AI Works — inimkeskne oskuste pilootprojekt AI kasutuselevõtu uurimiseks Ühendkuningriigi töökohtadel
Kiirnavigatsioon
Sildid
Jaga slaide
AI Works — inimkeskne oskuste pilootprojekt AI kasutuselevõtu uurimiseks Ühendkuningriigi töökohtadel
Iga slaidilehe üksikasjalik vaade, sealhulgas paigutus, põhisisu ja visuaalsed elemendid.
Tiitelslaid värvilise „AI Works“ logoga, millel on märkeruut, alapealkiri inimkesksest oskuste pilootprojektist AI kasutuselevõtuks töökohal ning Google'i bränding
Puhas esilehe disain suure AI Works logoga, alapealkirja ja Google'i logoga allservas
Põhjalik sisukord koos leheküljenumbritega, mis hõlmab sissejuhatust, peamisi järeldusi, kokkuvõtet, soovitusi, metoodikat, tulemusi ja kolme sektori pilootuuringu süvaanalüüsi (haridus, ametiühingud, VKE-d)
Kaheveeruline paigutus rohelise külgribaga vasakul (sisukord) ning paremal pool video pisipilt ja märkus eetilise uurimistöö kohta
Sektsiooni sissejuhatav leht suure numbriga „01“ ja alapealkirjaga, mis kirjeldab peamiste järelduste ülevaadet, uuringu metoodikat ja poliitikasoovitusi
Vasakul pool on suur värviline number „01“, paremal pool mustvalge foto töötoas osalejast
Kaks eessõna: Rachel Wolf (Public Firsti asutajapartner) ja Debbie Weinstein (Google EMEA president), kes selgitavad AI kasutuselevõtu väljakutseid, 400 miljardi naela suurust majanduslikku võimalust ja tekkivat lõhet tehnoloogia omaksvõtus
Kaheveeruline paigutus mõlema juhi tsitaatidega, rõhutades tootlikkuse kasvu võimalust ja vajadust teadliku tegutsemise järele
Seitse peamist järeldust visuaalsete kaartide vormis: AI-harjumuste kerge kujunemine, täiendõpe kui lõhede vähendaja, „promptimise luba“, harjumuste kujunemine viib katsetamiseni, seos optimismi ja kasutuse vahel, AI positiivne mõju heaolule ning oodatust suurem ajasääst
Ruudustik seitsme tulemuskaardiga, suur esiletõstetud tekstikast põhitulemustega koolituse tõhususe kohta
Algab Ühendkuningriigi 400 miljardi naelase AI majandusliku potentsiaaliga, märkides, et 200 miljardit sõltub tööjõu omaksvõtust. Detailne ülevaade hetkeseisust: 34% töötajatest kasutab AI-d, 66% ei kasuta, esinevad märkimisväärsed demograafilised erinevused
Tekstimahukas leht täpploenditega, sisaldab andmete visualiseerimist kasutuselevõtu statistika kohta
Kirjeldab pilootprogrammi metoodikat: töö kolme põhisektoriga (haridus, väikeettevõtted, ametiühingud), hoiakute mõõtmine enne ja pärast 2,5–5-tunnist koolitust ning kolmekuuline järelkontroll käitumuslike muutuste hindamiseks
Tekstiline sisu koos fotoga, millel on näha mitmekesise koosseisuga koolitusgrupp laudade taga
Koolituse mõju üksikasjad: kolmekordistunud kasutus ametiühingute liikmete seas, kahekordistunud kasutus väikeettevõtetes ja õpetajate seas. Näitab 10:1 ROI-d võrreldes Lifetime Skills Guarantee 1:2-ga. Rõhutab demograafilist muutust koos detailse statistikaga naiste ja vanemate töötajate kohta
Kahe lehekülje laiune vaade suure infograafikuga (45% statistika) ja fotoga Google'i ürituselt
Dokumenteerib hoiakute muutusi: 80%+ olid üllatunud AI võimekusest, 70% avastasid iseseisvalt uusi kasutusviise, optimism kasvas gruppide lõikes 13–22 protsendipunkti. Detailid heaolu paranemise kohta koos 122-tunnise aastase ajasäästuga
Jaotatud leht tekstiga paremal ja suure portreefotoga vasakul, millel on entusiastlik osaleja
Poliitikasoovitused tööstusstrateegia ja Skills Englandi jaoks, sealhulgas: ettevõtted vajavad tuge AI-tööriistade, oskuste ja juhiste osas; Skills England peaks looma mikrokvalifikatsioonide süsteemi; vajalik on moodulkoolituste tunnustamine
Kahe lehekülje laiune vaade soovituste tekstiga paremal ja kaasahaarava koolitusfotoga vasakul, millel on näha esitlus
