員工訓練對企業而言至關重要。企業不但得面對高技能人才短缺的挑戰,且被高離職率所困擾、陷入大規模的轉型工作中,因此企業目前對員工進行技能提升和交叉訓練的需求極高 ─ 而傳統的訓練方法幾乎難以應付這項難題。
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AI為員工訓練帶來革命性變化

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行事曆icon 2021/12/10
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在需要填補上員工技能缺漏的壓力下,企業組織逐漸開始尋求人工智慧的協助,將現行停滯不前的在職訓練方式,轉化為不斷發展的技能提升策略。

文/Maria Korolov‧譯/雲翻譯

員工訓練對企業而言至關重要。企業不但得面對高技能人才短缺的挑戰,且被高離職率所困擾、陷入大規模的轉型工作中,因此企業目前對員工進行技能提升和交叉訓練的需求極高 ─ 而傳統的訓練方法幾乎難以應付這項難題。

就在此時,人工智慧出現了。

企業愈來愈依賴人工智慧與機器學習來協助員工提升技能、確認公司需要的技能組合、推薦學習途徑、提供在職訓練 ─ 甚至協助估計員工在學習到某些新技能後,應該獲得多少報酬。


IBM擁有超過 345,000 名員工,且必須保持公司在業界的技術龍頭地位;因此,IBM致力於讓AI發揮作用,以保持旗下員工的敏銳度。

IBM人力資源部資料及AI技術長 Anshul Sheopuri 表示:「現在員工技能的半衰期約為5年。一般人在5年內學到的東西,其中有一半要不然就是忘光,要不然就是變得過時。」

在高速發展的領域(例如雲端運算及AI)對全新專業技能組合的需求,極大程度上促使此類技能的保鮮期不斷被壓縮。 因此Sheopuri認為,要找到一種可擴充的方式以不斷提升員工技能,「可不是一件有做到算不錯,如果沒做到也沒關係的事;而是企業必須全力以赴才能達成的目標。」

以 AI 為本的員工訓練策略剖析

任何提升技能策略的第一步,都是得先確定員工目前擁有哪些技能。在過去,企業普遍由員工進行自我技能評估。但 Sheopuri 指出,經過測試,上述方法的準確度約為 75%。「自我技能評估本身非常主觀,而且評估結果很快就會被淘汰。」

現在 IBM 正在透過 AI 掃描 2 億 2 千萬份內部文件,包括履歷、部落格文章、已發表的論文及公文書信,以推算出員工所擁有的技能。 這個系統是 IBM 自主開發的 AI 系統 Watson,其功能包括自然語言處理、叢集與半監督式學習技術。


他說:「我們會對員工說:『這是我們認為你可能具有的技能,要麻煩你提供回饋意見。』發現回饋的準確度接近 90%。」Sheopuri 表示,以自動化方式所處理的技能評估,更容易獲得最新資訊。

然後,員工會依據源自於自身具備的技能、IBM 所需的技能,以及 IBM 客戶要求的技能,獲取專屬的學習建議。

他說:「在某些策略領域,例如 AI 或雲端運算,我們希望每位員工都擁有該領域的基礎知識。」

系統還會依據具有相同背景的其他員工選擇,對於接下來應學習哪些領域的內容提出建議,類似於使用者在影片串流服務網站上獲得建議之後,推薦觀賞的影片方式。

Sheopuri 說:「每一季都會有 98% 左右的 IBM 員工使用該系統。」他補充道,該系統的淨推薦值 (Net Promoter Score) 為 58。而建立 NPS 系統的貝恩策略顧問公司 (Bain & Co.) 認為,此項目上任何得分高於 50 的系統皆屬於極佳等級。

透過將 IBM 的員工薪資與技能組合勾稽起來,還有另一個 AI 系統可以向管理階層提出薪資建議,以此作為獎勵員工提升技能,並解決薪資不平等問題的一種方法。 Sheopuri 說:「對我們而言,這是一件大事。 我們要確保自己已對消除偏見進行縝密的思考。」

