賦予團隊生成式 AI 技能：Udemy 學習團隊的用例

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原文來自 Udemy : Empower Your Team with Generative AI Skills: A Use Case from the Udemy Learning Team

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 Vicki Lang 學習設計師。

生成式人工智慧( AI )是遊戲規則的改變者。麥肯錫最近的研究表明，光是這項技術對生產力的影響就可以為世界經濟增加數兆美元。讓我們的團隊能夠使用生成式人工智慧來提高效率和生產力，同時讓他們能夠參與更具策略性的專案，這對於跟上不斷變化的工作性質至關重要。

我們關於如何提高團隊在生成人工智慧方面的技能係列的最後一篇文章重點介紹了團隊在日常工作流程中使用這些工具所帶來的好處。在這裡，我們展示了我們自己組織的一個用例，特別是關於學習團隊的用例。 2023 年 4 月，Udemy 內部學習團隊專注於如何學習生成式 AI 工具和技術。我們對過程進行了以下觀察，並提出了其他方法和技巧，以使學習變得有意義和有吸引力。

AI 解決方案用例：產生經理培訓評估項目

在改進 Udemy 的財務發展計畫 Udemy Manager 時，學習團隊旨在將 Udemy 平台上的技能評估納入新設計的一部分。這在時間、成本和資源方面提出了重大挑戰。該解決方案利用生成式人工智慧技術 ChatGPT，在保持品質的同時顯著提高了速度和效率。

挑戰是什麼？

開發高品質的評估專案庫需要大量的專業知識、多個利害關係人和大量的準備時間。這些評估項目也伴隨著一些供應商成本和漫長的開發流程。我們面臨的挑戰是在緊迫的期限內並在預算範圍內對 30 個高品質項目進行試點評估。

時間很短，從啟動勘探到目標發射日期之間只有四個月的時間，而使用典型流程進行評估需要接近六個月的時間。
除了內部資源成本之外，典型流程的估計供應商成本將超出分配給專案的有限預算。
這個流程的人力資源也很有限，兩位團隊成員只能投入幾天的時間來致力於這個專案，而典型的流程則需要六人或更多的人投入更多的時間。

團隊如何在不超出預算或時間表的情況下產生所需的 30 個項目？

可能的解決方案有哪些？

在轉向人工智慧之前，團隊探索了各種選擇：

外包給供應商：這是典型的流程，但由於成本和較長的生產時間框架會在目標發布日期之後交付產品，因此對於該專案來說是不可行的。
內部主題專家 (SME) 創作：內部學習設計師可以對團隊的管理 SME 進行專案編寫培訓，並密切合作自行開發專案。然而，這種方法非常耗時，並且會產生大量未計劃的額外工作。由於這對團隊來說也是一項新技能，因此交付時間也會延長。
內部專案寫作進修：透過招募 10 位 Udemy 經理參加由內部學習設計師開發和舉辦的為期一天的密集專案寫作研討會，這些經理可能能夠在一天結束時每人編寫三個可用的專案。然而，這種方法對於參與管理的管理者來說將是資源和時間密集的，並且還存在無法獲得可用結果的額外風險。

下一步是什麼？

在該用例中生成式人工智慧實施取得巨大成功後，該團隊渴望找到其他應用程式。想法包括：

試行此技能評估：繼續進行評估工作，並在改進的 Udemy Manager 開發計畫中進行試點，收集回饋以指導進一步改進。
探索更廣泛的應用：與其他內部團隊分享我們的發現，以優化現有流程並研究可擴展性。

其他 Udemy 學習團隊人工智慧用例和結果

除了經理培訓評估專案用例之外，學習團隊還在其工作流程中發現了生成式 AI 的多種其他用途：

利用 ChatGPT 綜合指導計劃申請中的定性申請問題所需的前三項技能。該方法在 100 多個應用程式中得到利用，可以深入了解組織內的技能開發，從而節省時間並提高匹配品質。
利用 ChatGPT 創建需要特定字數的課程描述。只需花費幾分鐘時間提供有關課程要點的提示和建議的字長，ChatGPT 就能夠提供一份草稿，然後快速編輯和使用。這種早期起草為每門課程節省了 30 分鐘的管理時間。
利用 ChatGPT 綜合了新推出的職業級別框架的早期草案中的措辭，促使其提供建議，使描述更加簡潔，同時支持漸進級別描述之間的一致性。 ChatGPT 也被提示圍繞已確定的類別從頭開始建立一個框架，作為開發中框架的快速壓力測試。

在這個過程結束時，學習團隊看到了未來在工作流程中使用生成式人工智慧的許多額外機會。我們的建議是，所有團隊都朝著提高效率、降低成本以及讓團隊成員專注於更具策略性的流程的目標而努力。

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