Soovitused valitsusele: tagada AI-koolitus kõigile avaliku sektori töötajatele, käivitada suuremahulisem katseprojekt, määrata igasse osakonda AI-juhid, integreerida AI programmi Civil Service Fast Stream, hinnata Digital Fast Streami ulatust
Jätkuv soovituste sektsioon koos avaliku sektori töötaja portreefotoga
Sissejuhatus sektsiooni, mis selgitab, miks AI majanduslik potentsiaal on suures osas kasutamata ja mis on Ühendkuningriigi jaoks kaalul. Suur '02' peatüki number koos mustvalge fotoga osalenust
Peatüki jaotaja suure värvilise numbrigraafika ja dokumentaalfotoga
Arutelu Ühendkuningriigi 400 miljardi naelase AI-võimaluse, tehnoloogia omaksvõtu väljakutsete, tootlikkuse mahajäämuse (võrreldes G7-ga) ja digilõhe riskide üle; märgitakse, et see on võimalus murda aeglase omaksvõtu tsükkel
Üheveeruline tekst koos esiletõstetud tsitaadi ja viidetega
Andmete visualiseerimine, mis näitab generatiivse AI kasutamist tööl demograafiliste rühmade lõikes: drastiline lõhe alla 35-aastaste meeste (kõrgeim) ja 55+ naiste vahel (madalaim — neli korda väiksem tõenäosus AI-d kasutada)
Tulpdiagramm kuue demograafilise kategooriaga, mis näitab generatiivse AI tööriistu tööl kasutanute protsenti
Teine graafik, mis näitab, et AI kasutus on tugevas korrelatsioonis sissetulekuga, tõustes 10–20%-lt madalaima palgaga töötajate seas kuni 70%-ni nende puhul, kes teenivad 100 000+ naela. Märgitakse, et 34% inimestest kasutab AI-d tööl, kusjuures kasutajate seas on sagedus kõrge
Joone- või pinddiagramm, mis näitab sissetulekurühmi ja kasutuse protsenti koos selgitava tekstiga
Sissejuhatus metoodika sektsiooni, selgitades pilootprogrammi ülesehitust AI kasutuselevõtu takistuste tuvastamiseks ja suunatud koolituste testimiseks. Suur '03' peatüki number
Jaotatud leht suure numbrigraafika ja mustvalge fotoga kahest koostööd tegevast osalejast
Uurimismeetodite üksikasjad: ekspertintervjuud 18 sidusrühmaga, hüpoteeside püstitamine kolme sektori jaoks (haridus, VKE-d, ametiühingud), 3100 töötaja küsitlemine 2024. aasta augustis ja 2025. aasta märtsis
Ajajoon/protsessi kulg koos tekstikastide ja osaleja fotoga
Põhjalik ajajoon aprillist märtsini, mis näitab: alusuuringud, sektorite hüpoteesid, turuanalüüs, koolituseelne analüüs, koolituste läbiviimine (detsember), koolitusjärgne uuring, 3-kuuline mõjuanalüüs ja täiendav turuküsitlus
Horisontaalne ajajoon ühendatud etappidega, iga etapi kohta on lisatud üksikasjalik kirjeldus
Kirjeldab koostööd organisatsioonidega LEO Academy Trust, Lift Schools, ametiühing Community ja Enterprise Nation. Koolituse struktuuri detailid: 2,5–5 tundi kohandatud tuge, mis lähtub konkreetse sektori töökeskkonnast
Kaheveeruline paigutus koolituse üksikasjade ja partnerite infoga
Selgitab kolmeetapilist hindamist: koolituseelsed küsitlused/fookusgrupid, koolitusjärgsed küsitlused/fookusgrupid ja 3-kuuline järelkontroll. Märgitakse, et põhjalike teadmiste saamiseks kasutati kohortide lõikes erinevaid sekkumisi koos statistilise olulisuse testimisega
Tekstiline kirjeldus koos fotoga süvenenud koolitusel osalejatest
Juhatab sisse tulemuste osa, selgitades, kuidas lühiajaline koolitus suurendab drastiliselt AI kasutamist ja avaldab kestvat mõju selle omaksvõtule. Suur peatüki number „04“
Peatüki jaotaja suure värvilise numbri ja osaleja portreega
Põhijäreldus: suurim takistus on tajutud asjakohasuse puudumine, mitte võimekus või keerukus. Märgitakse, et enesekindlus püsib kõrge (80%+), kuid enamik peab AI-d oma ametikohal ebaoluliseks. Kaksikprobleem: rakendusvõimalusi ei nähta ja pärast kiirete tulemuste puudumist loobutakse
Tekstiline sisu koos andmetega, mis näitavad 44% igapäevast kasutust nende seas, kes AI-d üldse kasutavad