薪資推薦系統以透明公開的方式,說明其推薦的理由,以便經理人擁有做出最終決定所需的所有資訊。

除了加薪外,員工還會獲得職缺建議 ─ 同樣是由 AI 技術提供。 他說:「IBM 總是有成千上萬的職缺, 對我們而言是雙贏。 這是減少流失率的方法,我們在幫助員工實現自己的願望。」

Sheopuri 透露,去年大約有 200,000 名 IBM 員工查詢這些職缺建議,其中有數千人依據他們獲得的客製化建議,找到了新職位。

擴增在職技能

針對員工訓練,IBM 依靠傳統的第三方課程組合、內部開發的學習內容,以及一些由其他員工研發的全新分散式教育管道。但是它確實依賴 AI 為某些類型的職務提供在職訓練。 例如在人力資源部門,聊天機器人可以回答與員工福利、牙科醫療保險、到職政策相關的問題。在技術支援功能中,也有著人工智慧的身影。

Sheopuri說:「我們是一家龐大的科技公司,為數千名客戶管理 IT 基礎架構。 我們在挖掘過去的紀錄,以了解過往的工單問題與解決途徑,並將上述知識提供給代理商。」

數位化等同於請到經驗豐富的員工坐在身旁椅子,如果有人被問題卡關,即可隨時協助。

KPMG 數位解決方案架構部門主任 Swaminathan Chandrasekaran 表示,實際上,在員工最需要時提供協助,透過此方式協助訓練員工,是 AI 在提升技能方面最常被採用的應用方式。


AI 對人員流失率很高的客服中心來說,尤其重要。

Chandrasekaran 說:「較小的客服中心人員流失率約 18%,較大的中心可能達到 40%,而更換代理商的成本從 5,000 美元到 7,000 美元不等,這裡頭還不包含他們試圖逐漸增加的工時。」

舉例來說,代理商需要解釋如何更換 MacBook Pro 中的電池。新的代理商若能看到並參考螢幕上顯示的說明,將受益匪淺。 AI 在這裡可以確認來電客戶的問題,並從手冊、技術指南、產品手冊、技術支援手冊 ─ 亦即從公司可以使用的所有文件中,檢索出最相關的資訊。

此外,AI 還可以用於依據過去的互動紀錄,來預測電話聯絡時可能發生的狀況,並打從一開始就先找出相關資訊 ─ 就像是擁有一位經驗豐富、曾與該客戶打過交道的員工,並可以指導後進如何進行解決該客戶問題的過程。

AI 系統還可以依據每個人的職責推估,向內部大量員工提供新的資訊。例如在新產品問世時,各單位就不必派員工出去接受訓練。

例如,KPMG 最近不得不對員工進行有關倫敦銀行同業拆借利率 (LIBOR) 系統變更的訓練。 KPMG 使用 AI 閱讀所有格式的合約,並摘錄出與銀行匯率和 LIBOR 主題相關之特定用詞,並將其納入員工工作流程中。該 AI 系統還接受了在特定主題方面專家的訓練,為員工提供更多方面的協助。

Chandrasekaran 說,這種新的學習方式,適合現在剛出社會的這一代新鮮人。「主管現在最好不要直接對新鮮人說:『你得參加這個為期六週的訓練課程,然後回來做好這份工作。』」

虛擬助理

Chandrasekaran 表示,在職 AI 擴充開啟了一個未來,每個地方的每個員工都有自己的私人助理,以協助他們提升份內工作的技能。 「就像是有一位由 AI 帶動的私人教練。」

其實這種想法並不新鮮。二十年前,微軟試著讓所有使用者向 Office 小幫手學習, 但是成效不彰。大家非常討厭它,因而 Office 小幫手在 2010 年時,甚至被《時代》雜誌列為有史以來最糟糕的發明之一。但是這回改革後的 AI 可不一樣了,Chandrasekaran 說道。

