賦予你的團隊生成式 AI 技能 : 管理變革以實現更好的學習

原文來自 Udemy : Empower Your Team with Generative AI Skills: Manage Change for Better Learning

這個部落格系列是 Udemy 學習團隊的協作成果，其中包括首席學習長 Melissa Daimler； Justin Mass 企業學習資深總監； Joshua Ehrenreich 資深學習專案經理； John O’Neill 高級學習合夥人； Lauren Hauser 學習專案經理；和i Vicki Lang 學習設計師。

讓團隊參與並在工作流程中使用生成式人工智慧是至關重要的任務。如果沒有這些技能，團隊及其公司將難以跟上技術變革的步伐。他們將錯過創新和保持競爭優勢日益必要的要素。

我們本系列的第一篇文章探討了使用新的生成式人工智慧技術來提高團隊技能的模型學習計畫。在這篇文章中，我們將考慮如何在學習過程中將變革管理作為重點，以改善結果。

變革管理指南：推動更好的學習成果

當你向你的團隊介紹生成式人工智慧時，請整合以下方法來更有效地吸引學習者並幫助他們取得成功。

請注意，在規劃如何與你的團隊一起實施這些工具時，重要的是要考慮如何負責任地這樣做。當機密和敏感資訊被引入人工智慧工具時，其面臨的風險尤其大。無論你是為團隊還是公司提供支持，我們建議你諮詢你的法律顧問，以獲取有關如何正確保護公司資訊的指導。

在本系列的下一篇文章中，我們將探討如何透過有效的變革管理來促進技能學習過程，以推動更好的學習成果。

方法#1：投入時間學習生成式人工智慧技能－作為一個團隊

對於團隊領導者來說，僅僅宣布關注學習是不夠的。當領導者宣布重點但沒有提供後續行動時，團隊很容易看穿言論。真正專注於學習需要從繁忙的工作日中抽出空間和時間來獲取新技能。通常，團隊的領導者最有能力確保這一點的實現。

提示：專案組定期學習時間

留出已有的時間，例如團隊會議。例如，承諾每季召開三次會議，共同學習一半的時間。

提示：提供一致的會議結構

每次會議都以一個議程開始，並在你們在一起的時間之後包括一個非同步任務。確定一些團隊成員來實現這一點，而不是只依賴團隊經理或領導者。

方法#2：讓人們做好成功的準備

生成式人工智慧技術是一種需要新技能的新工具。雖然基於先驗知識和先前學習的學習是有效的，但額外的措施可以幫助人們更快地提高技能。

提示：從小組練習開始

在第一次會議中，首先按照與工作無關的提示在工具中進行小組練習。小團體減少了單獨努力的壓力，而且由於實踐與工作無關，人們更放心地進行實驗。考慮用它來計劃即將到來的假期或餐飲計劃。

提示：從頭開始建立知識庫

生成式人工智慧工具與傳統搜尋工具不同。提供前期工作以幫助團隊了解如何設計提示並儘早以團隊形式討論該主題是關鍵。

方法#3：慶祝勝利

隨著人們越來越頻繁地使用這些工具並且效率越來越高，他們將發現更多的方法來從中獲取現實世界的價值。不要強制執行這個過程，而是在它發生時慶祝它。

提示：授權團隊將重點轉移到工作上

當你的團隊似乎可以輕鬆使用該工具時，請將重點從一般實驗轉移到對其特定角色和職責有意義的範例用例進行實驗。讓你的團隊帶頭產生這些想法，以鼓勵主人翁精神和創造性實驗，使他們更有可能繼續使用生成式人工智慧。

提示：慶祝成功

為團隊創建一個空間，分享生成式人工智慧的成果，並透過簡短的討論來跟進每個團隊學到的知識、工作品質如何提高、是否節省了時間或金錢，或者團隊成員如何看到收益。

方法#4：期待不同程度的熱情

對於所有新技術形式，人們在早期接受或不接受方面都會陷入困境。生成式人工智慧也不例外。不要試圖說服你的團隊他們應該使用該工具；相反，要讓他們熟悉如何做。隨著人們對它的使用越來越熟悉並了解它的功能，請檢查並看看他們的意見是否在變化。

提示：專注於長期遊戲

這裡的目標是熟悉並嘗試新技術，而不是強制要求如何使用它。鼓勵團隊內部進行建設性辯論，以達成集體觀點。如果你想分享你對生成式人工智慧的長期願景，請在團隊熟悉使用它後集中精力進行交流。

方法#5：確保一致且負責任的使用

在了解此工具的同時，利用這個機會討論任何新出現的規範和使用期望。當規範自下而上而不是自上而下地出現時，它是最有效的，所以不要迴避與團隊成員討論棘手的問題。

提示：儘早並經常作為團隊討論使用期望

例如：我們的歸因使用政策是什麼？如何確保資訊的正確使用並避免抄襲？如有必要，我們如何維護業務和客戶的機密？我們是否認為在某些情況下不適合使用生成式人工智慧？你的組織很可能會圍繞這些要點制定官方政策；你可以分享你的團隊記錄的規範和指導原則，以增加組織對這些問題的思考。

透過將這些方法整合到你的學習過程中，你將更有效地指導您的團隊獲得所需的生成式人工智慧技能，以更有效率、更具策略性和更有效地完成工作。在本系列的最後一篇文章中，我們將研究 Udemy 內部學習團隊的一個用例。我們將討論我們的團隊如何獲得生成式人工智慧技能、我們在過程中解決的挑戰以及這如何使我們取得有意義的成果。