DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1364054
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40313368
تاريخ النشر: 2025-04-15
المؤلف: Amber S Barger
الموضوع الرئيسي: رضا الموظفين والسلوك التنظيمي
نظرة عامة
تستكشف الدراسة فعالية علاقات التدريب التي تتشكل بين العملاء ومدربيهم، سواء كانوا بشريين أو ذكاءً اصطناعيًا، وتحديدًا ذكاءً اصطناعيًا محاكيًا يتم تمثيله كأفاتار صوتي متحرك حواري. أُجريت كدراسة تجريبية مختلطة الطرق عشوائية التحكم، وهدفت إلى تقييم تصورات العملاء حول التحالف العملي وعملية التدريب عبر هذين النوعين من المدربين. باستخدام نموذج التدريب CLEAR، شارك المشاركون في جلسة مدتها 60 دقيقة حيث تم تسهيل تفاعلاتهم بواسطة مدربين بشريين خبراء، دون علمهم، من خلال نهج “ساحر أوز”. كشفت النتائج أن العملاء طوروا مستويات عالية مماثلة من التحالف العملي مع كل من المدربين البشريين وذكاء الاصطناعي، دون وجود اختلافات كبيرة في تجاربهم.
تتحدى النتائج الافتراضات الحالية بشأن قيود الذكاء الاصطناعي في سياقات التدريب، مما يشير إلى أن العملاء منفتحون ومقدّرون لشراكات التدريب مع الذكاء الاصطناعي. قدمت البيانات النوعية من مقابلات التقييم رؤى حول الآليات وراء اتصالات العملاء مع مدربيهم، مما يدل على أن التدريب الفعال يمكن أن يتجاوز الفجوة بين البشر والذكاء الاصطناعي. لا تملأ هذه الدراسة فقط فجوة في الأدبيات بشأن دور الذكاء الاصطناعي في التدريب، بل تقترح أيضًا تحولًا محتملاً في ممارسات التدريب، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي، عند تصميمه لمحاكاة خبرة التدريب البشرية، أن يعزز العلاقات المعنوية مع العملاء.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التقاطع المتزايد بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتدريب المهني، مشيرة إلى التقدم الكبير في كلا المجالين. لقد تطور الذكاء الاصطناعي منذ الأربعينيات، ودخل مرحلة تحول مع ظهور أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية في أواخر 2022، كما يتضح من الاعتماد السريع على ChatGPT، الذي جذب أكثر من 100 مليون مستخدم شهريًا في غضون شهرين من إطلاقه (OpenAI، 2023). في الوقت نفسه، شهدت مهنة التدريب نموًا كبيرًا، مع زيادة بنسبة 54% في الممارسين منذ 2019، ليصل العدد إلى حوالي 109,200 فرد، وزيادة في الإيرادات تقدر بحوالي 4.56 مليار دولار أمريكي في 2022 (الاتحاد الدولي للتدريب، 2023).
إن دمج الذكاء الاصطناعي في ممارسات التدريب جارٍ بالفعل، حيث تقوم شركات مثل BetterUp وAIIR Consulting بتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي لتعزيز فعالية التدريب. على الرغم من التقدم، لا يزال تطوير ذكاء اصطناعي يمكنه تكرار قدرات التدريب البشرية بالكامل بعيدًا، حيث تختلف التقديرات لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بشكل كبير بين الخبراء (فورد، 2018). تختتم المقدمة بالتأكيد على الحاجة إلى مزيد من البحث في دور الذكاء الاصطناعي في التدريب، حيث أدت الدعوات للاستكشاف إلى دراسات مراجعة الأقران المحدودة حتى الآن، تركز بشكل أساسي على تطبيقات الدردشة (Terblanche et al.، 2022).
الطرق
في هذه الدراسة، يتناول المؤلفون التحديات التي طرحها Boyatzis et al. (2022) من خلال استكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي المستقل المحاكي في التدريب، والذي يمكنه تقليد السلوك البشري والعمل كمدرب خبير. نظرًا لندرة مثل هذه الذكاءات الاصطناعية المستقلة في مجال التدريب، اختار الباحثون استخدام مدربين بشريين كمتعاونين، مستخدمين تقنية “ساحر أوز” لإنشاء وهم تجربة تدريب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. يسمح هذا النهج للمشاركين بالتفاعل مع ما يعتقدون أنه نظام مستقل، بينما يتم تسهيل تفاعلاتهم فعليًا بواسطة مدربين بشريين مهرة، مما يلتقط رؤى حول استجابات العملاء لقدرات الذكاء الاصطناعي المستقبلية في التدريب.
