یادگیری سازمانی و یادگیری ماشین چیست و چگونه با هم کار می کنند

با توجه به اینکه سازمان‌ها اکثر فرآیندهای اصلی و غیرهسته‌ای خود را خودکار می‌کنند و از الگوریتم‌هایی برای تقویت برنامه‌های کاربردی و هدایت عملیات خود استفاده می‌کنند، یکی از جنبه‌های کلیدی شرکت‌های اقتصاد دانش، یادگیری سازمانی می‌تواند به یک پارادایم کاملاً جدید حرکت کند.

برای توضیح، یادگیری سازمانی به عنوان یک فرآیند سیستمی اتفاق می افتد که در آن مصنوعات دانش قابل استفاده مجدد به کارکنان کمک می کند تا از تجربیات همتایان و همکاران خود برای هر تکرار فرآیندهای سازمانی بیاموزند و این به نوبه خود به آنها کمک می کند تا از آنچه به عنوان “اختراع مجدد چرخ” شناخته می شود اجتناب کنند. .

به عبارت دیگر، زمانی که سازمان‌ها دانش کسب می‌کنند و از هر دور یا تکرار فرآیندهای اصلی خود یاد می‌گیرند، کارایی را از این یادگیری به فعلیت می‌رسانند و از تجربیات گذشته کارکنان خود هم افزایی می‌کنند.

حال، اجازه دهید به چگونگی کمک یادگیری ماشینی به یادگیری سازمانی بپردازیم. برای شروع، یادگیری ماشین اصطلاحی است که برای توصیف نحوه یادگیری سیستم های الگوریتمی خودکار به همان شیوه ای که انسان ها از تجربیات گذشته یاد می گیرند، استفاده می شود.

در واقع، زیبایی یادگیری ماشینی این است که پس از برنامه‌ریزی، سیستم‌ها و نرم‌افزارها به‌طور خودکار الگوها را شناسایی کرده و شاخص‌های مبتنی بر گسترده را از داده‌های خام شناسایی می‌کنند. به نوبه خود، از این یادگیری برای تقویت کار انجام شده توسط ماشین ها استفاده می شود که به نوبه خود، کارایی و اثربخشی آنها را افزایش می دهد.

بنابراین، ماشین‌ها مانند انسان‌ها شروع به «یادگیری و فکر کردن» می‌کنند که پیش‌فرض پشت این مفهوم است. اگرچه دانشمندان موافقند که ما هنوز به مرحله‌ای نرسیده‌ایم که ماشین‌ها از انسان تقلید کنند یا حتی از انسان‌ها پیشی بگیرند، اما احتمالات نفس‌گیر و فرصت‌ها بسیار است.

چگونه یادگیری سازمانی فعال شده MK می تواند پارادایم جدیدی را ایجاد کند

بنابراین، چگونه یادگیری ماشینی می تواند به سازمان ها کمک کند تا الگوی جدیدی را در یادگیری ایجاد کنند؟ به عنوان مثال، آنها می توانند جایگزین KM یا سیستم های مدیریت دانش موجود شوند و به سازمان ها کمک کنند تا از مزایای بیشتری از نظر زمان کمتر برای شناسایی الگوها و شاخص ها استفاده کنند.

در مرحله بعد، یادگیری ماشین برای سازمان هایی که منابع لازم برای سرمایه گذاری در سیستم های KM گران قیمت را ندارند، بسیار سودمند است.

سوم، نرم‌افزار فعال‌شده ML یا Machine Learning می‌تواند به راحتی به تازه‌کارها و تازه‌کارها کمک کند تا یادگیری و دانش خود را در مورد پروژه‌های مهم مأموریت افزایش دهند و مهم‌تر از آن، به آنها اجازه دسترسی به کل کتابخانه Artifacts دانش را بدون نیاز به مرور مجزا در مجموعه می‌دهد.

به عبارت دیگر، Meta Data یا Higher Lever Learning نیاز به داشتن نمای چشم پرنده از کل پایگاه داده KM با مزیت افزوده بینش خرد و الگوهای کلان در دسترس همه کارکنان سازمان داشت.

بنابراین، سیستم‌های KM فعال‌شده ML به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در واسط‌های Man Machine هم‌افزایی کنند و به آن‌ها کمک می‌کنند تا از کارایی‌های صرفه‌جویی در مقیاس و مزایای حاصل از هم‌افزایی همانطور که قبلاً ذکر شد، بهره ببرند. به نوبه خود، این می تواند منجر به تغییر پارادایم در نحوه مدیریت سیستم های یادگیری و مدیریت دانش سازمان ها شود.

