Yapay Zekâ Ö&G’yi Yeniden Tanımlıyor – İçerik Sunumundan Stratejik Orkestrasyona

Öncelikle bir şeyi açıklığa kavuşturarak başlayayım: Öğrenme ve gelişim ÖLMÜYOR.

Ama insanları nasıl geliştirdiğimizi ve bunu nasıl yapacağımızı düşünen kişilerin işinin ne olduğunu tamamen dönüştürecek bir evrimin tam ortasında.

Çevremizdeki diğer her şey gibi, yapay zekâ da Ö&G'yi değiştiriyor. Şu anda kuruluşunuzda muhtemelen neler olduğuna bir bakın:

• Geliştiricileriniz Python'da en iyi uygulamalar üzerine kurslara katılmıyor; kod yazarken GitHub Copilot'a soruyorlar.
• Müşteri hizmetleri ekibiniz çağrı yönetimi prosedürlerini gözden geçirmek için ÖYS'ye giriş yapmıyor; gerçek zamanlı yönlendirme almak için ChatGPT'ye soruyorlar.
• Satış ekibiniz itirazları ele alma hakkında eğitim videoları izlemiyor; çağrılara hazırlanmak ve takip e-postaları taslağı oluşturmak için yapay zekâyı kullanıyorlar.

Ö&G'nin temel fikri, öğrenmeyi seçmek, sunmak ve ölçmek için uzman kişilere ihtiyaç duyduğunuz düşüncesi, yapay zekânın bu işleri giderek rekabet edilmesi zor bir kalite ve ölçekte, aynı zamanda daha hızlı ve daha ucuza yapması nedeniyle zayıflıyor.

Ö&G'nin Değer Önerisinin Ağır Çekimde Çöküşü

Ö&G'nin son on yılda kuruluşlara neler vadettiğini yeniden gözden geçirelim.

1. Aşama: "Etkileşimi artıracağız"

Odak noktası, insanların öğrenme kaynaklarını gerçekten kullanmasını sağlamaktı. Zorluk gerçekti. Çalışanların dikkatini talep eden diğer her şeyle nasıl rekabet edebilirsiniz?

Ö&G ekipleri içeriği daha ilgi çekici, daha erişilebilir ve daha etkileyici hâle getirmek için çok çalıştı. Tamamlama oranları ve etkileşim puanları, ölçülebilir oldukları ve etkinlik gösterdikleri için temel ölçütler hâline geldi.

Bu etkileşimin iş etkisine dönüşüp dönüşmediğiyle ilgili daha zor soru çoğu zaman yanıtsız kaldı; bunun nedeni Ö&G'nin umursamaması değil, bunu ölçmenin gerçekten zor olmasıydı.

2. Aşama: "Yetkinlik geliştirmeyi teşvik edeceğiz"

Bu, gerçek bir ilerlemeyi temsil ediyordu. Değer önerisi yetkinlik geliştirmeye kaydı: Kuruluşların dışarıdan işe almak yerine içeriden terfi ettirebilmesi için insanların yeni beceriler geliştirmesine yardımcı olun.

İşe alımın ne kadar pahalı, zaman alıcı ve rekabetçi olduğu düşünüldüğünde bu büyük bir anlam taşıyordu. Ö&G, stratejik bir yetenek geliştirme ortağı hâline geldi. Pek çok kuruluş için bu model iyi çalıştı ve gerçek değer yarattı.

3. Aşama: "Sonuç odaklı olacağız"

Bu, etkileşimin ve hatta beceri geliştirmenin ötesine geçerek doğrudan gerçek iş rollerindeki performansa ve üretkenliğe odaklanan doğal bir evrimdir. Tamamlanma sayılarını ölçmek yerine iş etkisini ölçün. Kurslar yerine performans desteği sağlayın.

Bu yaklaşım gerçek bir ivme kazanıyordu ve Ö&G'nin stratejik bir işlev olarak olgunlaşmasını temsil ediyordu.

Sonra yapay zekâ geldi ve denklemi temelden değiştirdi.

