Чем меньше, тем лучше: как обучать сотрудников в 2024 году

Три главных тренда в корпоративном обучении.

Компании тратят много денег и сил, чтобы обучать и развивать свои команды. Это касается и крупных руководителей, и средних менеджеров, и рядовых сотрудников. Но даже хорошо спроектированные курсы, написанные реальными экспертами, с классным tone-of-voice и дизайном, люди не начинают или не заканчивают:

Но допустим, сотрудник начал учиться тому, что ему правда нужно и интересно, дошел до конца, и даже решил внедрить в свою работу несколько фреймворков и техник. Беспощадная статистика помешает ему реализовать намерение: без повторения 90% информации, полученной в понедельник, забывается к воскресенью.

Так как сделать обучение для сотрудников полезным и релевантным? Революция?, произошедшая в AI в 2023 году, и теория нобелевского лауреата 2017 года могут в этом помочь.

Nudge Theory сформулировал Ричард Талер и получил за нее Нобелевскую премию. Он доказал, что можно менять поведение человека, мягко подталкивая его к желаемым изменениям. Например, властям Копенгагена удалось сделать город на 46% чище, просто нарисовав на асфальте яркие следы, ведущие к мусорным бакам.

Наджи — это подсказки, напоминания, стимулы, которые направляют, оставляя свободу выбора. Это короткие призывы к действию, которые повторяются в разных форматах, не отнимают много времени и формируют привычки.

Экс-вице-президент по работе с персоналом в Google Ласло Бок считает, что
люди учатся лучше, если учатся меньше.

Чтобы наджинг хорошо сработал, нужно несколько условий:

🛠 Как мы делаем наджинг, и вы попробуйте

1. Используем площадки, в которых общаются сотрудники: email, мессенджеры.

2. Проводим диагностику или самодиагностику, определяем важные поведенческие навыки для сотрудника в зависимости от его роли и опыта.

3. Направляем персонализированный контент, который подталкивает к действию. Например, большинству менеджеров полезно регулярно напоминать о практиках для развития команды: поблагодарить сотрудников или провестибрейншторм.

4. Оцениваем прогресс.

Наджинг больше подходит опытным сотрудникам и руководителям, а что если нужно научить непростому с нуля?

Если руководитель первый раз увольняет сотрудника или проводит другой сложный разговор экспромтом, это может негативно повлиять и на психику бывшего подчиненного, и на репутацию компании.

С развитием генеративного AI менеджеры могут тренировать коммуникативные и управленческие навыки в безопасном пространстве так, как это было невозможно раньше.

Попробуйте сами, тут два бесплатных AI-тренажера ⬇

🛠 Как мы делаем AI-симуляции, и вы попробуйте

1. Определяем навыки, которые необходимо тренировать.

2. Создаем сценарии симуляций, тренируем LLM (большую языковую модель).

3. Сотрудники в чате получают кейс, например, где они должны разрулить конфликт в команде или провести переговоры о цене с ключевым клиентом.

4. Достигаем иммерсивности и «натуральности»: LLM берет на себя роль члена команды или клиента и разыгрывает ситуацию. Сотрудник ведет разговор голосом, и нейросетка отвечает ему голосом. Получается естественный диалог, как в жизни.

5. После практики LLM анализирует диалог и дает подробную индивидуальную обратную связь с рекомендациями.

Мы все чаще слышим от клиентов, что сотрудники отказываются проходить курсы на LMS даже в самом начале своей карьеры в компании. Им проще спросить у коллег, которые работают на пару месяцев дольше, тем самым их отвлекая и повторяя их ошибки. AI отлично справляется с ролью наставника или коуча, он на связи 24/7, не раздражается, если надо повторить, и не отходит от стандартов и регламентов, принятых в компании.

А еще с ним можно обсудить щепетильные вопросы — например, если команда не выполнила квартальный план.

🛠 Как мы делаем ассистентов, и вы попробуйте

1. Собираем и готовим базу знаний для ассистента.

2. Создаем виртуального ассистента в чат-боте.

3. Сотрудник может задать ему вопрос текстом или голосом. Например, о том, как сделать инвентаризацию в магазине или как провести интервью с кандидатом, и получает развернутый ответ, опираясь на ту базу знаний, которая в него загружена.

Мы внедряем инновации в Employee Experience

#ai #обучение