Дэвид Джеймс, Chief Learning Officer в 360Learning – Интервью

360Learning – это облачная платформа обучения, сочетающая элементы системы управления обучением (LMS) и платформы обучения (LXP). Ее основной задачей является коллаборативное обучение — позволяющее внутренним экспертам создавать контент, давать обратную связь, обеспечивать взаимодействие между коллегами и выявлять пробелы в навыках. Автоматические инструменты помогают управлять обучением по соблюдению требований, вводом в должность и масштабируемостью, а функции ИИ помогают персонализировать пути обучения. Эта платформа используется тысячами команд по всему миру и направлена на то, чтобы помочь организациям “повысить квалификацию изнутри”.

Вы были директором по талантам, обучению и развитию организации в компании Disney (EMEA) до того, как стали Chief Learning Officer в 360Learning. Какие уроки из вашего опыта в Disney вы до сих пор применяете, особенно при масштабировании обучения и развития в среде, управляемой ИИ?

В Disney я узнал, что масштабирование работает только тогда, когда вы сначала решаете бизнес-задачи. Обучение ради обучения было недостаточно; оно должно было стимулировать производительность. Этот подход остался со мной, особенно сейчас, когда ИИ оказывает влияние на рабочее место. Независимо от технологий, принцип остается прежним: начинайте с того, что необходимо бизнесу, а затем проектируйте обучение, которое решает эту задачу.

Как ведущий подкаста The Learning & Development Podcast, какие были самые удивительные или недискуссионные идеи, которые вы узнали от гостей, и которые изменили ваше мнение об обучении и развитии?

Одной из самых удивительных тем, которая была поднята гостями подкаста, является то, как часто команды обучения и развития недооценивают знания, которые уже есть в их рабочей силе. Лидеры повторно говорят мне, что их наиболее эффективное обучение – это не то, которое покупается, а то, которое выявляется внутри. Другой аспект – это сдвиг в сторону стратегий, основанных на навыках, с меньшим акцентом на библиотеках контента и большим акцентом на согласовании с результатами производительности.

Вы регулярно публикуете статьи и признаны как влиятельная личность в области обучения и развития. Как вы балансируете лидерство мысли (письмо, выступления) с практической доставкой программ, таких как Performance Academy? Какие компромиссы вы сталкиваетесь?

Лидерство мысли и доставка – две стороны одной медали. Письмо и выступления держат меня в курсе новых проблем и связывают меня с сообществом обучения и развития, а руководство программами, такими как Performance Academy, дает мне возможность заниматься ежедневными проблемами практиков обучения и развития. Компромисс заключается во времени, но перекрестное опыление делает обе стороны сильнее – то, что я узнаю от выступлений и взаимодействия с сообществом, входит в продукты и услуги, которые мы предоставляем.

Что побудило 360Learning создать академию обучения и развития сейчас? Были ли какие-либо сигналы на рынке или от клиентов, которые сделали это правильным временем?

Давление на команды обучения и развития, чтобы доказать ROI, только растет, на фоне давления ИИ и сокращения срока службы навыков до 5 лет или меньше. Это означает, что то, что люди учат сегодня, может стать устаревшим через два года – как команды обучения и развития могут идти в ногу с этим? В то же время слишком многие функции обучения и развития все еще рассматриваются как реактивные или “хорошо иметь”, а не как стратегические. Бизнесу нужны команды обучения и развития, которые будут ускорителями производительности, оказывающими измеримое влияние, а не просто доставляющими курсы, и мы хотим дать командам навыки, чтобы сделать это.

Академия поможет им сделать именно это: даст профессионалам обучения и развития инструменты, чтобы перейти от реактивного к стратегическому в тот момент, когда бизнесу это нужно больше всего. Она даст им деловую осведомленность, знания ИИ и практические инструменты, чтобы согласовать с стратегией и доказать свою ценность. Мы рады увидеть, какое влияние это окажет.

Академия включает в себя два курса, посвященных ИИ: “Основные принципы ИИ” и “Встраивание стратегии ИИ в рабочие процессы обучения и развития”. Можете ли вы привести практический пример того, как организация может использовать эти курсы, чтобы изменить свою практику обучения и развития в ближайшем будущем?

Один из способов использования этого в практике – это ввод в должность, который является критическим аспектом обучения и развития. Вместо того, чтобы предоставлять новым сотрудникам библиотеку общих модулей, команды обучения и развития могут использовать ИИ, чтобы отобразить точные навыки, необходимые для роли, а затем встроить коллаборативное обучение, чтобы опытные коллеги создавали и проверяли этот контент. Наш курс “Основные принципы ИИ” дает практикам уверенность в использовании этих инструментов, а курс “Встраивание стратегии ИИ” показывает, как интегрировать их в рабочие процессы.

