Norėčiau gauti naujienlaiškius
...ir naujausią informaciją apie žmogiškųjų išteklių renginius bei kitą veiklą!
Duomenys nemeluoja: kaip DI keičia mokymą ir organizacijas.
Technologijos, kurios pažįsta mus geriau nei mes patys
Technologijos, kurios pažįsta mus geriau nei mes patys
Ar žinote, kada pasaulis pirmą kartą aiškiai pajuto, kaip giliai technologijos gali pažinti žmogų? Yra garsi istorija iš JAV prekybos tinklo Target. Vieną dieną į vieno skyriaus vadovo kabinetą įsiveržė įsiutęs tėvas. Jis piktinosi: „Ką jūs sau galvojate?
Kodėl mano nepilnametei dukrai siunčiate kuponus kūdikių drabužiams, sauskelnėms ir motinystės prekėms?!“.
Vadovas sutrikęs atsiprašinėjo – juk nežinojo situacijos. Tačiau po kelių savaičių tas pats tėvas vėl paskambino, šįkart jau gerokai ramesnis: „Atsiprašau... Pasirodo, jūs žinojot daugiau nei aš. Mano dukra tikrai laukiasi.“ Pasirodo, Target algoritmas iš dukros pirkimų istorijos – vitaminų, bekvapių losjonų, tam tikrų muilo rūšių, ir net atsižvelgęs į laikotarpį – numatė nėštumą dar prieš pačiai šeimai tai suprantant.
Ši istorija puikiai parodo esminę tiesą: duomenys nemeluoja, o technologijos – jei joms leisime – gali pamatyti tai, ko žmogus dar net nepastebėjo.
Kodėl mano nepilnametei dukrai siunčiate kuponus kūdikių drabužiams, sauskelnėms ir motinystės prekėms?!“.
Vadovas sutrikęs atsiprašinėjo – juk nežinojo situacijos. Tačiau po kelių savaičių tas pats tėvas vėl paskambino, šįkart jau gerokai ramesnis: „Atsiprašau... Pasirodo, jūs žinojot daugiau nei aš. Mano dukra tikrai laukiasi.“ Pasirodo, Target algoritmas iš dukros pirkimų istorijos – vitaminų, bekvapių losjonų, tam tikrų muilo rūšių, ir net atsižvelgęs į laikotarpį – numatė nėštumą dar prieš pačiai šeimai tai suprantant.
Ši istorija puikiai parodo esminę tiesą: duomenys nemeluoja, o technologijos – jei joms leisime – gali pamatyti tai, ko žmogus dar net nepastebėjo.
Technologijos nustojo būti vien tik įrankis – šiandien jos tapo stebėtoju, analitiku ir, kai kuriais atvejais, net mūsų elgesio prognozuotoju. Tai nebe vien duomenų rinkimas, o duomenų supratimas ir įžvalgų generavimas. Dirbtinis intelektas (DI) šiandien ne tik skaičiuoja – jis mokosi, lygina, jungia kontekstus. Iš kelių nežymių signalų jis gali nuspėti ne tik faktus, bet ir mūsų elgesio modelius, sprendimų trajektorijas, net rizikas, kurių pats žmogus dar nesuvokė. Ir svarbiausia – tai jau ne ateitis, tai vyksta dabar.
Pažvelkime plačiau: DI keičia ne tik marketingą ar pardavimus. Jis keičia tai, kaip mes suprantame žmones, kaip įmonės priima sprendimus, kaip problemos išsprendžiamos dar prieš joms tampant brangiomis klaidomis. Technologijos šiandien gali pažinti tavo komandą geriau nei tu pats – jei tik leisi joms stebėti, analizuoti ir veikti. O tada lieka vienintelis klausimas: ar tavo organizacija pasiruošusi pasinaudoti tuo, ką DI jau žino – dar prieš tau suprantant, kad tai svarbu?
