360Learning의 Chief Learning Officer인 David James – 인터뷰 시리즈

360Learning은 학습 관리 시스템(LMS)과 학습 경험 플랫폼(LXP)의 요소를 결합한 클라우드 기반 학습 플랫폼입니다. 협력 학습에 중점을 두고 있으며, 내부 전문가가 콘텐츠를 공동 작성하고, 학습자에게 피드백을 제공하며, 피어 상호 작용을 가능하게 하며, 기술 격차를 표면화합니다. 자동화 도구는 컴플라이언스 트레이닝, 온보딩, 확장성을 관리하는 데 도움이 됩니다. AI 기능은 학습 경로를 개인화하는 데 도움이 됩니다. 이 플랫폼은 전 세계 수천 개의 팀에서 사용되며, 조직이 “내부에서 업스킬링”을 도와주는 것을 목표로 합니다.

디즈니(EMEA)에서 Talent, Learning & Organisation Development 디렉터로 활동한 후 360Learning의 CLO가 되었습니다. 디즈니에서 얻은 교훈 중에 아직도 적용하고 있는 것은 무엇입니까? 특히 AI 주도 환경에서 학습 및 개발을 확장할 때?

디즈니에서 배운 교훈은 규모가 비즈니스 문제에 가까워질 때만 작동한다는 것입니다. 훈련을 위한 훈련만으로는 충분하지 않습니다. 성과를驱動해야 합니다. 이러한 사고 방식은 AI의 등장과 함께 더욱 중요해졌습니다. 기술에 관계없이 원칙은 동일합니다. 비즈니스에 필요한 것을 먼저 식별한 다음 그 문제를 해결하는 학습을 설계하십시오.

The Learning & Development Podcast의 호스트로서, 게스트로부터 얻은 가장 놀라운 또는 논의되지 않은 통찰력은 무엇입니까? 그것은 학습 및 개발에 대한您的 생각을 어떻게 변화시켰습니까?

게스트로부터 얻은 가장 놀라운 테마는 학습 및 개발 팀이 이미 존재하는 지식에 대한 중요성을 간과하는 경우가 많다는 것입니다. 리더들은 반복적으로 내부에 존재하는 지식이 가장 효과적인 학습이라고 말합니다. 또 다른 것은 콘텐츠 라이브러리보다 성과 결과에 대한 기술 기반 전략에 더 중점을 둔 것입니다.

정기적으로 게시하고 학습 및 개발 분야의 영향력 있는 인물로 인정받고 있습니다. 思想 지도력(쓰기, 연설)과 프로그램 배달(Performance Academy와 같은)을 어떻게 균형을 이루십니까? 어떤 트레이드 오프를 직면하십니까?

思想 지도력과 프로그램 배달은 같은 동전의 양면입니다. 쓰기와 연설은 새로운 도전과 학습 및 개발 커뮤니티에 대한 연결을 유지하는 데 도움이 됩니다. 프로그램을 이끄는 것은 학습 및 개발 실무자들의 일상적인 도전에 대한 현실적인 이해를 제공합니다. 시간은 트레이드 오프입니다. 그러나 교차 폴리네이션은 둘 다를 강화합니다. 연설과 커뮤니티와의 상호 작용에서 배운 것은 제품과 서비스에 반영됩니다.

360Learning이 지금 L&D Performance Academy를 만들기로 결정한 이유는 무엇입니까? 시장이나 클라이언트에서 어떤 신호가 있었습니까?

학습 및 개발 팀이 ROI를 입증해야 하는 압박은 AI 압력과 기술의 반감기が 5년 또는 그 이하로 줄어들면서 더욱 증가하고 있습니다. 이는 오늘날 배우는 것이 2년 후에 구식이 될 수 있다는 것을 의미합니다. 학습 및 개발 팀은 어떻게 그 속도를 따라갈 수 있습니까?同時에, 너무 많은 학습 및 개발 기능이 반응적이거나 ‘필요한’ 것으로 간주됩니다. 비즈니스에는 학습 및 개발 팀이 성과를 가속화하고 측정 가능한 영향을 미치는 것이 필요합니다. 우리는 팀이 그렇게 할 수 있도록 도와주고 싶습니다.

아카데미는 genau那样 해줄 것입니다. 학습 및 개발 전문가들에게 비즈니스 지식, AI 지식, 실제 도구를 제공하여 전략에 맞추고 가치를 입증할 수 있도록 도와줄 것입니다. 우리는 이것이 미칠 영향을 기대하고 있습니다.

아카데미에는 “기본 AI 원리”와 “학습 및 개발 워크플로우에 대한 AI 전략”에 대한 두 가지 과정이 있습니다. 이러한 과정을 사용하여 조직이 학습 및 개발 관행을 변경하는 실제 예는 무엇입니까?

이것은 온보딩에서 사용될 수 있습니다. 온보딩은 학습 및 개발의 중요한 측면입니다. 새로운 직원을 위한 라이브러리 모듈을 제공하는 대신, 학습 및 개발 팀은 AI를 사용하여 역할에 필요한 정확한 기술을 매핑한 다음 협력 학습을 통해 경험丰富한 동료가 콘텐츠를 생성하고 검증할 수 있습니다. 기본 AI 원리 과정을 통해 실무자들은 이러한 도구를 사용하는 자신감을 얻을 수 있으며, AI 전략 과정은 워크플로우 전반에 통합하는 방법을 보여줍니다.