現在的公司皆擁有相當可靠的語言及語音識別、情感分析技術和推薦引擎。透過數位化,現在它們擁有了根據公司的特定要求以訓練 AI 系統所需的資料。

他說:「資料是無可取代的。 例如在客服中心時,你必須向 AI 提供帶有口音濃重、發音不標準、帶有背景噪音的良好資料,如此一來 AI 才能獲得足夠優質、將語音轉換為文字的辨識引擎。至於對合約辨識的訓練,你必須為 AI 提供不同語言、各種形式與風格的合約案例。品質良好的資料與人工註解過的資料是無可取代的。」

公司還需要確保他們擁有回饋機制,以便繼續訓練及改進系統。 「在編寫傳統應用程式時,最好的一天是第一天,因為一開始一切都很正常,問題要在之後才會發生。」Chandrasekaran 說, 「反觀 AI,上線第一天會是最慘的一天。公司必須為一開始前幾回的反覆調整做好心理準備。」

他說,在很多領域,人工智慧系統已經處於相當穩定的狀態,可以進行有用的工作。「但仍然存在新興領域,像是要如何從文件檔案中摘錄出手寫筆記。」

微劑量學習

Carmen Fontana 目前擔任 Centric Consulting 公司的雲端及新興技術實踐主管,同時也是美國電機電子工程師學會 (IEEE) 會員,她認為,在以 AI 為本的學習方面,有種新方法她稱之為「微劑量學習」(Microdose learning)。

她說:「我們可不想每週得耗上 40 個小時的課來學東西。 但只要有了 AI,受訓者可以在當下接受一點點刺激,一小點一小點地學會一件事 ─ 這樣一來就可以及時完成學習,並輕鬆地吸收知識。」

在 Centric 公司,Fontana 本人既是這種學習方法的創立者,同時也是消費者。

她說:「我實際上是根據目前所在的領域來建立學習內容,這樣一來,在我所屬領域之外的人,就能了解我們的工作內容。而對我來說,工作量減少了,而且不用舉辦正式的訓練課程,讓其他人去學習團隊的工作內容;而是將這些訓練內容上傳,讓大家能夠進行微劑量學習。」

該公司還有推薦引擎,可以為員工建立學習途徑。例如,Fontana 本人最近就學習到了她公司的企業價值觀及文化。

她說:「我在這裡工作已經9年了,不清楚這些事情確實令人感到尷尬。但是我剛到職時並沒有這種訓練,所以想回去重新看看,了解我們應如何在企業價值觀和文化中定位出自己。」

她說,新的方法賦予了員工學習的自主權。「與當年我剛成為顧問時相比,這是一個很大的區別。」

以 AI 為本的訓練的潛在風險

Tata Consultancy Services 公司資料及分析業務負責人 Kamlesh Mhashilkar 認為 AI 被使用於建立文字情境感知技能,鑑識出因特定課程或會議受益的員工,以及針對個別主題的客製化教育計畫。

而最近人工智慧在協助監考方面變得非常有用。在過去的好日子裡,大家可以親自前往測試中心參加認證考試。

Mhashilkar 說:「隨著新冠肺炎疫情爆發,AI 確實在機器監考、自我監考或雙重監考方面提供了莫大的幫助。 如果這個人的視線不斷地四處移動 ─ 這個人是真的在認真考試,還是想要作弊?」

一些學校已經在使用 AI 來對學生論文進行評分 ─ 但若進展不順利,就會淪為笑柄。

數位服務諮詢業 Nerdery 公司技術長 Joe Tobolski 說:「由於實施方式的問題,AI 評分引起了大家強烈的負面評價。我對此有些擔心,因為這些偏見有可能將偽陰性結果導入系統中。」

透過人工智慧將知識從經驗豐富的員工轉移到新員工身上,這與勞動力日益老齡化的行業愈來愈相關,但在此同時也帶來了風險。

他說:「我們見過在安排委外工作時,同仁被要求向委外單位傳授他們的工作內容,因此他們會故意不遵守指示。」

他表示,採用機器做事時,不太可能因為一個人給了明顯不佳的建議而糾正對方,這樣的情況在使用 AI 時更有可能發生。

他說:「這可能產生意料之外的結果。有沒有人會濫用機器的能力?當然會有,而且他們八成會拿來濫用。」

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