Assuma o controle! Não deixe a IA definir você!

Se você não tivesse limitações e restrições (orçamento, tecnologia, política, cultura, habilidades, etc.), você faria seu trabalho como profissional de aprendizagem da mesma forma que faz hoje? Essa é a questão final dos trabalhos de aprendizagem aumentada por IA. Precisamos rever questões fundamentais sobre por que e como operamos; quem somos; e como criamos valor. O primeiro impulso óbvio com a IA é sempre a eficiência: reduzir as horas gastas na criação de conteúdo (medidas em horas humanas equivalentes). Isso é um começo. Ou talvez, um beco sem saída?

Neste artigo, desafio você a dar um passo atrás nas trincheiras do desenvolvimento rápido de conteúdo com IA. Vamos refletir sobre seu fluxo de trabalho atual! Desde o momento da formação, passando pela concepção, desenvolvimento, implementação e talvez medição e avaliação.

Neste artigo…

Como chegamos aqui?

Antigamente, tínhamos grupos distintos construindo e entregando soluções de aprendizagem: Designers Instrucionais (às vezes Designers de Sistemas Instrucionais), desenvolvedores, operações, etc. Os IDs e ISDs eram responsáveis ​​pela avaliação inicial das necessidades, além de trabalhar com as PMEs para criar um storyboard para aprovação. Assim que o storyboard foi aprovado por todos (final_final_gold_reallyLastVersion_useThis.doc), o desenvolvimento foi iniciado.

Os desenvolvedores tiraram a ideia do papel e a implementaram em Flash ou outras ferramentas sofisticadas. Mudar qualquer coisa após o desenvolvimento foi uma dor e potencialmente um grande atraso. Outro grupo, operações de T&D, carregaria e testaria este pacote no LMS. Se esta fosse uma abordagem liderada por instrutor (presencial ou virtual), teríamos que construir guias, apostilas, slides, etc.

Este foi um processo muito lento e fragmentado. A empresa começou a exigir tempos de reação mais rápidos. Foi então que surgiram as ferramentas rápidas de eLearning. O que Lectora, Storyline e Captivate (só para citar alguns) fizeram com a indústria de eLearning foi confundir os limites entre designers e desenvolvedores. Todos agora poderiam construir coisas. E todos poderiam projetar coisas. (Se essas “coisas” foram eficazes ou não, essa é uma questão diferente.)

Aqueles que se tornaram especialistas em design e desenvolvimento tiveram a vantagem de criar experiências de aprendizagem mágicas porque podiam prototipar, iterar e melhorar por conta própria, muito rapidamente. Eles poderiam traduzir rapidamente as ideias das PME e das partes interessadas em interações.

Até agora, porém, não mudamos realmente os fundamentos do resultado do nosso fluxo de trabalho. Acabamos de melhorar nossa eficiência. Assim como um armazém produz produtos com eficiência, o estoque parece bom.

Do armazém ao empreiteiro geral: o que a IA realmente muda em pesquisa e desenvolvimento

Falando em armazéns. Vamos explorar esta analogia com as duas últimas décadas de pesquisa e desenvolvimento corporativo: uma loja de ferragens muito bem organizada. Um grande catálogo de conteúdo pré-fabricado. Os usuários navegam, selecionam, consomem. Medimos conclusões, inscrições e, às vezes, até conhecimento. Tivemos um longo debate sobre a modalidade de entrega (orientada por instrutor versus individualizada versus combinada) para fornecer caixas ao vivo e auto-checkout. A pesquisa de satisfação de final de curso foi o recibo. Amigável, rápido e quase totalmente fora do ponto de impacto. E então o usuário saiu com suas ferramentas e peças, e a organização não tinha absolutamente nenhuma ideia do que eles construíram com elas. Ou se eles construíram alguma coisa.

O consumo de conteúdo e a mentalidade de armazém podem fazer com que uma organização que aprende pareça ocupada, mas não necessariamente eficaz. O armazém estava sempre medindo a coisa errada. Tráfego de pedestres. Tamanho do catálogo. Conclusões. Estas são métricas de inventário, não métricas de construção. Eles dizem o que saiu da prateleira, e não se algo de valor foi construído.

A tecnologia Rapid eLearning foi uma tecnologia significativa para resolver um problema específico: custo e velocidade de produção. Simplesmente não tocou no problema mais profundo, que era que ninguém era responsável pelo que aconteceu após o checkout.

IA não é uma tecnologia

É aqui que o momento atual é genuinamente diferente e porque representa uma mudança de paradigma em vez de outra atualização de produtividade através da tecnologia.

Não trate a IA como uma nova tecnologia que você introduz no armazém!

A IA não apenas ajuda você a criar cursos com mais rapidez. Isso faz com que você se depare com uma questão que o modelo de warehouse nunca teve que responder: se pudermos trazer à tona o conhecimento certo no momento exato em que alguém precisa dele, simular uma conversa realista antes que a verdadeira aconteça ou oferecer treinamento personalizado com base em dados reais de desempenho, será que precisamos criar cursos da mesma maneira? Precisamos estocar as prateleiras? Como você redefiniria seu trabalho? Sua saída? Seu resultado? Seu valor?

O curso sempre foi uma solução alternativa. Uma solução para a impossibilidade de ter um especialista à disposição de cada colaborador em cada momento de necessidade. A IA questiona essa impossibilidade. O que significa que a solução alternativa de aprendizagem aumentada por IA pode não ser mais necessária da mesma maneira para todos os problemas. E a profissão de T&D tem de levar em conta o que realmente tentou realizar o tempo todo. A mudança é de armazém para empreiteiro geral.

