Der E-Commerce-Riese Alibaba nutzt bereits seit Jahren die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Erstellung von Produktbeschreibungen. Alphabet, die Muttergesellschaft von Google, begann schon 2009, durch künstliche Intelligenz (KI) selbstfahrende Autos zu entwickeln. Seit der breiten Einführung von ChatGPT haben auch Coca-Cola und SnapChat angekündigt, KI in Zukunft in ihre Geschäftspraktiken einzubeziehen.
Egal, ob Sie sie lieben oder hassen – KI wird bleiben und sich weiter ausbreiten. Auch als Unternehmens- oder L&D-Führungskraft sollten Sie den Moment nutzen und erkunden, wie Sie mit KI Ihre Talententwicklungsinitiativen verbessern können.
Wird KI die nächste technologische Revolution entfachen, die Arbeit und Leben auf den Kopf stellt, ähnlich wie das iPhone im Jahr 2008? Alle Anzeichen deuten darauf hin. Schon in wenigen Jahren (oder sogar Monaten!) werden Sie mit großer Wahrscheinlichkeit generative KI nutzen, um Trainingsprogramme zu gestalten oder sehr genaue und gründliche Skilltaxonomien zu erstellen.
„Wir stehen wieder einmal kurz vor einem Sputnik-Schock: Die vierte industrielle Revolution – die Einführung von Technologien wie KI, Robotik, Cloud-Technologie und das Internet der Dinge – zeigt, wie schlecht Tausende Unternehmen und Millionen Arbeitnehmer:innen darauf vorbereitet sind, in der neuen Arbeitswelt konkurrenzfähig zu bleiben“, so Annee Bayeux, Chief Learning Strategist bei Degreed.
Bei richtiger Anwendung kann KI die Effektivität von L&D-Programmen und -Initiativen, die Produktivität der Lernenden und die Effizienz ganzer Talententwicklungsabteilungen steigern. In diesem Blogbeitrag – dem ersten in einer ganzen Serie über den Einsatz von KI in L&D – gehen wir auf den Einsatz von KI zur Entwicklung einer erfolgreichen Skillstrategie ein.
Vier Wege, wie KI Ihre Skillstrategie verbessern kann
Es scheint vielleicht nicht gerade der spannendste Aspekt von L&D, doch die Organisation von Skilldaten ist ein entscheidender Bestandteil jeder Lernplattform und -strategie. Mit steigender Nachfrage nach kontinuierlichem Lernen und Skillentwicklung sollten Mitarbeitende stets einen umfassenden und aktuellen Überblick über ihre Skills, Kenntnisse und Erfahrungen haben können.
Hier sind vier gute Möglichkeiten, wie Sie in naher Zukunft KI-Modelle für die Organisation und Verwaltung von Skilldaten nutzen können:
1. Skilltaxonomien erstellen
AI-Modelle wie hierarchisches Clustering, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Word2Vec und Transformer-Modelle können zur Erstellung einer umfassenden und hierarchischen Skilltaxonomie verwendet werden. Diese Modelle können Skills normieren und in eine strukturierte Taxonomie kategorisieren, die Ihnen einen klaren und kohärenten Überblick über die Skills Ihrer Mitarbeitenden ermöglicht.
Anhand dieses Überblicks erkennen Sie leichter Skill-Gaps, wählen die passenden Weiterbildungen aus und stimmen Ihre Mitarbeiterentwicklung optimal auf Ihre Unternehmensziele ab. Die Taxonomie kann auch zur Kategorisierung und Organisation von Lerninhalten und Ressourcen genutzt werden, damit Ihre Mitarbeitenden die gesuchten Informationen leichter finden und abrufen können.
2. Skills kategorisieren und Skill-Gaps analysieren
Neben der Erstellung von Skilltaxonomien können KI-Modelle wie Convolutional Neural Networks, Graph Neural Network und Transformer-Modelle auch Kodierungsaktivitäten, Lernverläufe, Projektdokumentation und andere relevante Informationen analysieren, um dann ein detailliertes Skillprofil für jeden Mitarbeitenden zu entwickeln. Damit können diese ihre berufliche Weiterentwicklung aktiv mitgestalten und gleichzeitig den Skillbedarf Ihres Unternehmens decken. Partner wie Eightfold.AI und Phenom unterstützen Degreed dabei, die Kombination von vorhandenen Skills der Mitarbeitenden mit entsprechenden Aufgaben zu automatisieren.
3. Skilltrends vorhersagen
KI-Modelle wie Topic Modeling, Zeitreihenanalyse, Link-Analyse, Graph Neural Network und Transformer-Modelle eignen sich sehr gut zur Analyse von Skilltrends und zur Vorhersage des künftigen Skillbedarfs. Die Modelle können Stellenausschreibungen, Schulungsprogramme, Skillprofile von Lernenden und andere Quellen analysieren und so die am meisten nachgefragten Skills und Fachkenntnisse über eine Learning-Analytics-Plattform wie Watershed ermitteln.
Die von KI-Modellen bereitgestellten Informationen können Sie dabei unterstützen, eine Strategie für das Lernen am Arbeitsplatz zu entwickeln und Ihre Mitarbeitenden auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten. Indem Sie die zukünftig gefragten Skills identifizieren und Ihre Upskilling- bzw. Reskilling-Strategie für Ihre Mitarbeitenden entsprechend ausrichten, stellen Sie sicher, dass Ihre Belegschaft und damit auch Ihre gesamte Organisation die richtigen Skills besitzt, um auch in Zukunft ganz vorne mitzuspielen.
4. Skillbasierte Lernressourcen empfehlen
Wir bieten derzeit ein KI-gestütztes Empfehlungstool auf der Degreed-Plattform an. KI-Modelle können genutzt werden, um Mitarbeitenden skillbasierte Empfehlungen zu Lernressourcen zu geben. Die Modelle analysieren das Skillprofil und den Lernverlauf eines oder einer Mitarbeitenden und schlagen neue Skillbereiche vor, die sich am individuellen Entwicklungsbedarf orientieren. Mit diesen Modellen können zudem Ressourcen empfohlen werden, die die Mitarbeitenden zum Erlernen der neuen Skills nutzen können, wie Onlinekurse, Talentakademien, Bücher und Podcasts.
Bei Degreed suchen wir ständig nach neuen Wegen, um KI zur Bereitstellung von aufschlussreichen und umfassenden Lösungen zu nutzen, die die Lernerfahrung insgesamt verbessern. Zu unseren jüngsten Projekten gehören GPT-Modelle von OpenAI in Kombination mit anderen KI-Algorithmen zur Erstellung von Skilltaxonomien, Verfeinerung von Skill Ratings und Gewinnung relevanter Einblicke auf der Grundlage vorhandener Skills – so können Mitarbeitende ihre Lernziele schneller und einfacher erreichen.
KI-Modelle bieten uns eine leistungsstarke Lösung zum Organisieren von Skilldaten und Schaffen einer personalisierten und ansprechenden Lernerfahrung. Nutzen auch Sie die Möglichkeiten, die KI-Lösungen Ihnen bieten, und helfen Sie Ihren Mitarbeitenden dabei, ihre Skills auszubauen, ihre berufliche Entwicklung zu planen und in einer schnelllebigen Arbeitswelt immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.
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Fei Sha ist Director of Data Science & Machine Learning bei Degreed.