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Trasformare L&D con l'intelligenza artificiale: approfondimenti accessibili sulla conoscenza per LIFOW
"I dipendenti non chiedono più corsi, ma risposte nel momento in cui ne hanno bisogno".
Questa rivelazione, fatta durante il recente webinar di Panopto The Future of Learning Isn't More Training-It's Accessible Knowledge + AI, ha dato il via a una conversazione che ha messo in discussione il modo in cui le organizzazioni pensano all'apprendimento e allo sviluppo.
La discussione, che ha visto la partecipazione della dott.ssa Katie Campbell, Senior Director of Learning and Talent Management di Equifax, di Bill Sodeman, Ph.D., business coach di Focal Point, di Jillian Moulton, VP People di Fabric, e di Inna Horvath, Senior Learning Strategist di Panopto, ha esplorato una semplice verità: il posto di lavoro moderno non soffre di un problema di formazione, ma di un problema di accesso.
In tutti i settori, i dipendenti non sono in difficoltà perché mancano di contenuti. Stanno lottando perché non riescono a trovare o ad applicare le conoscenze quando sono più importanti. Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale in ogni flusso di lavoro, questa sfida e opportunità non è mai stata così grande.
Dai corsi al contesto: Il passaggio all'accesso
Per anni, le organizzazioni hanno equiparato "apprendimento" a "corsi". Moduli strutturati, certificati di completamento e percorsi di apprendimento hanno dominato le strategie L&D. Ma come ha sottolineato la dottoressa Katie Campbell, "quello che i professionisti si aspettano oggi è di avere un problema risolto nel momento stesso in cui lo affrontano".
Il pubblico ha riso consapevolmente quando ha aggiunto: "Perché non dovrei usare la piattaforma della mia organizzazione nello stesso modo in cui uso ChatGPT per ottenere una soluzione rapida quando ne ho bisogno?".
Questo commento ha colto il cuore di una trasformazione già in corso. Nell'era delle risposte istantanee, il modello tradizionale dei corsi è spesso troppo lento e distaccato dal flusso del lavoro. Invece di progettare programmi di apprendimento lunghi e lineari, le organizzazioni devono creare sistemi in cui le informazioni siano reperibili, contestuali e fruibili.
Come ha descritto Bill Sodeman, "le persone non passano più dalla stessa porta del centro commerciale per arrivare dove vogliono o per entrare nel centro commerciale". I giardini recintati dell'apprendimento aziendale stanno lasciando il posto a ecosistemi aperti in cui i dipendenti navigano nei propri percorsi, guidati dalla curiosità e dalla rilevanza.
La proprietà e la nuova architettura della conoscenza
Un tema centrale emerso è quello della proprietà: chi è il vero "proprietario" della conoscenza in un'organizzazione? È l'IT, le risorse umane o il dipartimento L&D?
Jillian Moulton l'ha inquadrata come una questione di libertà e abilitazione. "Con la personalizzazione dell'intelligenza artificiale, ci stiamo avvicinando alla vera abilitazione", ha detto. "In passato, L&D si occupava di mantenere i contenuti, di mantenerli aggiornati e conformi. Ora si tratta di rendere la conoscenza più orientata al futuro, più personalizzata e più vicina a ciò di cui i dipendenti hanno effettivamente bisogno nel loro lavoro".
Questa libertà comporta una certa complessità, soprattutto in settori regolamentati come quello finanziario o sanitario. Katie Campbell ha riconosciuto che la conformità non può essere sacrificata per la flessibilità, ma le due cose non si escludono a vicenda. "La sfida è l'equilibrio: preservare l'integrità normativa e fornire al tempo stesso l'autonomia necessaria".
In questo panorama in evoluzione, la conoscenza non è qualcosa di proprietà di un reparto, ma è co-creata, distribuita e continuamente aggiornata in tutta l'organizzazione. L'intelligenza artificiale, se usata in modo ponderato, diventa il tessuto connettivo che trasforma le competenze sparse in conoscenze accessibili e vive.
