Docebo e il Machine Learning, l’e-learning può colmare il gap

Docebo e il Machine Learning, l’e-learning può colmare il gap

Francesca Bossi, CHRO Docebo, ci spiega come i programmi di e-learning riescano a colmare la mancanza di competenze richieste dal Machine Learning.

Le aziende hanno lottato per anni con la carenza di talenti digitali e il divario sta aumentando. A livello globale si prevede che questo deficit raggiungerà 4,3 milioni di posti di lavoro non occupati entro il 2030, con una perdita di profitto pari a centinaia di miliardi di dollari. Nel frattempo, il Machine Learning offre alle aziende un'opportunità senza precedenti per guidare la crescita aziendale se implementato in modo strategico e in tempi rapidi.

Affinché le organizzazioni possano trarre vantaggio dal Machine Learning dovranno formare la loro forza lavoro in modo rapido e completo e supportare un programma di formazione per rispondere alle abilità richieste nel data science. Spesso i tradizionali programmi di apprendimento aziendale non sono in linea con il moderno contesto economico. Per ampliare il parco di talenti, mantenere i lavoratori aggiornati su competenze tecniche all'avanguardia e modellare efficacemente una forza lavoro che abbia il ruolo di leader, le aziende dovranno pensare in modo diverso a come affrontare lo sviluppo e la formazione dei dipendenti.

Colmare il divario nel parco talenti partendo dall'interno
Dinanzi a una carenza di lavoratori altamente qualificati e a un surplus di lavoratori medio-qualificati le aziende che si concentrano sulla formazione e sulla crescita dei lavoratori interni potrebbero avere maggiori possibilità di riuscire a colmare il divario di talenti in ambito ML rispetto alle aziende che cercano di assumere candidati esterni. Le posizioni lavorative che richiedono capacità tecnologiche e analitiche impiegano il doppio del tempo necessario per essere ricoperte, è quindi fondamentale ampliare il pool di talenti IT attirando dipendenti che potrebbero non avere esperienza per questa tipologia di ruoli.

I programmi di e-learning tradizionali non consentono ai team e ai responsabili delle risorse umane di avere il livello di conoscenza necessario per valutare la loro forza lavoro e determinare chi potrebbe essere un buon candidato per riqualificarsi nelle nuove funzioni. I programmi basati su documenti o video non tengono traccia da soli delle competenze dei dipendenti, mentre i moderni strumenti di e-learning offrono una visibilità completa delle competenze e un’analisi puntuale di dove potrebbero trovarsi delle lacune. Grazie a questo tipo di informazioni è più semplice prendere decisioni mirate su come strutturare i team e su chi potrebbe essere una risorsa utile.

Rendere digitali le conversazioni tra dipendenti
L'apprendimento più efficace sul posto di lavoro avviene attraverso le interazioni quotidiane che i dipendenti hanno con i loro manager e colleghi. Portando la conversazioni online e integrando i programmi di apprendimento con una solida componente sociale, le aziende possono sfruttare i benefici di quelle conversazioni sull'intera forza lavoro. La capacità di centralizzare le informazioni e le risorse chiave in un luogo definito e di distribuirle strategicamente all’interno di tutta l'azienda è la ricetta per il successo di qualsiasi programma di apprendimento aziendale.

Dotare i dipendenti di una piattaforma sociale è il modo ideale per garantire un'efficace distribuzione del training in ambito data science. L'intelligenza artificiale aiuta anche le aziende a digitalizzare la conversazione su watercooler. I dipendenti spesso cercano i colleghi per avere consigli e raccomandazioni su moduli di apprendimento e di formazione dei quali altrimenti non sarebbero a conoscenza. Ora i moderni programmi di e-learning sono in grado di offrire ai dipendenti la stessa esperienza, dove sono invitati a osservare contenuti di apprendimento basati su aree in cui hanno dimostrato interesse per il passato. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale consentono alle aziende di offrire un'esperienza utente di apprendimento ottimizzata, come quella di Netflix, in modo tale che quando vengono caricati nuovi contenuti le persone più adatte li portino immediatamente alla loro attenzione. Coloro che hanno dato buoni risultati nei corsi di formazione orientati alla tecnologia possono essere incoraggiati a migliorare ulteriormente le proprie competenze e diventare loro stessi quegli esperti di ML di cui l’azienda ha bisogno.

Essere pronti al cambiamento
Il ritmo del cambiamento è molto veloce nei ruoli guidati dalla tecnologia e la versatilità diventa una competenza essenziale. Le aziende che si concentrano su competenze e formazione diventeranno più competitive.
Per garantire una forza lavoro che sia in grado di soddisfare opportunità emergenti come il Machine Learning, le aziende dovrebbero sviluppare programmi strategici che non si concentrino solo sulla formazione di abilità e capacità specifiche, ma sulle capacità creative per garantire una cultura aziendale pronta ai cambiamenti. I dipendenti più preziosi saranno quelli con competenze trasversali come, ad esempio, la comunicazione, la creatività e il lavoro di squadra, saranno inoltre in grado di ricoprire diverse funzioni all'interno dell'azienda e di guidare le aziende verso il successo nelle implementazioni di nuove tecnologie.