Pažvelkime plačiau: DI keičia ne tik marketingą ar pardavimus. Jis keičia tai, kaip mes suprantame žmones, kaip įmonės priima sprendimus, kaip problemos išsprendžiamos dar prieš joms tampant brangiomis klaidomis. Technologijos šiandien gali pažinti tavo komandą geriau nei tu pats – jei tik leisi joms stebėti, analizuoti ir veikti. O tada lieka vienintelis klausimas: ar tavo organizacija pasiruošusi pasinaudoti tuo, ką DI jau žino – dar prieš tau suprantant, kad tai svarbu?
Globalios tendencijos darbuotojų ugdymo srityje
Šiuolaikinėje darbo rinkoje sparčiai besivystančios technologijos ir kintanti darbo jėgos demografija formuoja naujas darbuotojų įvedimo (onboarding), mokymų ir nuolatinio mokymosi tendencijas. Personalo vadovams ir L&D (Learning & Development) specialistams tenka prisitaikyti prie dirbtinio intelekto integracijos, skirtingų kartų lūkesčių ir diegti geriausias praktikas, kad darbuotojų ugdymas būtų veiksmingas, personalizuotas ir nuolat palaikomas.
Aptarkime keletą svarbiausių tendencijų.
Šiuolaikinėje darbo rinkoje sparčiai besivystančios technologijos ir kintanti darbo jėgos demografija formuoja naujas darbuotojų įvedimo (onboarding), mokymų ir nuolatinio mokymosi tendencijas. Personalo vadovams ir L&D (Learning & Development) specialistams tenka prisitaikyti prie dirbtinio intelekto integracijos, skirtingų kartų lūkesčių ir diegti geriausias praktikas, kad darbuotojų ugdymas būtų veiksmingas, personalizuotas ir nuolat palaikomas.
Aptarkime keletą svarbiausių tendencijų.
DI integracija: personalizacija, analitika ir naujos galimybės
DI naudojimas mokymuose sparčiai auga ir duoda apčiuopiamą naudą. Naujausi tyrimai rodo, kad apie 39% organizacijų jau taiko DI sprendimus darbuotojų mokymuose.
Dažniausiai DI pasitelkiamas personalizuoti mokymų turinį – net 47% organizacijų naudoja DI rekomenduoti individualius mokymosi kelius – taip pat automatizuotai stebėti mokymosi pažangą (38% organizacijų).
Rezultatai džiuginantys: organizacijos, integravusios DI į mokymus, pastebi didesnį efektyvumą – 41% teigia, kad L&D programos tapo efektyvesnės, 39% – sumažėjo sąnaudos, 38% – padidėjo darbuotojų įsitraukimas.
Kitaip tariant, DI gali ne tik palengvinti administravimą, bet ir padaryti mokymus veiksmingesnius ir pigesnius.
DI naudojimas mokymuose sparčiai auga ir duoda apčiuopiamą naudą. Naujausi tyrimai rodo, kad apie 39% organizacijų jau taiko DI sprendimus darbuotojų mokymuose.
Dažniausiai DI pasitelkiamas personalizuoti mokymų turinį – net 47% organizacijų naudoja DI rekomenduoti individualius mokymosi kelius – taip pat automatizuotai stebėti mokymosi pažangą (38% organizacijų).
Rezultatai džiuginantys: organizacijos, integravusios DI į mokymus, pastebi didesnį efektyvumą – 41% teigia, kad L&D programos tapo efektyvesnės, 39% – sumažėjo sąnaudos, 38% – padidėjo darbuotojų įsitraukimas.
Kitaip tariant, DI gali ne tik palengvinti administravimą, bet ir padaryti mokymus veiksmingesnius ir pigesnius.
Personalizuotas ir „protingas“ mokymasis
DI įrankiai suteikia galimybę kiekvienam darbuotojui pasiūlyti individualizuotą mokymosi patirtį. Algoritmai gali analizuoti darbuotojo elgseną, pareigas, rezultatus ir realiu laiku parinkti tinkamiausią turinį konkrečiam žmogui. Tai leidžia kurti unikalius mokymosi kelius, ką anksčiau padaryti vien žmogiškais resursais buvo neįmanoma. Kai mokymai pritaikyti asmeniškai, rezultatai geresni – darbuotojai jaučiasi labiau įtraukti, mokosi tai, kas jiems aktualu, o ne gaišta laiką bendriniams dalykams.
