Che si scelga di frenare o accelerare l’adozione dell’IA, le aziende devono sviluppare competenze legate al pensiero e alle abitudini (metacognizione, autoregolazione, capacità decisionale e altre competenze del futuro), oltre a insegnare a usare uno strumento. Un LMS deve consentire di sviluppare le soft skills nella formazione aziendale attraverso la pratica e il monitoraggio, affinché non restino in un PDF dimenticato al prossimo cambio di copilota.
Le aziende hanno bisogno di professionisti capaci di valutare i propri risultati, prendere decisioni con criterio, rivedere il proprio modo di risolvere un problema e continuare a imparare quando cambiano gli strumenti o le modalità di lavoro.
Per i responsabili HR e L&D, la sfida consiste nel trasformare queste capacità in competenze che si possano allenare e applicare sul lavoro. Una strategia di formazione interna supportata da un LMS permette di strutturare questo apprendimento attraverso la pratica, il monitoraggio e l’affiancamento, affinché la formazione non si esaurisca nel completamento di un corso, ma contribuisca allo sviluppo concreto di nuove abilità. Se stai valutando come introdurre questo modello nella tua organizzazione, puoi richiedere una demo di evolCampus.
Quali saranno le competenze più importanti nel futuro del lavoro?
Le competenze del futuro combineranno abilità tecnologiche con capacità di pensiero, apprendimento e autoregolazione. Saper utilizzare l’IA sarà importante, ma lo sarà anche decidere quando usarla, valutare ciò che produce e mantenere il proprio giudizio professionale quando una parte del lavoro è automatizzata.
Questa distinzione è particolarmente rilevante perché gli strumenti cambiano molto rapidamente. Un’applicazione che oggi fa parte dei processi di un reparto può evolversi, integrare nuove funzionalità o essere sostituita da un’altra. Saper analizzare le informazioni, imparare un nuovo modo di lavorare o motivare una decisione sono invece capacità trasferibili da uno strumento all’altro e da una situazione all’altra.
Vediamo alcuni esempi:
| Competenza tecnica legata a uno strumento | Competenza legata al pensiero o alle abitudini |
|---|---|
| Utilizzare uno strumento di IA generativa | Valutarne criticamente le risposte |
| Automatizzare un’attività | Decidere quali attività conviene automatizzare e quali richiedono l’intervento umano |
| Formulare istruzioni efficaci per un’IA | Riesaminare il proprio ragionamento e individuare le informazioni mancanti |
| Usare una nuova applicazione | Imparare in autonomia quando cambiano gli strumenti |
| Interpretare i dati con uno strumento digitale | Valutare le alternative e prendere decisioni sulla base delle informazioni disponibili |
Non si tratta di scegliere tra le une e le altre. Un’azienda che introduce l’intelligenza artificiale ha bisogno di dipendenti con conoscenze tecniche sufficienti per utilizzarla e, allo stesso tempo, capaci di verificarne i risultati e intervenire quando la risposta non è adeguata.
Per questo, accanto all’alfabetizzazione tecnologica, stanno acquisendo sempre più rilevanza le competenze trasversali, come il pensiero critico, l’adattabilità, la creatività, la capacità di risolvere problemi o di apprendere in modo continuo. Occorre individuare quali siano direttamente collegate alle sfide di ciascun ruolo e tradurle in obiettivi formativi concreti.
Tre competenze chiave da sviluppare nella formazione aziendale per lavorare in un contesto con l’IA
Metacognizione, autoregolazione e capacità decisionale sono tre competenze particolarmente rilevanti in un contesto in cui l’IA interviene sempre più nella ricerca di informazioni, nella risoluzione dei problemi e nello svolgimento delle attività.
Tutte e tre aiutano a preservare un elemento che l’automazione non dovrebbe sostituire: il giudizio del professionista, necessario per comprendere ciò che sta facendo, regolare il proprio modo di lavorare e assumersi la responsabilità finale delle proprie decisioni.
Per le aziende, svilupparle significa andare oltre la formazione sull’utilizzo di una tecnologia specifica. Sono capacità trasferibili tra strumenti e ruoli e, pertanto, possono continuare a essere utili anche quando cambiano le applicazioni utilizzate dai team.
Metacognizione: imparare a osservare come pensiamo e risolviamo i problemi
La metacognizione sul lavoro è la capacità di osservare e regolare i propri processi di pensiero e apprendimento. In ambito lavorativo significa essere consapevoli di come arriviamo a una conclusione, di quale strategia utilizziamo per risolvere un problema o di quando dobbiamo rimettere in discussione ciò che crediamo di sapere.
Questa capacità assume particolare importanza quando si lavora con l’intelligenza artificiale. Una risposta può sembrare convincente ed essere ben strutturata senza essere necessariamente corretta o adeguata al contesto.
La metacognizione sul lavoro aiuta a introdurre una pausa tra il momento in cui riceviamo una risposta e quello in cui la utilizziamo: quali informazioni sto dando per valide? Che cosa dovrei verificare? Esiste un altro modo di affrontare il problema?
