2024-02-19 07:53:43
Dans le paysage actuel de l’apprentissage et du développement (L&D) en évolution rapide, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) constitue une force de transformation. Vishant Jain, directeur de la gestion des talents chez Ascendion, met en lumière l’impact profond de l’IA et du ML dans la révolution des pratiques L&D. Grâce à des discussions approfondies, Jain explore comment ces technologies contribuent à des expériences d’apprentissage personnalisées, à une création de contenu rationalisée et à une prise de décision basée sur les données, façonnant ainsi l’avenir du développement des talents et de la réussite organisationnelle.
Comment l’IA et le ML peuvent-ils contribuer au traitement efficace des tâches fastidieuses au sein du L&D ?
L’IA/ML transforme le L&D en fournissant des informations basées sur les données, des expériences d’apprentissage personnalisées et une création de contenu optimisée. En adoptant ces technologies, les organisations peuvent développer une main-d’œuvre qualifiée et engagée, ce qui contribuera à terme à la réussite de leur entreprise. Les organisations exploitent l’IA/ML pour évaluer les initiatives L&D actuelles en améliorant l’analyse et le reporting sur les données d’apprentissage et de performance. L’objectif est de tirer des informations exploitables des activités passées et d’anticiper les résultats commerciaux futurs. Ces données peuvent fournir des rapports complets sur l’efficacité et le retour sur investissement (RoI) de l’apprentissage, aidant ainsi les coachs et les dirigeants à mieux comprendre l’apprentissage en milieu de travail et à l’adopter efficacement. L’IA et le ML peuvent être utilisés pour création et conservation de contenu, où Gen AI aide à créer du matériel d’apprentissage personnalisé et interactif, tel que des quiz adaptatifs et des simulations interactives, permettant aux professionnels de la formation et du développement de se concentrer sur des initiatives stratégiques. Alimenté par l’IA classement les moteurs évaluent automatiquement les missions et fournissent impressions immédiates, permettant aux formateurs de se concentrer sur le coaching et l’accompagnement individuels. Les algorithmes ML peuvent également gérer tâches administratives comme la planification, l’inscription et le suivi des progrès, la rationalisation des processus administratifs et le gain de temps.
Comment l’intégration de l’IA et du ML pourrait-elle améliorer la personnalisation des expériences d’apprentissage pour les individus ?
L’IA peut adapter les parcours d’apprentissage en fonction des besoins individuels, des compétences et des objectifs commerciaux. (apprentissage adaptatif), garantissant que les participants sont mis au défi et engagés tout en évitant les contenus redondants. L’IA peut personnaliser l’environnement d’apprentissage en ajustant le rythme, le format et la méthode d’apprentissage en fonction des préférences individuelles, telles que les styles d’apprentissage auditif, visuel ou kinesthésique. Les algorithmes de ML peuvent recommander des ressources d’apprentissage pertinentes et des opportunités de développement en fonction des styles d’apprentissage, des intérêts et des aspirations professionnelles de chacun, ouvrant la voie à personnalisation. L’IA peut analyser les données des apprenants pour recommander des ressources d’apprentissage pertinentes, notamment des cours, des articles et des vidéos, qui correspondent à leurs intérêts individuels et à leurs lacunes en matière de compétences.
L’IA peut générer de petits modules d’apprentissage à votre rythme qui s’intègrent parfaitement aux horaires chargés et s’adaptent aux diverses préférences d’apprentissage des employés. Tel micromodules rendre l’apprentissage plus accessible et plus pratique.
Comment l’utilisation de l’IA peut-elle contribuer à la création rationalisée et efficace de contenu dans divers domaines ?
Dans la création de contenu, l’IA offre des avantages significatifs en termes d’efficacité, de qualité, de coût et de créativité. L’IA révolutionne la création de contenu dans divers domaines en automatisant les tâches, en optimisant les flux de travail et en générant des résultats créatifs. Ascendion en interne Bot C-AI est un excellent exemple de la façon dont l’IA rationalise les flux de travail et génère du contenu de haute qualité. Le C-AI (IA bot) accessible via Microsoft Teams, automatise les tâches de routine telles que l’analyse des données et la génération de rapports. Cela libère du temps pour les employés pour un travail plus stratégique. C-AI analyse également de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des tendances, fournit des informations et des suggestions conduisant à une prise de décision et à une création de contenu plus efficaces.
Comment l’analyse commerciale conversationnelle est-elle utilisée pour améliorer l’analyse des données en temps réel afin d’optimiser les stratégies de formation et de développement ?
L’analyse commerciale conversationnelle fait référence à l’analyse et à l’extraction d’informations à partir de conversations en langage naturel, entre des clients interagissant avec des entreprises via diverses interfaces conversationnelles telles que des chatbots et des assistants virtuels. Selon Gartnerd’ici 2026, les déploiements d’intelligence artificielle conversationnelle au sein des centres de contact réduiront les coûts de main-d’œuvre des agents de 80 milliards de dollars.
Dans le secteur L&D, l’ABC peut être intégrée aux plateformes d’apprentissage pour recueillir les commentaires en temps réel des apprenants via des chatbots ou des assistants virtuels. Ces commentaires peuvent être analysés pour améliorer le contenu, identifier les domaines à améliorer et évaluer l’engagement des apprenants. CBA peut analyser les interactions des employés avec la plateforme L&D pour identifier leurs styles d’apprentissage préférés, leurs intérêts et leurs lacunes en matière de connaissances, ce qui permet de personnaliser les parcours d’apprentissage et de recommander du contenu, des cours et des ressources pertinents. L’analyse des données des apprenants permet d’identifier des modèles et des tendances en matière de performances, de prédire les performances futures et de relever de manière proactive les défis potentiels. METAL-AI d’Ascendionest notre plateforme d’orchestration des talents basée sur l’IA, qui exploite l’analyse commerciale conversationnelle (CBA) pour améliorer son efficacité dans divers aspects de la gestion des talents.
METAL-AI révolutionne la recherche de talents en permettant aux professionnels de fonctionner avec une efficience et une efficacité accrues, ce qui se traduit par de meilleurs résultats en matière d’acquisition de talents. Grâce à des fonctionnalités telles que des informations en temps réel, l’automatisation des tâches et une prise de décision basée sur les données, METAL-AI facilite des flux de travail plus intelligents pour les sources de talents. Ses capacités s’étendent de l’appariement des candidats basé sur l’IA et de la présélection personnalisée à la synthèse des descriptions de poste et à la recherche booléenne prédictive, toutes visant à optimiser le processus de sourcing et à générer des résultats supérieurs en matière d’acquisition de talents.
Ainsi, les organisations doivent s’engager dans des programmes de formation et de développement basés sur l’IA pour constituer une main-d’œuvre prête pour l’avenir, libérer le potentiel individuel et favoriser la réussite organisationnelle.
Avertissement : les opinions exprimées dans cet article sont celles de l’auteur et ne reflètent pas nécessairement les opinions d’ET Edge Insights, de sa direction ou de ses membres.
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