Ne veltui net 75% mokymų lyderių tiki, kad DI generuojamas personalizuotas turinys artimiausiu metu transformuos L&D.
DI įrankiai suteikia galimybę kiekvienam darbuotojui pasiūlyti individualizuotą mokymosi patirtį. Algoritmai gali analizuoti darbuotojo elgseną, pareigas, rezultatus ir realiu laiku parinkti tinkamiausią turinį konkrečiam žmogui. Tai leidžia kurti unikalius mokymosi kelius, ką anksčiau padaryti vien žmogiškais resursais buvo neįmanoma. Kai mokymai pritaikyti asmeniškai, rezultatai geresni – darbuotojai jaučiasi labiau įtraukti, mokosi tai, kas jiems aktualu, o ne gaišta laiką bendriniams dalykams.
Ne veltui net 75% mokymų lyderių tiki, kad DI generuojamas personalizuotas turinys artimiausiu metu transformuos L&D.
DI atveria galimybę kurti turinį pagal poreikį ir profilį, tarsi turėtume tūkstančius mokymų vadovų, pritaikančių programas kiekvienam individualiai.
Prognozuojamoji analitika – mokymų proaktyvumas
Dar viena DI nauda – gebėjimas ne tik analizuoti dabartį, bet ir numatyti ateitį. Pažangūs algoritmai gali iš didelių duomenų kiekių identifikuoti darbuotojų įgūdžių spragas ir prognozuoti, kokie mokymai ar pagalba bus reikalingi, dar kol nepasirodė klaidos. Tai leidžia L&D veikti proaktyviai: užkirsti kelią kompetencijų trūkumams, nukreipti mokymus ten, kur labiausiai reikės verslo poreikiams.
Pavyzdžiui, DI gali pastebėti, kad tam tikroje komandoje ima stigti tam tikrų technologijos žinių, ir pasiūlyti apmokymus anksčiau, nei ta žinių stoka pavirsta projekto problema.
Dar viena DI nauda – gebėjimas ne tik analizuoti dabartį, bet ir numatyti ateitį. Pažangūs algoritmai gali iš didelių duomenų kiekių identifikuoti darbuotojų įgūdžių spragas ir prognozuoti, kokie mokymai ar pagalba bus reikalingi, dar kol nepasirodė klaidos. Tai leidžia L&D veikti proaktyviai: užkirsti kelią kompetencijų trūkumams, nukreipti mokymus ten, kur labiausiai reikės verslo poreikiams.
Pavyzdžiui, DI gali pastebėti, kad tam tikroje komandoje ima stigti tam tikrų technologijos žinių, ir pasiūlyti apmokymus anksčiau, nei ta žinių stoka pavirsta projekto problema.
DI žinių valdyme ir skaitmeninėje darbuotojo patirtyje
DI sprendimai gerina ir kasdienę darbuotojo patirtį darbe. Pažangios DI valdomos žinių bazės(chatbot‘as) gali akimirksniu pateikti reikiamą informaciją pagal darbuotojo užklausą, tarsi turėtum asmeninį konsultantą visais vidiniais klausimais.
Tai ypač naudinga naujokams: vietoj to, kad jaustųsi pasimetę ar lauktų, kol kas nors paaiškins, jie gali bet kada paklausti virtualaus asistento.
Pavyzdžiui, DI pokalbių botai personalo srityje jau naudojami atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus (DUK).
Kaip pavyzdys, mes į CoFive platformą integravome DI žinių asistentą kuris 24/7 atsako į klausimus apie vidines tvarkas, sistemas, naudodamas būtent tos įmonės sukauptą žinių bazę.
Rezultatai puikūs – net 80% naudotojų šį įrankį įvertino teigiamai.