Workleap'te Yetenek Yönetimi ve Öğrenme Direktörü olan Valerie Gobeil şöyle dedi: "Yapay zekâ, Ö&G'yi daha önce hiç görmediğimiz bir hızla dönüştürüyor; ancak işlevi ortadan kaldırmıyor, onu yeniden tanımlıyor. Ö&G'nin değeri içerik oluşturmaktan uzaklaşıp sürekli öğrenmeyi günlük işin bir parçası hâline getiren sistemleri, alışkanlıkları ve ortamları tasarlamaya doğru kayıyor."

Zapier'de İnsan ve Yapay Zekâ Dönüşüm Direktörü olan Brandon Sammut bunu daha da doğrudan ifade ediyor: "Yapay zekâ ile içerik bolluğunun hızlanmasını göreceğiz. Bunu Ö&G'ye yönelik bir tehdit olarak düşünmek yanlış; doğru yaklaşım, bunu büyük bir yardım ve zaman tasarrufu olarak görmektir."

Bu evrim Ö&G başarısız olduğu için gerçekleşmiyor; teknoloji, Ö&G'nin yıllardır oluşturmaya çalıştığı yapıya yetişti. Bir SQL sorgusu yazmayı mı bilmeniz gerekiyor? Zor bir e-posta hazırlamak için yardıma mı ihtiyacınız var? Karmaşık bir kavramı hızlıca anlamanız mı gerekiyor? En az dirençli yol artık "ÖYS'de arama yapmak" veya "Ö&G'ye ulaşmak" değil. "ChatGPT'ye sorup" 30 saniye içinde özelleştirilmiş bir yanıt almak.

Ö&G ekipleri yıllarca "performans desteği" ve "tam zamanında öğrenme" hakkında konuştu. Vizyon doğruydu. Zorluk, bunu gerçek ölçekte, gerçek kişiselleştirmeyle ve gerçek hızda sunacak teknolojinin, tanıma gerçekten uygun bir biçimde, basitçe mevcut olmamasıydı. Ancak işin gerçekleştiği her yerde bulunan bir yapay zekâ asistanına sahip olmak oyunu tamamen değiştiriyor.

Dr. Jill Stefaniak, Litmos'un Öğrenme Direktörü, Ö&G'nin devam eden gerekliliğini vurguluyor.

Şöyle diyor: "Yapay zekâ çağı, bir işlev olarak Ö&G'nin hayatta kalmasına ihtiyaç duyuyor. Yöneticilerin yüzde sekseni, araçların nasıl etkili kullanılacağı konusunda uzmanlık eksikliği nedeniyle yapay zekâ uygulamasının ekipleri genelinde durduğunu bildirdi. Ö&G profesyonelleri, öğrenme deneyimlerinin bağlama uygun şekilde temellendirilmesini sağlamak için stratejik ve insan odaklı muhakeme sunar. Öğrenmeyi desteklemek için anlamlandırma ve kapasite geliştirme hiç bu kadar gerekli olmamıştı."

L&D'nin Gerçekte Yerine Getirdiği Üç İşlev (Ve Bunları Kim Üstleniyor)

L&D'nin bugüne kadar çoğunlukla neler sunduğunu ve bunun gelecekte nasıl görüneceğini dürüstçe değerlendirmeye çalışalım:

1. Bilgi Derleme ve Erişim

L&D ne yaptı: İlgili içerikleri buldu veya oluşturdu, bunları bir LMS'de düzenledi ve aranabilir hâle getirdi.

Yapay zekâ ne yapıyor: İnsanlığın tüm bilgisine anında erişiyor, bunu bağlamınıza göre özelleştiriyor ve takip sorularını yanıtlıyor.

Kimin sorumluluğunda: Yapay zekâ.

2. Beceri Geliştirme ve Uygulama

L&D ne yaptı: İnsanların yetkinlikler geliştirmesine yardımcı olmak için kurslar, atölye çalışmaları ve simülasyonlar oluşturdu. 

Yapay zekâ ne yapıyor: Sınırsız uygulama senaryoları, anında geri bildirim ve geniş ölçekte kişiselleştirilmiş koçluk sağlıyor. 

