Como a IA transforma os LMS: por que o SCORM está atrasando o futuro do aprendizado corporativo.

O padrão legado SCORM (sigla para Sharable Content Object Reference Model) tem sido a espinha dorsal do e-learning corporativo por décadas, impulsionando programas de treinamento em empresas de todo o mundo.

Mas, no mundo atual de plataformas de aprendizagem ágeis e impulsionadas por IA, será que esse padrão de longa data ainda cumpre seu papel? Resposta curta: não exatamente. Eis por que as plataformas de tecnologia educacional baseadas em IA estão ganhando terreno em relação aos sistemas SCORM obsoletos, cada vez mais incompatíveis com a inovação.

Desvantagens do SCORM na era da IA

Uma breve recapitulação sobre SCORM: criado em 2000Este conjunto de padrões foi concebido para orientar os desenvolvedores de e-learning sobre como escrever seu código para que ele se integre a outros Sistemas de Gestão de Aprendizagem (LMS). Na época, o SCORM representou um grande avanço, permitindo que os cursos fossem interoperáveis ​​e reutilizáveis ​​em diferentes Sistemas de Gestão de Aprendizagem (LMS).

Mas a tecnologia foi desenvolvida há vinte e cinco anos – décadas antes da era da inovação em IA – e não acompanhou as necessidades modernas de aprendizagem. A estrutura rígida do SCORM o torna incompatível com a aprendizagem orientada por IA, bloqueando recursos como caminhos adaptativos, feedback em tempo real e análises em tempo real – apesar de a IA oferecer agora enormes oportunidades para o e-learning corporativo e a integração de novos funcionários.

Oportunidade perdida de IA no treinamento corporativo

O problema é agravado pelo fato de a maioria dos LMSs serem construídos em torno do SCORM e, frequentemente, carecerem de suporte a APIs modernas, prontidão para IA ou capacidades de integração. Isso retarda a adoção de sistemas adaptativos, análises de aprendizagem orientadas por dados e IA generativa – tecnologias já familiares a quase todos. todos os funcionários (94%) e líderes de alto escalão (99%).

Isso leva a experiências de aprendizagem fragmentadas e dificulta o rastreamento e a análise de resultados em diferentes sistemas, reduzindo o impacto estratégico do treinamento e desenvolvimento. Muitas empresas adiam a mudança de plataforma devido aos custos e à disrupção percebidos, mas isso apenas prolonga a dependência de processos obsoletos e menos eficazes, causando perdas financeiras ocultas e diminuindo o engajamento.

A oportunidade perdida é enorme: pesquisa em Revista de Governança e Regulação Descobriu-se que ferramentas baseadas em IA aumentam diretamente a lealdade dos funcionários. Quando os funcionários percebem oportunidades reais de crescimento, apoiadas por ferramentas inteligentes e progresso mensurável, eles se tornam mais satisfeitos e comprometidos.

O legado do SCORM mantém as empresas estagnadas.

Apesar disso, grandes empresas ainda dependem fortemente do padrão: o mercado de software LMS compatível com SCORM é estimado em $ 1.2 bilhões em 2024Enquanto isso, os dados do SCORM Cloud de Software Rústico Mostra milhões de lançamentos de cursos mensalmente, com o SCORM 1.2 ainda representando cerca de 75% dos lançamentos de cursos, em 2023.

Os principais motivos são o hábito e a tradição. Pesquisa de consultoria de software De 150 usuários corporativos de LMS, os principais fatores foram a compatibilidade com o LMS (32%), o uso prolongado (28%) e a estabilidade técnica (17%).

Como resultado, as empresas demoram a atualizar seus cursos online com ferramentas modernas de IA, pois possuem dezenas de milhares de cursos SCORM em seus acervos. Toda a sua arquitetura de treinamento é construída para SCORM, e anos de sistemas legados as mantêm estagnadas.

Novas tecnologias educacionais com inteligência artificial estão mudando as regras.

