CodeSignal lansează Agentic Skills Intelligence pentru evaluarea competențelor demonstrate în activitatea de zi cu zi

O companie poate ști cine a absolvit un curs, a adoptat un asistent IA sau a ocupat un anumit post fără să știe cât de bine poate acea persoană să își desfășoare activitatea viitoare. CodeSignal urmărește să acopere acest decalaj cu Agentic Skills Intelligence, o nouă soluție care evaluează activitatea angajaților și le corelează profilurile de competențe rezultate cu exerciții practice și îndrumare personalizate.

Anunțată ca fiind disponibilă pe scară largă în 28 octombrie, platforma folosește agenți specializați pentru a evalua activitatea din sistemele pe care angajații le utilizează deja, în loc să se bazeze pe autoevaluări sau pe cuvinte-cheie din CV. CodeSignal afirmă că obiectivul este să le ofere liderilor o imagine actualizată continuu asupra nivelului de competență al forței de muncă și o modalitate de a aborda lacunele pe care aceasta le evidențiază.

Lansarea extinde activitatea companiei în domeniul evaluării și al învățării, integrând-o în fluxul activității cotidiene. Valoarea potențială constă în conectarea a trei activități care rămân adesea separate: colectarea dovezilor privind competențele, identificarea nevoilor de dezvoltare și sprijinirea angajaților pentru a progresa.

Evaluarea activității pe baza unei grile structurate de competențe

În anunțul său, CodeSignal menționează sisteme precum Gong, Salesforce, GitHub, Cursor, Claude, ChatGPT, Workday, Greenhouse și Google Workspace ca surse ale activității pe care agenții săi o pot evalua. Activitatea este evaluată pe baza unor grile structurate, fundamentate pe psihologia industrială și organizațională, disciplina care studiază comportamentul și performanța la locul de muncă.

Compania prezintă acest proces drept o măsură mai directă a nivelului de competență decât deducerea competențelor pe baza funcției, a evaluării performanței sau a unui curs absolvit. Rezultatele activității unui angajat devin dovezi pentru un profil de competențe care poate fi actualizat pe măsură ce sunt disponibile noi rezultate ale muncii.

CodeSignal menționează că pe platforma sa au fost finalizate peste 21 de milioane de evaluări ale competențelor, ca reper pentru abordarea sa în materie de evaluare. Aceasta este o cifră cumulativă pentru platformă, nu numărul de angajați evaluați deja de produsul anunțat recent.

Distincția dintre dovezi și deducții este utilă, dar nu elimină nevoia de discernământ. Un eșantion de lucru trebuie să evidențieze efectiv competența evaluată, iar grila trebuie să fie adecvată sarcinii. De exemplu, un rezultat solid obținut cu ajutorul IA ridică întrebări despre competențele demonstrate: elaborarea unei soluții inițiale, coordonarea unui asistent, verificarea rezultatului acestuia sau combinarea eficientă a acestor activități.

Prin urmare, criteriile de evaluare pe care se bazează procesul sunt la fel de importante ca numărul de sisteme conectate. Un volum mai mare de date despre activitatea profesională poate extinde aria evaluării, dar nu face automat vizibilă fiecare competență și nici nu stabilește cât a contribuit fiecare persoană la un rezultat obținut în colaborare.

Corelarea lacunelor de competențe cu exerciții practice personalizate

Componenta de dezvoltare din Agentic Skills Intelligence folosește Cosmo, tutorele IA al CodeSignal, pentru a oferi exerciții practice adaptate contextului. Procesul propus presupune identificarea unei lacune de competență, oferirea unor oportunități relevante de exersare angajatului și apoi urmărirea progresului competențelor acestuia.

Learn Academies, oferta existentă a CodeSignal, oferă un context pentru această abordare. Acestea combină cursuri, exerciții practice și evaluări integrate în programe ghidate, iar Cosmo oferă feedback pe parcursul învățării. Accentul se pune pe aplicarea unei competențe și pe monitorizarea progresului pe parcurs.

Cursurile pentru mediul de afaceri ale companiei extind exercițiile practice dincolo de programare, incluzând activități precum conversații cu clienții, sarcini de redactare și analiză financiară. Acest domeniu mai larg este important pentru un produs destinat forței de muncă: dezvoltarea competențelor poate presupune exersarea unui discurs de vânzări sau a judecății manageriale, precum și rezolvarea unei probleme tehnice.

De exemplu, un director de vânzări ar putea folosi noul sistem pentru a identifica unde are nevoie echipa de sprijin în prezentarea unui produs, apoi ar putea îndruma angajații respectivi către exerciții practice adaptate. CodeSignal prezintă acest scenariu drept un caz de utilizare a platformei, nu drept un rezultat obținut de un client și făcut public odată cu lansarea.