Şimdi bunu gerçekten kim yapıyor: İnsanlar önce kurslara katılarak değil, yapay zekâyı yardımcı pilotları olarak kullanıp uygulayarak öğreniyor.

“Becerilerin geçerlilik süresi artık daha kısa, ancak bu çalışanların daha az gelişime ihtiyaç duyduğu anlamına gelmiyor; aksine gelişimin daha sürekli olması gerekiyor,” dedi Gobeil. “L&D'nin yeni görevi ‘eğitimler üretmek’ değil, performansı mümkün kılmak. Bu da insanların kendilerini zorlamalarına, denemeler yapmalarına ve hızla uyum sağlamalarına yardımcı olan yapılar oluşturmak anlamına geliyor.

3. Örgütsel Değişim ve Uyum

L&D ne yaptı: Eğitim programları aracılığıyla yeni süreçleri, araçları veya stratejileri uygulamaya koydu.

Değişimi gerçekte ne yönlendiriyor: Doğrudan yöneticinin koçluğu, liderlik iletişimi, akran öğrenimi ve gerçek teşvikler.

Bunun sorumluluğunu kim üstlenmeli: İK (kültür), liderlik (strateji), yöneticiler (uygulama).

L&D Tedarikçileri Tehlike İşaretlerini Görmeye Başladığında

Taylor Blake pazardaki önde gelen öğrenme deneyimi platformlarından biri olan Degreed'de yapay zekâ deneyleri yürütüyor. Yakın zamanda gerçekleştirdiğimiz bir görüşmede, söylediklerinin satır aralarını okumaya çalıştım.

"Yapay zekâ asistanları ve yardımcı pilotlar, iş sırasında gerçek zamanlı yardım alanını ele geçiriyor. Önünüzdeki engeli aşmanız gerekiyorsa L&D'ye ulaşmıyor, yapay zekâ asistanınıza başvuruyorsunuz."

"Şirketler daha az kişi işe alıyor. 'Pahalı işe alımlara alternatif olarak içeriden yetkinlik geliştirme' anlatısı, daha az kişiye ihtiyaç duyduğunuzda artık işe yaramıyor."

"Yapay zekâ destekli konuşmalar, diyalog ve koçluk etrafında yeni bir araç seti oluşturuyoruz."

Çeviri: Degreed, temel iş modelinin değişmesi gerektiğini biliyor. Muhtemelen geriye kalan tek savunulabilir konum bu olduğu için "yapay zekâ destekli koçluk ve diyalog" alanına yöneliyorlar.

Başka bir deyişle, öğrenme içeriğini erişilebilir ve ölçülebilir hâle getirmek için çalışan kişiler, yapay zekânın içeriğe erişimi metalaştırdığını görüyor. Dolayısıyla hayatta kalma stratejileri tamamen farklı bir şeye dönüşmek zorunda.

Gerçekte Ne Değişiyor ve Bu Bütçeniz İçin Ne Anlama Geliyor?

Soru "neyi finanse etmeyi bırakmalıyız?" değil, daha ziyade "gerçekte hangi sorunları çözüyoruz ve bunları şimdi çözmenin en iyi yolu ne?"

L&D hâlâ stratejinizin bir parçası, ancak 2026'da ve sonrasında biraz farklı görünecek.

Öğrenme Yönetim Sistemleri

LMS platformlarının vaadi: Tüm öğrenme içeriklerinin bulunduğu, herkesin erişebildiği, izleme ve raporlama özellikleri yerleşik tek bir alan.

Ne değişti: LMS platformlarının çözdüğü temel sorun olan bilgiyi erişilebilir hâle getirme işi, yapay zekâ tarafından daha zarif bir şekilde çözüldü. "LMS'ye giriş yap → kurs kataloğunda ara → doğru modülü bul → 20 dakikalık videoyu izle → ihtiyacın olan 30 saniyeyi çıkar" süreci, "ChatGPT'ye veya Claude'a sor" seçeneğiyle karşılaştırıldığında absürt kalıyor.

Peki ya kurum içi bilgi? Bu, geçerli bir itiraz. Yapay zekâ asistanınız şirketinizin kendine özgü süreçlerini, politikalarını veya kurumsal deneyimini otomatik olarak bilmiyor. Ancak LMS platformları da bunun için hiçbir zaman en iyi çözüm olmadı.