Toks sprendimas sutrumpina naujokų įvedimo laiką ir sumažina jų nerimą, nes visa informacija gaunama akimirksniu, vos tik prireikia. Be to, tai taupo patyrusių kolegų ir HR specialistų laiką, kurie anksčiau gaišdavo atsakinėdami į pasikartojančius klausimus.
DI sprendimai gerina ir kasdienę darbuotojo patirtį darbe. Pažangios DI valdomos žinių bazės(chatbot‘as) gali akimirksniu pateikti reikiamą informaciją pagal darbuotojo užklausą, tarsi turėtum asmeninį konsultantą visais vidiniais klausimais.
Tai ypač naudinga naujokams: vietoj to, kad jaustųsi pasimetę ar lauktų, kol kas nors paaiškins, jie gali bet kada paklausti virtualaus asistento.
Pavyzdžiui, DI pokalbių botai personalo srityje jau naudojami atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus (DUK).
Kaip pavyzdys, mes į CoFive platformą integravome DI žinių asistentą kuris 24/7 atsako į klausimus apie vidines tvarkas, sistemas, naudodamas būtent tos įmonės sukauptą žinių bazę.
Rezultatai puikūs – net 80% naudotojų šį įrankį įvertino teigiamai.
Toks sprendimas sutrumpina naujokų įvedimo laiką ir sumažina jų nerimą, nes visa informacija gaunama akimirksniu, vos tik prireikia. Be to, tai taupo patyrusių kolegų ir HR specialistų laiką, kurie anksčiau gaišdavo atsakinėdami į pasikartojančius klausimus.
Generatyvus DI turinio kūrimui ir automatizuotas administravimas
Dar vienas proveržis – generatyviojo DI naudojimas mokymų turiniui kurti ir nuolat atnaujinti. DI šiandien gali greitai parengti mokomąją medžiagą ar net testų klausimus, tereikia pateikti reikiamą informaciją (pavyzdžiui, netvarkingą dokumentų rinkinį iš jūsų įmonės duomenų bazės).
Tradicinis skaitmenizuotų mokymų kūrimas – ilgas ir brangus procesas (gali kainuoti nuo 3 iki 20 tūkst. eurų už vieną kursą, kurio dar ir laukti reikia mėnesius). Toks kursas dažnai būna vienodas visiems darbuotojams, nepritaikytas skirtingoms grupėms, ir sunkiai adaptuojamas.
DI čia ateina į pagalbą: jis gali greitai sugeneruoti skirtingas turinio versijas skirtingiems poreikiams, nuolat jas atnaujinti. Administravimo užduotys taip pat gali būti automatizuotos – sistema pati primins apie būtinus mokymus, suformins ataskaitas, sekančias mokymosi pažangą, ir pan.
Šiuolaikinė L&D platforma turi veikti greitai ir lanksčiai – suteikti reikiamus mokymus tada, kai jie reikalingi, ir pateikti greitus atsakymus darbuotojams. Daugelis įmonių kalba apie mokymų skaitmenizaciją, tačiau neretai tai apsiriboja senesnės kartos platformomis, kurios tėra sandėlis mokymų turiniui sukrauti. Naujos kartos sprendimai, ypač su DI, užtikrina, kad mokymasis būtų nuolatinis procesas: darbuotojui prireikus žinių – jis jas tuoj pat gauna, o ne laukia kito suplanuoto seminaro.
Dar vienas proveržis – generatyviojo DI naudojimas mokymų turiniui kurti ir nuolat atnaujinti. DI šiandien gali greitai parengti mokomąją medžiagą ar net testų klausimus, tereikia pateikti reikiamą informaciją (pavyzdžiui, netvarkingą dokumentų rinkinį iš jūsų įmonės duomenų bazės).
Tradicinis skaitmenizuotų mokymų kūrimas – ilgas ir brangus procesas (gali kainuoti nuo 3 iki 20 tūkst. eurų už vieną kursą, kurio dar ir laukti reikia mėnesius). Toks kursas dažnai būna vienodas visiems darbuotojams, nepritaikytas skirtingoms grupėms, ir sunkiai adaptuojamas.