Enne/pärast võrdlusgraafikud, mis näitavad AI oodatava kasutuse drastilist kasvu kohe pärast koolitust: kõigis kohortides toimub nihe kategooriast „mitte kunagi“ kategooriasse „mitu korda päevas“
Kogumtulpdiagrammid, mis võrdlevad seisu enne koolitust ja oodatavat tulevast kasutust, värvikoodidega tähistatud sageduskategooriad
Tulpdiagramm, mis näitab kasutuse kasvu peamisi põhjuseid kolmes kohordis: ajasääst (54–72%), parem arusaam kasulikkusest (61–69%), oskus tõhusalt kasutada (43–63%), julgus eksperimenteerida (43–59%)
Horisontaalne tulpdiagramm, mis võrdleb kolme kohorti mitme vastusekategooria lõikes
Näitab prognoositud ja tegelikku kasutust kolm kuud hiljem kõigis kolmes kohordis. Langus on minimaalne ja mustrid püsivad: ametiühingud (9%→57%→35%), haridus (19%→57%→47%), väikeettevõtted (29%→59%→60%). Rõhutab demograafilist muutust naiste ja 55+ töötajate seas
Kolme tulbaga võrdlusgraafik iga kohordi kohta (enne/prognoositud/tegelik), lisaks tsitaadid
Kogumtulpdiagramm (stacked bar chart) nädalas säästetud aja kohta: enamik säästab 1–3 tundi nädalas, mõned 4–6 tundi, mis teeb aastas 122 tundi – ületades esialgseid 100-tunniseid mudelprognoose 22% võrra
100% kogumtulpdiagramm ajasäästu kategooriatega, lisaks selgitav tekst ja foto
Tulpdiagramm, mis võrdleb enesekindlust enne koolitust üldpopulatsiooniga. Tõendab, et osalejate algne enesekindlus oli madalam, kuid koolitus tõstis vilumust märgatavalt. 3 kuu möödudes leidis 70% uusi kasutusvõimalusi, 48% kasutas AI-d ajurünnakuteks ja 54% kokkuvõtete tegemiseks
Horisontaalne tulpdiagramm, mis võrdleb enesekindlust eri töötajagruppide vahel, koos tsitaatidega
Tulpdiagramm, mis näitab kavatsust kasutada AI-d tulevikus erinevate ülesannete jaoks. Rõhutab nüansseeritud arusaama ja vastutustundlike praktikate kujunemist. Sisaldab Google'i ohutuslähenemise külgriba
Grupeeritud tulpdiagramm ülesannete tüübi järgi kolme kohordi võrdlusega, lisaks Google'i ohutusinfo paneel
Paaris-tulpdiagrammid, mis näitavad tehnoloogia-optimismi drastilist kasvu pärast koolitust: haridus +22 punkti (66%→87%), väikeettevõtted +13 punkti, ametiühingud +9 punkti. Seostab suurema kasutuse suurema optimismiga tehnoloogia ühiskondliku mõju suhtes
Enne/pärast tulpdiagrammide võrdlus nelja grupi kohta koos selgitava teksti ja osaleja portreega
Dokumenteerib, kuidas AI parandab ligipääsetavust ja kaasatust neurodiverentsete isikute, erivajadustega õpilaste, inglise keelt võõrkeelena kõnelejate ja õpiraskustega inimeste jaoks. Mitu tsitaati AI-st kui tugisüsteemist
Tekstimahukas leht kolme mõjusa tsitaadi ja toetava fotoga
Detailne ülevaade koolituse tõhususe teguritest: interaktiivsed praktilised sessioonid, demonstratsioonid reaalsete rakendustega, valdkonnaspetsiifiline sisu ja AI promptimise harjutused. Märgitakse, et veebi- ja kontaktõppe tulemustes puudus oluline erinevus.
Tekst koos osalejate kaasatust näitava fotoga rühmaõppest.
Haridusvaldkonna süvaanalüüsi vaheslaid suure numbriga '02', pealkirja ning LEO Academy Trusti ja Lift Schoolsi partnerlogodega.
Puhas vaheslaid brändingu ja osaleja fotoga.
Seitsmepunktiline kokkuvõte: AI-koolitus on õpetajate jaoks madala prioriteediga (valib vaid 22%), usaldus pole peamine takistus (vaid asjakohasus), mure 'pettuste' pärast nõuab selget luba, kasutusaktiivsus kahekordistus pärast koolitust ning ajasääst ületas prognoose 10% võrra; sisenemisteeks on administratiivülesanded, õpetajatest said tehnoloogia eestkõnelejad.
Nummerdatud leidude loend koos partnerite tsitaatidega sinistes kastides.
Õpetajate kriisi üksikasjad: 49% peab töökoormust hoomamatuks, 74% kulutab liiga palju aega administratiivtööle, 34% kaalub koormuse tõttu lahkumist. AI võiks säästa õpetajatele 109 tundi aastas (16% kasv õpetaja-õpilase suhtarvus = 31 000 uut õpetajat).