Kurum içi vikiler veya bilgi tabanları (Notion, Confluence), süreçleri göstermek için Loom, gerçek zamanlı keşif için Slack kanalları ve gerçek işin yanında tutulan dokümantasyon bu amaca daha iyi hizmet ediyor; ayrıca doğal dil üzerinden erişim sağlamak için yapay zekâ araçlarına aktarılabiliyor.

İçerik Kütüphaneleri: 10.000 Kurstan İhtiyaç Anında Senteze

İçerik kütüphanelerinin vaadi: Çalışanların ihtiyaç duydukları her şeyi öğrenebilmesi için her konuda binlerce kursa erişim.

Ne değişti: "10.000 kursumuz var" değer önerisi, yapay zekâ milyonlarca kaynaktan bilgiyi sentezleyip tam olarak sizin bağlamınıza uyarlayabildiğinde geçerliliğini yitirdi. Birinin "Etkili E-posta İletişimi" üzerine 4 saatlik bir kursa ihtiyacı yok; şu anda bu özel ve zor e-postayı yazmak için yardıma ihtiyacı var.

Asıl sorun: Çoğu içerik kütüphanesi aboneliğinde kullanım oranı %5-15 arasındadır. Çalışanlarınızın %85'inin asla kullanmayacağı kurslar için ödeme yapıyorsunuz. Bir şeyi öğrenmeleri gerektiğinde ise içerik platformunuza giriş yapmadan önce giderek daha fazla YouTube'a, Reddit'e veya yapay zekâya başvuruyorlar.

France Hoang, eğitim ve iş gücüne hazırlık için iş birlikçi bir yapay zekâ platformu olan BoodleBox'ın CEO'su ve kurucusu, L&D'nin neye odaklanması gerektiğini yeniden çerçevelendiriyor.

"Her doların önemli olduğu KOBİ'lerde artık içerik kütüphaneciliği yapmayı göze alamayız. Soru, 'Çalışanların hangi bilgilere ihtiyacı var?' değil, 'Henüz hangi soruları sormuyorlar?' olmalı. Yapay zekâ bilgiye erişimi demokratikleştiriyor; L&D ise bilgeliğe erişimi demokratikleştirmeli."

Gerçekte ne işe yarıyor? Gerçek zamanlı açıklama ve örnekler için yapay zekâ araçlarına erişim, gerçekten olağanüstü kaynaklardan oluşturulmuş seçkiler, kuruluşunuz içindeki uzmanlarla bağlantılar ve yalnızca birinin belirli bir alanda derin, yapılandırılmış uzmanlığa ihtiyaç duyduğu durumlarda ücretli kurslar veya sertifikalar.

L&D Kadro Yapısı: Hizmet Sağlayıcılardan Stratejik Orkestratörlere

L&D ekiplerinin vaat ettiği: Öğretim tasarımı, müfredat geliştirme, tedarikçi yönetimi, öğrenme teknolojisi ve program yürütme alanlarında uzmanlaşmış yetkinlik.

Ne değişti: Bu uzmanlaşmış becerilerin çoğu yapay zekâ tarafından metalaştırılıyor. Bir kurs taslağı oluşturmak mı? Yapay zekâ. Öğrenme hedefleri hazırlamak mı? Yapay zekâ. İlgili içerikleri bulmak mı? Yapay zekâ. Oldukça uzmanlaşmış bir alan olan öğretim tasarımı, diğer tüm bilgi işi alanlarıyla aynı dönüşümle karşı karşıya.

İncelikli gerçeklik: L&D profesyonellerinin sahip olduğu insanların nasıl öğrendiğini anlama, deneyimler tasarlama, değişimi kolaylaştırma ve etkiyi ölçme gibi beceriler hâlâ değerli. Ancak artık farklı bağlamlarda değer taşıyorlar.

Chris Eigeland, L&D liderleri için bir içerik toplayıcısı olan Go1'ın CEO'su ve kurucu ortağı, bu dönemi bir tehditten çok fırsat olarak görüyor.