DI čia ateina į pagalbą: jis gali greitai sugeneruoti skirtingas turinio versijas skirtingiems poreikiams, nuolat jas atnaujinti. Administravimo užduotys taip pat gali būti automatizuotos – sistema pati primins apie būtinus mokymus, suformins ataskaitas, sekančias mokymosi pažangą, ir pan.
Šiuolaikinė L&D platforma turi veikti greitai ir lanksčiai – suteikti reikiamus mokymus tada, kai jie reikalingi, ir pateikti greitus atsakymus darbuotojams. Daugelis įmonių kalba apie mokymų skaitmenizaciją, tačiau neretai tai apsiriboja senesnės kartos platformomis, kurios tėra sandėlis mokymų turiniui sukrauti. Naujos kartos sprendimai, ypač su DI, užtikrina, kad mokymasis būtų nuolatinis procesas: darbuotojui prireikus žinių – jis jas tuoj pat gauna, o ne laukia kito suplanuoto seminaro.
Skirtingos kartos – skirtingi mokymosi įpročiai
Šiandienos darbo vietoje pirmą kartą istorijoje kartu dirba net penkios kartos darbuotojų, o jauniausių – Gen Z (Z kartos) – įtaka nuolat auga. Kiekviena karta atsineša savitą patirtį, vertybes ir mokymosi įpročius, todėl organizacijoms tenka lanksčiai pritaikyti savo mokymų strategijas, kad atlieptų įvairių kartų poreikius.
Nuolatinio tobulėjimo lūkestis. Jaunesni darbuotojai – Gen Z ir Y karta (Millennials) – ypač vertina nuolatinį mokymąsi ir tobulėjimą darbe. Jiems įgūdžių ugdymas yra būtinybė, o ne papildomas privalumas. Net 79% Z kartos ir 75% Millennials apklaustų darbuotojų pasiryžę ieškoti kito darbo, jei dabartinis darbdavys nesuteiktų pakankamai galimybių mokytis ir kelti kvalifikaciją.
Tai labai aukštas rodiklis – signalas darbdaviams, kad jaunajai kartai karjeros augimas ir mokymai yra esminė darbo dalis, tiesiogiai veikianti lojalumą. Palyginimui, vyresnėms kartoms toks ultimatumas dėl mokymų nebūtinai buvo toks ryškus. Tai nauja realybė: darbdaviai, nenorintys prarasti talentų, privalo investuoti į nuolatinio mokymosi kultūrą įmonėje.
Šiandienos darbo vietoje pirmą kartą istorijoje kartu dirba net penkios kartos darbuotojų, o jauniausių – Gen Z (Z kartos) – įtaka nuolat auga. Kiekviena karta atsineša savitą patirtį, vertybes ir mokymosi įpročius, todėl organizacijoms tenka lanksčiai pritaikyti savo mokymų strategijas, kad atlieptų įvairių kartų poreikius.
Nuolatinio tobulėjimo lūkestis. Jaunesni darbuotojai – Gen Z ir Y karta (Millennials) – ypač vertina nuolatinį mokymąsi ir tobulėjimą darbe. Jiems įgūdžių ugdymas yra būtinybė, o ne papildomas privalumas. Net 79% Z kartos ir 75% Millennials apklaustų darbuotojų pasiryžę ieškoti kito darbo, jei dabartinis darbdavys nesuteiktų pakankamai galimybių mokytis ir kelti kvalifikaciją.
Tai labai aukštas rodiklis – signalas darbdaviams, kad jaunajai kartai karjeros augimas ir mokymai yra esminė darbo dalis, tiesiogiai veikianti lojalumą. Palyginimui, vyresnėms kartoms toks ultimatumas dėl mokymų nebūtinai buvo toks ryškus. Tai nauja realybė: darbdaviai, nenorintys prarasti talentų, privalo investuoti į nuolatinio mokymosi kultūrą įmonėje.
