לוין (מנכ"לית לימי) וגדעון זיילר (מנכ"ל מתודיקה).
האמנם הבינה המלאכותית תחליף אותנו?
שאלת השאלות שכולנו חוששים ממנה. האם המכונות יכולות לעשות את כל מה שאנחנו עושים. לחשוב כמונו "מחוץ לקופסה"? לקבל החלטות מורכבות? להעריך מה יקרה בעתיד?
(צפירת הרגעה בעוד שלוש…שתיים… אחת…)
אז לפחות כרגע, לא.
כבר לפני 7 שנים, תוכנת הבינה המלאכותית "AlphaGo" של גוגל ניצחה במשחק "גו" את לי סדול, שחקן ה"גו" הטוב בעולם. מהלך מספר 37 שהיא ביצעה, המהלך שהכריע את המשחק, היה מהלך שהצליח להפתיע את כל הפרשנים וגם את לי סדול. שימו לב בוידאו לתגובה שלו בדקה 2:30, כשהוא חוזר מהפסקה ורואה לראשונה את המהלך של המכונה:
מצד שני, ד"ר יובל דרור טוען שהמהלך של המכונה היה חלק מסט מהלכים קיים וידוע, גם אם סטטיסטית הסיכוי שאדם יבצע אותו היה קטן. "אלפא גו" לא המציאה מהלך שלא היה קיים.
המכונות (כרגע לפחות) לא מסוגלות להחליף אותנו לגמרי מכמה סיבות:
אין להן יכולת לקבל החלטות מורכבות, כי ההחלטות שלהן מבוססות על "אם-אז", בהתאם למידע שהן אוספות מהעבר. אין להן יכולת להפעיל שיקול דעת.
למכונות אין תודעה. הן לא מודעות לעצמן ולתהליכי החשיבה של עצמן.
מהסיבה הזאת הן גם לא מסוגלות להסביר לנו איך הן הגיעו להחלטה כזו או אחרת- מה שמכונה "בעיית הקופסה השחורה".
בנוסף, יכולת ההערכה והחיזוי שלהן מוגבלת, כי הן מחשבות הסתברויות וסטטיסטיקות על בסיס מידע קיים. למשל, כבר היום יש אלגוריתמים שמחליטים האם נקבל משכנתא או הלוואה מהבנק.
אבל למכונות האלה אין יכולת לדמיין דברים שלא היו קיימים עד היום. וכדי לעשות הערכה כלפי העתיד לא מספיק להסתכל על העבר, אלא צריך לדמיין איך נתמודד עם דברים שלא קיימים היום אבל אולי יהיו קיימים בעתיד.
מה לקחתי מפה?
אין לנו מה להיכנס לפאניקה, אבל גם לא להיות אדישים, כי הטכנולוגיות האלה מתקדמות בקצב משוגע. ואולי בעתיד הקרוב כבר נראה מכונות שיהיו מסוגלות לעשות גם את כל הדברים האלה – ממש כמו שחזה הסרט HER (שיצא לפני 10 שנים).
איך AI יכול לעזור לנו? (מלאאא שימושים!)
AI יכול לשמש כלי עזר בכל תחומי העיסוק של למידה ארגונית: פיתוח למידה, ניהול למידה, וגם לתמיכה מהצד של הלומד.
הנה כמה שימושים מעניינים ששיתפו רינתיה וגדעון:
- עוזר אישי למנהלי למידה, שעוזר לשכנע את ההנהלה או את העובדים, לבנות תהליכי למידה רוחביים, לנהל משימות. לשווק ולתקשר את הלמידה בארגון: לתכנן עבורנו קונספט קמפיין או מיתוג, לכתוב תיקשורים שיווקיים (למשל ע"י Rytr).
- מפתח ומפיק למידה דיגיטלית, שיכול לכתוב תסריטים ואחר כך להפוך אותם לוידאו (למשל ע"י DI-D), להוסיף קריינות (למשל ע"י Eleven labs) וגם כתוביות בצורה אוטומטית (למשל ע"י Zubtitle). כלומר אפשר לייצר תוצר למידה דיגיטלית שלם "מאפס"!
- חבר צוות שלוקח חלק כמו כולם בחשיבה המשותפת, ותורם לא רק לחשיבה עצמה אלא גם בשיפור הדינמיקה שבצוות- למשל מוודא שכולם משתתפים בדיון.
- חונך ומאמן למידה שיכול ללוות את תהליך הלמידה, לכוון את הלומד ולתת משוב.
- תלמיד שהלומד יכול ללמד אותו ולהסביר לו, וככה לתרגל העברה של ידע.
