Kurumsal öğrenme artık sınıflarla sınırlı değil. Çalışanlar işlerini yaparken gerçekleşiyor. Satış yaparken, kod yazarken, müşterilere yardımcı olurken, ekipleri yönetirken veya uyum görevlerini yerine getirirken yanıt bulmaları gerekiyor. İki günlük bir atölye çalışması hâlâ faydalıdır. Ancak normal bir hafta içinde ortaya çıkan günlük işlerinde çalışanların ihtiyaç duyduğu tüm becerileri kapsayamaz. Çalışanların programlarına uyum sağlayan öğrenmeye ihtiyacı var. Gelecek, çalışanlara kısa destek, akıllı rehberlik ve net gelişim yolları sunan öğrenme sistemlerinin olacak.
Geleceği tanımlayan üç model şunlardır: mikro öğrenme, yapay zekâ ve kurum içi akademiler. Mikro öğrenme, çalışanların becerileri küçük parçalar hâlinde edinmesine yardımcı olacak. Yapay zekâ, ekiplerin hizmetleri kişiselleştirmesine ve daha iyi materyaller üretmesine destek olacak. Akademiler, öğrenmeyi kariyer yolları ve iş sorumluluklarıyla uyumlu hâle getirecek. Her biri tek başına faydalı olacaktır; ancak öğrenme liderleri bunları tek bir çözümde bir araya getirdiğinde şirketler daha da fazla fayda sağlar.
Öğrenme liderleri, içerikten çok işte daha iyi performans sunmalıdır. Satış temsilcilerinin keşif yapmak için daha iyi sorulara ihtiyacı vardır. Yöneticilerin zor konuşmalar için daha iyi konuşma akışlarına ihtiyacı vardır. Analistlerin yeni bir düzenlemeyi doğrulamak için daha iyi bir sürece ihtiyacı vardır.
1. Adım: Beceri Anları İçin Mikro Öğrenmeyi Kullanın
Mikro öğrenme; çalışanların bir konuda yanıta, pratik yapacakları kısa bir göreve veya bir şey yapmadan önce hızlı bir hatırlatmaya ihtiyaç duyduğu durumlarda gerçekten faydalıdır. Mikro öğrenme, uzun bir kursu alıp çok sayıda küçük slayta bölmek değildir. Bunun yerine, tek bir iş görevine odaklanır ve öğrenenin bu görevi daha iyi yapmasına yardımcı olur. Mikro öğrenmenin amacı, öğrenenin iş görevini iyi yapabilmesini sağlamaktır.
Faydalı bir mikro öğrenme materyali şunları içerebilir:
● bir yazılım adımını gösteren iki dakikalık video;
● bir müşteri görüşmesi için kontrol listesi;
● tek bir kuralı kontrol eden beş soruluk test;
● öğrenenden bir yanıt seçmesini isteyen kısa bir senaryo;
● çalışanların kullandığı aracın içinde yer alan bir iş destek materyali.
Etkili mikro öğrenme, çok belirli bir hedefle başlar. "Siber güvenliği anlayın" ifadesi fazla belirsizdir. "Bir köprüye tıklamadan önce kimlik avı e-postasını tespit edin" ifadesi, tasarımcının hedefe odaklanmasına yardımcı olur. İkinci ifade belirli bir eylemi, senaryoyu ve tehdidi ima eder.
Çalışanlar, kurum içindeki deneyimlerine bağlı olarak uygun mikro öğrenme fırsatlarını belirlemelidir. Yeni çalışanların, kuruma katıldıktan sonraki ilk birkaç hafta içinde gerçekleştirmeleri gereken acil etkinliklere ihtiyacı olacaktır. Satış departmanının, herhangi bir pazarlama kampanyası başlamadan önce ürünle ilgili bilgiye ihtiyacı vardır. Yöneticinin, ekip üyeleriyle bire bir görüşmeden önce dikkate alacağı bazı ipuçlarına ihtiyacı vardır.
Bu format, çalışanların bilgiyi kalıcı hâle getirmesini de sağlar. Mikro öğrenme, öğrenme etkinliklerini farklı zaman dilimlerine yayarak aralıklı pratik yapmaya olanak tanır. Bir yönetici pazartesi günü yapıcı eleştirinin temellerini öğrenebilir, çarşamba günü ilgili bir soruyu yanıtlayabilir ve cuma günü bir koçluk kontrol listesi kullanabilir. Bu süreç, yöneticinin rutin faaliyetlerini kesintiye uğratmadan hatırlamayı güçlendirir.