استخدمت الدراسة تصميم تجربة عشوائية محكومة مختلطة الطرق، حيث تم تعيين المشاركين عشوائيًا إلى واحدة من مجموعتين علاجيتين أو مجموعة تحكم. تلقت المجموعة A تدريبًا من الذكاء الاصطناعي المحاكي، بينما تم تدريب المجموعة B بواسطة إنسان. لم تتلق المجموعة الضابطة (المجموعة C) أي علاج خلال مرحلة جمع البيانات. حدد كل مشارك هدفًا شخصيًا للعمل عليه خلال شهر واحد، حيث تلقى جلسة تدريب مدتها 60 دقيقة لتوضيح أهدافهم وتحديد خطوات قابلة للتنفيذ. بعد الجلسة، أكمل المشاركون استبيانًا، وتم اختيار مجموعة فرعية عشوائيًا لمقابلات التقييم لاستكشاف تجاربهم بشكل أكبر. يهدف هذا النهج المختلط إلى تقديم فهم شامل للتفاعلات بين البشر والذكاء الاصطناعي في سياق التدريب، وهو مجال لا يزال غير مستكشف بشكل كافٍ.
النتائج
تقدم قسم النتائج نتائج من دراسة تقارن التحالف العملي بين العملاء الذين تم تدريبهم بواسطة مدربين بشريين وأولئك الذين تم تدريبهم بواسطة الذكاء الاصطناعي المحاكي. على عكس الفرضية الأولية، وجدت الدراسة عدم وجود فرق كبير في تقييمات التحالف العملي بين المجموعتين. أظهر اختبار t للعينات المستقلة أن العملاء مع المدربين البشريين (M = 74.50، SD = 7.25) وأولئك مع مدربي الذكاء الاصطناعي (M = 72.73، SD = 10.34) أبلغوا عن مستويات مماثلة من التحالف العملي، مع قيمة p تبلغ 0.48، مما يشير إلى عدم وجود دلالة إحصائية. أظهرت كلا المجموعتين درجة متوسطة عالية من التحالف العملي، مما يشير إلى إدراك إيجابي بشكل عام لتجربة التدريب. ومن الجدير بالذكر أن حجم العينة المكونة من 52 مشاركًا كان أقل من الحد الأدنى الموصى به وهو 102 لتحقيق قوة إحصائية كافية.
تم الحصول على النتائج النوعية من مقابلات مع 27 مشاركًا (13 من مجموعة المدرب البشري و14 من مجموعة المدرب الذكاء الاصطناعي)، مما يمثل 52% من المشاركين في الدراسة. كشفت التحليلات عن أربعة مواضيع أبرزت العلاقة بين عملية التدريب والتحالف العملي. توضح هذه المواضيع كيف كان العملاء يرون مدربيهم كمرشدين يستخدمون تقنيات متنوعة لمساعدتهم في تخطيط الأهداف. قدم جدول مفصل المواضيع والرموز الفرعية المرتبطة بها، مرتبة حسب تكرار الذكر بين المشاركين في المقابلات، مع اقتباسات تمثيلية من المشاركين، كل منها مُعطى اسم مستعار للحفاظ على السرية.
المناقشة
تستكشف الدراسة الحالية التفاعل بين عملية التدريب والتحالف العملي الذي يتشكل بين العملاء والمدربين، خاصة في سياق التدريب الذي يقدمه ذكاء اصطناعي مستقل محاكي مقارنةً بمدرب بشري. تتميز عملية التدريب بأنها فردية، مصممة لتناسب الأهداف والظروف الفريدة لكل عميل، بينما يتميز التحالف العملي بالتزام مشترك بالتعاون، وهو أمر أساسي لتحقيق نتائج تدريب فعالة. تتناول الدراسة فجوة في الأدبيات بشأن تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال فحص وجهات نظر العملاء تجريبيًا، مع تركيز سؤالين رئيسيين على توافق تقييمات التحالف العملي وتصورات العملاء لعملية التدريب عبر كل من أساليب التدريب بالذكاء الاصطناعي والبشري.
