Fundacja Training Projects przystąpiła do przygotowania projektu rozwoju sztucznej inteligencji w badaniach psychometrycznych realizowanych na potrzeby szkoleń, rekrutacji, awansów i oceny kompetencji zawodowych. Planujemy na ten cel pozyskanie środków z NCBiR w ramach programu Bridge Alfa – jest to związane z powołaniem nowej spółki i inwestycją Funduszu Kapitalowego.

Już teraz zapraszamy Państwa – naszych klientów – do udziału w nowym projekcie badawczym wspieranym przez Fundację Training Projects. Wkrótce każdy z Państwa otrzyma indywidualne zaproszenie do projektu…

Celem projektu jest opracowanie rozwiązania, które pozwoli na automatyzację (algorytmizację) procesu tworzenia raportów wynikowych (interpretacji i wniosków) do dwóch rodzajów badań społeczno – psychologicznych prowadzonych przez pracodawców. Pierwszy to ankietowe badania opinii załogi dot. motywacji, satysfakcji z pracy, poczucia bezpieczeństwa, aspiracji rozwojowych, kompetencji i umiejętności. Drugi to indywidualne testy psychologiczne służące diagnozie postaw oraz umiejętności pracownika lub kandydata do pracy. Problem braku automatyzacji (dziś raport z wnioskami przygotowuje „ręcznie” psycholog lub socjolog, a nieraz niewykwalifikowany amator) niesie ze sobą cztery negatywne skutki. Przez pracodawców najczęściej podnoszony jest wymiar kosztowy (ręcznie opracowywane raporty generują wysokie ich ceny na rynku) oraz organizacyjny (czas oczekiwania na raport potrafi być liczony w kilku tygodniach od zakończenia zbierania danych kwestionariuszowych, co utrudnia szczególnie decyzje rekrutacyjne czy organizację szkoleń dla pracowników i zespołów). Z punktu widzenia wartości merytorycznej, pojawiają się dwa inne skutki: nieobiektywizm (nawet zawodowy diagnostyk obciążony jest subiektywizmem osobistych sympatii czy poglądów – w stopniu w oczywisty sposób wyższym niż algorytm) oraz poprawność interpretacyjna (dotyczy sytuacji, gdy pracodawca dla oszczędności nie zleca opracowania wniosków ekspertowi, lecz robi to sam, posługując się intuicją i niepełną wiedzą)  W związku z tym zasadna wydaje się próba zautomatyzowania tego procesu, poprzez stworzenie algorytmu, który – w połączeniu z odpowiednio bogatymi bazami danych porównawczych – zastąpi pracę ręczną. Algorytm działać będzie w czasie rzeczywistym, za ułamek dzisiejszego kosztu. Jego raporty będą – choć początkowo mniej kompletne w wymiarze wnioskowania praktycznego – obiektywne i poprawne interpretacyjnie.

Wstępną weryfikację postawionej hipotezy przeprowadzono zarówno na danych laboratoryjnych, jak i na dwóch projektach badawczych przeprowadzonych u polskich pracodawców. Wskazały one, iż opracowanie wspomnianych algorytmów i baz danych jest możliwe. Jednocześnie w USA i Wielkiej Brytanii istnieją przypadki zrealizowania projektów o zbliżonej logice. Projekty te zrealizowano w zupełnie innych dziedzinach (inwestycje giełdowe i statystyki sportowe). Jednak logika występujących tam problemów i metoda wykorzystania algorytmów i uczenia maszynowego w tamtych dziedzinach daje dodatkowe potwierdzenie, iż postawiony cel jest możliwy do realizacji w perspektywie ok. 2 lat.