Я люблю быть готовым к будущему (либо хотя бы так думать, что готов 😅). Понятно, что солому не везде можно подстелить, но все-таки по основным моментам в среднесрочной, а лучше долгосрочной перспективе (что не всегда реально) быть готовым.

Причем можно готовиться не только индивидуально, но и готовить целую компанию к этому.

Именно поэтому мне нравится подход LNA (Learning Needs Analysis) - это когда вы не просто развиваете и обучаете людей, а делаете это с упором на навыки, востребованные для реализации будущих задач (на среднесрочной дистанции, т.е. 2-3 года, около этого, лучше 5).

Это очень вдохновляющая штука, хотя и простая - по факту это все тот же skill gaps analysis, но сравниваем текущие профили навыков и компетенций с требуемыми в будущем.

Однако, за всю свою профессиональную жизнь мне так и не удалось раскатать полноценный LNA подход.

Почему? Очень сложно прогнозировать такие будущие навыки, а причин - масса: от недостатка стратегического контекста и несистематического сбора данных до черных лебедей.

Зато, что точно удалось и что делают все - это TNA (Training Needs Analysis) - это классическая реактивная история, когда мы закрываем текущие потребности. Например, внедряем новую систему - обучаем юзеров, изменился комплаенс - обучаем и т.д.

Вот скажите, пожалуйста, если вы занимаетесь обучением, удалось ли вам хоть раз полноценно использовать LNA хотя бы на среднесроке (управленческие школы не считаются 😅)?

Идем далее. 2023 год, к генеративным трансформерам прикрутили UI чата и технология бодро зашагала в массы. Как показывает жизнь, сегодня ее используют (и достаточно часто) как в личных, так и профессиональных целях.

К чему разговор?

Думаю, что классический TNA рискует сойти на нет как подход (или как минимум, видоизмениться) - чем больше будет внедрение нейросетей, чем больше будет их датасет, тем индивидуальнее и быстрее будет обучение. Когда у каждого будет свой личный дворецкий, коуч и ментор - ты уже тут же сам не зная того будешь закрывать реактивные потребности. Это не сейчас, это лет так через 5-10.

А если не будет классики - TNA - означает ли это конец корпоративного обучения как функции?

Думаю, что нет.

Вот тут как раз L&D командам следует самим для себя взять LNA. Обсуждаемые нейросетевые технологии уже на пути в пропасть разочарования по Гартнер, значит, через 2-5 лет технология найдет принятие более 30%. Следовательно, роль менеджера по обучению / тренера уже сейчас превращается в специалиста по знаниям, который должен уметь хорошо

- структурировать данные для нейросети, - знать, как их упаковать и улучшать, - как задействовать ее потенциал для обучения других в корпоративном формате - и как всем этим управлять.

А инструменты автоматизации (любые простые BPA) вкупе с нейросетью уже заменяют стажеров в обучении (это проверенный факт).

Кстати, думаю, что и учебные курсы и все с ними связанное тоже вполне себе может трансформироваться, например, в микрообучение через ассистента (особенно, учитывая современные тренды в области потребления контента; и не говорю уже про нейроведущих, автогенерируемые тесты и прочее - это уже работает).

Для меня более заманчивым выглядит как раз то, что полноценный LNA становится многократно ближе и для его реализации уже не надо будет сворачивать горы.

А вам как кажется?

#LNA #TNA #BPA #GPT