La partnership tra uomo e intelligenza artificiale: La tecnologia come compagno di squadra
Se c'è un'idea che accomuna tutti e tre gli oratori è che l'IA deve essere vista come un partner, non come un sostituto.
"Il miglior apprendimento avviene attraverso la collaborazione tra esseri umani e IA", ha dichiarato Jillian Moulton. "C'è un enorme potenziale quando i professionisti esperti apportano il loro giudizio e il loro contesto, mentre i nuovi dipendenti apportano la loro competenza tecnica. Insieme, possono utilizzare l'IA per sintetizzare le informazioni e accelerare le prestazioni".
Bill Sodeman ha fatto riferimento al concetto emergente di tecnologia come compagno di squadra. "L'intelligenza artificiale non è qui per sostituire le persone, ma è una parte di un insieme molto più grande che rafforza la squadra", ha spiegato.
Le applicazioni pratiche sono già numerose. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono generare percorsi di apprendimento personalizzati, riassumere le discussioni, suggerire risorse di microapprendimento e persino fornire "spazi sicuri" per esercitarsi. Come ha descritto Campbell, "Esercitarsi con il proprio capo può intimidire; esercitarsi con l'IA no. Se prima posso commettere errori con l'IA, sarò più bravo quando entrerò nel momento reale".
Il tema dell'espansione della sicurezza psicologica dell'apprendimento da parte dell'IA ha risuonato con forza. Piuttosto che automatizzare l'apprendimento, l'IA può umanizzare l'esperienza rendendo il feedback più immediato, privato e di supporto.
Costruire l'apprendimento nel flusso di lavoro
Una delle discussioni più interessanti del webinar si è concentrata su come progettare un apprendimento che avvenga nel flusso del lavoro, non lontano da esso.
Bill Sodeman ha osservato che i dipendenti sono sempre più attratti da piattaforme come LinkedIn Learning, proprio perché offrono un accesso a piccoli pezzi e just-in-time. Ma la chiave, ha sostenuto, non è solo il formato dei contenuti, bensì l'architettura.
"Abbiamo bisogno di sistemi di apprendimento che i dipendenti possano utilizzare con la stessa naturalezza con cui utilizzano i loro strumenti di lavoro", ha affermato. "Quando l'intelligenza artificiale viene integrata direttamente nei sistemi che già utilizzano, che si tratti di un CRM, di uno strumento di helpdesk o di una piattaforma di gestione video, è allora che si verifica il vero apprendimento in-the-moment".
Katie Campbell ha offerto una vivida metafora: "È come aggiungere una nuova ala intelligente a una casa in cui si vive già. Se la tecnologia rende la vita più facile, non più complicata, le persone la adottano naturalmente".
Il risultato: la tecnologia di apprendimento deve scomparire nel flusso di lavoro. Meno i dipendenti pensano a "fare formazione", più tempo dedicano all'apprendimento vero e proprio.
Misurare ciò che conta: Dal completamento alla performance
Per decenni, i team L&D hanno riferito su metriche come i tassi di completamento e la partecipazione. I relatori hanno convenuto che quell'epoca è finita.
"Misuriamo ciò che è facile, non ciò che conta", ha detto senza mezzi termini Sodeman. "Il completamento non equivale alla competenza. La vera misura è il rendimento".
La Campbell ha sottolineato la necessità di ottenere risultati allineati al business. "Se non si avvia un'iniziativa di apprendimento, AI o meno, con un risultato aziendale in mente, non la si dovrebbe avviare", ha detto. Il mantra del suo stesso capo è rimasto impresso nella platea: "Le risorse umane e l'apprendimento dovrebbero funzionare come un centro di profitto".
Moulton ha descritto come il suo team abbia ridefinito la misurazione coinvolgendo direttamente i leader aziendali. "Chiediamo ai capi reparto: Cosa si intende per successo per il vostro personale? Un maggior numero di accordi chiusi? Un'integrazione più rapida dopo un'acquisizione? Sono queste le metriche a cui dobbiamo allinearci, non solo se qualcuno ha completato un corso".
