ИИ резко упростил производство обучения - клепай обучалки не хочу - можно быстро собрать структуру, тексты, задания, тесты, памятки и материалы для разных ролей.
Но скорость производства не решает главный вопрос: нужно ли бизнесу это обучение вообще.
Запрос на курс часто приходит как готовое решение, хотя частенько внутри может быть вообще другая проблема
которая, спойлер, не решится обучением. Или решится, но не тем
Например: «нам нужно обучить сотрудников клиентскому сервису». На поверхности это выглядит как учебная задача. Но дальше нужно разбирать систему.
- Кто заказчик этого запроса?
- Какой бизнес-результат его не устраивает?
- В каком процессе возникает сбой?
- Кто конечные пользователи будущего решения?
- Какие роли влияют на результат?
- Что сотрудники делают сейчас и что должны делать иначе?
- Почему они не делают этого уже сейчас?
Бывает, что проблема действительно в знаниях или навыках.
А бывает, что причина лежит в других процессах: в полномочиях, правилах, управлении, качестве продукта, перегрузе команды, устаревшей базе знаний или противоречиях между тем, чего хочет бизнес, и тем, как реально устроен процесс.
Если эту систему не распутать, ИИ просто слепит курс, который выглядит «вроде норм», но не меняет работу людей и не влияет на бизнес-результат.
Ценность L&D в эпоху ИИ смещается выше - важно не просто сделать учебный материал, а понять, какая задача стоит перед бизнесом, где находится реальный разрыв и нужно ли здесь обучение как решение.
Варвара Егорова и Команда сообщества Digital Learning
#образованиекакпродукт