Für diejenigen, die Bedenken haben, dass ihre Mitarbeiter über solide generative KI-Fähigkeiten verfügen, gibt es eine Möglichkeit, die Kontrolle zu übernehmen: Schulung am Arbeitsplatz.

„Ihr Job wird nicht durch KI ersetzt. Ihr Job wird durch jemand anderen ersetzt, der KI verwendet, wenn Sie dies nicht tun“, sagte John Blackmon, Chief AI Officer der maßgeschneiderten Schulungsorganisation ELB Learning, deren Produkte von Unternehmen wie google verwendet werden , Mastercard und GM, um ihre Belegschaft weiterzubilden.

Der Unterschied zwischen Kompetenz und Fachwissen, sagte Blackmon, liege darin, zu verstehen, was hinter den Kulissen vor sich gehe.

Ähnlich wie bei den Feinheiten der Telefon- oder Internetkommunikation müssen Programmierer und Ingenieure echte Experten für generative KI sein. Für die allgemeine Belegschaft, so Blackmon, liege der Schlüssel darin, zu wissen, wie man Plattformen dazu veranlasse, die benötigten Ergebnisse zu produzieren.

„Aufforderungen sind die neue Art zu sprechen“, sagte Blackmon. Es sind Unternehmen, die ein erhebliches Interesse daran haben, dass ihre Mitarbeiter sich an die Produktion generativer KI-Inputs gewöhnen.

Schulungen sind unerlässlich, da Mitarbeiter generative KI nutzen werden, unabhängig davon, ob ihre Führungskräfte ihnen dies verantwortungsbewusst und effizient ermöglichen. „Jeder neue Mitarbeiter erscheint heute bereits mit chatgpt in der Hosentasche“, sagte Bryan Kirschner, Vizepräsident für Strategie bei DataStax, einer Vektordatenbanklösung für generative KI-Anwendungen. „Was bekommen sie, wenn sie sich an ihren Schreibtisch oder an ihren Remote-Arbeitsplatz zu Hause setzen?“

Laut einer aktuellen KI-Kompetenzbericht von TalentLMS58 % der Personalmanager werden Weiterbildungs- und Umschulungsinitiativen nutzen, um die KI-bedingte Qualifikationslücke zu schließen. Hier sind einige der Schlüsselkonzepte dieser Bemühungen.

„Der Weg zum Training“, sagte Kirschner, „besteht darin, über Krabbeln, Gehen, Laufen nachzudenken. Aber krabbeln wirklich bald.“

Kirschner sagte, keine generative KI sei allein unterwegs. So wie es keinen Mitarbeiter ohne Manager oder Coach gäbe, gäbe es auch keine generative KI ohne einen Copiloten.

Während Mitarbeiter anfangs vielleicht naiv gegenüber dem Einsatz generativer KI sind, haben sie die Fähigkeit, durch Schulung einfallsreich zu werden. Kirschner sagte, es sei wichtig, dass die Mitarbeiter an einen Punkt gelangen, an dem sie „Standpunkte haben“ und kreativ darüber nachdenken können, wie sie generative KI-Anwendungsfälle auf Kundenbedürfnisse anwenden können.

Kirschners Team bei DataStax erstellte eine KI-Reifegradmodell Das misst die Ausgereiftheit der KI-Nutzung eines Unternehmens. Es gibt vier Hauptstränge im Modell: Kontext, Kultur, Architektur und Vertrauen. Das Modell umfasst einen Bogen, der die besten Möglichkeiten zur Implementierung generativer KI von Anfang an zeigt, bis sich die Mitarbeiter versiert fühlen.

Beispielsweise beginnt der Kontextthread des Reifegradmodells mit „Privacy by Design“ und reicht bis hin zu kontinuierlichem Lernen und Echtzeitanpassung. In der Zwischenzeit beginnt der Kulturfaden mit einer werteorientierten Organisation und reicht bis hin zu einer variablen Vergütung, die ethische Entscheidungen und das Engagement der Regulierungsbehörden belohnt. Bei der Architektur bestimmen automatisierte Codegenerierung und Tests die Ausgereiftheit. Zu Vertrauen gehören Faktoren wie interne und externe Transparenz.