تشير النتائج إلى أن التحالف العملي هو عامل حاسم يؤثر على نتائج العملاء، حيث تشير الأبحاث السابقة إلى أن العلاقات القوية بين المدربين والعملاء تتنبأ بشكل كبير بالتغيير الناجح. بينما تظهر الدراسات الأولية إمكانيات لروابط عاطفية في تدريب الذكاء الاصطناعي، تشير الأدبيات إلى أن المدربين البشريين عادةً ما يقيمون علاقات أقوى من الذكاء الاصطناعي. تستخدم الدراسة تصميمًا عشوائيًا مختلط الطرق، مستفيدة من تقنية “ساحر أوز” لمحاكاة تدريب الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بمقارنة تجارب العملاء وتصوراتهم. من المتوقع أن تسهم النتائج في فهم كيفية دعم الذكاء الاصطناعي بفعالية لعمليات التدريب وأهمية التحالف العملي في تحقيق أهداف العملاء.
القيود
تقدم الدراسة قيودين رئيسيين يستحقان الاعتبار. أولاً، تم هيكلتها حول جلسة تدريب واحدة، مما يتناقض مع الكثير من الأدبيات الحالية التي تتضمن عادةً جلسات متعددة تعزز علاقة تدريب طويلة الأمد. بينما تشير الأبحاث الحديثة إلى أن التحالف العملي يبقى مستقرًا نسبيًا بمرور الوقت (de Haan et al.، 2020؛ de Haan وNilsson، 2023؛ Stiles et al.، 2015)، فإن التصميم الفريد لهذه الدراسة يحد من المقارنات المباشرة مع دراسات أخرى تستخدم إطار جلسات متعددة. يمكن أن تستفيد الأبحاث المستقبلية من استكشاف نتائج التدريب في جلسة واحدة ضمن سياق منهجي قوي.
ثانيًا، قد يؤثر توقيت الدراسة خلال ضجة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2023 (McKinsey & Company، 2023b) على تصورات المشاركين، مما قد يؤدي إلى اعتقادهم أنهم يتفاعلون مع ذكاء اصطناعي حقيقي بدلاً من نسخة محاكية. تعقد هذه السياق إمكانية تعميم النتائج على أبحاث الذكاء الاصطناعي الأخرى، خاصة الدراسات التي أجريت قبل 2022 أو في بيئات تكنولوجية مختلفة. لتعزيز فهم تصورات العملاء بمرور الوقت، سيكون من المفيد تكرار هذه الدراسة في المستقبل، مما يسمح بفحص كيفية تأثير التقدم في الذكاء الاصطناعي على تجارب التدريب.
DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1364054
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40313368
Publication Date: 2025-04-15
Author(s): Amber S Barger
Primary Topic: Job Satisfaction and Organizational Behavior
Overview
The study investigates the effectiveness of coaching relationships formed between clients and both human and AI coaches, specifically a simulated AI represented as a conversational vocal live-motion avatar. Conducted as a mixed methods randomized controlled trial, the research aimed to assess client perceptions of the working alliance and coaching process across these two coach types. Utilizing the CLEAR coaching model, participants engaged in a 60-minute session where their interactions were facilitated by expert human coaches, unbeknownst to them, through a Wizard of Oz approach. The findings revealed that clients developed similarly high levels of working alliance with both human and AI coaches, with no significant differences in their experiences.
The results challenge existing assumptions regarding the limitations of AI in coaching contexts, suggesting that clients are open to and appreciative of coaching partnerships with AI. The qualitative data from debrief interviews provided insights into the mechanisms behind the clients’ connections with their coaches, indicating that effective coaching can transcend the human-AI divide. This research not only fills a gap in the literature regarding AI’s role in coaching but also suggests a potential paradigm shift in coaching practices, where AI, when designed to emulate human coaching expertise, can foster meaningful relationships with clients.
Introduction
The introduction highlights the burgeoning intersection of artificial intelligence (AI) and professional coaching, noting significant advancements in both fields. AI, which has evolved since the 1940s, entered a transformative phase with the rise of generative AI systems in late 2022, exemplified by the rapid adoption of ChatGPT, which garnered over 100 million monthly users within two months of its launch (OpenAI, 2023). Concurrently, the coaching profession has seen substantial growth, with a 54% increase in practitioners since 2019, reaching approximately 109,200 individuals, and a revenue surge to an estimated US$4.56 billion in 2022 (International Coaching Federation, 2023).
The integration of AI into coaching practices is already underway, with companies like BetterUp and AIIR Consulting developing AI applications to enhance coaching effectiveness. Despite the progress, the development of AI that can fully replicate human coaching capabilities remains distant, with estimates for achieving Artificial General Intelligence (AGI) varying widely among experts (Ford, 2018). The introduction concludes by emphasizing the need for further research into AI’s role in coaching, as calls for exploration have led to limited peer-reviewed studies thus far, primarily focused on chatbot applications (Terblanche et al., 2022).
