David James, Chief Learning Officer ve 360Learning – Interview Series

360Learning je cloudová platforma pro učení, která kombinuje prvky systému pro správu učení (LMS) a platformy pro zkušenosti s učením (LXP). Zaměřuje se na společné učení — umožňuje interním odborníkům spolupracovat na obsahu, poskytovat zpětnou vazbu, umožňovat interakce mezi vrstevníky a odhalovat mezery ve dovednostech. Automatické nástroje pomáhají spravovat compliance školení, onboardování a škálovatelnost, zatímco funkce AI pomáhají personalizovat učební cesty. Používají ji tisíce týmů po celém světě a jejím cílem je pomoci organizacím „rozvíjet se zevnitř.“

Byl jste ředitelem talentu, učení a organizace pro The Walt Disney Company (EMEA) předtím, než jste se stal CLO ve 360Learning. Jaké jsou některé lekce z vašeho disneyovského období, které stále aplikujete, zejména při škálování učení a rozvoje v AI poháněných prostředích?

V Disney jsem se naučil, že škálovatelnost funguje pouze tehdy, když se nejprve přiblížíte k obchodnímu problému. Školení pro samotné školení nebylo dostatečné; muselo vést k výkonu. Tento způsob myšlení zůstal u mě, zejména s příchodem AI a jeho dopadem na pracovní prostředí. Bez ohledu na technologii platí princip: začněte tím, co potřebuje podnik, a poté navrhněte učení, které problém řeší.

Jako host podcastu The Learning & Development Podcast, jaké byly některé z nejvíce překvapivých nebo málo diskutovaných poznatků, které jste získali od hostů, a které změnily váš způsob myšlení o učení a rozvoji?

Jedním z nejvíce překvapivých témat od hostů podcastu je, jak často týmy učení a rozvoje podceňují znalosti, které již mají ve své pracovní síle. Lídry opakovaně říkají, že jejich nejúčinnější učení není koupené, ale spíše zjištěné zevnitř. Dalším tématem je posun k strategiím založeným na dovednostech, s menšími zaměřením na knihovny obsahu a větším zaměřením na výkonnostní výsledky.

Pravidelně publikujete a jste uznávaným influencerem v oblasti učení a rozvoje. Jak vyvažujete myšlenkové vedení (psaní, přednášení) s praktickou dodávkou programů, jako je Performance Academy? Jaké jsou kompromisy, kterým čelíte?

Myšlenkové vedení a dodávka jsou dvě strany stejné mince. Psaní a přednášení mě udržují v kontaktu s novými výzvami a spojenými s komunitou učení a rozvoje, zatímco vedení programů, jako je Performance Academy, mě spojuje s denními výzvami praktiků učení a rozvoje. Kompromis spočívá v čase, ale vzájemné obohacování děl obou silnějších – co se naučím z přednášek a interakcí s komunitou, se promítá do produktů a služeb, které dodáváme.

Co vedlo 360Learning k vytvoření L&D Performance Academy právě teď? Byly nějaké signály na trhu nebo od klientů, které učinily toto správným okamžikem?

Tlak na týmy učení a rozvoje, aby prokázaly návratnost investic, se pouze zvyšuje, a to v souvislosti s tlakem AI a poločasem dovedností, který se zkracuje na pět let nebo méně. To znamená, že co se lidé naučí dnes, může být zastaralé za dva roky – jak mohou týmy učení a rozvoje držet krok s tím? Současně je mnoho funkcí učení a rozvoje stále považováno za reaktivní nebo „hezké“, spíše než strategické. Podniky potřebují, aby týmy učení a rozvoje byly urychlovači výkonu, které pohánějí měřitelný dopad, a ne pouze dodávají kurzy, a chceme dát týmům nástroje, aby to mohli udělat.

Akademie jim pomůže přesně to udělat: poskytne odborníkům v oblasti učení a rozvoje nástroje, aby se posunuli z reaktivního na strategické, právě v okamžiku, kdy podniky potřebují to nejvíce. Poskytne jim obchodní dovednosti, znalosti AI a praktické nástroje, aby se mohli vyrovnat se strategií a prokázat svou hodnotu. Těšíme se, až uvidíme, jaký dopad to bude mít.

Akademie zahrnuje dva kurzy zaměřené na AI: „základní principy AI“ a „implementace strategie AI do pracovních postupů učení a rozvoje“. Můžete uvést praktický příklad, jak by organizace mohla tyto kurzy využít ke změně svých postupů učení a rozvoje v blízké budoucnosti?

Jedním ze způsobů, jak by se to mohlo použít v praxi, je v onboardingu, který je kritickou součástí učení a rozvoje. Místo toho, aby se novým zaměstnancům poskytla knihovna obecných modulů, týmy učení a rozvoje mohou použít AI k mapování přesně těch dovedností, které jsou pro roli potřebné, a poté implementovat spolupráci, aby zkušení kolegové vytvářeli a ověřovali obsah. Naše základní kurzy AI poskytují praktikům důvěru, aby tyto nástroje využívali, a kurzy strategie AI ukazují, jak je integrovat do pracovních postupů.

