Hoje, as mudanças acontecem a um ritmo implacável.
A maioria das empresas (63%) aponta as lacunas de habilidades como a maior barreira à transformação da força de trabalho, de acordo com o Fórum Econômico Mundial.
Todos os líderes de aprendizagem e de gestão de talentos estão vendo isso acontecer em tempo real. As forças de trabalho não conseguem acompanhar esse ritmo, e os avanços na transformação com IA que os executivos esperam não podem ser demonstrados apenas por meio de métricas de conclusão. Com isso, os líderes corporativos passam a fazer uma pergunta infeliz: por que investir mais em aprendizagem quando essa função não costuma apresentar resultados mensuráveis nos negócios? Em resumo, porque essa realidade está rapidamente se tornando ultrapassada.
A IA só agregará valor se as pessoas souberem como aplicá-la ao dia a dia de trabalho. Hoje, a área de aprendizagem consegue desenvolver capacidades e, com a IA, pode mensurá-las por meio do desempenho e da aplicação de habilidades. Esse monitoramento pode acontecer dentro do que Lori Niles-Hofmann chamou de “geração de relatórios de loop fechado”. Depois que o nível de habilidade pode ser comprovado por meio do desempenho, ele também pode ser diretamente vinculado aos resultados dos negócios.
Agora, líderes de aprendizagem, de gestão de talentos e de RH podem encarar esse ceticismo com medo ou com a ambição de se preparar em um ritmo mais acelerado do que o das mudanças.
Dois caminhos: basear-se em volume ou priorizar o valor
A aprendizagem e o desenvolvimento de talentos podem evoluir por dois caminhos: no primeiro, as equipes diminuem, os orçamentos mínguam, e há uma lenta perda de relevância. Isso já está acontecendo em empresas em que a aprendizagem foi estruturada em torno da oferta de programas e da estimulação de desempenho consistente, mas nunca se adaptou às necessidades atuais dos negócios.
“A IA vai transformar tudo. Se não nos reposicionarmos, desapareceremos. Em três anos, não precisarão mais de nós”, afirma categoricamente o líder de aprendizagem de um grande cliente da Degreed na área de produção industrial.
Trata-se de alguém que trabalha diretamente com aprendizagem, olhando para a própria equipe e fazendo as contas. Contudo, esse mesmo líder escolheu o outro caminho, no qual o departamento de aprendizagem avança rapidamente e precisa se reinventar como um catalisador de valor para estratégias de negócio novas e emergentes, como a adoção e a transformação com IA. “Se eu tivesse que resumir isso em uma frase, seria: do volume para o valor”, pontua.
Transforme o valor nos negócios em métrica de aprendizagem
Métricas de volume e métricas de valor demandam definições diferentes de sucesso.
O volume mede se a aprendizagem aconteceu: cursos concluídos, horas registradas, vagas preenchidas. Já o valor mede se o negócio está mais capacitado do que antes e se essa capacidade produz os resultados de que o negócio precisa: crescimento de receita, produtividade, eficiência, bem como redução de risco ou de custos.
A transição do volume para o valor altera o que é mensurado e como essa mensuração é realizada. “Quando pensamos no trabalho, pensamos no resultado e fazemos uma análise retrospectiva para entender qual combinação de automação e atuação humana alcançará melhor esse resultado”, resume o diretor de tecnologia de uma multinacional de aprendizagem ao falar sobre esse novo ponto de partida.
Comece pelo resultado de que a empresa precisa. A partir daí, analise como o trabalho precisa mudar, o que as pessoas precisam fazer e onde a IA pode ajudar. Depois, estabeleça um referencial com a pessoa responsável pelo departamento pertinente para mensurar se essas capacidades e resultados melhoraram.
