בסביבת העבודה המהירה של היום, הגישות המסורתיות של הכשרת עובדים כבר אינן עונות על כל צרכי הארגון ושאיפות העובדים כאחד.
כתוצאה מכך, מנהלי משאבי אנוש פונים יותר ויותר לשיטות למידה מבוססות נתונים.
בשיטות אלה, ממנפים את ניתוח נתונים כדי לספק חוויות למידה מותאמות אישית, שהן רלוונטיות ואפקטיביות יותר.
הודות להשפעה הנוספת של הבינה המלאכותית, נוף הלמידה עובר מהפך שמעצים את העובדים ועוזר לארגונים להישאר תחרותיים.
פיתוח למידה מבוססת נתונים:
כדי לבנות מערכת אקולוגית של למידה מבוססת נתונים, מנהלי משאבי אנוש חייבים תחילה לאסוף ולנתח מדדי מפתח.
זה כולל מעקב אחר מעורבות העובדים בלמידה, לרבות השלמות קורסים ואחוזי השתתפות, וכמו כן, אחוזי שיפור בביצועים, פערי מיומנויות והתקדמות בקריירה.
תובנות אלו מסייעות למנהלי משאבי האנוש לעבור בהדרגה מהכשרה אחידה לכולם, למסלולי למידה מותאמים אישית המבוססים על צרכים בזמן אמת.
מנהלי משאבי האנוש יכולים להשתמש במערכות ניהול למידה המסוגלות לדווח להם על ניתוח מפורט.
מערכות ניהול למידה אלה, יכולות להדגיש איזה תוכן נדרש הכי הרבה על ידי העובדים, אילו מיומנויות לא פותחו וכיצד למידה קשורה לביצועים בעבודה.
בהתבסס על הנתונים, מנהלי משאבי האנוש יכולים להתאים תוכן ופורמטים, ואפילו לתעדף נושאי למידה על סמך היעדים העסקיים הנוכחיים של הארגון.
התפקיד של הבינה המלאכותית בלמידה בארגון:
הבינה המלאכותית מגדירה מחדש את האופן שבו עובדים לומדים בעבודה.
פלטפורמות המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות ליצור חוויות למידה מותאמות אישית על ידי המלצות על תוכן המותאם לתפקיד ולעובד, על פי העדפות, ועל פי נתוני ביצועים של כל עובד.
מערכות אלו יכולות גם להתאים את עצמן בזמן אמת, ולהציע חומרים כדי להתמודד עם פערי מיומנויות ספציפיים כאשר הם מופיעים.
הבינה המלאכותית תומכת גם ביצירה אינטליגנטית של תוכן. כלים של בינה מלאכותית יכולים כעת ליצור מודולים או חידונים של מיקרו-למידה תוך דקות, ולצמצם באופן דרסטי את זמן פיתוח התוכן.
עוזרים וירטואליים ומדריכי בינה מלאכותית יכולים לענות על שאלות הלומדים באופן מיידי, לספק משוב ולדמות חוויות של אימון אחד על אחד.
בינה מלאכותית וניתוח תחזיות:
אחד היתרונות המשמעותיים ביותר שהבינה המלאכותית מביאה ללמידה הוא ניתוח תחזיות.
ניתוח כזה יכול לחזות אילו עובדים צפויים להזדקק לשיפור מיומנויות, אילו תוכניות צפויות להניב החזר גבוה על ההשקעה, ולאילו מיומנויות עתידיות הארגון יזדקק.
זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לתכנן בצורה אסטרטגית יותר ולהקצות משאבים בצורה יעילה.
השפעת הלמידה מבוססת הנתונים והבינה המלאכותית על עסקי הארגון:
כאשר למידה שמבוססת על נתונים ובינה המלאכותית מתבצעת בצורה נכונה, היא מובילה לשיפורים מדידים במחוברות ובשימור העובדים ובפרודוקטיביות של העובדים.
היא מטפחת תרבות ארגונית של למידה מתמשכת, יוצרת מתאם גבוה בין ההכשרה לסדרי העדיפויות העסקיים ומבטיחה שכוח העבודה יהיה מוכן לקראת העתיד.
עבור מנהלי משאבי האנוש, הצעד הבא הוא ליצור תרבות ארגונית שבה הלמידה היא מותאמת אישית, פרואקטיבית ומוטבעת בזרימת העבודה.
שילוב של תובנות המופקות מנתונים עם כלי בינה מלאכותית מאפשר למנהלי משאבי האנוש לבנות תוכניות למידה חכמות ואג'יליות יותר, להעצים את העובדים ולחזק את היכולת הארגונית לקראת העתיד.