Tekstirohke leht statistika ja suure tüpograafiaga pealkirja 'Education' all.
Tulpdiagramm põhjustest, miks haridustöötajad AI-d ei kasuta: asjakohasuse puudumine tööks (38%), ebapiisav koolitus (27%), tööriistade puudumine (24%), eelistus traditsioonilistele meetoditele (21%). Märgitakse, et vaid 18% toob esile andmekaitse ja 16% usalduse küsimused.
Horisontaalne tulpdiagramm 15 takistuste kategooria ja selgitava tekstiga.
Koolitusmeetodi kirjeldus: 2,5-tunnised kontaktõppe töötoad, millele järgnesid valikulised 45-minutilised veebisessioonid 2 kuu jooksul. Kohordi demograafia (84% naised, keskmine vanus 41), kelle enesekindlus AI osas on sektori keskmisest madalam. Esitatud on uuringu valimi suurused.
Tabel, mis võrdleb üldist uuringut kohordi demograafiaga, lisaks koolitusmetoodika.
Enne/pärast võrdlevad tulpdiagrammid, mis näitavad drastilist muutust AI kasutussageduses. Enne koolitust: 46% kasutas kord nädalas, 19% iga päev. Kolm kuud hiljem: 78% kord nädalas, 47% iga päev. Ajasääst: 2,9 tundi nädalas = 109 tundi aastas.
100% tulpdiagrammide võrdlus värvikoodidega sageduskategooriate ja tsitaadiga.
Grupeeritud tulpdiagramm näitab AI kasutuse kasvu kõigis kategooriates: suhtlus/kirjutamine (60%→77%), kokkuvõtete tegemine (41%→74%), tundide ettevalmistamine (23%→51%), probleemide lahendamine (27%→47%). Sisaldab tsitaate konkreetsete rakenduste kohta.
Horisontaalne grupeeritud tulpdiagramm enne/pärast võrdlusega kuues ülesandekategoorias.
Dokumenteeritud on kolm tegurit: harjumuste kiire teke koos järgneva eksperimenteerimisega, enesekindluse ja usalduse kasv läbi mõistmise ning AI rakendusalade oluline laienemine. Sisaldab skaalagraafikuid tajutud asjakohasuse, kasulikkuse ja kasutusmugavuse paranemise kohta.
Tekst koos 1–5 skaalal võrdlusgraafikute ja osalejate tsitaatidega.
Neli kategooriat õpetajate AI-kasutusest koos näidetega: isiklik produktiivsus (e-kirjade mallid, koosolekute märkmed), planeerimine/organiseerimine, loovsisu (Canva posterid, piltide genereerimine) ning märgid orgaaniliselt tekkivast vastastikusest õppest.
Kasutusjuhtude kaupa organiseeritud tekst koos pikemate rohelises kirjas tsitaatidega.
Jätkuvad takistused: usaldusväärsuse ja usalduse küsimused kriitilistes klassiruumi olukordades (38% muretseb töökindluse pärast, 20% ei usalda vastutusrikastes ülesannetes), privaatsusmured (31%) ning ebakindlus selles, kas AI kasutus on 'lubatud' – väärarusaam, et see on 'pettus'.
Tekstirohke leht koos dokumentaalse fotoga koolitussessioonist.
Kaks edulugu: Dave Sweet (humanitaarainete õpetaja, kes kasutab AI-d tundide planeerimiseks, eksamiteks ettevalmistamiseks ja materjalide loomiseks) ja Cheryl Narayanan (erivajadustega laste õpetaja, kes kasutab AI-d ligipääsetavate ja kaasavate tundide loomiseks). Mõlemad kirjeldavad transformatiivset mõju ja plaanivad kolleege koolitada.
Kaheveeruline paigutus eraldi edulugude kastidega, tavaliselt koos portreefotodega.
Kirjeldab kolme mooduliga koolitusstruktuuri: 1) Mõistmine (sissejuhatus AI-sse, AI-ga loomine, vastutustundlik kasutus), 2) Avastamine (promptimine, AI rakendamine praktikas, edasijõudnute promptimine), 3) Arendamine (praktika täiustamine, tuleviku planeerimine). Kuus 45-minutilist sessiooni või tihendatud 2,5-tunnine versioon.
Kolmeveeruline õppekava ülevaade koos moodulite detailide ja õpieesmärkidega
Sektsiooni vaheleht ametiühingute süvaanalüüsiks, millel on suur number 03, pealkiri ning Community ametiühingu partnerluse bränding.
