approfondimento

Formazione e scuola, così l’AI gen aiuta HR manager e insegnanti



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L’AI generativa nel mondo delle imprese può supportare HR e learning manager in attività come la gestione dei test, mentre in ambito scolastico offre nuovi strumenti di insegnamento ai docenti

Pubblicato il 10 mag 2024

Davide Conforti

Managing director Edflex Italia



Strategie di trasformazione digitale

In un contesto di progressiva obsolescenza delle competenze professionali e skill gap crescenti, disporre di strumenti di valutazione continua, elaborati tramite l’uso di avanzati algoritmi di intelligenza artificiale generativa, è determinante.

Questo sia per le imprese, che devono garantirsi la sopravvivenza sul mercato, sia per il mondo scolastico, che deve assolvere al compito di preparare le nuove generazioni per entrare in un mercato del lavoro sempre più digitale.

Competenze digitali, il ruolo degli HR manager

L’aggiornamento professionale dei responsabili della formazione prevede uno switch mentale e pratico, altrimenti si ha a che fare con erogatori di contenuti che però non sono in grado di interpretarne i risultati.

Dall’applicazione dell’Intelligenza artificiale nella marketing unit alla gestione dei team sulla base di nuovi criteri di leadership, dalla policy di sostenibilità ai pregiudizi che possono emergere dal confrontarsi con un mondo sempre più fluido: questi sono solo alcuni esempi di lacune professionali che Hr e learning manager devono affrontare e colmare in tempi rapidi.

Il nodo della valutazione delle competenze

Speculare a queste criticità, il mondo del Learn & Development (L&D) ci dice che valutare le competenze sta diventando un’esigenza imprescindibile in azienda. La diffusione dell’Ai ha fatto da acceleratore alle richieste di aggiornamento professionale sul posto di lavoro. Stando al Workforce Learning Report 2024 di LinkedIn, quattro lavoratori su cinque vogliono saperne di più. Le nuove tecnologie fanno da stimolo alla carriera. Da qui si prevede che, nei prossimi sei mesi, gli investimenti in L&D da parte delle multinazionali resterà stabile, oppure andrà a crescere.

Tuttavia, come è possibile ottimizzare i tempi di apprendimento di una serie di operazioni che ancora non riescono a essere codificate? I responsabili della formazione sono chiamati a definire un processo industrializzato delle loro pratiche e trasformarle in una nuova teoria, in grado di essere riprodotta “enne” volte e da cui trarre sempre nuove informazioni, aggiornamenti ed esperienze.

Finora, però, gli strumenti a disposizione di HR e Learning manager hanno consentito una serie limitata di operazioni:

  • Orientare il lavoratore nell’offerta di contenuti rilevanti, in funzione dei propri gap di competenza personali, predisponendo percorsi di upskilling personalizzati;
  • Misurare l’impatto di business delle iniziative formative erogate, per indirizzare le risorse ai programmi capaci di massimizzare il Roi per l’azienda;
  • Rendicontare la formazione, anche ai fini di finanziabilità (vedi FNC, fondi interprofessionali, misure a bando, etc.). Su quest’ultimo punto ci eravamo già espressi, sempre da queste colonne

Un caso pratico: l’elaborazione di test

A questi, si aggiungono impedimenti pratici che impegnano i learning manager in operazioni anacronistiche. Facciamo un esempio pratico. L’unica strada per un learning manager per conoscere cosa abbiano imparato le persone dai contenuti erogati è l’elaborazione di un test. Ovvero raccogliere feedback sulla qualità, l’utilità e l’efficacia del corso erogato.

Scrivere però un test richiede del tempo. Prevede di conoscere nel dettaglio i contenuti del corso in questione. Da lì, serve uno sforzo di creatività. Magari ricorrendo a strumenti di testing che consentano di creare domande online e collegarle ad altri contenuti, ma l’impegno personale in queste pratiche alienanti, resta predominante. Trattandosi poi, la maggior parte delle volte, di questionari online, è necessario raccoglierne i risultati e organizzarli in modo utile e comprensibile. Non sono operazioni banali.

Anzi, richiedono competenze statistiche, archivistiche e analitiche, di cui, alle volte, il learning manager non dispone. Tenendo conto che il mondo dell’Hr è fatto per la maggior parte dei casi da professionisti con una estrazione culturale umanistica, si arriva al paradosso per cui il formatore rischia di non disporre delle competenze sufficienti per valutare il formato.