Technologijų integracija į mokymąsi
Užaugę skaitmeniniame amžiuje, jaunesni darbuotojai tikisi modernios, technologijomis grįstos mokymosi patirties. Dauguma Gen Z jau naudojasi DI galimybėmis: 68% Z kartos darbuotojų teigia bent kartą pasitelkę DI pagrįstus mokymosi įrankius, tuo tarpu tarp vyresnės „kūdikių bumo“ kartos – tik 20%
Šis atotrūkis rodo, kad jaunimas natūraliai imlus naujoms technologijoms ir nori jas matyti darbo vietoje. Jie taip pat pripratę prie nuolat kintančių skaitmeninių tendencijų: pavyzdžiui, daugelis Z kartos tikisi, kad darbovietėje naudojami įrankiai bus tokie pat patogūs ir intuityvūs, kaip jų pamėgtos socialinės programėlės. Jeigu kasdienybėje jaunas žmogus naudojasi išmaniais, greitai veikiančiais sprendimais, lėti ir gremėzdiški mokymai darbe gali labai nuvilti. Dar daugiau – Z karta tikisi DI įtraukimo į mokymą: jiems neužtenka tik tradicinių metodų, jie nori patys išmokti naudotis DI ir matyti jį palengvinant kasdienes užduotis darbe.
Mokymosi formatų ir stilių preferencijos. Skiriasi ne tik ką mokosi skirtingos kartos, bet ir kaip jiems patinka mokytis. Gen Z ir Millennials užaugo YouTube ir TikTok pasaulyje, todėl jie teikia pirmenybę dinamiškam, vizualiam, interaktyviam turiniui vietoje tradicinių paskaitų ar ilgų tekstinių dokumentų. Tyrimai parodė, kad 77% Z kartos ir 78% Millennials darbuotojų pirmenybę teikia vaizdo turiniui mokantis naujų įgūdžių, o ne skaidrėms ar rašytiniams dokumentams.
Nenuostabu – jų dėmesį nuo mažens kovėsi trumpi video klipai, šmaikštūs Instagram ritiniai, TikTok pamokymai. Pastarosios platformos ypač įtraukiančios, nes algoritmas pateikia būtent tai, kas vartotoją labiausiai domina. Kodėl tokie tinklai kaip TikTok taip įtraukia? Turbūt todėl, kad „turinio formatas pritaikytas trumpam dėmesiui – kuo lengviau virškinamas ir įdomus turinys, tuo labiau jis išlaiko žiūrovo susidomėjimą“
TikTok algoritmas žaibiškai pritaiko srautą pagal vartotojo pomėgius – sakoma, jog programėlė „pažįsta tave geriau nei tu pats“ ir pateikia būtent tau rūpimas istorijas.
Užaugę su tokiu asmeniškai pritaikytu turiniu, jauni darbuotojai natūraliai tikisi, kad ir mokymai darbe bus įtraukiantys, trumpi, vizualūs ir asmeniškai jiems aktualūs. Beje, nors jaunimas mėgsta savarankišką mokymąsi technologijų pagalba, jie vertina ir socialinį aspektą: net 49% Z kartos atstovų nurodo, kad nori mokytis per mentorių arba mažų grupių formatą, kas atskleidžia socialinio ryšio ir asmeninio dėmesio poreikį.
Tai – priminimas, kad žmogaus ryšio svarba niekur nedingo, net ir skaitmeniniame amžiuje.
Vyresnės kartos darbuotojai, tuo tarpu, dažnai būna įpratę prie klasikinio mokymo: instruktoriaus vedami seminarai, iš anksto suplanuoti kursai klasėje. Jie vertina nuoseklumą, struktūrą. Tačiau ir čia vyksta pokyčiai – X karta (gimę ~1965–1980 m.) dažnai pabrėžia patirtinį mokymąsi: jiems svarbu praktika ir realių darbo situacijų analizė. Daugelis vyresnių darbuotojų noriai mokosi iš patirties, per case study, per diskusijas su kolegomis. Todėl organizacijoms tenka derinti įvairius metodus: modernius skaitmeninius formatus integruoti su praktiniais užsiėmimais ir diskusijomis, kad visos kartos rastų sau tinkamą būdą.
