Come le aziende formano milioni di lavoratori quando i loro prodotti non smettono mai di essere spediti

      I dati sullo sviluppo della forza lavoro raccontano una storia contraddittoria. L'85% delle aziende prevede di dare priorità all'upskilling della propria forza lavoro fino al 2030. Allo stesso tempo, il 63% dei datori di lavoro identifica ancora le lacune nelle competenze come il principale ostacolo alla trasformazione aziendale.

      La spiegazione di questo è che il modello che la maggior parte delle organizzazioni utilizza per sviluppare le proprie persone è stato costruito per un mondo più lento e non è riuscito a tenere il passo. I contenuti di apprendimento e sviluppo devono essere scritti, creati, revisionati, localizzati e pubblicati.

      Anche nelle grandi organizzazioni ben dotate di risorse, quel processo può richiedere settimane. Quando la maggior parte della formazione raggiunge un dipendente, il prodotto che doveva spiegare ha già ricevuto due aggiornamenti. Il processo di conformità che copre è stato rivisto. Il movimento di vendita che doveva rafforzare è già stato cambiato dal team sul campo.

      Tutti noi abbiamo vissuto l'esperienza di partecipare a corsi di formazione aziendale obbligatori che sembravano più un esercizio di spunta piuttosto che un'esperienza in cui impariamo e tratteniamo effettivamente qualcosa. Per rendere quell'apprendimento e sviluppo più rilevanti, le aziende stanno cambiando sia il formato che i tempi di consegna.

      Il nuovo mandato del Chief Learning Officer

      Jayney Howson, Chief Learning Officer di ServiceNow, sta lavorando per capire come dovrebbe apparire un modello migliore. ServiceNow University, l'iniziativa dell'azienda per formare più di tre milioni di persone entro la fine del 2027, è stata recentemente ricostruita per essere nativa dell'IA.

      La sfida che il suo team ha affrontato sarà familiare alla maggior parte dei leader L&D: un'azienda che spedisce prodotti IA in un ciclo continuo, una forza lavoro globale che deve rimanere aggiornata e un processo di produzione di contenuti che non riusciva a muoversi abbastanza velocemente per servirli.

      La risposta di Howson è stata quella di ricostruire l'infrastruttura attorno all'IA, inclusi video generati dall'IA, riducendo il tempo di produzione dei corsi di circa dieci volte.

      Il suo team è stato in grado di utilizzare Synthesia e produrre più di 5.000 video in 18 mesi, con programmi come Sales Academy per il loro team di vendita globale e l'abilitazione dei partner che funzionano in modo coerente e globale. I contenuti di apprendimento ora riflettono ciò che l'azienda sta facendo oggi, non ciò che stava facendo qualche mese fa.

      Secondo Jayney, “Sembra un'esperienza Netflix, dove offre raccomandazioni personalizzate per ogni dipendente. Ma può anche vedere che per il lavoro che sto facendo in questo momento, il livello di competenza che ho su una competenza è uno e deve essere quattro. Quindi mi offre anche quella formazione.”

      La produzione non è più il vincolo

      L'esperienza di ServiceNow riflette un cambiamento visibile in tutto il L&D aziendale in modo più ampio. La nostra ricerca ha rilevato che l'87% dei professionisti dell'apprendimento sta già utilizzando l'IA nei propri flussi di lavoro. Il 72% afferma che il maggiore guadagno futuro che si aspetta dall'IA è un apprendimento più personalizzato fornito più vicino al momento del bisogno, non solo una produzione più economica.

      Queste due cose sono sempre state collegate. La personalizzazione su larga scala è stata l'obiettivo dichiarato dell'apprendimento aziendale per anni, e anche il suo fallimento persistente. Costruire percorsi di apprendimento individualizzati per migliaia di dipendenti non è fattibile quando un singolo corso richiede settimane per essere prodotto.

      Quando i contenuti video possono essere creati, aggiornati e tradotti in ore, questo cambia. I programmi possono essere costruiti per ruoli specifici, regioni e punti nella carriera di qualcuno, piuttosto che essere mediati su un'intera forza lavoro e utili a nessuno in particolare.

      Cosa cambia per i leader dell'apprendimento

      Le organizzazioni che risolvono il problema della capacità di produzione attraverso l'IA liberano la loro funzione di apprendimento per concentrarsi su domande più difficili.

      Quali competenze guidano effettivamente le prestazioni aziendali? Come appare un buon risultato in un ruolo specifico e come si costruisce verso di esso? Come si misura se l'apprendimento ha cambiato il comportamento, piuttosto che semplicemente quali dipendenti hanno cliccato su un modulo?

      Queste sono le domande che collegano L&D ai risultati aziendali in un modo che i tassi di completamento non hanno mai fatto. Le organizzazioni che stanno facendo progressi sulle lacune nelle competenze tendono ad essere quelle in cui ai leader dell'apprendimento è stata data l'autorizzazione a ripensare il modello operativo, e dove l'IA viene utilizzata per colmare il divario tra quando la conoscenza è necessaria e quando arriva effettivamente.

      Per Howson, i cambiamenti infrastrutturali sono importanti, ma anche l'ambiente che li circonda. Descrive il suo obiettivo per ServiceNow University in termini che vanno oltre l'output per assicurarsi che l'esperienza di apprendimento stessa sembri un luogo in cui le persone possono correre rischi.

      “Possiamo tutti ricordare di essere stati bambini e di sentirci al sicuro,” ha detto. “Questo deve sembrare che sei al sicuro per spingerti e non farlo giusto al primo tentativo.”

      Quella combinazione di apprendimento che è più veloce, più rilevante e psicologicamente sicura è ciò che separa le organizzazioni che stanno colmando il divario delle competenze da quelle che stanno ancora cercando di risolvere un problema del 2026 con un modello del 2016.