محدودیت‌های فن‌آوری‌های فعلی ML و تهدید افزونگی‌ها

با این اوصاف، همچنین این مورد نیز وجود دارد که ML به تنهایی نمی تواند راه حلی برای تمام مشکلات مربوط به KM در سازمان ها باشد.

به عنوان مثال، همانطور که قبلاً ذکر شد، قابلیت‌های ML هنوز در حالت‌های اولیه هستند و قبل از استفاده از آنها برای ارتقای قابلیت‌های یادگیری و KM در سازمان‌ها، فاصله‌ای وجود دارد.

علاوه بر این، گزارش‌های اخیر نشان می‌دهد که نرم‌افزار مجهز به ML تا آنجا که به تشخیص الگوها و شاخص‌ها در میان خوشه‌های داده مربوط می‌شود، اشتباهات فاحشی مرتکب می‌شود.

سوم، چشم‌انداز سیستم‌های KM و ماژول‌های یادگیری فعال‌شده ML که جایگزین عنصر انسانی می‌شوند، نیاز به کمی احتیاط دارند، زیرا از دست دادن شغل و تعدیل کارکنان در کلیت مدیریت دانش و پارادایم یادگیری سازمانی می‌تواند هدفی را که برای آن مستقر شده‌اند شکست دهد.

علاوه بر این، یادگیری سازمانی یک فعالیت گروهی است که از بحث و گفتگو حاصل می‌شود و چشم‌انداز یادگیری انفرادی از طریق سیستم‌های ML چیزی است که می‌تواند اهداف یادگیری گسترده سازمان را از مسیر خود خارج کند.

چگونه KM فعال شده ML می تواند به یک تغییر دهنده بازی برای شرکت های نوآور تبدیل شود

از سوی دیگر، شواهد کافی وجود دارد که نشان می‌دهد در حال حاضر، سیستم‌های مدیریت دانش با قابلیت ML واقعاً می‌توانند تفاوت قابل توجهی در نحوه انجام یادگیری سازمانی ایجاد کنند.

مهم ترین و مهم ترین مزیت این است که سیستم های KM فعال شده ML در سازمان های بزرگ و بسیار بزرگ بسیار خوب کار می کنند.

در تجربه خود دریافتیم که سازمان‌هایی که هزاران و صدها هزار کارمند دارند، واقعاً می‌توانند از الگوی جدید یادگیری سازمانی مبتنی بر ML بهره ببرند.

در واقع، با توجه به این واقعیت که سازمان‌هایی مانند Infosys، IBM، و مایکروسافت اغلب با سازمان‌دهی مصنوعات KM و مدیریت سیستم‌های یادگیری خود درگیر هستند، بدیهی است که ML می‌تواند به چنین سازمان‌هایی به روش‌هایی کمک کند که قبلاً هرگز تصور نمی‌شد.

علاوه بر این، سازمان‌های پراکنده جغرافیایی می‌توانند از یک سیستم KM متمرکز و خودکار بهره‌مند شوند که فاصله فاصله را پر می‌کند و زمان هدایت اطلاعات را برای تبدیل شدن به دانش و مفید شدن داده‌ها با شناسایی الگوها و برچسب‌گذاری شاخص‌ها کوتاه می‌کند.

تحقیقات اخیر نشان می دهد که سازمان هایی مانند 3M به طور گسترده در مطالعات ML سرمایه گذاری می کنند تا شناسایی کنند که چگونه می تواند برای سیستم های یادگیری سازمانی آنها مفید باشد.

نتیجه

در نهایت، یادگیری سازمانی برای اکثر نهادهای شرکتی یک فرآیند غیرهسته ای است که در اولویت های آنها نقش برجسته ای ندارد.

از سوی دیگر، برای شرکت های اقتصاد دانش که توانایی آنها در نوآوری و مبتکر بودن تفاوت بین موفقیت و شکست را ایجاد می کند، کاملاً حیاتی است.

بنابراین، یادگیری سازمانی مبتنی بر ML قطعا می تواند به آنها کمک کند تا از رقبا پیشی بگیرند و از منحنی جلوتر بمانند.

برای نتیجه گیری، در حالی که سیستم های KM فعال شده ML هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند، پتانسیل آنها برای تغییر بازی و راه اندازی پارادایم های جدید در یادگیری سازمانی بسیار زیاد است.