Começar com um resultado prioritário e expandir o mapeamento seria algo mais ou menos assim:
| Etapa da jornada do colaborador | Necessidades do colaborador | Necessidades do negócio | Métrica de negócio |
| Onboarding | “Preciso me preparar em pouco tempo” | Minimizar o tempo e o custo de capacitação | Capacitação |
| Desempenho | “Preciso dominar o que faço” | Aumentar a capacidade sem ampliar o quadro de pessoal | Produção por pessoa |
| Desenvolvimento | “Preciso me preparar para as mudanças do mercado” | Preencher funções internamente | Conclusão de planos |
| Adaptação | “Preciso me manter na empresa” | Realocar em vez de substituir | Economia com retenção |
A transição do foco em volume para o foco em valor também requer clareza sobre o desempenho de quem precisa mudar e de que forma. Alguém com seis semanas em um novo emprego precisa de algo diferente de quem está na mesma função há seis anos, e uma estratégia de aprendizagem feita para “todo mundo” acaba não atendendo a ninguém.
Como o valor da aprendizagem vem à tona
A TEKsystems mostra como esse modelo funciona na prática. Tudo começou com um grupo específico, uma necessidade de desempenho específica e um resultado de negócio: ajudar vendedores recém-contratados a se tornarem eficazes mais rapidamente em conversas de solução de negócios.
Historicamente, recém-contratados demoravam de 36 a 40 meses para se saírem bem sozinhos em uma negociação. Ou seja, eram anos de adaptação até que alguém nessa função gerasse valor mensurável para os negócios.
Para encurtar esse período de adaptação, a TEKsystems usou o Degreed Maestro para incorporar simulações com IA ao onboarding, oferecendo aos recém-contratados um espaço para praticar essas interações antes de uma negociação real estar em jogo.
“Descobrimos que 25% daquela turma inicial… conseguiu marcar uma reunião com um comprador em até seis meses de casa”, diz Stefanie Kuehn, gerente sênior do programa de desenvolvimento organizacional da TEKSytems. “Além disso, temos muito mais chances de fechar o negócio quando conseguimos essa reunião com os compradores — cerca de 60% das vezes”, comemora.
A métrica de aprendizagem deixou de ser algo como o número de simulações concluídas e passou a ser se os novos vendedores conseguiam chegar mais cedo aos compradores certos. Isso, sim, é um resultado nos negócios, medido por meio de contratos fechados e taxas de conversão. Em resumo, contabilizar as atividades de aprendizagem é bem diferente de medir o valor que a aprendizagem gera.
A aprendizagem desenvolve a capacidade necessária para se adaptar
Em algum lugar da sua organização, alguém está decidindo se a aprendizagem ainda merece um lugar à mesa. Os orçamentos estão sendo revisados. O quadro de pessoal está sendo questionado. A IA está criando uma das oportunidades mais claras para a área de aprendizagem provar seu valor nos negócios.
A questão é que, sozinho, esse potencial não é suficiente para manter a área a salvo. E cabe a nós, profissionais de aprendizagem, comprovar isso.
As organizações que constroem o argumento mais forte a favor de T&D estão vinculando cada real investido a algo que já importa para o negócio: com que rapidez novos colaboradores se tornam produtivos, quantas funções são preenchidas internamente ou até quão bem-sucedida é a transformação com IA.
Quando se trata de transformação com IA, as empresas que estimulam a adoção de novas ferramentas e fluxos de trabalho com IA têm muito mais chances de ver o investimento valer a pena: 86% relatam atender ou superar as expectativas de retorno sobre o investimento (ROI, na sigla em inglês), em comparação com menos da metade das organizações em que a adoção fica para trás, de acordo com a Deloitte. A aprendizagem é um dos principais trunfos de uma empresa para sanar essa lacuna de adoção.
É por isso que a aprendizagem é tão importante agora.
Para aproveitar tudo o que a IA tem a oferecer, não basta apenas comprar soluções tecnológicas. As empresas só perceberão os benefícios quando os colaboradores conseguirem usar essa tecnologia para trabalhar de forma diferente e gerar melhores resultados. A área de aprendizagem prova seu valor quando consegue mostrar essa conexão. É assim que o foco sai do volume e passa a ser o valor.
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