2. Adım: Yapay Zekâyı Rehberli Öğrenme Asistanı Olarak Kullanın
Yapay zekâ; durumlara uyum sağlayabildiği, uzun bilgi parçalarını özetleyebildiği, taslaklar oluşturabildiği, dilleri çevirebildiği ve soruları yanıtlayabildiği için şirketlerin çalışanlarını eğitme biçimini değiştirir. Eğitimden sorumlu kişiler, işlerini hızlandırmak için yapay zekâyı kullanabilir; ancak yalnızca hızlanmak, çok sayıda kişi için düşük kaliteli eğitimle sonuçlanabilir. Yapay zekâ; uzmanlar doğru çalıştığından emin olmak için sürece katıldığında, ne kadar iyi çalıştığını görmek için test edildiğinde ve çalışanların işlerini yapabilmek için gerçekten ihtiyaç duyduğu unsurlarla bağlantılı olduğunda gerçekten faydalıdır
Yapay zekâ çalışanlara şu belirli şekillerde yardımcı olabilir:
● role, beceri düzeyine ve hedeflere göre öğrenme önermek;
● politikaları sade dilli rehberlere dönüştürmek;
● müşteri hizmetleri veya liderlik için pratik senaryoları oluşturmak;
● çalışanlara rol canlandırma sırasında koçluk yapmak;
● yöneticiler için öğrenme verilerini özetlemek;
● eğitimi yerel dillere çevirmek.
Yapay zekâ, öğrenme ekiplerinin daha hızlı çalışmasına da yardımcı olur. Bir tasarımcı, onaylanmış bir politikadan test soruları taslağı oluşturmasını bir yapay zekâ aracından isteyebilir. Konu uzmanı taslağı gözden geçirebilir, hataları düzeltebilir ve işletmeden örnekler ekleyebilir. Ekip zaman kazanırken insan muhakemesini kontrolün merkezinde tutar.
Kişiselleştirme, dijital öğrenmenin geleceğini tanımlayacak. İki iş arkadaşı bir değerlendirmeye katılabilir ve ihtiyaçlarına göre kendilerine farklı içerikler sunulabilir. Örneğin, biri kısa bir tekrar oturumuna katılabilir, diğeri rol canlandırması yapmak zorunda kalabilir, bir başkası ise eğitime veya mentorluk desteğine yönlendirilebilir.
Yapay zekâ eğitmenleri, çalışanların bağımsız olarak pratik yapmasına yardımcı olabileceğinden işi yanlış yapma korkusuna gerek yoktur. Yeni yöneticiler geri bildirim vermeyi rol canlandırmasıyla çalışabilir, satış temsilcileri hayalî bir alıcının itirazlarına yanıt vermeyi pratik edebilir, destek personeli ise müşterilerle görüşmeden önce zor çağrıları ele alabilir.
Şirketlerin koruyucu önlemler uygulaması gerekir. Sorumlu kişiler iyi kontroller kurmazsa yapay zekâ gerçek dışı bilgiler üretebilir, adil olmayan unsurları tekrarlayabilir veya özel bilgileri paylaşabilir. Öğrenmeden sorumlu kişiler; bilgiyi nereden aldıkları, bilgilerin nasıl saklanacağı, bir uzmanın ne zaman inceleme yapacağı ve bir insanın ne zaman sürece dâhil olacağı konusunda kurallar belirlemelidir. Çalışanlar yapay zekânın ne zaman yardımcı olabileceğini ve ne zaman insan uzmanının karar vermesi gerektiğini bilmelidir.
İyi bir yapay zekâ destekli öğrenme tasarımı bir başlangıç noktasıyla başlar. Ölçebileceğiniz tek bir iş, tek bir beceri ve tek bir sorun seçmelisiniz. Örneğin, insanların yardım almak için aradığı bir çağrı merkezi, iade konularında insanlarla konuşmayı geliştirmek için yapay zekâ destekli bir koç kullanabilir. Sorumlu kişiler daha fazlasını yapmaya karar vermeden önce çağrıların kalitesine, müşteri memnuniyetine ve çağrıları yanıtlayan kişilerin özgüvenine bakabilir.
@blade(posts.banners.random)
3. Adım: Kritik Beceriler Etrafında Kurum İçi Akademiler Oluşturun
Kurum içi akademilerde öğrenme, kurumsal eğitim programları için çok ihtiyaç duyulan bir çerçeve sunar. Akademiler; liderlik, satış, veri, operasyon, ürün veya müşteri deneyimi gibi işletme yetkinlikleri etrafında öğrenmeyi gruplandırır. Kurslar, pratik, koçluk, projeler ve sertifikalar, çalışanların izleyebileceği bir yol oluşturur.
İyi tasarlanmış bir akademi dört temel soruyu ele alır:
● işletmenin ihtiyaç duyduğu beceriler;
● bu becerileri gerektiren işler;
● beceri gelişimini gösteren deneyimler;
● bu becerilerde ustalaşmanın açtığı kariyer yolları.