Pentru angajați, un rezultat util ar fi un plan de dezvoltare concret. Un scor este mai ușor de valorificat atunci când explică ce trebuie îmbunătățit și conduce la un exercițiu care răspunde acestei nevoi. Eficiența produsului va depinde de cât de bine funcționează această legătură pentru diferite roluri și tipuri de activitate.

Evaluarea competențelor în domeniul IA dincolo de numărul de utilizatori care au adoptat tehnologia

CodeSignal prezintă, de asemenea, produsul ca pe o modalitate de a examina dacă investițiile în IA se traduc în rezultate mai bune la locul de muncă. Anunțul citează o cercetare a companiei potrivit căreia, în ultimul an, 84% dintre organizații și-au mărit investițiile în software bazat pe IA, iar 79% și-au intensificat instruirea în domeniul IA, în timp ce 79% nu au putut măsura rentabilitatea acestor cheltuieli. De asemenea, relatează că șase din 10 manageri iau decizii esențiale privind personalul bazându-se pe presupuneri și că 66% dintre angajați afirmă că nivelul competențelor lor nu a fost evaluat niciodată în mod oficial.

Acestea sunt rezultate raportate de CodeSignal. Comunicatul furnizat nu precizează dimensiunea eșantionului sondajului sau metodologia folosită, astfel că cifrele trebuie privite ca un context pentru argumentul companiei în favoarea produsului, nu ca o măsură cuprinzătoare a situației tuturor angajatorilor.

Întrebarea practică este însă clară. Monitorizarea utilizării asistenților poate arăta că angajații au adoptat un instrument, dar spune mai puțin despre capacitatea lor de a-l folosi eficient. Evaluarea muncii pe baza unor criterii relevante i-ar putea ajuta pe angajatori să distingă între utilizarea frecventă și competența mai solidă.

Acest lucru ar oferi și o bază mai relevantă pentru cheltuielile de dezvoltare decât simpla numărare a cursurilor finalizate. O îmbunătățire măsurată a unei competențe relevante este un indicator util, deși pentru a evalua randamentul pentru companie trebuie luate în continuare în considerare rolul, proiectul și alți factori care influențează performanța.

Integrarea informațiilor despre competențe în fluxurile de lucru existente

CodeSignal afirmă că serverul său MCP permite echipelor să adreseze întrebări despre date privind competențele și locurile de muncă folosind asistentul IA ales de ele. Model Context Protocol oferă o interfață comună pentru conectarea unui asistent la instrumente și informații externe; în acest caz, scopul este ca informațiile despre forța de muncă să fie accesibile fără ca utilizatorii să fie nevoiți să părăsească asistentul pe care îl folosesc de obicei.

Anunțul include și analiza lacunelor de competențe la nivel organizațional, planificarea forței de muncă și informații despre piață privind cererea de angajați, rolurile și grilele salariale. Acestea sunt surse de informații conexe, dar distincte: tendințele externe ale pieței muncii descriu cererea din afara companiei, în timp ce profilurile angajaților urmăresc să descrie competențele demonstrate în cadrul acesteia.

Materialele existente despre informațiile CodeSignal privind competențele descriu evaluarea comparativă, analizele pe mai multe niveluri și monitorizarea dobândirii competențelor. Noua lansare pune accentul suplimentar pe evaluarea continuă a muncii și pe asocierea dovezilor rezultate cu dezvoltarea individuală.

Importanța contextului în deciziile privind forța de muncă

Informații mai actuale despre competențe l-ar putea ajuta pe un lider să găsească expertiză internă pentru un proiect urgent, să identifice o nevoie de dezvoltare sau să planifice unde este necesară recrutarea. Aceste informații schimbă și semnificația materialelor rezultate din activitatea de zi cu zi: ceea ce este produs pentru îndeplinirea unei sarcini poate deveni o dovadă folosită pentru evaluarea competenței unui angajat.

De aceea, este important ca procesul de evaluare să fie clar. Angajații și managerii trebuie să înțeleagă ce activitate este luată în calcul în profil, ce măsoară grila de evaluare și unde dovezile sunt incomplete. Expunerea limitată la o sarcină nu trebuie confundată cu incapacitatea demonstrată, iar un scor automatizat trebuie analizat ținând cont de contextul în care a fost realizată munca.

Lansarea CodeSignal apropie evaluarea, dovezile rezultate din activitatea profesională și instruirea asistată de IA, creând o buclă de feedback mai strânsă. Oportunitatea constă în a face dezvoltarea forței de muncă mai bine direcționată și mai receptivă. Rămâne de văzut dacă această buclă va produce dovezi utile și explicabile ale competențelor și îi va ajuta pe angajați să-și dezvolte capacitățile de care munca lor are nevoie în realitate.