מה לקחתי מפה?
לעשות לעצמנו אפ-סקילינג!
לשמור על ראש פתוח וסקרנות, וגם אם אנחנו לא סופר-טכנולוגיים – לנסות להתיידד עם ה-AI ולשחק קצת עם כלים שלא הכרנו.
כל יום מתווספים עוד ועוד כלי AI חדשים. זאת חנות ממתקים ענקית, עם פוטנציאל רציני להתמכר (וגם ללכת לאיבוד).
אז כשלב ראשון כדאי לבחור כמה כלים שנאמץ בצורה קבועה בתהליכים ובמשימות שלנו,
להטמיע הרגלים ולהתחיל לעבוד אחרת ממה שהתרגלנו עד עכשיו.
איך אנחנו יכולים לעזור לארגון?
קודם כל, לזכור שהרבה משרות הולכות להשתנות או להיעלם לגמרי, ולהבין שהתפקיד שלנו הוא לעזור לעובדים להישאר רלוונטיים.
חברות כבר היום מפטרות או הודיעו שיפטרו עובדים ויחליפו אותם במכונות. וזה לא יקרה רק בעבודות פשוטות, פיזיות ומונוטוניות כמו שחשבנו בהתחלה (עובדי ייצור, פקידי דואר וכו'),
אלא גם במשרות כמו מתכנתים, כלכלנים, רואי חשבון ואפילו עורכי דין.
לפי דוח "עתיד העבודה" 2023 של פורום הכלכלה העולמי, ב-5 שנים הקרובות, 83 מיליון משרות ייעלמו, ו-69 מיליון משרות חדשות ייווצרו.
אחרי שהפנמנו את כל זה… בואו נחשוב איך אנחנו יכולים לעזור לעובדים להיות מוכנים יותר לא רק היום, אלא גם לעתיד:
נעבור על רשימת המשרות שצפויות להיעלם או להשתנות מהותית,
ונבדוק אם יש משרות כאלה בארגון שלנו. ואז ביחד עם פונקציות רלוונטיות בארגון נתכנן כבר היום תוכניות אפ-סקילינג ורה-סקילינג, כדי להכין את העובדים האלה לשינוי.
מה לקחתי מפה?
להתעורר על החיים שלנו!
להיזכר מה הסיבה שאנחנו קיימים בארגון, ולא- זה לא כדי לשריין כיתות הדרכה או לארגן קורסים. לקחת את המושכות בתור מי שאמונים על הפיתוח המקצועי והכשירות של עובדים בארגון, לרתום את ההנהלה ואת השותפים ואשכרה להתחיל לעבוד בזה.
ומתודה אחת מגניבה לסיום
קבוצת ווטסאפ!
אני אוהבת להשתמש במתודה הזאת בתוכניות ההכשרה שלי, אבל זו פעם ראשונה שחוויתי אותה, בזכות גדעון ורינתיה, גם באירוע למידה לקהל גדול – וזה היה ממש מגניב!
זו דרך כייפית ואפקטיבית לצאת מה"שטאנץ" המשעמם של הרצאות מע"מיות (מרצה-עומד-ומדבר) ולייצר מעורבות.
הנה 3 שימושים מהכנס:
#1 שאלת סקר (בחירה מתוך מספר תשובות):
#2 שאלה פתוחה:
#3 שליחת סטיקרים/ גיפים/ ממים, שמייצגים את התחושה בתחילת המפגש או בסופו:
פינת התכל'ס: מה צריך לעשות כדי להשתמש בקבוצת ווטסאפ?
הכנות מקדימות:
- פותחים מראש קבוצת ווטסאפ.
- כשלוחצים על שם הקבוצה בווטסאפ וגוללים למטה ל- invite to group via link" אפשר להעתיק את הקישור של הקבוצה.
- מכינים בעזרת הקישור ברקוד לסריקה באחד מכלי הברקוד שיש ברשת (תעשו גוגל ותקבלו מלא אפשרויות).
בזמן המפגש:
מציגים על המסך את הברקוד שהכנתם, ומבקשים מהקהל לסרוק אותו כדי להצטרף לקבוצה.
אם זו קבוצה קטנה ויש לכם את הטלפונים של כולם, אפשר פשוט להכניס אותם לקבוצה מראש (במקום כל עניין הברקוד).
זהו, טיפל'ה הכנה ויש לכם מתודה מנצחת לאירוע הלמידה הבא שלכם.
אהבת את הפוסט?
רוצה לקבל ישירות למייל עוד טיפים, מידע שימושי וכלים פרקטיים בנושא למידה בארגונים?
כאן נרשמים לניוזלטר:
