Egy pályakezdő értékesítőnek, egy tapasztalt üzletvezetőnek és egy elektronikus kereskedelemmel foglalkozó munkatársnak nem ugyanazt és nem azonos módon kell megtanulnia. A mesterséges intelligencia segíthet abban, hogy a képzés a résztvevő meglévő tudásához, munkaköréhez, fejlődési céljához és tanulásra fordítható idejéhez igazodjon.
A kereskedelmi vállalkozások munkatársai eltérő feladatokat végeznek, különböző tapasztalatokkal rendelkeznek, és nem ugyanazon a területen szorulnak fejlesztésre. Egy pályakezdőnek az alapvető értékesítési folyamatokat és a vásárlói ügyfélélmény kialakítását kell elsajátítania. Egy üzletvezető számára az adatok értelmezése, a munkatársak irányítása és a változások kezelése lehet fontosabb. Egy elektronikus kereskedelmi szakembernek pedig a rendelési folyamatokat, az online vásárlói ügyfélélmény fejlesztését és az adatvédelmi követelményeket kell magasabb szinten ismernie.
A hagyományos képzések gyakran minden résztvevőnek ugyanazt a tananyagot, ugyanabban a sorrendben és hasonló időkeretben kínálják. Ez azonban nem mindig igazodik a munkakörök tényleges követelményeihez. A résztvevőnek olyan részeket is végig kell tanulnia, amelyeket már ismer, miközben esetleg kevesebb idő jut arra, amiben valóban fejlődnie kellene.
A személyre szabott képzési útvonal erre a problémára adhat választ.
Közös cél, eltérő tanulási út
A személyre szabott képzés nem azt jelenti, hogy minden résztvevő más követelmények szerint tanul. A szakmai céloknak, a munkaköri elvárásoknak és a képzés minőségi követelményeinek egységesnek és átláthatónak kell maradniuk.
Az odavezető út azonban különbözhet.
A képzés kiindulópontja a résztvevő előzetes tudása, munkaköre és fejlesztési célja. Ennek alapján meghatározható:
● milyen készségekkel rendelkezik már megfelelő szinten;
● mely területeken van szüksége további fejlődésre;
● milyen tanulási egységeket kell elvégeznie;
● milyen sorrendben érdemes haladnia;
● mely részeknél van szüksége több magyarázatra vagy gyakorlásra;
● hogyan lehet ellenőrizni a megszerzett tudás munkahelyi alkalmazását.
Egy jól kialakított tanulási útvonal tehát nem csökkenti a követelményeket, hanem célzottabbá teszi a felkészülést. A résztvevő kevesebb időt tölt a már biztosan ismert részek ismétlésével, és több figyelmet fordíthat a tényleges készséghiányaira.
A Cedefop, az Európai Unió szakképzési szakintézménye szerint a személyre szabott tanulási útvonalak kialakításában digitális eszközök és mesterségesi ntelligencia-rendszerek is segíthetik a tanulói részvételt, az egyéni tanulási tapasztalatot, valamint a tanulási és szakmai pályák megtervezését. Cedefop: személyre szabott tanulási útvonalak
Hogyan segíthet a mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia nagy mennyiségű tanulási adatot képes rövid idő alatt áttekinteni, ismétlődő összefüggéseket felismerni, majd ezek alapján javaslatokat készíteni. Egy képzési rendszerben például összevetheti az előzetes tudásfelmérés eredményeit a munkakörhöz szükséges készségekkel.
Ez alapján segíthet:
● azonosítani a meglévő és a szükséges tudás közötti eltérést;
● megfelelő tanulási egységeket ajánlani;
● a feladatok nehézségét a résztvevő tudásához igazítani;
● további magyarázatokat vagy gyakorló feladatokat készíteni;
● felismerni a gyakran ismétlődő hibákat;
● ismétlést vagy másfajta gyakorlást javasolni;
● összefoglalni az előrehaladást a résztvevő és az oktató számára.
Ha például egy tapasztalt üzletvezető megfelelő eredményt ér el a vásárlói ügyfélélmény kialakításához kapcsolódó feladatokban, de nehézséget okoz számára a készletadatok értelmezése, a képzési útvonal nagyobb hangsúlyt helyezhet az adatok elemzésére és az azokból levonható üzleti következtetésekre.
Egy pályakezdő értékesítő ezzel szemben több gyakorlást kaphat a termékbemutatás, a megfelelő kérdések alkalmazása, a panaszkezelés és a pénztári folyamatok területén.
A mesterséges intelligencia így nem egyszerűen tananyagot választ. Segíthet abban, hogy a képzés tartalma, sorrendje és nehézsége jobban illeszkedjen a résztvevő tényleges szükségleteihez.
A tudás felméréstől a munkahelyi alkalmazásig
A személyre szabott képzési útvonal első lépése a cél pontos meghatározása. Egyértelművé kell tenni, milyen munkakörre vagy feladatra készül a résztvevő, és milyen tudásra lesz szüksége a vállalkozásban.
Ezt követheti az előzetes tudás felmérése. Ennek nem feltétlenül hagyományos kérdéssornak kell lennie. A résztvevő valósághű kereskedelmi helyzetekben is megmutathatja, hogyan teremt megfelelő vásárlói ügyfélélményt, hogyan kezel egy panaszt, hogyan értelmez egy készletkimutatást, vagy milyen megoldást választ egy rendelési probléma esetén.
A felmérés alapján összeállítható a tanulási út:
1. a már megfelelően ismert részek rövidítése;
2. a hiányzó készségekhez kapcsolódó tanulási egységek kijelölése;
3. a feladatok sorrendjének és nehézségének meghatározása;
4. gyakorlás és rendszeres visszajelzés;
5. a fejlődés ellenőrzése valós vagy valósághű munkafeladatokkal.
A képzés akkor tekinthető eredményesnek, ha a résztvevő nemcsak felidézi a tananyagot, hanem képes azt a munkájában is alkalmazni. A végső kérdés ezért nem az, hogy hány tananyagrészt végzett el, hanem az, hogy magabiztosabban, szakszerűbben és felelősebben tudja-e ellátni a feladatát.
Három munkakör, három képzési út
Egy kereskedelmi vállalkozás munkatársai ugyanahhoz az üzleti célhoz járulhatnak hozzá, miközben egészen más készségekre van szükségük.
A pályakezdő értékesítő
A képzés középpontjában a termékismeret, a vásárlói ügyfélélmény kialakítása, az alapvető értékesítési folyamatok, a pénztári vagy rendelési rendszer használata, valamint a fogyasztóvédelmi és adatvédelmi alapismeretek állhatnak.
A mesterséges intelligencia különböző vásárlói helyzeteket hozhat létre, további gyakorlást ajánlhat a bizonytalan területeken, és előzetes visszajelzést adhat a résztvevő válaszairól.
A tapasztalt üzletvezető
Az üzletvezetőnek valószínűleg nincs szüksége az alapvető értékesítési ismeretek ismétlésére. Számára fontosabb lehet a forgalmi és készletadatok értelmezése, a munkatársak irányítása, a készletveszteség csökkentése, a munkaszervezés, valamint a technológiai és fenntarthatósági fejlesztések bevezetése.
A képzés vezetői döntési helyzetekkel, adatértelmezési feladatokkal és változáskezelési gyakorlatokkal egészülhet ki.
Az elektronikus kereskedelmi munkatárs
Az ő képzési útjában az online vásárlói ügyfélélmény, a rendelési és készletadatok kezelése, az adatvédelem, a digitális marketing, valamint a mesterséges intelligenciával támogatott feladatok felelős végrehajtása kaphat nagyobb hangsúlyt.
A három tanulási út eltérő, de a cél közös: minden munkatárs rendelkezzen a saját munkakörének biztonságos és eredményes ellátásához szükséges tudással.
Mit nyerhet a munkavállaló és a vállalkozás?
A személyre szabott képzés előnye a munkavállaló számára, hogy saját feladataihoz kapcsolódó, számára értelmezhető helyzeteken keresztül tanulhat. A nehezebb részekhez több magyarázatot és gyakorlási lehetőséget kaphat, miközben nem kell aránytalanul sok időt töltenie a már ismert tartalmakkal.
A vállalkozás pontosabb képet kaphat a munkatársak készségeiről, és célzottabban tervezheti meg a fejlesztést. Könnyebben azonosíthatja, hogy hol található valódi tudáshiány, mely munkakörök változnak, és milyen képzésre van szükség egy technológiai fejlesztés vagy új szolgáltatás bevezetéséhez.
A személyre szabás emellett támogathatja:
● az új munkatársak beillesztését;
● a meglévő dolgozók továbbképzését;
● a munkakör váltásra való felkészítést;
● a vezetői utánpótlás fejlesztését;
● a képzés munkahelyi eredményeinek követését.
A mesterséges intelligencia alkalmazása azonban önmagában nem garantál rövidebb, olcsóbb vagy eredményesebb képzést. Ehhez megfelelő szakmai tartalom, felkészült oktató, világos vállalati cél és rendszeres ellenőrzés is szükséges.
Az oktató szerepe továbbra is meghatározó
A személyre szabott képzésben a mesterséges intelligencia javaslatokat készíthet, de nem veheti át az oktató szakmai felelősségét.
Az oktató határozza meg a tanulási célokat és a teljesítmény követelményeit. Ellenőrzi a rendszer által ajánlott tananyagot, értelmezi a tudásfelmérés eredményeit, figyelembe veszi a résztvevő munkatapasztalatát, és támogatást nyújt az elakadásoknál.
Az adatok például megmutathatják, hogy a résztvevő többször hibázott egy feladatban, de azt nem feltétlenül tárják fel, hogy ennek oka hiányos szakmai tudás, félreértett utasítás, bizonytalanság vagy kevés gyakorlati tapasztalat. Ennek felismeréséhez továbbra is szükség van az oktató figyelmére és ítélőképességére.
Az Európai Bizottság oktatóknak készített iránymutatása is hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia oktatási használata szakmai, jogi és erkölcsi kérdéseket egyaránt felvet. A technológia alkalmazásához megfelelő tudásra, a kockázatok felismerésére és felelős emberi döntésekre van szükség. Európai Bizottság: a mesterséges intelligencia és az adatok etikus oktatási használata
Személyre szabás csak felelős adatkezeléssel
Egy személyre szabott képzési rendszer adatokat kezelhet a résztvevő tudásáról, teljesítményéről, hibáiról és előrehaladásáról. Ezeket kizárólag világos, előre meghatározott képzési célból szabad felhasználni.
A résztvevőnek tudnia kell:
● milyen adatokat gyűjtenek róla;
● milyen célból használják fel azokat;
● meddig őrzik meg az adatokat;
● mikor kap mesterséges intelligencia által készített ajánlást;
● ki ellenőrzi az ajánlást;
● hogyan kérhet emberi felülvizsgálatot.
A rendszer tévesen is megítélheti a résztvevő tudását, vagy a korábbi eredmények alapján indokolatlanul leszűkítheti a számára elérhető tanulási lehetőségeket. Ezért a képzési útvonal nem válhat merev besorolássá. A résztvevőnek lehetőséget kell kapnia a fejlődésre, az ismétlésre és a korábbi eredmények felülvizsgálatára.
Az Európai Unió mesterséges intelligenciáról szóló rendelete a képzésben alkalmazott egyes rendszereket – például ha azok a tanulási eredmények értékelését vagy az oktatáshoz való hozzáférést érdemben befolyásolják – nagy kockázatúnak minősíti. Az ilyen felhasználásoknál különösen fontos az adatminőség, az átláthatóság, a pontosság, a biztonság és az emberi felügyelet. Az Európai Unió 2024/1689 rendelete
Hogyan kapcsolódik mindez a Skills4Retail pályázathoz?