"Harika L&D liderleri ve ekipleri, yapay zekâ destekli bir iş gücüne geçişten yalnızca sağ çıkmakla kalmayacak, aynı zamanda gelişecekler," diyor. "Son yıllarda L&D; içerik bulmadan kampanyalar yürütmeye, zahmetli raporlamaya kadar yönetim işleriyle meşgul oldu. Yapay zekâ destekli bir İK ve L&D ekibinin vaadi, bu 'geleneksel' rolün büyük bölümünün otomatikleştirilebilmesi ve L&D liderlerinin net iş etkisi sunmaya ve bunu ölçmeye odaklanabilmesidir."

L&D profesyonelleri, çalışanlara yetişkinler olarak etkili biçimde öğrenmeyi—daha iyi sorular sormayı, bilinçli pratik yapmayı, bilgiyi farklı bağlamlara aktarmayı ve başkalarına öğretmeyi—öğretebilir. Akran öğrenme ağlarını kolaylaştırabilir, yöneticileri öğrenme liderleri olarak destekleyebilir ve gerçekten önemli olanları ölçebilirler: öğrenme hızı, benimseme oranları ve iş sonuçları.

Sammut, bu dönüşmüş rol için bir vizyon sunuyor.

"L&D ekiplerinin önümüzdeki yıllarda belirgin bir etki yaratabileceği alan, işlevi yapay zekânın öğrenmeyi ve koçluğu kişiselleştirebileceği yüksek kaliteli bir veri katmanı sağlamaya ve L&D müdahalelerini (tam zamanında mikro öğrenme, iş akışı içinde koçluk) bireysel gelişim ve iş etkisiyle ilişkilendiren etki modelleri geliştirmeye odaklanacak şekilde yeniden tasarlamaktır."

"Geleceğin L&D profesyoneli, insan gelişiminin inceliklerini anlayan, öğrenme deneyimlerini kişiselleştirmek için veri modellerini kullanan ve L&D yatırımlarını iş sonuçlarına yetkinlikle bağlayabilen bir teknoloji uzmanıdır."

Kadro yapısının gerçekliği: Muhtemelen öğretim tasarımı ve program yönetimi yapan 8 L&D çalışanına ihtiyacınız yok. Ancak kuruluş genelinde akran öğrenmesini orkestre eden, yöneticilere ekiplerini geliştirme konusunda koçluk yapan, öğrenme hızını ve etkisini ölçen, denemelerin önündeki engelleri kaldıran ve kurum içindeki uzmanları bilgilerine ihtiyaç duyan kişilerle buluşturan 2-3 kişiye ihtiyacınız olabilir.

L&D'nin Öncülük Edebileceği Alan: Yönetişim, Koruyucu Sınırlar ve Stratejik Orkestrasyon

Geleneksel L&D çalışmalarının büyük bölümü otomatikleştirilirken veya dağıtılırken kritik bir boşluk ortaya çıkıyor ve bu boşluk tam olarak L&D'nin öne çıkması gereken yer. Eigeland, endişe verici bir kopukluğa dikkat çekiyor.

"Kuruluşların %82'si öğrenme için hâlihazırda yapay zekâ kullanıyor olsa da L&D profesyonellerinin yalnızca %23'ü, şirketlerinin yapay zekâ öğrenme planındaki hesap verebilirlik ve netliğin 'çok açık' olduğunu söylüyor. İnsanlar değişen dünyaya tepki verirken yönetişim parçalı hâle geldi; ancak L&D'nin öncülük etmesi gereken alan tam da burası: Çerçeveyi oluşturmak, koruyucu sınırlar belirlemek ve insanlara yapay zekâyı kendi rolleriyle ilgili bir şekilde sorumlu biçimde kullanma konusunda güven vermek."

Bu, gelişmiş roldür: içerik sunmak değil, öğrenmenin etkili ve güvenli biçimde gerçekleşeceği yapıyı oluşturmak.