Qual a diferença na abordagem de um empreiteiro geral? Não se trata de alguém que armazena ferramentas, mas de alguém que aparece no local de trabalho, avalia o que realmente precisa ser construído, extrai os recursos certos no momento certo e é responsável por saber se a estrutura está de pé quando estiver pronta. Trata-se de um modelo de negócio fundamentalmente diferente: diferentes relações com as partes interessadas, diferentes métricas de sucesso, diferentes competências exigidas, diferentes conversas a ter.

O empreiteiro tem um problema, embora

Aqui está a parte da história da IA ​​que os profissionais de T&D precisam entender claramente, porque errar tem consequências reais. O empreiteiro humano alimentado por IA pode construir e destruir com a mesma confiança em grande escala! Se você deixar a IA definir você, ela o fará.

O contratante de IA é extraordinariamente capaz. Ele funciona a uma velocidade que nenhum ser humano consegue igualar, nunca se cansa e pode armazenar uma enorme quantidade de informações de uma só vez. Mas tem duas fraquezas significativas que se espelham quase perfeitamente.

• Primeiro: está seguramente errado mais do que deveria.
  Os sistemas de IA geram respostas que parecem plausíveis e com autoridade consistente, sejam essas respostas precisas ou não. Em termos de T&D, isso significa que o conteúdo gerado por IA pode conter erros factuais, informações desatualizadas ou enquadramentos sutilmente incorretos, entregues com a mesma confiança do conteúdo perfeitamente preciso. Você é o dono do resultado. Se você produzir um fracasso de IA, a culpa é sua. Período.
• Segundo: faz exatamente o que você pede, otimizado para te agradar.
  Os sistemas de IA são treinados de forma a torná-los responsivos e agradáveis. Se você solicitar um curso, você receberá um curso e não um desafio à sua suposição de que um curso é a solução certa. Se você fizer perguntas importantes, obterá respostas de confirmação. Se o seu briefing for vago, a IA preenche as lacunas com o que parece mais provável para satisfazê-lo, em vez de sinalizar que o briefing era insuficiente. Defina as regras do seu colega de trabalho/cocriador: você deve definir como a IA funciona com você.

Juntas, essas duas tendências podem recriar (na velocidade e escala da IA) o mesmo problema que o warehouse sempre teve. Um cliente que não sabe o que realmente precisa, combinado com um sistema projetado para atender o pedido em vez de questioná-lo, produz muitas respostas erradas, confiantes e bem embaladas muito rapidamente. Drywalls para todos!

O que isso significa para o profissional de T&D em um ambiente de aprendizagem aumentada por IA

A metáfora do empreiteiro geral esclarece o que o novo papel de T&D para a aprendizagem aumentada pela IA realmente exige. Um bom empreiteiro não apenas executa o briefing do cliente. Eles recuam quando o briefing está errado. Dizem “você pediu esse muro aqui, mas as estruturas de suporte não funcionam assim”. Eles trazem um julgamento profissional que o cliente não tem e não está pagando para suprimir.

Este é precisamente o conjunto de competências que os profissionais de T&D precisam desenvolver em relação à IA. Não apenas solicitar, embora solicitar bem seja genuinamente importante, mas saber quando interrogar o resultado, quando ignorar a recomendação e quando a resposta confiante da IA ​​é construída sobre uma suposição errada incorporada na pergunta.

Em outras palavras, você precisará definir quem você é e como trabalha para a IA. Não deixe a IA fazer isso por você. Sim, você pode sentar no banco de trás e aproveitar o passeio, mas isso não o levará aonde deseja.

Como impulsionar o coworking?

Os profissionais de T&D que terão sucesso em situações de aprendizagem aumentada por IA são aqueles que aprimoram três capacidades em particular.

• O primeiro é o rigor diagnóstico
  A capacidade de identificar corretamente qual problema de desempenho realmente existe antes de encontrar uma solução, resistindo tanto à pressão organizacional para produzir conteúdo quanto à disposição da IA ​​de produzi-lo sob demanda.
• A segunda é a avaliação crítica
  Tratar o conteúdo gerado por IA como um primeiro rascunho competente de um colega júnior, e não um produto acabado de um especialista, e revisá-lo com o mesmo escrutínio que você aplicaria a qualquer coisa com consequências reais.
• O terceiro é a responsabilidade pelos resultados
  Isso significa saber se a intervenção realmente mudou o comportamento, e não apenas se o conteúdo foi entregue e consumido.

O profissional de P&D do armazém era o responsável pela prateleira. O profissional de P&D do empreiteiro geral é responsável pela construção.

A oportunidade, claramente declarada

Nada disso diminui o que a IA torna possível. Pela primeira vez, o T&D dispõe de ferramentas que podem colmatar a lacuna entre aquilo com que a profissão sempre afirmou se preocupar: desempenho, mudança de comportamento, capacidade organizacional. Tudo isso em grande escala! Mas essa lacuna só será preenchida se os humanos que utilizam a IA compreenderem as suas limitações tão claramente como as suas capacidades. Um empreiteiro poderoso sem ninguém verificando os projetos não é uma melhoria em relação a um empreiteiro lento. É uma maneira mais rápida de construir algo errado. O trabalho da profissão agora não é dominar a IA. É dominar o julgamento que a IA não pode substituir. Assuma o controle! Defina quem você é! Não deixe a IA fazer isso por você.