Puhas sektsiooni vaheleht koos brändingu ja fotoga, mis kujutab mentori ja juhendatava suhet
Seitsmepunktiline kokkuvõte: 89 miljardi naela suurune potentsiaal ametiühingute liikmetele; mõistmine ja asjakohasus on tihedalt seotud; rühmal oli madalam enesekindlus ebapiisava koolituse tõttu; iganädalane kasutus kolmekordistus pärast koolitust; mõistmine soodustas kasvu; mure lubade pärast püsib (vaid 46% on kindlad tööandja poliitikas).
Nummerdatud loend koos Roy Rickhuss CBE tsitaadiga sinises kastis
Algab 89 miljardi naela suuruse majandusliku potentsiaaliga ametiühingute liikmete jaoks. Märgib ametiühingutöötajate suurt enesekindlust, kuid madalat kasutuselevõttu. Käsitleb ametiühingute ajaloolist rolli tehnoloogiliste muutuste toetamisel ja vastab muredele seoses mõjuga töökohtadele.
Tekst koos suure tüpograafilise pealiskirjaga „Trade union members“ dokumentaalfotol
Tulpdiagrammid näitavad, et ametiühingu liikmed on AI suhtes optimistlikumad kui mitteliikmed, uskudes, et see muudab töö lihtsamaks ja võimaldab keskenduda loovale/strateegilisele tööle. Samas ollakse veidi rohkem mures töökohtade kadumise pärast (17% vs 11%).
Grupeeritud tulpdiagramm, mis võrdleb ametiühingu liikmete ja mitteliikmete hoiakuid kuues kategoorias
Tulpdiagramm näitab, et 62% ametiühingute rühmast nimetas takistusena ebapiisavat koolitust – see on rohkem kui teine ja kolmas takistus kokku. Fookusgrupi tagasiside rõhutas vajadust praktiliste kasutusnäidete järele.
Horisontaalne tulpdiagramm 13 takistuste kategooriaga, kus „ebapiisav koolitus“ on selgelt domineeriv
Koolitusprogramm: kolm 1-tunnist veebiseminari, valikulised kohapealsed sessioonid usaldusisikutele, 30-minutiline 1:1 mentorlus. Demograafia: 52% naised, keskmine vanus 53, vaid 11% väga enesekindlad (vs sektori keskmine 38%). Kokku koolitati 404 ametiühingu liiget.
Demograafiline võrdlustabel ja koolitusprogrammi üksikasjad koos hüpoteesi selgitusega
Mõjukas enne/pärast liittulpdiagramm, mis näitab kasutusharjumuste muutust. Igapäevane kasutus: 9%→29%, iganädalane kasutus: 17%→61% (kolmekordistus). Ajasääst: 2,1 tundi nädalas = 12,5 tööpäeva aastas.
100% liittulpdiagramm kahe tulbaga (enne/pärast koolitust) ja suur ajasäästu esiletõst
Grupeeritud tulpdiagramm, mis näitab kasutusvaldkondade laienemist: suhtlus/kirjutamine (69%→74%), kokkuvõtete tegemine (55%→37%), ajurünnak (34%→40%), uute teemade õppimine (37%→49%), probleemide lahendamine (29%→28%), analüüsimine (15%→29%). Sisaldab konkreetseid näiteid tsitaatides.
Horisontaalne grupeeritud tulpdiagramm enne/pärast võrdlusega ning tsitaadid, mis kirjeldavad konkreetseid rakendusi
Tulpdiagramm, mis selgitab kasutuse kasvu põhjuseid: 66% „mõistan paremini, kuidas AI-tööriistad töötavad“, 65% „koolitus aitas mõista, kuidas seda tööl kasutada“, 29% „tekkis harjumus“, 29% „usaldan tööriistu rohkem“. Sisaldab tsitaate kättesaadavuse ja lihtsuse kohta.
Horisontaalne tulpdiagramm kaheksa põhjusega, tsitaadid rõhutavad kättesaadavust
Hoolimata edusammudest püsivad olulised takistused: vaid 46% on kindlad, et mõistavad tööandja AI-eeskirju, 58% viitab turvamuredele. Tsitaadid „spikerdamise“ tajumise ja selgete riiklike juhiste puudumise kohta organisatsioonidele.
Tekstimahukas slaid koos dokumentaalfotoga, mis kujutab grupiarutelu
Kaks juhtumiuuringut: Tania da Silva (hoolekandeasutuse juhataja, kes kasutab AI-d aruannete, koolituste ja loovülesannete jaoks) ja Carl Ravenhill (terasetööline, kes kasutab AI-d tehnilise sisu lihtsustamiseks ja koolitusmaterjalide organiseerimiseks). Mõlemad said eestkõnelejateks, kes julgustavad kolleege.