Şirketlerin çok büyük çoğunluğunda, çalışanların erişebileceği binlerce kurstan oluşan kapsamlı öğrenme kütüphaneleri vardır. Bu durum, faydalı yönlendirmeden çok gürültü yaratır. Akademi, kariyerine başlayan ve yeni beceriler öğrenen kişiler için netlik sağlar. Yeni yöneticilerin en acil ihtiyaç duydukları becerileri anlamalarına yardımcı olur. Veri analistinin raporlama yerine analitik alanında uzmanlaşmasını sağlar. Mağaza yöneticisinin bölge yöneticisi olmasına yardımcı olur.
En iyi akademiler, insanların öğrenme biçimlerini çeşitlendirir. Çalışanların içeriği görmesi, ardından pratik yapması, geri bildirim alması ve son olarak projeler üzerinde çalışması gerekir. Örneğin, bir liderlik akademisinde dersler, yöneticilerin birbirleriyle konuştuğu gruplar, koçluğa yardımcı rehberler, akranlardan gerçek yaşam vakaları ve sonunda büyük bir proje bulunabilir. Bir ürün akademisinde ürün demoları, müşteri hikâyeleri, simüle edilmiş durumlar ve sertifika alma yolu bulunabilir.
Akademiler, işletmeden kişiler sürece dâhil olduğunda daha iyi olur. Öğrenme ve gelişimden sorumlu kişiler akademileri tasarlamada uzmandır. İşletme liderleri gerçek yaşam durumlarını, standartları ve örnekleri sürece getirir. Çalışanlar, saygın yöneticilerin, en başarılı çalışanların ve alan uzmanlarının akademinin oluşturulmasına yardımcı olduğunu gördüklerinde akademiyi benimser.
4. Adım: Üç Modeli Birbirine Bağlayın
Mikro öğrenme, yapay zekâ ve kurum içi akademilerin birleşimi en etkili sistemi oluşturur. Akademi becerilerin tanımını sunar, mikro öğrenme iş yerinde iyi performansı destekler, yapay zekâ ise öğrenme yolunu, pratiği ve arama sürecini kişiselleştirir.
Satış akademisi örneğini ele alalım. Akademi; potansiyel müşteri bulma, ihtiyaç keşfi, müzakere ve müşteri hesabını büyütme gibi beceriler için gereklilikleri belirler. Mikro öğrenme, satış temsilcilerine görüşmeler için kontrol listeleri ve aşılması gereken itirazlar sunar. Yapay zekâ pratik rol canlandırma çalışmalarını dinler ve öğrenmede sonraki adımları önerir. Yapay zekâ, yöneticilerin aramalarında nasıl desteklenebileceğini belirler.
Aynı kavram liderlik akademisine de uygulanabilir. Geri bildirim, yetki devri, kapsayıcılık ve planlama gibi beceriler akademi tarafından tanımlanır. Mikro öğrenme, yöneticilere toplantılardan önce bazı araçlar sunar. Yöneticiler konuşmaları pratik edebilir ve gelecekteki pratikler için yapay zekâdan öneriler alabilir. Karmaşık vakalar koçlar ve kıdemli liderler tarafından yönetilir.
5. Adım: Yöneticiler İçin Tasarlayın
Öğrenmenin kalıcı olup olmadığını yönetici belirler. Çalışan kursları tamamlamış olabilir, ancak işleri farklı yapma sürecini yönlendiren yöneticidir. Şirketler yöneticilerini koçluk yapmaya, gözlemlemeye ve pekiştirmeye hazırlamalıdır.
Yöneticinin basit araçlara ihtiyacı vardır:
● ekip koçluğuna yardımcı olacak konuşma rehberleri;
● eğitimden sonra sorulacak sorular;
● gözlem kontrol listesi;
● ekip pratiği için etkinlikler;
● beceri ilerlemesini gösteren gösterge paneli.
Yöneticinin mutlaka ayrıntılı bir öğrenme teorisine ihtiyacı yoktur. İhtiyaç duyduğu şey, hangi davranış türünü gözlemlemesi gerektiği, örnek davranışlar ve yapıcı geri bildirimin nasıl verileceği hakkında bilgidir.
6. Adım: Öğrenmeyi İnsan Odaklı Tutun
Kurumsal öğrenmede teknoloji daha fazla kullanılacak, ancak insanlar insan etkileşimi olmadan yapamaz. İnsanlar diğer iş arkadaşları, yöneticiler, mentorlar ve alan bilgisine sahip uzmanlarla etkileşim yoluyla öğrenir. Teknoloji içerik ve pratik sağlayabilirken, insanlar muhakeme becerisini geliştirir.
Kurum içi akademilerde etkileşim alanları bulunmalıdır. Gruplar arası tartışmalar, akran değerlendirmesi, uzman seminerleri ve proje sunumları, farklı bakış açılarını karşılaştırmayı ve pratik deneyimlerden öğrenmeyi sağlar. Bu araçlar aynı zamanda ağ kurmayı da destekler.
