Cum dezvoltăm competențele AI prin practică și experimentare

Fie că vorbim despre Serena Williams pe terenul de tenis sau despre Magnus Carlsen în fața tablei de șah, unul dintre lucrurile care i-au ajutat să ajungă la cel mai înalt nivel în domeniile lor este practica. 

Pe scurt:

• Competențele AI nu se dezvoltă doar prin teorie. Experimentarea și aplicarea AI în activitatea reală sunt esențiale. Angajații care stăpânesc cel mai bine aceste instrumente învață folosindu-le în munca de zi cu zi.
• Cercetările arată că persoanele cu un nivel ridicat de fluență în AI exersează frecvent, experimentează și învață continuu. Explorează instrumentele AI, le aplică și își îmbunătățesc modul de utilizare a acestora direct în activitatea lor.
• Pentru ca aceste competențe să se dezvolte la nivelul întregii organizații, experimentarea trebuie să devină parte din modul de lucru. Liderii au un rol important în crearea oportunităților de practică, în încurajarea învățării între colegi și în integrarea AI în colaborarea de zi cu zi. Astfel, învățarea poate deveni parte din cultura organizației, iar utilizarea AI poate contribui la o transformare de durată.

Fără aplicare, învățarea rămâne în zona teoriei: importantă, dar insuficientă pentru a produce rezultate. Practica este cea care transformă cunoștințele în competențe și face ca învățarea să devină reală.

Același principiu se aplică și în cazul inteligenței artificiale. Unele organizații oferă cursuri, workshopuri sau biblioteci de resurse, însă acestea pot să nu fie suficiente. Pentru a dezvolta cu adevărat fluența în AI, angajații au nevoie de spațiu pentru experimentare. Trebuie să poată testa, învăța, exersa și utiliza instrumentele AI în contexte direct relevante pentru activitatea lor.

O cercetare recentă realizată de Harvard Business Publishing Corporate Learning, în parteneriat cu Degreed, evidențiază foarte clar acest lucru: angajații cu un nivel ridicat de fluență în AI se diferențiază prin experimentare. Ei nu se limitează la a învăța despre AI, ci folosesc activ aceste instrumente.

Argumentele de business pentru dezvoltarea competențelor AI la nivelul organizației sunt clare: organizațiile care le oferă angajaților posibilitatea de a învăța prin practică sunt mai bine pregătite să se adapteze, să inoveze și să crească într-un context aflat într-o evoluție rapidă.

Cum ajungem însă aici? Primul pas este să înțelegem ce presupune fluența în AI și ce îi diferențiază pe cei care au dezvoltat-o deja.

Ce înseamnă fluența în AI și de ce este importantă?

În cadrul studiului, persoanele cu fluență în AI au fost definite drept utilizatori frecvenți ai inteligenței artificiale generative în activitatea de zi cu zi, care au, în același timp, o bună înțelegere a capabilităților acesteia.

Fluența în AI are și o legătură importantă cu performanța. Studiul a arătat că respondenții cu un nivel ridicat de fluență în AI au raportat rezultate mai bune atât la nivel individual, cât și la nivelul echipei. Dintre aceștia, 81% au declarat că sunt mai productivi, 54% că sunt mai creativi, iar 53% că sunt mai bine pregătiți să rezolve provocări complexe de business.

Atunci când fluența în AI se extinde la nivelul organizației, efectele depășesc productivitatea individuală. Echipele pot lucra mai rapid, pot colabora mai eficient și pot identifica idei noi cu ajutorul AI. Organizațiile în care angajații au aceste competențe sunt mai bine pregătite să se adapteze schimbării, să abordeze creativ problemele și să genereze inovație relevantă. În contextul actual, fluența în AI devine o competență fundamentală.

Cum învață diferit cei care au dezvoltat fluență în AI

Respondenții cu un nivel ridicat de fluență în AI se diferențiază nu numai prin ceea ce știu, ci și prin modul în care învață. Învățarea autodirijată are un rol important în dezvoltarea competențelor lor.