Mas o setor está começando a se libertar de seu estado de estagnação. Uma onda de edtechs e startups ágeis e inovadoras está construindo plataformas LMS sem SCORM do zero, projetadas com experiências nativas de IA em sua essência.

Suas capacidades são impressionantes. Considere, por exemplo, as bases de conhecimento de IA. Basta carregar todos os materiais de treinamento, documentos internos e informações específicas da função, e os funcionários podem obter instantaneamente respostas precisas extraídas do seu próprio conteúdo. Isso aumenta a produtividade por meio do compartilhamento consistente de informações, tomada de decisões mais rápida, maior autonomia dos funcionários e atendimento ao cliente aprimorado.

Plataformas nativas de IA também podem avaliar habilidades e identificar lacunas por meio de simulações personalizadas para seu produto e comportamento do cliente. Algumas Grandes empresas já estão adotando essa abordagem.A Johnson & Johnson, por exemplo, usa IA para avaliar funcionários e sugerir planos de aprendizagem personalizados, enquanto o Bank of America usa simulações de IA para treinar funcionários em cenários do mundo real.

A personalização oferecida pelo aprendizado baseado em IA é uma grande vantagem com impacto direto no sucesso dos funcionários. De acordo com o Relatório de Aprendizagem no Local de Trabalho do LinkedIn de 2024Uma das principais razões pelas quais os funcionários disseram que dedicariam mais tempo ao aprendizado naquele ano foi: "Se for personalizado de acordo com meus interesses e objetivos de carreira".

Algumas plataformas também adotam uma abordagem híbrida: permanecem compatíveis com o SCORM enquanto integram ferramentas de IA. Isso permite que as empresas mantenham seu conteúdo SCORM existente, obtendo melhorias na qualidade do aprendizado e nos insights proporcionadas pela IA. No entanto, essa abordagem ainda não consegue igualar a eficiência de plataformas totalmente nativas em IA.

Transição prática do SCORM para o treinamento em IA

Se sua empresa deseja abandonar o SCORM sem descartar anos de conteúdo de e-learning, não precisa fazer tudo de uma vez. A maneira mais inteligente de prosseguir é fazê-lo passo a passo.

A primeira etapa é adotar uma configuração híbrida. Escolha um sistema de aprendizagem moderno que funcione tanto com SCORM quanto com recursos de IA. Dessa forma, você pode continuar usando seus cursos existentes enquanto adiciona ferramentas de IA. Certifique-se de que seu novo sistema possa se conectar facilmente às plataformas de RH e de negócios por meio de APIs, para que você possa começar a melhorar o fluxo de dados e a geração de relatórios imediatamente.

Em seguida, inicie uma transição gradual para conteúdo nativo de IA. Teste novos módulos baseados em IA em áreas de alto impacto, como integração de novos funcionários ou treinamento de habilidades essenciais, onde recursos como tutores virtuais e análises em tempo real farão a maior diferença. Com o tempo, substitua os módulos SCORM mais antigos por módulos nativos de IA, concentrando-se nas áreas em que as análises demonstram os maiores ganhos em engajamento e resultados.

Para minimizar interrupções e custos, implemente as mudanças em etapas. Comece com uma equipe ou departamento, corrija quaisquer problemas e compartilhe os resultados antes de expandir. Mantenha o conteúdo antigo disponível para que nada se perca, mas remova-o gradualmente à medida que o material mais recente demonstrar seu valor.

Considerações finais sobre o abandono do SCORM

A transição do SCORM para o SCORM exige uma mudança de mentalidade, além de uma migração técnica. A IA tornará o aprendizado mais rápido, inteligente e personalizado. As empresas vencedoras serão aquelas que tratarem o treinamento como algo vivo, e não como um arquivo empoeirado. Invista nas pessoas criando treinamentos que as ajudem a crescer, pensar e permanecer na empresa. O verdadeiro risco não é a mudança, mas sim a estagnação.