Yapay zekâ bu alanların yürütülmesine de yardımcı olabilir. Yapay zekâ konular oluşturabilir, ilgili bilgi kaynakları hakkında öneriler sunabilir ve kolaylaştırıcıların ortak sorunları belirlemesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, yalnızca insanların verebileceği incelikli kararlar, çatışmalar, etik sorular ve kariyeri şekillendiren kararlar vardır.
7. Adım: Uygulanabilir Bir Yol Haritası Oluşturun
Öğrenme liderleri hedefli bir yaklaşımla başlayabilir.
Bir iş zorluğu seçin
Yetersiz işe alıştırma, yöneticilerden gelen geri bildirimin yetersizliği, satış dönüşüm oranları veya hizmet kalitesi sorunları gibi liderlik ekibi için önemli bir konu belirleyin.
Hedef davranışı tanımlayın
Çalışanların iş başında ne yapması gerektiğini açıkça belirtin. “Farkındalığı artırın” gibi genel bir hedef seçmeyin.
Bir beceri çerçevesi oluşturun
Temel becerileri, iş seviyelerini ve yetkinlik ölçütlerini belirleyin.
Mikro öğrenme bileşenlerini tasarlayın
En sık karşılaşılan deneyimlerle başlayın.
Yapay zekâ işlevlerini entegre edin
Öğrenme, arama, öneriler veya içerik oluşturma süreçlerinde yapay zekâ yeteneklerinden yararlanın; ardından uzman düzenlemesi yapın.
Küçük bir akademi programı başlatın
Materyaller, pratik, koçluk ve değerlendirme kullanarak bir akademi yolu geliştirin. Yöneticilerin hedef davranış için koçluk yapmasını sağlayın.
Bu yol haritasıyla çalışmanızın kapsamını dar tutabilir ve analitik verilerden ilerleyerek öğrenirken çözümünüzü bir hedef kitle segmentinde pilot olarak uygulayabilirsiniz.
Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar
Kurumlar, sorunlarını önce belirlemeden öğrenme için sık sık yeni teknolojileri benimser. Yeni bir platform kötü tasarım sorunlarını çözmez. Yapay zekâ zayıf içeriği kurtarmaz. Kullanıcılar içeriğe erişemiyorsa mikro öğrenme işe yaramaz.
Öğrenme tasarımcılarının kaçınması gerekenler şunlardır:
● uzun kursları daha küçük slayt parçalarına bölmek;
● uzmanlar tarafından incelenmemiş makine üretimi içerikleri yayımlamak;
● kariyer gelişimiyle hiçbir ilgisi olmayan akademiler oluşturmak;
● kullanıcı davranışları yerine tamamlama oranlarını ölçmek;
● yöneticilere koçluk ipuçları içermeyen gösterge panelleri sunmak;
● eskileri temizlemeden daha fazla araç eklemek.
Bu hataların tümünün ortak bir noktası var: yönetim, performanstan önce sunuma öncelik veriyor. Yaklaşım, görevle ve görevin bağlamıyla başlamalıdır.
Öğrenme ve Gelişimin Gelecekteki Rolü
Öğrenme ve Gelişim, eğitim veren bir birimden ziyade performans ortağı hâline gelecek. Öğrenme ve Gelişim ekibinin veri, yapay zekâ yönetişimi, içerik stratejisi, kolaylaştırıcılık ve değişim yönetimi alanlarında uzmanlığa ihtiyacı var. Ayrıca Öğrenme ve Gelişimin iş liderliğiyle daha sıkı uyum içinde çalışması gerekecek.
Bu değişim, Öğrenme ve Gelişimin soru sorma biçimini değiştirecek. Öğrenme ve Gelişim ekibi, "Çalışanlarımız hangi kursu tamamlamalı?" diye sormak yerine, "Başarı için hangi davranış değişikliği gerekli ve çalışanların yeni davranışı sergilemesine yardımcı olmak için ne yapabiliriz?" diye soracak. Öğrenme ve Gelişim, "Kaç çalışan kursu tamamladı?" diye sormak yerine, "Çalışanlar görevi yerine getirme becerilerinde gelişme gösterdi mi?" diye soracak.
Öğrenme ve Gelişim işlevinin yeni alışkanlıklar oluşturması gerekir. İçerik depolarını üç ayda bir değerlendirin. Düşük performans gösteren materyalleri deponuzdan ayıklayın. Arama analizlerine bakın ve eksiklerinizin nerede olduğunu belirleyin. Çalışanlarının hangi becerilerden yoksun olduğu konusunda yöneticilere danışın. Yapay zekâ teknolojilerini gerçek dünya senaryolarıyla test edin.
@blade(posts.banners.random)