Organizacje nigdy wcześniej nie inwestowały tak dużo w rozwój, a mimo to jedno wyzwanie pozostaje niezmienne:
Jak przekuć naukę w realną zmianę zachowań.
W DEVELOR dostrzegamy powtarzający się schemat: nauka często kończy się na zrozumieniu, podczas gdy wyniki zależą od zastosowania w praktyce.
Jednak dla organizacji równie ważne staje się dziś inne pytanie: jak sprawić, by zmiana zachowań była widoczna i mierzalna? Gdy ścieżki rozwojowe obejmują realistyczne symulacje przed szkoleniem i po nim, mogą dostarczać porównywalnych danych pokazujących, jak uczestnicy radzą sobie w istotnych sytuacjach. Dzięki temu zespoły HR i L&D mogą wyraźniej wykazywać postępy i efekty rozwoju.
Strategiczne partnerstwo
Aby odpowiedzieć na to wyzwanie, DEVELOR nawiązał długoterminowe partnerstwo strategiczne z AIBLE Simulations, firmą założoną przez Mariannę Khoninę, byłą Managing Director DEVELOR Ukraine & Central Asia.
Ta współpraca obejmuje całą sieć DEVELOR i wzmacnia naszą metodologię Development Journey o kluczowy element: skalowalną praktykę wspieraną przez AI.
Brakujące ogniwo: praktyka
Większość programów rozwojowych buduje wiedzę, ale zmiana zachowań wymaga czegoś więcej. Bez praktyki, informacji zwrotnej i powtarzalności nauka rzadko przekłada się na działanie.
Jak mówi Marianna Khonina: „AI wreszcie pozwala nam robić to, o czym zawsze wiedzieliśmy, że ma znaczenie – ćwiczyć.”
Od wiedzy do wyników
Dzięki integracji AIBLE Simulations DEVELOR umożliwia uczestnikom ćwiczenie w realistycznych scenariuszach wspieranych przez AI, otrzymywanie natychmiastowej informacji zwrotnej oraz budowanie pewności siebie poprzez powtarzalną praktykę.
Tworzy to bezpieczne środowisko do eksperymentowania, uczenia się i doskonalenia – zanim zacznie to mieć znaczenie w realnych sytuacjach.
Jednocześnie AIBLE Simulations może sprawić, że postępy rozwojowe staną się mierzalne. Wykorzystane przed szkoleniem, symulacje mogą służyć jako punkt wyjścia do diagnozy, pokazując, jak uczestnicy obecnie radzą sobie z sytuacjami związanymi z celami rozwojowymi. Ponowne wykorzystanie ich po szkoleniu pozwala porównać wyniki, podkreślić postępy, zidentyfikować pozostałe luki i pokazać, w jaki sposób ścieżka rozwojowa przyczyniła się do mierzalnej zmiany zachowań.
Długoterminowa ambicja
To partnerstwo nie polega na dodaniu kolejnego narzędzia. Chodzi o rozwijanie sposobu, w jaki działa uczenie się. Nasz cel jest jasny: przekuwać naukę w mierzalne wyniki w całej sieci DEVELOR.
W przypadku AIBLE Simulations oznacza to wyjście poza wskaźniki uczestnictwa, oceny satysfakcji czy dane dotyczące ukończenia programu. Oznacza to pomoc organizacjom w zobaczeniu, jak ludzie działają w realistycznych sytuacjach, jak ich zachowania zmieniają się w czasie i gdzie dalszy rozwój może być nadal potrzebny.
Aby pogłębić ten temat, porozmawialiśmy z Marianną Khoniną, założycielką AIBLE Simulations i byłą Managing Director DEVELOR Ukraine & Central Asia.
Mając ponad 18 lat doświadczenia w Learning & Development, dzieli się ona jasną perspektywą na to, dlaczego obecne podejście rynkowe często nie prowadzi do zmiany zachowań i jak uczenie się oparte na praktyce może wypełnić tę lukę.
Podkreśla również, dlaczego przyszłość pomiaru efektów uczenia się musi wyjść poza wskaźniki ukończenia i oceny satysfakcji, kierując się w stronę danych behawioralnych pokazujących, co ludzie rzeczywiście potrafią robić inaczej po zakończeniu procesu rozwojowego.
W wywiadzie wyjaśnia:
- Czego naprawdę potrzeba, aby po szkoleniu nastąpiła zmiana zachowań?
- W jaki sposób AI umożliwia tworzenie skalowalnych, realistycznych środowisk do ćwiczenia?
- Dlaczego przyszłość uczenia się leży w działaniu, a nie tylko w wiedzy?
- W DEVELOR wykorzystujemy rozwiązania takie jak AIBLE Simulations, aby wzmacniać etap zastosowania w ramach ścieżek rozwojowych – przed szkoleniem, w jego trakcie i po nim – dbając o to, by nauka nie kończyła się na zrozumieniu, lecz przechodziła w realne zachowania.
- Tworzy to również możliwość skuteczniejszego mierzenia postępów. Wykorzystane przed szkoleniem, AIBLE może pomóc określić początkowy poziom umiejętności i potrzeby rozwojowe. Wykorzystane po szkoleniu, może wspierać pomiar follow-up, pokazując, jak zmieniły się odpowiedzi, decyzje i zachowania uczestników w porównywalnych sytuacjach.
Dlaczego warto zgłębić ten temat?
- Zrozum, dlaczego skuteczność szkoleń pozostaje wyzwaniem mimo rosnących inwestycji
- Odkryj, czego brakuje w większości ścieżek rozwojowych
- Dowiedz się, jak uczenie się oparte na praktyce wspiera realną zmianę zachowań
- Zobacz, jak AI może tworzyć skalowalne, realistyczne doświadczenia edukacyjne
- Sprawdź, jak symulacje mogą pomóc uczynić postępy rozwojowe widocznymi i mierzalnymi
- Poznaj perspektywę doświadczonej liderki L&D na przyszłość uczenia się
Dla kogo jest ten artykuł?
- Dla specjalistów HR i L&D, którzy chcą zwiększyć wpływ szkoleń
- Dla liderów odpowiedzialnych za rozwój kompetencji i wyniki
- Dla organizacji poszukujących bardziej mierzalnych efektów rozwojowych
- Dla organizacji badających możliwości AI w uczeniu się i rozwoju
- Dla wszystkich zainteresowanych przyszłością uczenia się w miejscu pracy
Najczęściej zadawane pytania o uczenie się wspierane przez AI i zmianę zachowań
Większość programów szkoleniowych koncentruje się na przekazywaniu wiedzy, często w krótkich formatach ze względu na ograniczenia czasowe. Jednak bez wystarczającej ilości czasu na praktykę, informację zwrotną i powtarzalność nowe zachowania rzadko przekładają się na realne wyniki w miejscu pracy.
Symulacje wspierane przez AI pozwalają uczestnikom ćwiczyć scenariusze z życia zawodowego w bezpiecznym środowisku, także poza ograniczonym czasem sesji szkoleniowych. Zapewniają natychmiastową informację zwrotną i umożliwiają powtarzalną praktykę, pomagając przekuć wiedzę w pewne i spójne zachowania.
Praktyka jest tym, co przekształca zrozumienie w działanie. Zwłaszcza gdy czas szkolenia jest ograniczony, ciągłe możliwości ćwiczenia są kluczowe, aby wzmacniać efekty nauki i zapewnić długoterminową zmianę zachowań.
