Oggi creare contenuti è sempre più facile, grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale (AI) che permettono di generare contenuti mirati ed efficaci con un semplice clic. È quindi fondamentale riflettere sulle modalità e sui tipi di contenuti che creiamo a livello aziendale per favorire l’apprendimento e la formazione delle risorse.
L’intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare i metodi di formazione tradizionali, aprendo la strada a esperienze di apprendimento più efficienti, personalizzate ed efficaci. Tuttavia, nonostante i numerosi vantaggi, esistono alcune sfide da affrontare. Le preoccupazioni sulla privacy e l’utilizzo dei dati delle risorse devono essere gestite con trasparenza. Inoltre, non bisogna dimenticare l’importanza dell’aspetto umano nel processo di apprendimento, come l’empatia, il pensiero critico e l’intelligenza emotiva, che non devono essere oscurati dalla tecnologia.
Un’altra preoccupazione riguarda l’enorme volume di contenuti per l’apprendimento che possono essere prodotti. Con l’aumento della facilità e della convenienza nella produzione di contenuti interattivi, le aziende potrebbero essere tentate di riempire le proprie piattaforme e-learning con grandi quantità di materiali, che però potrebbero non contribuire realmente ai risultati aziendali desiderati.
In un recente intervento radiofonico, Lars Hyland, Managing Director per l’EMEA, e Matt Linaker, Partner Onboarding e Enablement Lead di Totara, hanno discusso la transizione da strategie basate sui contenuti ad ambienti di apprendimento più collaborativi e basati sul contesto. Lars Hyland ha affermato:
“Il nostro settore è legato a un modello fortemente orientato ai contenuti, che consiste nel fornire più contenuti a più persone il più rapidamente possibile, per poi monitorare che li abbiano esaminati e completati”.
Tuttavia, Hyland sottolinea che semplicemente fornire sempre più contenuti non garantisce il raggiungimento di risultati aziendali mirati. Ciò che conta davvero è se l’esperienza di apprendimento supporta effettivamente gli obiettivi che si stanno cercando di raggiungere.
I team di L&D e di formazione devono concentrarsi maggiormente sui risultati piuttosto che sulla quantità di contenuti. Hyland evidenzia che produrre più contenuti più rapidamente con l’aiuto dell’intelligenza artificiale può essere controproducente:
“Se non c’è alcun collegamento effettivo con i risultati, la dirigenza si chiederà sempre, ‘Perché lo facciamo?’ A quel punto, potremmo porci domande migliori e creare una connessione effettiva con i risultati che vogliamo ottenere”.
Per migliorare le prestazioni su larga scala all’interno di un’azienda, è necessario pensare a un’esperienza di sviluppo dei talenti efficace. Sovraccaricare le piattaforme e-learning con contenuti eccessivi rischia di lasciare le risorse con un’indigestione di informazioni, portandole a sentirsi pigre, confuse e incapaci di operare al meglio delle proprie capacità.
Autore: Matt Linaker