L’impatto dell’AI

Secondo i nostri rilevamenti, chi tra i responsabili della formazione e sviluppo del personale ricorre più frequentemente ai test è spinto da logiche ben precise. C’è chi lo fa perché mosso dalla cultura della sua azienda: devo dimostrare quanto tempo stia in ufficio e come gestisco team e risorse. Il più delle volte si tratta di atteggiamenti miopi, tendenti a non valorizzare l’output delle attività. I test, al contrario, dovrebbero essere una preziosa dimostrazione di quanto i percorsi di formazione abbiano contribuito alla competitività dell’organizzazione.

D’altro canto, è da tener presente la veridicità dei risultati dei test. Consapevoli che, spesso, il lavoratore risponde ai questionari con fretta e disattenzione, i learning manager si trovano di fronte a dati dalla scarsa significatività statistica.

A questi ostacoli che, come si diceva, rischiano di compromettere la competitività di un’impresa, l’Ai generativa può tornare utile? A nostro giudizio, sì. Perchè le si può assegnare un ruolo che permetta al manager umano di elidere le operazioni alienanti, efficientare i tempi a sua disposizione, ma soprattutto creare una mappatura di informazioni preziose per il futuro e in grado di essere la base di modelli replicabili.

Nel mondo dell’istruzione: lo scenario

Lo stesso modello è replicabile nel sistema scolastico. “Se gestita bene, la tecnologia – in particolare l’Ai – offre un’opportunità unica per aiutare i sistemi educativi a abilitare l’Educazione 4.0”. Lo si legge nell’ultimo report del World Economic Forum “Shaping the Future of Learning: The Role of AI in Education 4.0”.

Partendo dal dato sorprendente per cui, da qui a sei anni, il mondo avrà bisogno di 44 milioni di insegnanti (poco meno della popolazione della Spagna), il Wef sottolinea la necessità di definire un approccio del tutto nuovo all’insegnamento. Non ci si limita infatti a una domanda monstre di una figura professionale spesso bistrattata e tradizionalmente mal retribuita. No, i docenti del futuro dovranno disporre di quelle competenze adeguate a fornire ai discenti le capacità, le attitudini e i valori adatti alla tecnologia di domani. È questa la base del concetto di Educazione 4.0: “L’Ai può aiutare ad ampliare la portata dei sistemi educativi pronti per il futuro e migliorarne l’efficacia nella preparazione degli studenti per il futuro”, dice ancora il report.

Come l’AI può ridisegnare l’insegnamento

Grazie alle tecnologie emergenti, è possibile rivoluzionare le metodologie di insegnamento, personalizzare le esperienze di apprendimento e semplificare i processi amministrativi. L’AI può eccellere in compiti come la presentazione di contenuti differenziati e l’assunzione di molti lavori amministrativi, il complesso processo di facilitare l’apprendimento richiede più che la mera diffusione di informazioni.

Pertanto, l’AI dovrebbe servire ad arricchire, non a sostituire, il ruolo dell’insegnante. Liberando gli educatori dai compiti di routine, l’Ai li abilita a concentrarsi sulla costruzione di relazioni, sulla comprensione delle esigenze individuali degli studenti e sulla promozione della motivazione. Questa sinergia non solo migliora l’efficacia dell’insegnamento, ma sottolinea anche l’elemento umano indispensabile nell’istruzione.

Schematicamente, si può ipotizzare la che l’Ai faccia sostegno all’insegnante fornendogli:

  1. Contenuti e esperienze di apprendimento personalizzati, offrendo soluzioni alla sfida di soddisfare le diverse esigenze degli studenti e consentendo percorsi educativi su misura per ciascun apprendista.
  2. Processi di valutazione e decisionali raffinati, promettendo valutazioni più accurate e una maggiore comprensione del progresso degli studenti.
  3. Ottimizzazione dei ruoli degli insegnanti attraverso l’arricchimento e l’automazione dei compiti, alleviando i carichi amministrativi e permettendo agli educatori di concentrarsi maggiormente sull’istruzione personalizzata e sul tutoraggio.
  4. Integrazione dell’Ai nei Cv educativi, presentando un’opportunità per insegnare sia con sia sull’Ai , dotando gli studenti delle competenze, del discernimento e della conoscenza essenziali per il futuro.

Sfruttando questa tecnologia con saggezza è possibile migliorare i risultati dell’apprendimento, abilitare gli educatori e dotare gli studenti delle competenze necessarie per il successo nel paesaggio dinamico del futuro.

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