6 formas de aprovechar la IA para el aprendizaje corporativo hiperpersonalizado

Celebramos la diversidad de opiniones e ideas en el lugar de trabajo porque sabemos que el pensamiento divergente es necesario para crear innovación. Sin embargo, cuando se trata de desarrollar a nuestros empleados, aplicamos un enfoque único para el aprendizaje y desarrollo corporativo (L&D) porque parece ser el más rentable. Movemos a las personas a través de los mismos talleres, conferencias y seminarios de aula virtual, que no son más que fábricas de aprendizaje donde se espera que todos aprendan al mismo ritmo y desarrollen exactamente las mismas habilidades. ¿Este enfoque único para todos crea innovación y nuevas ideas? Por supuesto que no. Estimaciones de Josh Bersin que gran parte de los 240.000 millones de dólares gastados en L&D corporativos se desperdicia cada año porque la mayoría de los programas de L&D no están diseñados para satisfacer las necesidades individuales de los empleados.

Las empresas a menudo seleccionan a sus mejores personas en diferentes departamentos y regiones y los colocan a todos en un programa HiPo en toda la empresa; De manera similar, toman gerentes recién ascendidos que provienen de diferentes entornos y los colocan a todos en el mismo programa de ‘Nuevo Gerente’ en toda la empresa. Estos programas estandarizados para toda la empresa son ineficaces porque no están diseñados para satisfacer las necesidades individuales de sus mejores empleados.

Una razón clave citada para la falta de personalización es el costo. Es racional suponer que las soluciones hiperpersonalizadas son simplemente inaccesibles. Pero aprovechar la investigación y la tecnología emergentes nos permite ofrecer un desarrollo individualizado a escala a los empleados sin sacrificar la calidad.

Estoy emocionado de compartir seis maneras aprovechamos la IA en BetterUp para mejorar nuestro enfoque humano primero para L&D.

BetterUp ha desarrollado programas de L&D altamente personalizados para las principales empresas de todo el mundo durante muchos años, y nuestros equipos de inteligencia artificial y ciencia de datos constantemente encuentran que las necesidades individuales varían. Todos los HiPo no son iguales. Por ejemplo, las mujeres líderes tienen un 25 % más de probabilidades de centrarse en el equilibrio entre la vida laboral y personal que los líderes masculinos, los gerentes recién ascendidos tienen un 35 % más de probabilidades de tener problemas con la “administración del tiempo” en comparación con los gerentes experimentados, y los líderes que supervisan grandes equipos tienen un 70 % más Es probable que se centre en las “habilidades de planificación estratégica” frente a las HiPo que tienen un alcance más pequeño.

Para personalizar nuestro enfoque para cada individuo, construimos algoritmos para analizar los datos entrantes y los patrones de comportamiento e identificar las necesidades de un empleado individual en un momento particular. Por ejemplo, si un gerente acaba de pasar por un cambio significativo como una fusión y adquisición o una reestructuración, nuestros datos sugieren que es un 30 % más probable que se concentre en la ‘Gestión del estrés’. Necesitamos adaptar la experiencia de aprendizaje para satisfacer las necesidades de ese individuo.

La personalización impulsada por IA se puede crear en el nivel de interacción de microaprendizaje. Creamos programas de aprendizaje personalizados que combinan múltiples modalidades: coaching 1:1 con un coach ejecutivo experto, coaching especializado en un área específica como presentación de ventas o comunicaciones persuasivas, y contenido de microaprendizaje para perfeccionar habilidades específicas (p. ej., “entregar comentarios constructivos” ). Dado que cada individuo es diferente a su manera única, prefieren diferentes modalidades. Algunos de nosotros preferimos los podcasts, mientras que otros prefieren el texto escrito o los videos. Nuestro equipo de estudios incluso crea contenido interactivo de microaprendizaje, como juegos y ejercicios interactivos que desencadenan un aprendizaje acelerado. El motor de recomendaciones de BetterUp puede sugerir la modalidad correcta al usuario correcto en el momento correcto.

Nuestros algoritmos conectan a un individuo con el entrenador que funcionará mejor para ellos en función de sus preferencias y objetivos de aprendizaje individuales. Tenemos miles de entrenadores en todo el mundo que aportan variadas experiencias, antecedentes y conocimientos en diferentes métodos de entrenamiento. Tomamos en cuenta alrededor de 150 factores para hacer la combinación correcta y monitoreamos constantemente el rendimiento de nuestros algoritmos de IA para rastrear su eficacia. A medida que recopilamos más datos con el tiempo, nuestros algoritmos se vuelven más inteligentes. Hace dos años, nuestro algoritmo de coincidencia de entrenadores logró más del 80 % de precisión, ahora se desempeña constantemente con más del 97 % de precisión.

Los equipos de análisis de personas de las grandes empresas a veces intentan realizar análisis de datos internos para identificar patrones dentro de su propia empresa. En BetterUp, aprovechamos los datos de nuestra base de clientes más amplia para encontrar información más detallada y ayudar a las empresas a compararse con otras en su industria. Nos adherimos a un estricto sistema de privacidad que combina datos agregados de una población más grande para preservar la privacidad y la confidencialidad. En asociación con organizaciones independientes de la industria, desarrollamos e implementamos reglas de ética estrictas que abarcan procesos, interacciones de coaching 1:1, infraestructura tecnológica y nuestras asociaciones. Todos los datos a nivel individual están encriptados y nunca se comparten con ningún socio, y nuestros sistemas cumplen con GDPR.

Otro beneficio de la personalización a gran escala basada en algoritmos es que permite a las pequeñas empresas ofrecer también programas personalizados de alta calidad a sus empleados. Hemos visto que los empleados de las PYMES a menudo tienen necesidades diferentes en comparación con los empleados de las corporaciones más grandes. Por ejemplo, los empleados de las pymes tienen un 50 % menos de probabilidades de trabajar en el “manejo del estrés”, pero el doble de probabilidades de trabajar en el “establecimiento y planificación de objetivos” en comparación con los empleados de las corporaciones más grandes. En el pasado, estas pequeñas y medianas empresas quedaron excluidas porque no tenían los recursos ni la escala de las grandes empresas para ofrecer programas de formación y desarrollo personalizados. Con BetterUp, pueden ofrecer programas que se adaptan exactamente a las necesidades de sus empleados.

El extenso conjunto de datos a escala global en BetterUp nos ha permitido satisfacer las necesidades de los empleados en diferentes regiones. Nuestros datos muestran que los empleados de EE. UU. tienen un 23 % más de probabilidades de trabajar en ‘Gestión de transiciones de carrera’, mientras que sus contrapartes en otras regiones tienen un 21 % más de probabilidades de trabajar en ‘Coaching y desarrollo de otros’ y un 10 % más de probabilidades de trabajar en ‘Influencia y asertividad’. En BetterUp, ofrecemos programas personalizados en los principales mercados internacionales de todo el mundo, desde Francia, Alemania y el Reino Unido en Europa hasta Japón, China, India y Australia, en Asia y APAC. En total, nuestros entrenadores hablan 30 idiomas y entrenan en más de 60 países alrededor del mundo.

Para terminar, diría que después de revisar estos millones de puntos de datos de todo el mundo, me queda claro que el enfoque único para el aprendizaje definitivamente no funciona. ¡Necesitamos conocer a nuestros empleados donde están, y una solución impulsada por IA altamente escalable que combina el entrenamiento humano experto con microaprendizaje interactivo es la mejor manera de ayudarlos a desarrollarse y prosperar de maneras sin precedentes!