Многие практики обучения и развития сталкиваются с трудностями в демонстрации измеримой бизнес-ценности. Какие метрики или подходы вы считаете наиболее эффективными (или недооцененными) для демонстрации ROI обучения и развития на рабочем месте, управляемом ИИ?

Наиболее недооцененная метрика – это производительность бизнеса сама по себе. Темы курсов все еще широко используются в отрасли, но это не демонстрирует общее влияние. Вместо этого отслеживайте влияние на KPI, которые лидерство уже заботится, такие как коэффициент продаж, сокращение времени до продуктивности или снижение ошибок. Когда вы связываете обучение напрямую с бизнес-результатами, ROI становится неоспоримым.

Как 360Learning представляет себе использование ИИ для персонализации обучения без жертвования масштабируемостью или увеличением предвзятости?

Ключом является сочетание ИИ-обусловленного картографирования навыков с человеческой проверкой. ИИ может выявить закономерности и рекомендовать пути, но эксперты по предмету предоставляют нюансы и контекст, которые сохраняют его актуальность и справедливость. Это гарантирует, что обучение персонализировано в масштабе, без попадания в ловушку алгоритмической предвзятости.

Учитывая, насколько быстро навыки теперь меняются (с оценками срока службы навыков 5 лет или даже 2,5 в некоторых областях), как лидеры обучения и развития должны структурировать непрерывное обучение или “переобучение” в своих организациях?

Непрерывное обучение не может быть одноразовой программой. Лидеры должны думать в более коротких циклах переобучения, возможно, каждые 12-18 месяцев, напрямую связанных с меняющимися приоритетами бизнеса. Например, если бизнес расширяется на новые рынки или вводит инструменты, управляемые ИИ, цикл переобучения должен напрямую решать эти потребности.

ИИ делает это более практичным, сканируя рыночные данные, профили рабочих мест и внутренние профили навыков через онтологию навыков, чтобы выделить возникающие пробелы до того, как они станут критическими. Но настоящая работа заключается в том, как обучение и развитие интегрируют эти идеи в ежедневные операции. Это означает встраивание обучения в рабочие процессы, чтобы люди не просто приостанавливали работу, чтобы “пройти обучение”, а постоянно приобретали навыки в рамках своей роли. Это о том, чтобы перейти от эпизодических событий обучения к непрерывному, итеративному развитию. Если это сделано хорошо, эти циклы не только сохраняют сотрудников в актуальном состоянии, но и защищают организацию от будущих нарушений.

Каковы самые большие риски или ловушки, с которыми сталкиваются организации, когда они слишком быстро переходят к ИИ для обучения/обучения (например, переобещания, низкая принятие, этические проблемы)?

Самые большие ловушки, с которыми сталкиваются организации, когда они слишком быстро переходят к использованию ИИ для чего-либо, а не только для обучения и развития, – это переоценка возможностей, продвижение инструментов без контекста и неудача в поддержке принятия. ИИ должен быть введен как инструмент, а не как магическое решение. Если вы не связываете его с реальной работой, люди не будут использовать его. Хуже того, спешка может создать недоверие, если сотрудники чувствуют, что они наблюдаются, оцениваются или отстают.

Как вы обеспечиваете, чтобы обучение и развитие оставались инклюзивными при введении инструментов ИИ? Например, гарантируя, что люди с более низкой цифровой грамотностью или в менее оснащенных местах не отстают.

Инклюзивность начинается с признания того, что не все имеют одинаковый уровень цифровой грамотности. Обучение должно соответствовать людям там, где они находятся, с простыми и практическими примерами. Сопоставление более молодых цифровых родственников с более опытными коллегами для коллаборативного обучения также помогает – это часть того, почему мы являемся большими сторонниками коллаборативного обучения. Если инструменты ИИ вводятся без этой поддержки, вы рискуете расширить разрывы, а не сократить их, и это даст вам еще больше проблем в будущем.

Через 5 лет, как вы видите эволюцию роли Chief Learning Officer (особенно в отношении ИИ, производительности и бизнес-выравнивания)?

Роль Chief Learning Officer эволюционирует от фокуса на обучении к оркестровке производительности. ИИ автоматизирует административные задачи, освобождая Chief Learning Officer и их команды, чтобы сосредоточиться на согласовании навыков с стратегией, доказательстве влияния и руководстве этическим использованием технологий. Роль будет оцениваться не по количеству доставляемого обучения, а по тому, насколько оно явно стимулирует бизнес-рост и сохраняет людей трудоустроенными.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить 360Learning или послушать подкаст The Learning & Development Podcast.