A Skills4Retail képzési rendszere külön tanulási utakat kínál a kereskedelembe újonnan belépők és a pályakezdő munkatársak, valamint a vezetői feladatokat ellátók számára.
A képzési programok szakmai fejlesztését a Bukaresti Egyetem végzi. A hivatalos képzési kínálat olyan területeket foglal magában, mint:
● a vásárlói ügyfélélmény fejlesztése;
● az elektronikus kereskedelem;
● a digitális marketing;
● az ellátási lánc működése;
● a fenntarthatóság;
● a mesterséges intelligencia kereskedelmi alkalmazása;
● a munkaerő irányítása.
A Skills4Retail megközelítése tehát már figyelembe veszi, hogy a különböző célcsoportoknak és munkaköröknek eltérő képzési tartalomra van szükségük. Skills4Retail: kereskedelmi képzési útvonalak
A mesterséges intelligencia által folyamatosan módosított, teljesen egyénre szabott képzési útvonalat ugyanakkor nem indokolt már elkészült Skills4Retail-eredményként bemutatni. Ez a meglévő, rugalmas és munkakörhöz igazodó képzési rendszer egyik lehetséges jövőbeli továbbfejlesztési iránya.
A Vállalkozók és Munkáltatók Országos Szövetsége a Skills4Retail kedvezményezett partnereként részt vesz a képzési programok megismertetésében, a vállalkozások tájékoztatásában és a tesztelésben, valamint a pályázat eredményeinek kommunikációjában és széles körű terjesztésében. Ennek során hozzájárul ahhoz, hogy a magyar kereskedelmi vállalkozások megismerjék a képzési lehetőségeket, bekapcsolódhassanak azok kipróbálásába, és gyakorlati tapasztalataikkal segítsék a képzések értékelését.
Kis lépésekkel is el lehet kezdeni
Egy magyar kereskedelmi kis- vagy középvállalkozásnak nem szükséges rögtön összetett mesterséges intelligencia-rendszert bevezetnie. Az első lépés egy konkrét munkakör vagy gyakran előforduló működési probléma kiválasztása lehet.
Ezt követően érdemes:
1. meghatározni a feladathoz szükséges készségeket;
2. felmérni a munkatársak meglévő tudását;
3. kiválasztani néhány rövid, egymásra épülő tanulási egységet;
4. a gyakorlást valós munkahelyi helyzetekhez kapcsolni;
5. oktatói ellenőrzés mellett kipróbálni a mesterséges intelligencia ajánlásait;
6. megvizsgálni, hogyan hasznosul az új tudás a munkavégzésben;
7. a résztvevők és a vezetők tapasztalatai alapján továbbfejleszteni a képzést.
Már az is előrelépést jelenthet, ha a vállalkozás nem ugyanazt a képzést írja elő minden munkatársnak, hanem a fejlesztést a munkakörhöz, az előzetes tudáshoz és egy világosan meghatározott üzleti feladathoz igazítja.
A személyre szabott képzés tehát nem azt jelenti, hogy mindenki más követelmények szerint tanul. A cél közös marad: a munkakör biztonságos, szakszerű és eredményes ellátása. Az odavezető út azonban igazodhat ahhoz, hogy a résztvevő honnan indul, mit kell megtanulnia, és hol van szüksége több gyakorlásra.
A mesterséges intelligencia ebben értékes segítő lehet – de csak akkor, ha az oktató szakmai irányítása, az emberi felügyelet és az adatok felelős kezelése mindvégig megmarad.
Forrás és szakmai alap: Skills4Retail Grant Agreement és Description of the Action, Project 101111741; Skills4Retail képzési útvonalak; Cedefop: személyre szabott tanulási útvonalak; Európai Bizottság: a mesterséges intelligencia és az adatok etikus oktatási használata; OECD: mesterséges intelligencia, oktatás és készségek; az Európai Unió 2024/1689 rendelete.
Varga Julianna
Skills4Retail projektmenedzser
