A ilusão de “conclusão do curso”
É uma história familiar para muitos profissionais de T&D atualmente. Você lança um caminho abrangente de “Fundamentos de IA Generativa”. Você seleciona o melhor conteúdo, comercializa o lançamento e os números parecem ótimos. As taxas de conclusão são altas. As folhas de feedback são positivas. Mas três meses depois, você analisa as métricas operacionais. O código está mais limpo? A cópia de marketing é mais rápida? Os planos estratégicos são mais robustos? Freqüentemente, a resposta é “não”.
O problema não é o seu Design Instrucional. O problema é que estamos tratando a adoção da IA como um desafio de conteúdo, quando na verdade é um desafio de fluxo de trabalho. Estamos enviando conteúdo aos funcionários antes de diagnosticarmos o ambiente em que estão trabalhando.
Empregando uma abordagem de diagnóstico para descobrir por que seu treinamento em IA está falhando
Em meu trabalho ajudando organizações a implementar um sistema operacional de aprendizagem diagnóstica, identifiquei quatro modos de falha consistentes que resultam em falhas no treinamento de IA. Aqui está o que são e como corrigi-los:
Modo de falha 1: a armadilha da “alfabetização geral”
- O sintoma
A organização oferece um curso genérico “AI 101” para todos, desde a recepcionista até o vice-presidente de engenharia. Abrange amplamente engenharia, história e ética imediatas. - Por que falha
A alfabetização genérica cria consciência, mas não desenvolve capacidades. Um contador precisa saber como usar IA para detecção de anomalias em planilhas; um profissional de marketing precisa entender como usá-lo para idealização. Quando o treinamento é muito amplo, os alunos marcam a caixa, mas não conseguem preencher a lacuna em relação às suas tarefas diárias específicas. - A correção
Pare de “treinar todo mundo”. Comece definindo o resultado crítico para funções específicas.
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- Não pergunte: “Como treinamos a equipe de marketing em IA?”
- Pergunte: “Que decisão de marketing específica precisamos acelerar ou melhorar?”
- Crie o treinamento apenas em torno desse caso de uso específico. O contexto sempre supera a cobertura.
Modo de falha 2: o vazio de responsabilidade
- O sintoma
Os funcionários fazem o treinamento e aprendem a usar as ferramentas. Mas quando voltam para suas mesas, não os utilizam. Eles temem que, se a IA tiver alucinações ou cometer um erro, eles serão culpados. - Por que falha
Esta é uma questão de direitos de decisão. A maior parte do treinamento se concentra na capacidade (você consegue usar a ferramenta?) em vez de na permissão (você tem permissão para confiar na ferramenta?). Se um funcionário não souber quem é o proprietário do risco – o ser humano ou a máquina – ele adotará a antiga forma de trabalhar. - A correção
Antes de projetar o módulo, mapeie os direitos de decisão. Categorize explicitamente as tarefas:
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- Somente humano
Não use IA aqui. - Suportado por IA
Rascunhos de IA, você decide. - Automatizado por IA
A IA age, você analisa as exceções. - Incorpore esta “grade de decisão” diretamente em seus módulos de eLearning
O treinamento não deve ensinar apenas os cliques; deveria ensinar a governança.
- Somente humano
Modo de falha 3: a desconexão do fluxo de trabalho
- O sintoma
Você treina funcionários em uma nova e poderosa ferramenta de IA, mas o fluxo de trabalho real que eles usam está repleto de atritos: dados incorretos, software incompatível ou etapas de aprovação manual que anulam a velocidade da IA. - Por que falha
Você não pode treinar para sair de um processo interrompido. Se os dados que alimentam a IA estiverem sujos, a saída da IA será inútil (Entrada de Lixo, Saída de Lixo). Se o processo de aprovação demorar 3 dias, economizar 30 minutos com IA é irrelevante. - A correção
Adote uma mentalidade de “diagnosticar primeiro”. Antes de atribuir aprendizagem, audite a restrição. O problema é falta de habilidade (treinável)? Ou é falta de dados limpos (não treináveis)? Se for um problema de dados, a solução é uma intervenção de TI, não um curso de T&D.
Modo de falha 4: tratando a IA como uma “habilidade leve”
- O sintoma
O treinamento em IA é classificado junto com “comunicação” ou “liderança” como uma iniciativa geral de melhoria de habilidades, com métricas vagas de sucesso como “engajamento”. - Por que falha
A IA é uma ferramenta operacional que muda a mecânica da produção. Tratá-lo com suavidade significa que perdemos a oportunidade de medir o forte impacto. - A correção
- Ancore seu design às métricas operacionais.
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- Em vez de medir as conclusões do curso, meça o tempo até o primeiro rascunho.
- Em vez de medir o sentimento, meça a redução no retrabalho.
- Ao vincular o aprendizado a uma métrica rígida, você muda a conversa com as partes interessadas de “Eles gostaram do treinamento?” para “O negócio melhorou?”
O caminho a seguir: um sistema operacional de diagnóstico
O instinto de “treinar primeiro” é forte porque parece ação. Mas na era da IA, uma T&D eficaz exige que desaceleremos e diagnostiquemos o sistema antes de intervir. Ao utilizar uma estrutura de diagnóstico, podemos identificar as verdadeiras restrições dentro da organização e evitar que o treinamento em IA falhe. Podemos ver onde os dados estão quebrados, onde os direitos de decisão são confusos e onde os fluxos de trabalho estão travados. Só então construímos o treinamento. E quando o fazemos, não é apenas concluído. Isso é usado.