Kaheveeruline juhtumiuuringute paigutus koos üksikasjalike mõjukirjeldustega
Kolme sessiooniga õppekava: 1) Sissejuhatus AI-sse (põhimõisted, kuidas see töötab, vastutustundlik kasutus), 2) Praktiline kogemus (AI kasutamine kirjutamiseks, disainimiseks, info mõistmiseks, oskuste õppimiseks), 3) Tõhusate viipade koostamine (viibetehnoloogia, tehnikad, väljundi kontrollimine).
Kolmeveeruline õppekava ülevaade koos moodulite üksikasjadega
VKE-de süvaanalüüsi sektsiooni eraldaja, millel on suur number „04“, pealkiri ja Enterprise Nationi partnerluse bränding
Puhas sektsiooni eraldaja koos brändingu ja osaleja fotoga
Seitsmepunktiline kokkuvõte: VKE-de kõrge enesekindlus, kuid madal kasutuselevõtt; VKE-del puudub koolitusvõimekus (saavad vähem koolitust kui suurettevõtete töötajad); koolitus on suurim takistus (62%); kasutuselevõtt kahekordistus pärast koolitust (29% → 60% igapäevaselt); üleminek eksperimenteerimiselt eesmärgipärasele integreerimisele; positiivne tagasiside 1:1 ja demosessioonidele
Nummerdatud loend koos Emma Jones CBE tsitaadiga rohelises kastis
Avab VKE tulemuste sektsiooni paradoksiga: 92% on tehnoloogia kasutamises enesekindlad, 84% AI kasutajatest on enesekindlad, kuid ainult 38% tegelikult kasutab AI-d, kuigi 71% peab seda asjakohaseks. Märgitakse, et Ühendkuningriigi VKE-d investeerivad vähem ja jäävad G7 riikidest maha, kusjuures koolituslünk on ilmne
Tekst koos suure „SMB“ tüpograafiaga foto peal, lisaks toetav statistika
Tulpdiagramm näitab, et 62% toob esile ebapiisava koolituse, teised takistused on oluliselt madalamad. Märgitakse, et 29% VKE töötajatest õppis viimase oskuse ise vs 19% suurettevõtetes; kõige väiksemates ettevõtetes (<10 töötajat) on iseõppijaid 42%
Horisontaalne tulpdiagramm, kus domineerib koolitustakistus, lisaks toetav tekst koolituslünkade kohta
Harjumuste kujundamise põhimõtetel põhinev koolitusprogramm: iganädalased veebiseminarid, „Lunch & Learn“ paneelid, kohapealsed töötoad. Disainitud Ebbinghausi unustamiskõvera, sotsiaalse toetuse ja situatsiooniliste vihjete ümber. Kohort: 57% naised, keskmine vanus 47, madalam enesekindlus kui sektoris keskmiselt. Kokku koolitatuid: 905
Tabel demograafilise võrdlusega, selgitatud harjumuste kujundamise põhimõtted, koolituse struktuur
Tulpdiagramm, mis näitab, miks VKE-d suurendasid kasutamist: 72% „mõistavad paremini, kuidas AI-tööriistad töötavad“, 65% „koolitus aitas mõista, kuidas seda tööl kasutada“, 35% „tekkis harjumus“, 35% „usaldavad tööriistu rohkem“, 18% „tööriistad võeti töökohal kasutusele“
Horisontaalne tulpdiagramm kasutamise kasvu teguritega, lisaks hüpoteesi väide
Enne/pärast võrdlev tulpdiagramm, mis näitab drastilist kasutuse kasvu. Enne koolitust: 29% igapäevaselt. Kolm kuud hiljem: 60% igapäevaselt (kahekordistunud), 86% iganädalaselt. Tähistab nihet eksperimenteerimiselt eesmärgipärasele integreerimisele
100% virntulpdiagrammi võrdlus värvikoodidega tähistatud sageduskategooriatega
Grupeeritud tulpdiagramm, mis näitab kasutusvaldkondade arengut: suhtlus/kirjutamine vähenes veidi (82% → 79%), samas kui teised kasutusviisid laienesid oluliselt: ajurünnakud (54% → 59%), õppimine (46% → 50%), probleemide lahendamine (36% → 50%), kokkuvõtete tegemine (60% → 67%). Tagasiside Gemini kasutamise kohta tabelarvutuses
Horisontaalne grupeeritud tulpdiagramm enne/pärast võrdlusega seitsmes ülesannete kategoorias pluss tagasiside
Organiseeritud kasutusvaldkondade kaupa: loova sisu loomine (turunduskampaaniad, stsenaariumid), mustandite koostamine/toimetamine (veebisisu, tagasiside lehtedele), produktiivsuse tõstmine (protsesside optimeerimine), kontseptsiooni arendus (ajurünnakud, ideede põrgatamine). Mitu üksikasjalikku tagasisidet iga kategooria kohta
Kategooriate kaupa organiseeritud tekst koos pikemate tsitaatidega, sisaldab fotot