Methods
In this study, the authors address the challenges posed by Boyatzis et al. (2022) by exploring the potential of simulated autonomous AI in coaching, which can mimic human behavior and function as an expert coach. Given the rarity of such autonomous AIs in the coaching field, the researchers opted to use human coaches as confederates, employing the Wizard of Oz (WOz) technique to create the illusion of an AI-driven coaching experience. This approach allows participants to engage with what they believe to be an autonomous system, while their interactions are actually facilitated by skilled human coaches, thereby capturing insights into client responses to future AI capabilities in coaching.
The study employed a mixed methods randomized controlled trial (RCT) design, with participants randomly assigned to one of two treatment groups or a control group. Group A received coaching from the simulated AI, while Group B was coached by a human. The control group (Group C) did not receive any treatment during the data collection phase. Each participant set a personal goal to work towards over one month, receiving a 60-minute coaching session to clarify their goals and outline actionable steps. Following the session, participants completed a survey, and a subset was randomly selected for debrief interviews to further explore their experiences. This mixed methods approach aims to provide a comprehensive understanding of the interactions between humans and AI in the coaching context, an area that remains underexplored.
Results
The results section presents findings from a study comparing the working alliance between clients coached by human coaches and those coached by simulated AI. Contrary to the initial hypothesis, the study found no significant difference in the working alliance ratings between the two groups. An independent-samples t-test revealed that clients with human coaches (M = 74.50, SD = 7.25) and those with AI coaches (M = 72.73, SD = 10.34) reported similar levels of working alliance, with a p-value of 0.48, indicating a lack of statistical significance. Both groups exhibited a moderately high mean working alliance score, suggesting a generally positive perception of the coaching experience. Notably, the sample size of 52 participants was below the recommended minimum of 102 for achieving adequate statistical power.
Qualitative findings were derived from interviews with 27 participants (13 from the human coach group and 14 from the AI coach group), representing 52% of the study’s participants. The analysis revealed four themes that highlighted the relationship between the coaching process and working alliance. These themes illustrated how clients perceived their coaches as guides employing various techniques to assist them in goal planning. A detailed table presented the themes and associated sub-codes, ranked by frequency of mention among interviewees, along with representative quotes from participants, each assigned a pseudonym to maintain confidentiality.
Discussion
The present study investigates the interplay between the coaching process and the working alliance formed between clients and coaches, particularly in the context of coaching delivered by a simulated autonomous AI compared to a human coach. The coaching process is individualized, tailored to each client’s unique goals and circumstances, while the working alliance is characterized by a shared commitment to collaboration, which is essential for effective coaching outcomes. The study addresses a gap in the literature regarding AI coaching by empirically examining client perspectives, with two primary research questions focusing on the alignment of working alliance ratings and clients’ perceptions of the coaching process across both AI and human coaching modalities.
The findings suggest that the working alliance is a critical factor influencing client outcomes, with previous research indicating that strong relationships between coaches and clients significantly predict successful change. While initial studies show potential for affective bonds in AI coaching, the literature indicates that human coaches typically establish stronger relationships than AI. The study employs a mixed-methods randomized controlled design, utilizing the Wizard of Oz technique to simulate AI coaching, thereby allowing for a comparison of client experiences and perceptions. The results are expected to contribute to the understanding of how AI can effectively support coaching processes and the importance of the working alliance in achieving client goals.
Limitations
The study presents two significant limitations that warrant consideration. Firstly, it was structured around a single coaching session, contrasting with much of the existing literature that typically involves multiple sessions fostering a long-term coaching relationship. While recent research indicates that the working alliance remains relatively stable over time (de Haan et al., 2020; de Haan and Nilsson, 2023; Stiles et al., 2015), the unique design of this study limits direct comparisons with other studies that utilize a multi-session framework. Future research could benefit from exploring the outcomes of single-session coaching within a robust methodological context.
Secondly, the timing of the study during the generative AI hype of 2023 (McKinsey & Company, 2023b) may have influenced participants’ perceptions, potentially leading them to believe they were interacting with a genuine AI rather than a simulated version. This context complicates the generalizability of the findings to other AI research, particularly studies conducted prior to 2022 or in different technological landscapes. To enhance understanding of client perceptions over time, it would be beneficial to replicate this study in the future, allowing for an examination of how advancements in AI impact coaching experiences.