Uygulamada bu nasıl görünür:

Öğrenmeyi konuya göre değil, role göre tasarlayın. Eigeland'ın belirttiği gibi, "'Yapay zekâ okuryazarlığı' bir hizmet temsilcisi, finans yöneticisi veya insan ve kültür lideri için farklı tanımlanmalıdır. Role özgü beklentiler belirsizliği azaltır ve yönetişimi uygulanabilir hâle getirir."

Bu, "herkes yapay zekâ 101 kursunu alır" anlayışından, "belirli sorumluluklarınızla birlikte, kendi özel rolünüzde iyi yapay zekâ kullanımının nasıl göründüğü burada" anlayışına geçmek anlamına gelir.

Öğrenmeyi mevcut iş akışlarına entegre edin. Eigeland şöyle devam ediyor: "L&D çerçeveyi şekillendirmekten sorumluysa, benimsenmeyi teşvik etmenin en hızlı yolu, öğrenmeyi ayrı ve bağımsız bir portal yerine işin zaten yürütüldüğü yerlere yerleştirmektir. Bu, doğal sınırlar oluşturur ve tutarlı uygulama sağlar."

Operasyonel işleri AI'ın üstlenmesine izin verin. "L&D yapı ve gözetimi üstlenirken AI, içeriği özetlemek, ilk taslak öğrenme yolları oluşturmak veya geri bildirimleri analiz etmek gibi operasyonel görevleri üstlenebilir. Bu, insan uzmanların önemli olan yönetişim unsurlarına (tasarım kalitesi, koçluk ve iş hedefleriyle uyum) odaklanmasını sağlar."

Eigeland'ın vardığı sonuç bu fırsatı özetliyor: "AI'ın vaat ettiği verimlilik, yalnızca insanlar araçları nasıl kullanacaklarını biliyorsa gerçekleşir. Bu da L&D'yi vazgeçilmez kılar. Ortadan kaybolmuyor, sadece odağını keskinleştiriyor. Orkestrasyona, problem çözmeye ve gerçek davranış değişikliğine ağırlık veren ekipler vazgeçilmez kalacaktır."

L&D'nin içerik küratörlüğünden stratejik kolaylaştırıcılığa dönüştüğü alan burasıdır; insanların yalnızca AI araçlarına erişmesini değil, aynı zamanda bunları etkili bir şekilde kullanabilmeleri için çerçevelere, sınırlara ve role özel yönlendirmelere sahip olmasını sağlar.

Bu İşlevler Artık Gerçekte Nerede Yer Alıyor?

L&D bağımsız bir işlev olarak dönüşüyorsa, bu sorumluluklar nereye gidiyor?

HR'nin üstlendiği görevler: Kurumsal değişim yönetimi, yönetici yetkinliklerinin geliştirilmesi, kariyer gelişimi görüşmeleri ve iyilik hâli ile sürdürülebilir performans (özellikle AI boşta geçirilen zamanı ortadan kaldırırken kritik önem taşır).

Mühendislik/IT'nin yürüttüğü görevler: Araç erişimi, güvenlik ve yönetişim, özel AI entegrasyonları ve iş akışları, teknik beceri geliştirme ve inovasyon laboratuvarları.

Yöneticilerin üstlendiği görevler: Gerçek iş bağlamında tam zamanında koçluk, performans geri bildirimi ve gelişim görüşmeleri, ekibe özgü beceri geliştirme ve denemeler için alan yaratma.

Bireylerin yönlendirdiği unsurlar: Tam ihtiyaç duyulduğu anda AI destekli beceri geliştirme, akran öğrenimi ve bilgi paylaşımı, kişisel deneme ve keşif ile kendi gelişiminin sorumluluğunu üstlenme.

L&D'ye ne kalıyor? AI yetkinleştirme stratejisini koordine eden (ancak uygulamayı kendisi yürütmeyen), benimsenme ve etkiyi takip eden (ancak raporları kendisi hazırlamayan), kuruluş genelindeki bağlantıları kuran (ancak işi kendisi üstlenmeyen) ve sistematik müdahale fırsatlarını fark eden (ancak uygulama için başkalarıyla ortaklık kuran) stratejik çalışanlar.

Gerçekte bu muhtemelen bir ekip değil. Bu bir rol. Belki iki rol.