Selgitab arengut juhuslikust kasutusest igapäevase töövoo integreerimiseni. Koolitus aitas osalejatel kogeda vahetuid eeliseid, mis kinnistasid edasist kasutamist. Tagasiside selle kohta, kuidas Gemini muutus tabelitöötluses „parimaks sõbraks“
Tekst koos dokumentaalfotoga, mis näitab süvenenud osalejat
Jätkab konkreetsete kasutusjuhtude dokumenteerimist: NotebookLM kasutamine eksamiaruannete jaoks, AI ajurünnakuteks „virtuaalse meeskonnaga“, Canva loova sisu jaoks, AI kui isiklik assistent kõigis ülesannetes. Näitab orgaanilist õppimist ja kogemuste jagamist kolleegidega
Rakenduse tüübi järgi organiseeritud tekst koos mitmete tsitaatidega
Koolituse struktuuri üksikasjad: viis 1-tunnist veebiseminari (ML mõistmine, produktiivsuse tõstmine, praktilised tööriistad, viibete koostamine (prompt engineering), AI vastutustundlik kasutamine), neli 30-minutilist „Lunch & Learn“ sessiooni (isiklik produktiivsus, müük, turundus, operatsioonid), kolm täispikka kohapealset sessiooni. Dan Menezes Melo (Grind) juhtumiuuring AI kasutamisest personalitöö kaasatuse edendamiseks
Kaheveeruline paigutus õppekava ülevaatega vasakul ja juhtumiuuringuga paremal
Lihtne tagakaas, mille valgel taustal on keskel vaid Google'i logo
Minimaalne disain keskel asuva logoga
Levinud küsimused selle slaidi ja esitluse sisu kohta.
Pilootprojekt andis märkimisväärseid tulemusi kõigis kolmes sektoris. Igapäevane AI kasutus kahekordistus haridustöötajate (19% -> 47%) ja väikese ja keskmise suurusega ettevõtete (VKE) seas (29% -> 60%) ning kolmekordistus ametiühingute liikmete hulgas (9% -> 29%). Iganädalane kasutus kasvas kõigis rühmades hüppeliselt 71%-ni. Töötajad säästsid keskmiselt 122 tundi aastas, mis ületas esialgseid prognoose 22% võrra. Koolitus oli eriti kasulik demograafilistele rühmadele, kes on tavaliselt tehnoloogia omaksvõtmisel alaesindatud: naiste igapäevane AI kasutus kasvas 18%-lt 45%-le ja üle 55-aastaste töötajate igapäevane kasutus 13%-lt 35%-le.
Pilootprojektides kasutati suhteliselt lühikesi koolitusmeetmeid: 2,5–5 tundi kohandatud sisu, mida edastati erinevates vormingutes, sealhulgas kohapealsete töötubade, veebiseminaride ja üks-ühele mentorluse kaudu. Haridustöötajad läbisid esialgse 2,5-tunnise töötoa, millele järgnesid valikulised 45-minutilised sessioonid kahe kuu jooksul. Ametiühingute liikmed osalesid kolmel ühetunnisel veebiseminaril koos valikuliste kohapealsete sessioonidega. VKE-d said viis ühetunnist veebiseminari ja 30-minutilised „Lunch & Learn“ sessioonid. Uuring leidis, et veebi- ja kohapealse õppe tõhususes ei olnud olulist erinevust, mis viitab skaleeritavusele ilma kvaliteedi kadumiseta.
Public Firsti modelleerimine näitab, et AI-koolitus pakub tänu tootlikkuse kasvule ja ajasäästule kümnekordset investeeringutasuvust (ROI 10:1). See on erakordselt soodne võrreldes varasemate algatustega nagu Lifetime Skills Guarantee, mille tulu oli vaid 1:2. Ühendkuningriik võib AI-põhisest kasvust võita 400 miljardit naela, millest 200 miljardit sõltub tööjõu poolt tehnoloogia omaksvõtmisest. Töötajad teatasid säästust, mis vastab 122 tunnile aastas – see tähendab olulist tootlikkuse kasvu ja võimalust keskenduda administratiivsete ülesannete asemel suurema väärtusega tööle.
Uuring tuvastas erinevate rühmade puhul erinevad takistused. Kõigi rühmade puhul oli peamiseks takistuseks ebapiisav koolitus, mida mainis 62% VKE-de ja ametiühingute osalejatest. Vastupidiselt esialgsetele hüpoteesidele ei olnud peamisteks takistusteks usaldus ja privaatsus, vaid hoopis tajutud asjakohasus tööülesannete suhtes. Paljud töötajad ei näinud, kuidas rakendada AI-d oma konkreetses rollis, või olid proovinud seda kord ja loobunud, kui ei näinud kohest kasu. Teine kriitiline barjäär oli „luba prompteerida“: töötajad kartsid, et AI kasutamist võidakse pidada „pettuseks“, ning vajasid tehnoloogia julgeks kasutuselevõtuks organisatsiooni selget luba.
