ネルソン・シヴァリンガム氏は、AI学習・スキルアップ・プラットフォームHowNowのCEO兼共同創業者である。
L&D（学習・能力開発）部門の努力が称賛に値することを否定する人はほとんどいないだろうが、残念ながら現実には、大半のチームのプログラムは十分な価値を生み出していない。彼らはコンテンツの作成とキュレーションにこれまで以上に懸命に取り組んでいるが、その学習は従業員にとっても、より広範なビジネスにとっても機能していない。これは膨大な努力に対してリターンがほとんどない状況であり、フラストレーションは明白だ。
核心的な問題は、L&Dリーダーが「従業員が職務を遂行し、ビジネス目標を支援するために必要なスキルは何か」や「これらのスキルのうち、現在保有しているものは何で、ギャップはどこにあるのか」といった基本的な質問に答えるのに苦労していることだ。この情報がなければ、意味のあるビジネス成果を支援する形で学習とスキルを結びつけることができない。
学習・能力開発がビジネスパフォーマンスを推進するエンジンとなるためには、戦略的なリセットが必要だ。
私たちが受け継いだ学習モデル
多くの公教育システムでは、学習はコンテンツ、コンテンツ配信、試験を中心に構築されることが多い。一般的に「テストのための教育」と呼ばれるこのモデルは、長期的な知識定着を促進するエンゲージメントとモチベーションを生み出すことに失敗することが多い。必然的に、このアプローチは職場での学習方法を形成し、企業の教室研修の成功は通常、クイズや観察ベースの手法を通じて測定されてきた。
この学習モデルが存続しているのは、主に慣れ親しんでいるためだ。L&Dチームは、コンテンツ工場として機能することが非効果的であると認識しているにもかかわらず、多くの人がそれがより簡単な選択肢だと感じている。学習をスキルやパフォーマンスと戦略的に整合させることは、単純により困難なのだ。多くの学習リーダーは点と点を結びつける適切なデータを持っていないため、標準的なプロセスに固執している。これが学習コンテンツへの過度の重点につながっている。
デジタル学習とAIコンテンツ作成ツールの台頭により、学習者は必要以上の、あるいは消費しきれないほどのコンテンツを持つようになった。したがって、真の問題は、彼らが適切なコンテンツを消費しているかどうかだ。関連するスキルを構築し、戦略的なビジネス価値を提供するために必要な特定の知識を獲得しているだろうか。
これは思考の微妙な転換だが、学習投資に対してはるかに高いリターンをもたらすものだ。最終的なビジネス目標を念頭に置いて始めることで、L&Dチームは逆算して最良かつ最も関連性の高いコンテンツを提供し、スキルギャップを迅速かつ効果的に埋めることができる。
ビジネスを意味する学習
スキルベースの組織になるための最初のステップは、企業の最も重要で時間的に重要なスキルギャップを評価し、特定することだ。しかし、手動のスキルマッピングは、プロセスが完了する頃には結果として得られるデータが通常時代遅れになっているため、必ずしも効果的ではない。その上、通常は1回限りまたは年1回の取り組みとして扱われる。L&Dリーダーに必要なのは、従業員のスキルを監査し、真のビジネスインパクトを提供するために必要な重要な洞察を得るための、より良く、より速い方法だ。
一部の組織は、AI搭載のスキルマッピング技術を採用することを選択している。適切なツールは、役割や習熟度レベルにマッピングされた、組織全体のスキルの明確で最新のビューを提供できる。このリアルタイムデータを備えることで、リーダーは自社のビジネス内にすでに存在するスキルと欠けているスキルを正確に把握できる。
実際には、これが学習リーダーが企業の売上目標と、営業開発担当者が交渉スキルを向上させる必要性との間の断絶を埋める方法だ。同様に、データは、新製品リリースの予定通りの提供を支援するために、プロダクトチームの2人のメンバーがUXデザイン原則の知識を向上させる必要があることを明らかにする可能性がある。目標が何であれ、データ駆動型の具体性は、的を絞ったスキルアップと具体的なビジネス上の利益を可能にする。
スキルベースの組織の構築を支援することで、L&Dはついに本来あるべきビジネスパフォーマンスの導管となることができる。大規模な能力構築は、組織の最大の成長通貨だ。実際、戦略的なスキル優先の学習は、ビジネスを成功に導く以上のことをする。それはビジネスを動かすエンジンそのものになるのだ。
