Organizacije mahom povećavaju broj AI alata koje uvode u svoje poslovne procese, a na HR-u je da odgovori na pitanja: kako potaknuti prilagodbu menadžmenta i timova, kakopovećati i ubrzati prijednos znanja i pritom izbjeći productivity paradox? U ovom kontekstu, klasični modeli edukacija prestaju donositi dovoljno brze i mjerljive promjene. Sadržaj se brzo zaboravi, prijenos u praksu izostane, a promjena ponašanja je neprimjetna. No, problem nije nužno u sadržaju edukacija, nego u formatu koji onemogućava brz prijenos znanja u svakodnevni rad.
Ponašanje se mijenja kroz freedback i iskustvo
Zadnjih par godina svaka organizacija razgovara o AI-u, automatizaciji i novim digitalnim alatima. I treba razgovarati. Tehnologija stvarno može ubrzati posao, smanjiti operativni teret, pojednostaviti procese i otvoriti prostor za kvalitetnije odluke. Ipak, čak i najnapredniji alati imaju svoja ograničenja. Ako tim ne razgovara o problemima, ne postoji alat koji će otvoriti komunikaciju i poboljšati suradnju. Ako ne postoji praksa povratnih informacija, novi sustav neće stvoriti kulturu feedbacka. Ako odgovornosti nisu jasne, alat neće uvesti jasnoću. I naravno, ako članovi tima teško strukturiraju misli, ne komuniciraju jasno ili gube fokus, zapravo im nedostaju ključne vještine potrebne za učinkovit rad u kompleksnom i promjenjivom okruženju te se oni najvjerojatnije neće uspješno prilagoditi na nove alate i promjene.
Ljudi se obično vraćaju onome što im je poznato, pogotovo kada su pod pritiskom. Zato će uspješne biti one kompanije koje na vrijeme uspiju kreirati održive L&D strategije.
Ponekad bude neugodno jer stvarni razvoj počinje izvan granice komfora
Danas organizacije traže edukacije koje će biti praktične. Nemaju velike koristi od toga da polaznici nauče teorijski model i nakon toga se vrate u isti obrazac ponašanja. Cilj je da polaznici dobiju alat, isprobaju ga, vide gdje zapinju i povežu ga s vlastitim stvarnim poslovnim situacijama. U SELECTIO razvojnim programima za timove radimo s prijelazom iz znanja u ponašanje. Programi su oblikovani kao fokusirani sprintovi s jasnim ciljevima i jasnom primjenom: komunikacija, suradnja, feedback, pregovaranje, otpornost, upravljanje promjenama ili neki drugi izazov koji predstavlja aktualni prioritet tog tima.
Sprint format je koristan zato što ne pokušava odjednom riješiti sve. Tim se fokusira na jedno razvojno područje, ulazi u njega dovoljno duboko i izlazi s konkretnim alatima koje može odmah koristiti.
Programi uključuju praktične vježbe, rad na stvarnim slučajevima iz biznisa, simulacije, refleksiju, feedback i dogovor oko primjene. Polaznici ne ostaju u ulozi publike. Moraju razgovarati, odlučivati, pregovarati, davati feedback, rješavati situacije i prepoznati vlastite obrasce. To ponekad bude neugodno jer stvarni razvoj počinje izvan granice komfora. No, upravo je zato vrlo učinkovito.
Adaptivnno učenje: Model u kojemu AI i coaching rade zajedno
Ako se polaznik nakon radionice ne može sjetiti što bi već sutra mogao napraviti drugačije, nešto nije dobro postavljeno. Ljudi jednostavno više nemaju strpljenja za znanje koje ne vrijedi kada ga pokušate primijeniti u timu koji ima svoje rokove, specifične klijente, interne politike i prioritete. Tu edukacija mora biti dovoljno stručna da ne banalizira problem i dovoljno praktična da ga ljudi mogu početi samostalno rješavati u praksi.
No, da bi to funkcioniralo, potrebno je stvoriti prostor u kojem to mogu uvježbati. Zato se u adaptivnom modelu učenja radi na stvarnim primjerima koje zaposlenici odmah mogu povezati sa svojim radnim kontekstom. Caseovi i simulacije uvelike pomažu u primjeni novih alata. Za stvaranje sigurnog okruženja koriste se virtualne kompanije i AI simulacije stvarnih poslovnih izazova. Na taj način polaznici rade na realističnim poslovnim situacijama, ali bez rizika koji postoji u svakodnevnom poslu. Dobivaju priliku testirati nove pristupe, dobiti instant feedback, razumjeti posljedice svojih odluka i odmah povezati naučeno sa situacijama iz vlastitog poslovnog okruženja.
Riječ je o modelu u kojem AI i coaching rade zajedno. AI stvara realne scenarije i omogućuje brzu povratnu informaciju, dok coaching treneri pomažu polaznicima razumjeti vlastite obrasce ponašanja, donositi kvalitetnije odluke i prenijeti naučeno u stvarni radni kontekst.
Polaznici tako ne ostaju na teoriji, nego vježbaju upravo ono što ih najčešće usporava u poslu. U virtualnoj kompaniji mogu se pojaviti situacije koje su većini timova poznate, poput nejasno postavljenih ciljevi i očekivanja, promjene prioriteta u zadnji tren, zahtjevan stakeholder ili klijent, konflikt između odjela, loš ili izostao feedback, preopterećenost i loša raspodjela odgovornosti ili otpor prema promjeni. Standardni radni dan, ali postavljen tako da iz njega možemo brzo učiti.
Naravno, svaki se program prilagođava ciljevima organizacije, profilu polaznika, industriji, senioritetu i konkretnim izazovima tima. Timovi vrlo brzo prepoznaju kada je razvojni program nedovoljno povezan s njihovim stvarnim poslovnim kontekstom. Kada primjeri nisu relevantni za njihovo okruženje, kada alati ne odgovaraju stvarnim situacijama s kojima se svakodnevno susreću i kada se ne adresiraju konkretni izazovi u radu, razina angažmana prirodno opada.
Mjerljivo ulaganje u performanse, prilagodljivost i učinkovitost timova
Uvođenje AI-a nastavit će mijenjati način rada. Organizacijama koje žele ostati konkurentne bit će potrebne L&D strategije koje zaista mijenjaju ponašanje i ubrzavaju primjenu u praksi. Za očekivati je da će se fokus pomaknuti s klasičnih modela na adaptivne modele učenja, u kojima se razvoj odvija kroz stvarne poslovne situacije, uz kombinaciju AI simulacija, strukturiranog coaching pristupa i kontinuiranog feedbacka.
Ako se i vaša organizacija okreće novim L&S strategijama istražite razvojne programe za voditelje te razvojne programe za timove koje provodimo po ovom modelu.