Koolitus osutus eriti tõhusaks rühmadele, kes on tehnoloogia omaksvõtmisel tavaliselt alaesindatud. Üle 55-aastased naised, kes kasutasid algselt AI-d neli korda vähem kui alla 35-aastased mehed, nägid drastilist paranemist: nende igapäevane AI kasutus peaaegu kolmekordistus (9% -> 29%) ja iganädalane kasutus enam kui kolmekordistus (17% -> 56%). Koolituse edu põhines asjakohaste praktiliste rakenduste näitamisel, mitte tehniliste barjääride eeldamisel; demonstreerimisel, et AI-tööriistad on üllatavalt kättesaadavad ega nõua kodeerimisoskust; praktilisel harjutamisel koos kohese tagasisidega ning turvalise õpikeskkonna loomisel, kus osalejad said eksperimenteerida ilma hukkamõistuta.
Töötajad kõigis sektorites laiendasid oluliselt oma AI-kasutust. Kõige tavalisemad rakendused olid: suhtlus ja kirjutamine (69–77% kasutajatest), pikkade dokumentide kokkuvõtmine ja lihtsustamine (54–67%), uute ideede ajurünnak ja loovmõtlemine (48–59%), uute teemade kohta õppimine (41–50%), probleemide lahendamine (28–47%) ja keerulise teabe analüüsimine (29–31%). Haridustöötajad kasutasid AI-d spetsiifiliselt tundide planeerimiseks, sisu kohandamiseks hariduslike erivajaduste jaoks ja administratiivse koormuse vähendamiseks. Ametiühingute liikmed kasutasid seda koolitusmaterjalide loomiseks, aruannete kirjutamiseks ja keerulise info organiseerimiseks. SMB-d kasutasid AI-d turunduskampaaniateks, veebiarenduseks, tegevuse optimeerimiseks ja virtuaalse ajurünnaku partnerina.
Aruanne soovitab: 1) Tööstusstrateegia peaks kirjeldama, kuidas toetada AI kasutuselevõttu võtmevaldkondades, kusjuures ettevõtted peaksid välja töötama praktilised AI-poliitikad, mis annavad töötajatele selge loa tööriistade kasutamiseks; 2) Skills England peaks looma akrediteerimissüsteemi moodulõppe ja mikrokraadide jaoks, muutes lühikesed tõhusad koolitusmoodulid rahastamiskõlblikuks uue Growth and Skills Levy kaudu; 3) Valitsus peaks tagama AI-koolituse kõigile avaliku sektori töötajatele (NHS, kohalikud omavalitsused, avalik teenistus) koos rollispetsiifilise sisuga; 4) Käivitada suuremahulised avaliku sektori AI kasutuselevõtu katsed, keskendudes eesliini teenuseid osutavatele meeskondadele; 5) Määrata igas ministeeriumis täitevkomitee tasandil AI-juhid koos kohustusliku regulaarse koolitusega; 6) Integreerida AI-koolitus kõigisse Civil Service Fast Stream programmidesse; 7) Jälgida edusamme iga-aastase AI-oskuste ja kasutuselevõtu uuringuga, mida koordineerib Skills England.
Uuring tõi esile kriitilise takistuse, mida nimetatakse „promptimise loaks“ (permission to prompt). Töötajad väljendasid sageli muret, et AI kasutamine on justkui „spikerdamine“ või kohatu, isegi pärast seda, kui koolitus näitas neile tõhusaid kasutusviise. Vaid 46% ametiühingute liikmetest tundsid end kindlalt, et nad mõistavad oma tööandja AI-poliitikat. See ebakindlus tuleneb selgete organisatsiooniliste juhiste puudumisest ja negatiivsetest meedianarratiividest. Koolitus näitas, et töötajad vajavad selget institutsionaalset heakskiitu — mitte ainult luba AI-d kasutada, vaid aktiivset julgustust, et see on legitiimne ja aus tööriist, mis on võrreldav otsingumootorite kasutamisega. Organisatsioonid peaksid välja töötama positiivselt sõnastatud eeskirjad, mis kirjeldavad kättesaadavaid AI-tööriistu ja sobivaid kasutusjuhte, sarnaselt sellele, kuidas haridusasutused lahendasid kunagi taskuarvutite kasutamise küsimuse matemaatikas.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Võta eeskuju professionaalsetest disainidest, vali oma stiil ja genereeri slaidid täiusliku tekstirenderdusega. Nano Banana jõul – alusta oma esitluse loomist kohe.
Sinu AI-agent slaidide loomiseks. Säästa aega ja sära kiiremini nutika esitluste loomisega.
© 2026 2slides. Kõik õigused kaitstud.