Yapmanız Gereken Asıl Görüşme

Bir direktör veya C-suite yöneticisiyseniz, bir sonraki bütçe toplantınızda sorulması gereken gerçek sorular şunlardır.

Bunun yerine: "AI eğitimine ne kadar harcamalıyız?" Şunu sorun: "İçerik sunmak yerine yönetişim, orkestrasyon ve yetkinleştirmeye odaklanmak için L&D'yi nasıl yeniden yapılandırmalıyız?"

Bunun yerine: "Hangi eğitim platformuna yatırım yapmalıyız?" Şunu sorun: "AI'ın benimsenmesi için platformların tek başına sağlayamayacağı hangi yetkinlikleri oluşturmamız gerekiyor?"

Bunun yerine: "Eğitim etkililiğini nasıl ölçeriz?" Şunu sorun: "Tamamlama oranları yerine öğrenme hızını ve bunun iş sonuçları üzerindeki etkisini nasıl ölçeriz?"

Bunun yerine: "AI eğitim programımızı kim yürütmeli?" Şunu sorun: "Öğrenme yetkinleştirmesini merkezileştirmek yerine L&D, yöneticiler ve akran ağları arasında nasıl dağıtabiliriz?"

Hoang şöyle dedi: "Yöneticileriniz tamamlama oranlarınızı önemsemez. Rekabet avantajını önemserler. Yeni yatırım getirisi görüşmesi basit: Öğrenmenin kazanmanıza nasıl yardımcı olduğunu açıklayın. SMB'lerde karşılığını vermeyen uzun vadeli yatırımları bekleme lüksünüz yoktur. Liderler, AI destekli öğrenmenin yetkinliğe ulaşma süresini nasıl kısalttığını veya ön saflardaki yöneticilerin daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına nasıl yardımcı olduğunu bilmek ister."

Hoang'ın buradaki düşüncesi, L&D'nin yeni görevini özlü bir şekilde ortaya koyuyor. "AI araçtır. L&D mimardır. Teknolojiyi yalnızca yönetmeyin; insan içgörüsü olmadan var olamayacak bir şey inşa etmek için ondan yararlanın."

Farklı Bir Yatırım Türü

Akıllı bir AI yetkinlik bütçesi şöyle görünür: Üç yıllık ayrıntılı bir plan değil, harcamaların temel bir şekilde yeniden yönlendirilmesi.

Şunlardan uzaklaşın: LMS lisansları, içerik kütüphanesi abonelikleri, büyük L&D ekiplerinin maaşları, kurs geliştirme ve tamamlama oranlarının takibi.

Şunlara yönelin: Herkes için AI aracı erişimi, denemeler için korunan zaman, yönetici koçluğu yetkinliği, akran öğrenimi ağları, role özel yönetişim çerçeveleri ve öğrenme hızını ve iş sonuçlarını takip eden metrikler.

Para platformlara ve programlara değil, erişime, zamana ve stratejik orkestrasyona gidiyor.

İleriye Giden Yol

Öğrenme her zamankinden daha önemli. Ancak geleneksel eğitim programlarını yürüten ve bunları öğrenme yönetim sistemlerinde takip eden öğrenme departmanları? Bu model muhtemelen son günlerini yaşıyor.

Bu gelecek, platformlara ve içeriğe yatırılmış 1 milyon dolarlık bir eğitim bütçesi gerektirmiyor. Dürüst bir değerlendirme, akıllı bir yeniden kaynak tahsisi ve işlevlerini savunmak yerine dönüştürmeye istekli L&D liderleri gerektiriyor.

Sonuç olarak, yapay zekânın yardımcı pilot, yöneticilerin koç ve L&D'nin tüm bunların gerçek yetkinlik ve iş etkisi yaratmasını sağlayan stratejik işlev olarak görev yaptığı günümüzde işlerin gerçekte nasıl yürütüldüğünü şekillendirmede önemli bir role sahiptirler.

Harekete geçmekte fayda var; çünkü çalışanlarınız, buna yönelik bir stratejiniz olsun ya da olmasın, zaten yapay zekâdan öğreniyor.