Blackmon sagte, dass die Weiterqualifizierung für generative KI mit anderen Trainingsarten vergleichbar sei. „Man muss klare Ziele haben“, sagte er. „Man muss genau wissen, was man zu tun versucht. Man muss das Publikum kennen, mit dem man spricht.“

Interne Arbeitsgruppen helfen vielen Unternehmen bei der Information über genehmigte Anwendungsfälle generativer KI und helfen den Mitarbeitern, den Schulungs- und Einführungsprozess verantwortungsvoll zu steuern. In der Regel sind Stakeholder aus verschiedenen Bereichen der Organisation anwesend, um einen umfassenden Ansatz zu schaffen.

Hasnain Malik, HR-Direktor bei Brainchild Communications, sagte, dass Unternehmen eine kleine Gruppe von Benutzern auswählen und auf eine begrenzte Anzahl von Funktionen abzielen sollten. „Erweitern Sie die Testversion schrittweise, bis Sie mit der Einführung für alle zufrieden sind“, sagte Malik.

Das Datensicherheitssoftwareunternehmen BigID hat einen Kurs veröffentlicht, So beschleunigen Sie KI-InitiativenDarin wurde dargelegt, was Unternehmen tun müssen, um KI verantwortungsvoll einzuführen, von der Steuerung großer Sprachmodelle zur Verhinderung von Datenlecks bis hin zur Vermeidung von Nichteinhaltung und Reduzierung der Risiken, die mit dem Einsatz generativer KI verbunden sind. Dazu gehört die Klassifizierung aller Daten, die in ein LLM gelangen – „Wenn es Müll ist, der reinkommt, ist es Müll, der rausgeht“, sagte Blackmon, einzigartige Unternehmensdatensätze.

Der BigID-Kurs schlägt vor, automatische Flags für Richtlinienverstöße zu setzen, wenn sensible oder regulierte Daten am falschen Ort landen. Dazu können bestehende Richtlinien gehören, es sollten aber auch neue Richtlinien zur Verwaltung und Überwachung potenzieller Risiken im Zusammenhang mit generativer KI enthalten sein (sofern diese Richtlinien nicht im Widerspruch zu bestehenden Richtlinien stehen).

Carrie Hoffman, Partnerin und Arbeitsrechtsanwältin bei Foley & Lardner, sagte, dass generative KI-Richtlinien nicht im luftleeren Raum existieren. „Alles, was Sie aus KI-Perspektive tun, muss in Verbindung mit der Sicherstellung erfolgen, dass wir weiterhin die Vorschriften einhalten“, sagte Hoffman.

Shabbi Khan, Patentanwalt bei Foley & Lardner, sagte, es bestehe ein Gleichgewicht zwischen Freizügigkeit und der Überwachung von Aktivitäten im Zusammenhang mit KI. „Wenn Sie zu streng sind, verwenden Mitarbeiter es möglicherweise auf ihren persönlichen Geräten“, sagte Khan. Darüber hinaus stellt ein prägnanter Best-Practice-Leitfaden sicher, dass die Mitarbeiter tatsächlich lesen, was Sie von ihnen verlangen, z. B. dass Ihre Mitarbeiter den Schulungsmodus deaktivieren und die Eingabe vertraulicher Informationen vermeiden sollen.

Im Rahmen der Schulung ist es wichtig, alle Benutzer generativer KI daran zu erinnern, wachsam zu bleiben und die Genauigkeit der Ausgaben zu bestätigen. Halluzinationen oder scheinbar erfundene Ergebnisse, die nicht durch den Datensatz des Modells bestätigt werden, sind real – wenn auch selten.

„Da diese Modelle immer besser werden, sind Halluzinationen immer schwerer zu erkennen“, sagte Khan. „Die Leute gehen davon aus, dass die Ergebnisse korrekt sind, weil man nicht so viele Fehler findet.“

Dies wird als Automatisierungsverzerrung bezeichnet, bei der davon ausgegangen wird, dass die Maschine Recht hat, es aber dennoch genauso wichtig ist, den kritischen Überblick zu behalten.

Kirschner, der an mehreren Revolutionen im Technologie-Strategiespiel beteiligt war, sagte: „In den Anfängen des Mobilfunks haben wir immer gesagt, dass es zur Eingangstür zu Ihrem Unternehmen wird, und ich denke, dass generative KI zur Eingangstür zu Ihrem Unternehmen werden wird.“ .”

Vor diesem Hintergrund ist es nur sinnvoll, Weiterbildungen bereitzustellen, die es Ihren Mitarbeitern ermöglichen, das Unternehmen in einer Welt voranzutreiben, die anders aussieht als gestern.