Užaugę skaitmeniniame amžiuje, jaunesni darbuotojai tikisi modernios, technologijomis grįstos mokymosi patirties. Dauguma Gen Z jau naudojasi DI galimybėmis: 68% Z kartos darbuotojų teigia bent kartą pasitelkę DI pagrįstus mokymosi įrankius, tuo tarpu tarp vyresnės „kūdikių bumo“ kartos – tik 20%
Šis atotrūkis rodo, kad jaunimas natūraliai imlus naujoms technologijoms ir nori jas matyti darbo vietoje. Jie taip pat pripratę prie nuolat kintančių skaitmeninių tendencijų: pavyzdžiui, daugelis Z kartos tikisi, kad darbovietėje naudojami įrankiai bus tokie pat patogūs ir intuityvūs, kaip jų pamėgtos socialinės programėlės. Jeigu kasdienybėje jaunas žmogus naudojasi išmaniais, greitai veikiančiais sprendimais, lėti ir gremėzdiški mokymai darbe gali labai nuvilti. Dar daugiau – Z karta tikisi DI įtraukimo į mokymą: jiems neužtenka tik tradicinių metodų, jie nori patys išmokti naudotis DI ir matyti jį palengvinant kasdienes užduotis darbe.
Mokymosi formatų ir stilių preferencijos. Skiriasi ne tik ką mokosi skirtingos kartos, bet ir kaip jiems patinka mokytis. Gen Z ir Millennials užaugo YouTube ir TikTok pasaulyje, todėl jie teikia pirmenybę dinamiškam, vizualiam, interaktyviam turiniui vietoje tradicinių paskaitų ar ilgų tekstinių dokumentų. Tyrimai parodė, kad 77% Z kartos ir 78% Millennials darbuotojų pirmenybę teikia vaizdo turiniui mokantis naujų įgūdžių, o ne skaidrėms ar rašytiniams dokumentams.
Nenuostabu – jų dėmesį nuo mažens kovėsi trumpi video klipai, šmaikštūs Instagram ritiniai, TikTok pamokymai. Pastarosios platformos ypač įtraukiančios, nes algoritmas pateikia būtent tai, kas vartotoją labiausiai domina. Kodėl tokie tinklai kaip TikTok taip įtraukia? Turbūt todėl, kad „turinio formatas pritaikytas trumpam dėmesiui – kuo lengviau virškinamas ir įdomus turinys, tuo labiau jis išlaiko žiūrovo susidomėjimą“
TikTok algoritmas žaibiškai pritaiko srautą pagal vartotojo pomėgius – sakoma, jog programėlė „pažįsta tave geriau nei tu pats“ ir pateikia būtent tau rūpimas istorijas.
Užaugę su tokiu asmeniškai pritaikytu turiniu, jauni darbuotojai natūraliai tikisi, kad ir mokymai darbe bus įtraukiantys, trumpi, vizualūs ir asmeniškai jiems aktualūs. Beje, nors jaunimas mėgsta savarankišką mokymąsi technologijų pagalba, jie vertina ir socialinį aspektą: net 49% Z kartos atstovų nurodo, kad nori mokytis per mentorių arba mažų grupių formatą, kas atskleidžia socialinio ryšio ir asmeninio dėmesio poreikį.
Tai – priminimas, kad žmogaus ryšio svarba niekur nedingo, net ir skaitmeniniame amžiuje.
Vyresnės kartos darbuotojai, tuo tarpu, dažnai būna įpratę prie klasikinio mokymo: instruktoriaus vedami seminarai, iš anksto suplanuoti kursai klasėje. Jie vertina nuoseklumą, struktūrą. Tačiau ir čia vyksta pokyčiai – X karta (gimę ~1965–1980 m.) dažnai pabrėžia patirtinį mokymąsi: jiems svarbu praktika ir realių darbo situacijų analizė. Daugelis vyresnių darbuotojų noriai mokosi iš patirties, per case study, per diskusijas su kolegomis. Todėl organizacijoms tenka derinti įvairius metodus: modernius skaitmeninius formatus integruoti su praktiniais užsiėmimais ir diskusijomis, kad visos kartos rastų sau tinkamą būdą.