학습 및 개발 실무자들이 측정 가능한 비즈니스 가치를 보여주는 데 가장 효과적인 메트릭 또는 접근 방식은 무엇입니까? 특히 AI 주도 환경에서?

가장欠けている 메트릭은 비즈니스 성과 자체입니다. 코스 완료율은 여전히 업계 전반에서 사용되고 있지만, 이는 전체적인 영향을 보여주지 못합니다. 대신, 리더십이 이미 관심을 가지고 있는 KPI(주요 성과 지표)를 추적하십시오. 예를 들어, 판매 전환, 생산성 향상, 오류 감소 등입니다. 학습을 비즈니스 결과에 직접 연결하면 ROI는 명백해집니다.

360Learning은 학습을 개인화하면서 확장성이나 편향성을 증가시키지 않도록 AI를 사용하는 것을 어떻게 상상합니까?

핵심은 AI 주도 기술 매핑과 인간의 검증을 결합하는 것입니다. AI는 패턴을 식별하고 경로를 추천할 수 있지만, 주제 전문가가 관련성과 맥락을 제공하여 공정성을 유지합니다. 이렇게 하면 학습을 개인화하면서도 알고리즘 편향에 빠지지 않습니다.

기술이 빠르게 변경됨에 따라(기술의 반감기가 5년 또는 2.5년으로 추정됨) 학습 및 개발 리더는 조직에서 지속적인 학습 또는 “재スキル링 사이클”을 어떻게 구조화해야 합니까?

지속적인 학습은 1년에 한 번의 프로그램이 될 수 없습니다. 리더들은 12~18개월마다 비즈니스 우선순위 변경에 직접 연결된 더 짧은 재스킬링 사이클을 생각해야 합니다. 예를 들어, 비즈니스 확장 또는 AI 주도 도구 론칭과 같은 경우, 재스킬링 사이클은 이러한 요구 사항을 직접 해결해야 합니다.

AI는 시장 데이터, 직무, 내부 기술 프로필을 스캔하여 기술 온톨로지를 통해 나타나는 격차를 강조하여 이러한 작업을 더 실용적으로 만듭니다. 그러나 실제 작업은 이러한 통찰력을 일상적인 작업에 통합하는 것입니다. 즉, 학습을 워크플로우에 통합하여 사람들이 일시적으로 중단하여 “훈련을 받는” 것이 아니라, 역할의 일부로서 지속적으로 기술을 습득하는 것입니다. 잘하면 이러한 사이클은 직원을 최신 상태로 유지하고 조직을 혼란에 대비할 수 있습니다.

조직이 학습/훈련을 위한 AI에 너무 빠르게 뛰어드는 경우에 직면하는 가장 큰 위험 또는 함정은 무엇입니까? 예를 들어, 과도한 약속, 낮은 채택, 윤리적 우려 등이 있습니다.

조직이 학습/훈련을 위한 AI에 너무 빠르게 뛰어드는 경우에 직면하는 가장 큰 함정은 능력에 대한 과도한 홍보, 도구를 지원하지 않고 푸시하는 것, 그리고 채택을 지원하지 않는 것입니다. AI는 가능성 제공자로 도입되어야 합니다. 현실적인 작업에 연결하지 않으면 사용하지 않을 것입니다. 더 나쁜 것은, 급진적인 것은 직원이 감시되고, 판단되고, 또는 뒤처지는 느낌을 받을 수 있으므로 신뢰를 잃을 수 있습니다.

학습 및 개발에 AI 도구를 도입할 때, 디지털 리터러시가 낮거나 자원에 제한된 위치에 있는 사람들이 뒤처지지 않도록 어떻게 보장합니까? 예를 들어, 학습에 접근할 수 없게 되지 않도록?

포함성은 디지털 리터러시가 모두 동일하지 않다는 것을 인정함으로써 시작됩니다. 훈련은 사람들이 있는 곳에서 만날 수 있어야 합니다. 젊은 디지털 네이티브와 더 경험豊富한 동료를 짝지어 피어 러닝을 통해 이것을 달성할 수 있습니다. 이것이 협력 학습을 지지하는 이유 중 하나입니다. AI 도구를 지원 없이 론칭하면 차이를 넓히는 대신 좁히는 데 도움이 될 것입니다.

5년 후, AI, 성과, 비즈니스 정렬과 관련하여 CLO 역할이 어떻게 발전할 것으로 보십니까?

CLO 역할은 훈련에 대한 집중에서 성과를 조직하는 것으로 발전하고 있습니다. AI는 행정 작업을 자동화하여 CLO와 उनक의 팀이 비즈니스 전략에 기술을 맞추고, 영향을 입증하고, 기술의 윤리적인 사용을 안내하는 데 집중할 수 있도록 합니다. 역할은 제공되는 훈련의 양으로 판단되지 않고, 비즈니스 성장과 고용 가능성을 어떻게 가시적으로 추동하는지에 따라 판단될 것입니다.

대단한 인터뷰 감사합니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 360Learning을 방문하거나 The Learning & Development Podcast을 들어보세요.