AI raštingumas dažnai paverčiamas mokymu: moduliu, sertifikatu, pažymėtu langeliu. Tai nėra neteisinga, bet tai nėra ir tai, ko iš tikrųjų reikalauja šis žodis. Raštingumas reiškia, kad žmogus supranta, ką sistema daro ir ko ne, kur yra atsakymo ribos, ir kada rezultatą reikia patikrinti, prieš jam patenkant kitur. Tai yra kitokia įgūdis nei mokėjimas naudotis pokalbio langu.
Darbuotojas, kuris žino, kaip suformuluoti užklausą, nebūtinai yra raštingas tokia prasme, kuri čia svarbi. AI raštingumas yra apie rizikos atpažinimą: kada atsakyme yra klaida, kuri nepastebima, kada verslo duomenys perduodami sistemai, kuri juos naudoja kitur, kada AI rezultatas tampa pagrindu sprendimui, kuris iš tikrųjų reikalauja patikrinimo. Kas šito neišmoko, moko darbuotojus naudotis įrankiu, bet neišmoko jų, kada juo nepasitikėti.
Raštingumas turi prasmę tik tada, kai jis siejasi su tuo, kas vyksta praktikoje. Jei darbuotojai jau naudoja įrankį, kurio niekas nepatvirtino, tuomet bendras mokymas apie AI principus turi mažai vertės, kol niekas nežino, kokie tai įrankiai ir kam jie naudojami. Raštingumas be aiškumo apie naudojimą yra programa, kuri nepasiekia praktikos.
Čia yra ir paprasčiausias būdas kažką sužinoti: paklausti. Ne klausti, siekiant reikalauti pasiaiškinimo, o klausti, siekiant suprasti, kas vyksta. Darbuotojas, kuris naudoja įrankį, kad dirbtų greičiau, retai apie tai pasakoja savanoriškai, jei klausimas jaučiasi kaip patikrinimas, galintis baigtis nubaudimu. Taigi raštingumas nepradedamas nuo instrukcijų davimo, o nuo aplinkos, kurioje pranešimas nėra rizika, sukūrimo.
Mokymas gali paaiškinti, kas yra kalbos modelis, iš kur atsiranda šališkumas, ir kada rezultatą reikia patikrinti. Mokymas negali garantuoti, kad tos žinios bus pritaikytos tuo momentu, kai tai svarbu: esant laiko spaudimui, artėjant terminui, atliekant užduotį, kuri jau šimtą kartų buvo atlikta sėkmingai. Taip pat vienkartinis mokymas negali laikytis žingsnio su tuo, kas kinta. Sistemos koreguojamos, atsiranda naujų įrankių, naudojimas kinta. Todėl raštingumas nėra vienkartinis momentas, o pasikartojantis ritmas — lygiai taip pat, kaip rizikos klasifikacijų peržiūra nėra vienkartinis pratimas, o pasikartojantis procesas.
Darbuotojų raštingumas neatleidžia organizacijos nuo klausimo, kas ir ką prižiūri. Jei darbuotojas AI rezultatą perkelia į sprendimą, ir tas sprendimas pasirodo neteisingas, tada į klausimą kas atsakingas, kai AI taikomoji programa padaro klaidą neatsakoma paprasčiausiu „darbuotojas turėjo žinoti“. Atsakomybė paskirstyta keliais lygiais: pas tą, kas pritaikė sistemą, pas tą, kas organizavo priežiūrą, pas tą, kas nustatė gaires. Individų raštingumas yra tos grandinės dalis, o ne jos pakaitalas. Tai, ką žmogiškoji priežiūra praktikoje reiškia, siejasi su klausimu, ar žmogus, kuris tą priežiūrą vykdo, taip pat pakankamai supranta, ką jis prižiūri — be to supratimo priežiūra tampa formalumu.
Daugelis organizacijų bando susieti AI raštingumą su esamu atitikties ar rizikos procesu. Tai atrodo logiška, bet praktikoje antras sluoksnis prie esamo proceso dažnai nenaudojamas: darbuotojai laikosi proceso, kurį jie jau žino, ir ignoruoja naują, net jei jis geriau atitinka praktiką. Kodėl antras procesas prie esamo yra ignoruojamas yra klausimas, kuris eina toliau nei mokymas: jis susijęs su tuo, kur raštingumas yra užfiksuojamas, tikrinamas ir naudojamas paties darbo metu.
Mes negalime pasakyti, kiek mokymo yra pakankamai, ar kokia darbuotojų dalis po programos iš tikrųjų elgiasi kitaip. Tai skiriasi pagal organizaciją, pareigas, užduočių, kurias žmogus atlieka, rizikos lygį. Asmeniui, kuris kasdien rengia klientų sutartis su AI pagalba, reikia kitokio raštingumo lygio nei asmeniui, kuris AI naudoja retkarčiais santraukai. Vienareikšmio atsakymo į klausimą „kiek mokymo yra pakankamai“ nėra, ir mes tokio atsakymo nesuteikiame.
Raštingumas be aiškumo apie atskirų naudojimo situacijų riziką liks abstraktus. Darbuotojas, kuris įveda verslo duomenis nemokamame pokalbio lange, susiduria su kitokia rizika nei darbuotojas, naudojantis vidinę, apsaugotą sistemą, ir ką jūs darote su verslo duomenimis nemokamame pokalbio lange yra klausimas, kuriam kiekvienoje situacijoje reikia kitokio atsakymo. Taigi raštingumas nėra viena programa visai organizacijai, o sąsaja su tuo, su kuo žmonės iš tikrųjų dirba.
Ta sąsaja pradedama nuo žinojimo, kokios užduotys jau yra palaikomos AI ir kokiu mastu. FTE TO AI darbo skenavimas apskaičiuoja pagal kiekvieną užduotį, kokią darbo dalį AI gali perimti, ir taip suteikia konkretų vaizdą, kur raštingumo labiausiai reikia: ne bendra prasme, o toje vietoje, kurioje darbas iš tikrųjų kinta.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.