Požiūris į DI ir naujoves
Įvairios kartos nevienodai reaguoja į DI atėjimą į darbovietę. Gen Z paprastai žiūri optimistiškai – jie linkę manyti, kad DI padės automatizuoti nuobodžias užduotis ir suteiks naujų įdomių galimybių. Jie drąsiau eksperimentuoja su naujais įrankiais, dažnai net pervertindami savo žinias apie juos.
Pvz., EY tyrimas parodė įdomų dalyką: nors Z karta entuziastingai vertina DI ir jo potencialą, jie neretai pervertina savo DI išmanymą, o realūs testai parodė žinių spragas net tarp tų, kurie manė daug išmanantys.
Tuo tarpu Gen X ir dalis Millennials žiūri į DI santūriau, kartais net su nerimu. Jie labiau akcentuoja asmeninį patyrimą su technologija – kol patys nepamatys, kad veikia, tol nevisiškai pasitikės. Todėl diegiant DI sprendimus vyresniems darbuotojams labai svarbūs mokymai, kurie atsižvelgia į jų turimas žinias ir patirtį, padeda išsklaidyti abejones, praktiškai pademonstruoja DI vertę jų pačių darbui.
Svarbu paminėti, kad baimės dažnai kyla iš nežinomybės – tad investicija į visų amžiaus grupių skaitmeninį raštingumą ir DI supratimą yra būtina. Viena aišku – tęstinis mokymasis turi būti prioritetas visoms amžiaus grupėms. Organizacijoms verta kurti personalizuotus mokymus, kurie šalina skirtingų kartų žinių spragas ir pripažįsta, kad žmonės mokosi įvairiai. Kitaip tariant, norint suvienyti visas kartas po vienu organizacijos stogu, reikia lanksčios programos, kurioje ir jaunas, ir vyresnis ras sau tinkamą mokymosi būdą.
Įvairios kartos nevienodai reaguoja į DI atėjimą į darbovietę. Gen Z paprastai žiūri optimistiškai – jie linkę manyti, kad DI padės automatizuoti nuobodžias užduotis ir suteiks naujų įdomių galimybių. Jie drąsiau eksperimentuoja su naujais įrankiais, dažnai net pervertindami savo žinias apie juos.
Pvz., EY tyrimas parodė įdomų dalyką: nors Z karta entuziastingai vertina DI ir jo potencialą, jie neretai pervertina savo DI išmanymą, o realūs testai parodė žinių spragas net tarp tų, kurie manė daug išmanantys.
Tuo tarpu Gen X ir dalis Millennials žiūri į DI santūriau, kartais net su nerimu. Jie labiau akcentuoja asmeninį patyrimą su technologija – kol patys nepamatys, kad veikia, tol nevisiškai pasitikės. Todėl diegiant DI sprendimus vyresniems darbuotojams labai svarbūs mokymai, kurie atsižvelgia į jų turimas žinias ir patirtį, padeda išsklaidyti abejones, praktiškai pademonstruoja DI vertę jų pačių darbui.
Svarbu paminėti, kad baimės dažnai kyla iš nežinomybės – tad investicija į visų amžiaus grupių skaitmeninį raštingumą ir DI supratimą yra būtina. Viena aišku – tęstinis mokymasis turi būti prioritetas visoms amžiaus grupėms. Organizacijoms verta kurti personalizuotus mokymus, kurie šalina skirtingų kartų žinių spragas ir pripažįsta, kad žmonės mokosi įvairiai. Kitaip tariant, norint suvienyti visas kartas po vienu organizacijos stogu, reikia lanksčios programos, kurioje ir jaunas, ir vyresnis ras sau tinkamą mokymosi būdą.