Aceștia învață din proprie inițiativă cel puțin săptămânal, iar o treime dintre respondenți declară că fac acest lucru zilnic. Procesul include adesea secvențe scurte și punctuale de învățare, urmate de aplicarea imediată a celor învățate.

Diferența cea mai importantă apare însă în experimentarea și integrarea AI generative în activitatea de zi cu zi. Respondenții cu fluență în AI au fost de două ori mai predispuși decât ceilalți respondenți să declare că au învățat despre AI generativă prin experimentare.

AI are o caracteristică aparte ca instrument de învățare: permite învățarea prin interacțiune directă. În șah, atunci când un jucător mută o piesă, aceasta nu îi explică imediat de ce mutarea a fost bună sau greșită. Jucătorul trebuie să facă mutarea, să observe rezultatul și să îl analizeze. Performanța se construiește prin repetiție și studiu.

În cazul AI, interacțiunea este diferită. Instrumentul poate executa o acțiune, poate explica logica din spatele ei și, în multe situații, poate propune o variantă mai bună. Această caracteristică face ca AI să fie atât subiectul învățării, cât și un instrument prin care putem învăța. Pe măsură ce oamenii experimentează, își adaptează abordarea și progresează, AI poate contribui chiar la procesul prin care aceștia învață să îl folosească mai bine.

Învățarea despre AI, ca efort de echipă

Cel mai important obstacol în extinderea fluenței în AI nu este lipsa motivației angajaților, ci lipsa sprijinului organizațional. Majoritatea oamenilor vor să învețe, dar nu au întotdeauna timpul, îndrumarea sau oportunitățile relevante pentru a exersa. În timp ce angajații cu un nivel ridicat de fluență în AI progresează prin experimentare, alții așteaptă acces la resurse, claritate sau un cadru care să le permită să înceapă.

Accesul la instrumente nu este însă suficient. Contează și cultura organizațională. În multe organizații, experimentarea este încă privită ca o activitate opțională, nu ca parte firească a muncii de zi cu zi. Dezvoltarea fluenței în AI presupune integrarea sistematică a acestor instrumente în fluxurile reale de lucru, în proiectele echipelor și în prioritățile de business. Oamenii învață cel mai bine atunci când rezolvă împreună probleme reale.

Un articol recent din Harvard Business Review prezintă un exemplu relevant: integrarea unor modele AI specializate ca membri activi ai unei echipe a generat îmbunătățiri semnificative ale eficienței și acurateței. Organizația a început prin cartografierea fluxurilor de lucru pentru a identifica unde și cum ar putea AI să aducă cea mai mare valoare.

Prin experimentare continuă, echipele au îmbunătățit atât modelele AI, cât și propriile procese de lucru, transformând treptat utilizarea inteligenței artificiale într-un avantaj strategic.

Ce pot face organizațiile

Liderii au un rol esențial. Ei pot crește implicarea echipelor în utilizarea AI prin prioritizarea explorării și prin transmiterea unui mesaj clar că experimentarea face parte din procesul de învățare.

Dezvoltarea fluenței în AI la scară largă presupune ca echipele să aibă oportunități de a învăța împreună. Este nevoie de timp dedicat, obiective comune de învățare și integrarea AI în colaborarea de zi cu zi. La fel de importantă este învățarea între colegi: oamenii pot împărtăși cazuri de utilizare, pot învăța din experiențele celorlalți și pot construi mai departe pornind de la ceea ce funcționează deja.

Pentru ca AI să fie adoptată la scară largă și să genereze valoare, organizațiile trebuie să treacă de la inițiative individuale și izolate de învățare la experimentare și învățare la nivelul echipelor.

Cercetarea menționată în articol provine din studiul Harvard Business Publishing Corporate Learning, realizat în parteneriat cu Degreed, „Gen AI Fluency at Work: How Organizations Unlock the Full Potential of an AI-Proficient Workforce”, publicat în martie 2025.

Articol de Jeff Pacheco, publicat inițial de Harvard Business Publishing Corporate Learning.