Il cambiamento è chiaro: nell'era dell'intelligenza artificiale e delle piattaforme ricche di dati, i team di apprendimento possono finalmente collegare la conoscenza all'impatto. I cruscotti che collegano l'attività di apprendimento alle performance di vendita, alla soddisfazione dei clienti o all'innovazione di prodotto non sono un sogno lontano, ma stanno diventando una pratica standard.
Ridefinire il ruolo di L&D: da amministratore a leader del cambiamento
La conversazione è diventata anche introspettiva. Mentre l'AI trasforma la professione stessa, cosa significa essere un professionista L&D oggi?
"Ci viene chiesto di fare più che mai, spesso più di quanto i nostri ruoli includano ufficialmente", riflette Campbell. "Ma forse è perché L&D sta diventando il motore del cambiamento, non solo la risposta".
Moulton è d'accordo, sostenendo che la professione deve evolvere dall'amministrazione all'aspirazione. "Se ci si limita a ricevere le richieste, si rimane indietro. Dobbiamo essere proattivi per costruire ciò di cui l'azienda avrà bisogno in futuro, non solo ciò che chiede oggi".
Sodeman ha aggiunto che il miglior lavoro di L&D che ha visto ultimamente si concentra sull'entusiasmo, non sulla conformità. "La gestione del cambiamento fa sì che le persone siano entusiaste della direzione in cui sta andando l'organizzazione e del loro percorso all'interno di essa".
In questo senso, l'IA non sta solo trasformando il modo in cui le persone apprendono, ma anche il modo in cui i leader L&D guidano come strateghi, traduttori di dati e connettori dell'innovazione interfunzionale.
La rivoluzione dell'accesso: Guidare, non recuperare
In risposta alla domanda se L&D stia guidando la rivoluzione dell'IA o se stia cercando di tenere il passo, i relatori sono stati ottimisti.
"Questo è il nostro momento", ha detto Moulton. "L'adozione dell'IA non proviene più solo dai CIO, ma è guidata anche dai CHRO. Si tratta di un'enorme opportunità per le Risorse Umane e L&D di farsi avanti e mostrare come si presenta l'innovazione responsabile".
Sodeman ha sottolineato che l'IA sta abbattendo i silos all'interno delle organizzazioni, ma solo quando L&D aiuta a coordinare gli sforzi tra i vari reparti. "Tutti sono entusiasti e sperimentano", ha detto, "ma non sempre insieme. L&D può essere il ponte che fa remare tutti nella stessa direzione".
La collaborazione tra risorse umane, IT, operazioni e leadership può essere la chiave per trasformare l'IA da parola d'ordine a vantaggio sostenibile e incentrato sull'uomo.
Guardare avanti: L'apprendimento come sistema vivente
Alla fine della discussione, era chiaro che l'apprendimento non è più qualcosa che avviene in un'aula o in un LMS. È un sistema vivo e in evoluzione, che deve adattarsi con la stessa rapidità delle organizzazioni che serve.
Il futuro dell'apprendimento, hanno concordato i relatori, sarà definito da tre principi:
- Accesso più che accumulo. La conoscenza deve essere disponibile nel flusso del lavoro, non chiusa in corsi o cartelle.
- La partnership al posto dell'automazione. L'IA deve amplificare l'intuizione umana, non sostituirla.
- Impatto più che attività. Ciò che conta non è il numero di corsi completati dai dipendenti, ma il modo in cui il loro apprendimento modifica i risultati aziendali.
Alla chiusura della sessione, la moderatrice ha ricordato una cosa importante:
"Il futuro dell'apprendimento è già qui. Solo che non è ancora distribuito in modo uniforme. È nostro compito rendere la conoscenza accessibile, reperibile e utile quando è più importante".
In un mondo che trabocca di contenuti, questa missione può essere il vantaggio più strategico che un'organizzazione possa costruire.
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