Mnozí praktici učení a rozvoje bojují s prokazováním měřitelné obchodní hodnoty. Jaké metriky nebo přístupy považujete za nejúčinnější (nebo málo využívané) pro prokázání návratnosti investic do učení a rozvoje v AI poháněných prostředích?

Nejméně využívanou metrikou je samotný obchodní výkon. Úplnost kurzů je stále používána napříč průmyslem, ale tato metrika nedokáže prokázat celkový dopad. Místo toho byste měli sledovat dopad na KPI, o kterých se vedení již stará, jako je míra konverze prodeje, snížení doby na dosažení produktivity nebo snížení počtu chyb. Když přímo spojíte učení s obchodními výsledky, návratnost investic se stává nezvratnou.

Jak 360Learning předpokládá, že bude AI využívána k personalizaci učení bez obětování škálovatelnosti nebo zvyšování biasu?

Klíčovým faktorem je kombinace mapování dovedností pomocí AI s lidskou validací. AI může odhalit vzory a doporučit cesty, ale odborníci na danou problematiku poskytují nuance a kontext, které udrží učení relevantní a spravedlivé. To zajišťuje, že učení je personalizováno v měřítku, bez padnutí do pasti algoritmických biasů.

Vzhledem k tomu, jak rychle se dovednosti mění (s odhady poločasu dovedností kolem 5 let nebo dokonce 2,5 let v některých oblastech), jak by lídři učení a rozvoje měli strukturovat kontinuální učení nebo „přeučovací cykly“ ve svých organizacích?

Kontinuální učení nemůže být pouze jednou ročně. Lídři by měli uvažovat v kratších cyklech přeučování, perhaps každých 12 až 18 měsíců, přímo vázaných na měnící se priority podniku. Pokud se podnik rozšiřuje do nových trhů nebo zavádí AI poháněné nástroje, cyklus přeučování by měl přímo řešit tyto potřeby.

AI činí toto více praktickým skenováním tržních dat, rolí a vnitřních profilů dovedností prostřednictvím ontologií dovedností, aby odhalil vznikající mezery, dříve než se stanou kritickými. Ale skutečná práce spočívá v tom, jak učení a rozvoj integrují tyto poznatky do denních operací. To znamená začlenění učení do pracovních postupů, aby lidé nebyli nuceni přerušit svou práci, aby „absolvovali školení“, ale aby neustále získávali dovednosti jako součást své role. Je to o přechodu z epizodických učících se na kontinuální, iterativní rozvoj. Pokud se to udělá správně, tyto cykly nejen udržují zaměstnance aktuální, ale také budoucnost organizací proti narušení.

Jaké jsou největší rizika nebo pasti, kterým čelí organizace, když se příliš rychle vrhají do AI pro učení/trénink (například přehánění, nízká adopce, etické obavy)?

Největší pastí, kterým čelí organizace, když se příliš rychle vrhají do používání AI pro cokoliv, nejen pro učení a rozvoj, je přehánění schopností, tlačení nástrojů bez kontextu a selhání při podpoře adopce. AI by mělo být zavedeno jako nástroj, ne jako magické řešení. Pokud jej nebudete spojovat s reálnou prací, lidé jej nebudou používat. Horší je, že spěch může vytvořit nedůvěru, pokud zaměstnanci cítí, že jsou sledováni, posuzováni nebo zanecháni pozadu.

Jak zajišťujete, aby učení a rozvoj zůstaly inkluzivní, když zavádíte nástroje AI? Například, jak zajistíte, aby lidé s nižší digitální gramotností nebo v méně zdrojově vybavených lokalitách nebyli zanecháni pozadu?

Inkluzivita začíná uznáním, že ne všichni mají stejnou digitální gramotnost. Školení musí splňovat lidi tam, kde jsou, s jednoduchými, praktickými příklady. Spárování mladších digitálních rodáků s více zkušenějšími kolegy pro učení mezi vrstevníky také pomáhá – to je část toho, proč jsme velkými zastánci spolupráce. Pokud jsou nástroje AI zaváděny bez této podpory, riskujete, že rozdíly ještě více prohloubíte, místo aby je uzavřeli, a budete mít ještě více problémů později.

Za pět let, jak vidíte vývoj role Chief Learning Officer (zejména ve vztahu k AI, výkonu a obchodní orientaci)?

Role Chief Learning Officer se vyvíjí směrem od zaměřování se na školení a více se orientuje na orchestraci výkonu. AI bude automatizovat administrativu, což uvolní CLO a jejich týmy, aby se soustředili na vyrovnání dovedností se strategií, prokázání dopadu a vedení etického využití technologií. Role bude hodnocena nejen podle toho, kolik školení je dodáno, ale podle toho, jak zjevně pohání obchodní růst a udržuje lidi zaměstnatelné.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit 360Learning nebo poslechnout si The Learning & Development Podcast.