Immaginiamo, ad esempio, che un responsabile della selezione del personale utilizzi uno strumento di IA per sintetizzare le informazioni su diversi candidati. La competenza tecnica gli permette di usare lo strumento; quella metacognitiva entra in gioco quando esamina i criteri che sta utilizzando per interpretare i risultati, le informazioni che potrebbero essere rimaste escluse e le eventuali ipotesi di partenza che condizionano la sua valutazione.
Per sviluppare la metacognizione nella formazione aziendale, si possono proporre esempi di strategie metacognitive come l’analisi di casi che richiedano al partecipante di spiegare il proprio ragionamento, le autovalutazioni o le attività di riflessione dopo aver risolto un problema. L’obiettivo non è insegnare una definizione di metacognizione, ma allenare l’abitudine a riesaminare il percorso seguito per arrivare a una risposta e individuare ciò che si potrebbe migliorare.
Autoregolazione: gestire la procrastinazione e restare concentrati sugli obiettivi
Gestire la procrastinazione sul lavoro non significa semplicemente avere più forza di volontà, ma autoregolare il proprio comportamento per iniziare e portare avanti attività legate a un obiettivo. Nella formazione interna questo emerge chiaramente: il dipendente riconosce il valore del corso, eppure lo rimanda perché ciò che è urgente prende il posto di ciò che è importante.
La procrastinazione può manifestarsi quando un’attività sembra troppo impegnativa nel suo insieme, entra in competizione con altre priorità o non ha un momento preciso in cui essere svolta.
Questo fenomeno è particolarmente evidente nella formazione interna: un dipendente può ritenere utile un corso e, nonostante ciò, rimandarlo di settimana in settimana perché le urgenze lavorative hanno sempre la precedenza. La procrastinazione è strettamente legata a quelle situazioni in cui ciò che è urgente finisce per prevalere su ciò che è importante.
Per questo, la gestione della procrastinazione può essere affrontata allenando strategie concrete, come suddividere un obiettivo ampio in piccoli obiettivi più gestibili, stabilire quando dedicarsi a ciascuno, prevedere gli ostacoli o verificare periodicamente i progressi.
In un programma formativo, ad esempio, si può chiedere a ogni partecipante di individuare un’attività che tende a rimandare, capire che cosa gli impedisce di iniziarla e definire un’azione concreta per la settimana successiva. Potrà poi verificare se l’ha svolta e che cosa deve modificare.
Capacità decisionale: mantenere il giudizio professionale di fronte all’automazione
Prendere decisioni significa esaminare le alternative, valutarne i rischi e le conseguenze e motivare una scelta in funzione del contesto. L’IA può fornire informazioni, individuare schemi ricorrenti o proporre opzioni, ma la responsabilità di interpretare queste raccomandazioni continua a richiedere giudizio professionale.
Quanto più i sistemi automatizzati sono presenti nei processi di lavoro, tanto più diventa importante distinguere tra ricevere una raccomandazione e delegare una decisione.
Pensiamo a un responsabile commerciale che utilizza l’IA per stabilire a quali opportunità dare la priorità. Lo strumento può ordinare i clienti sulla base di determinati dati, ma il professionista dovrà valutare se quei criteri sono sufficienti, quali informazioni non vengono considerate e quali conseguenze comporterebbe seguire la raccomandazione.
Questa competenza può essere allenata attraverso casi e simulazioni in cui non esiste un’unica risposta evidente. Il partecipante deve confrontare le alternative, motivare la propria scelta e individuare le ulteriori informazioni di cui avrebbe bisogno prima di decidere.
Questo tipo di pratica è particolarmente utile quando si introduce l’IA nell’esercizio. Invece di chiedere al dipendente di accettare o rifiutare una risposta generata, possiamo invitarlo a verificarla, individuarne i limiti e motivare la decisione che prenderebbe. In questo modo, lo strumento diventa parte del problema da risolvere, anziché risolverlo al suo posto.
In che modo la neuroplasticità influisce sull’apprendimento degli adulti?
Il legame tra neuroplasticità e apprendimento negli adulti fa sì che il cervello adulto continui a modificarsi attraverso l’esperienza e l’apprendimento: sviluppare nuove competenze, quindi, non è una possibilità riservata alle prime fasi della vita. Per la formazione aziendale, ciò che conta è progettare esperienze che aiutino a esercitare, consolidare e applicare queste abilità con continuità.
Parlare di neuroplasticità e apprendimento negli adulti non significa che qualsiasi corso produca, da solo, cambiamenti duraturi. Se un’azienda vuole che i propri professionisti acquisiscano nuovi modi di analizzare un problema, prendere decisioni o lavorare con l’IA, difficilmente basterà una singola sessione.
L’apprendimento richiede occasioni per richiamare quanto appreso, metterlo in pratica e ricevere feedback.
Ad esempio, un percorso formativo sulla capacità decisionale può iniziare con un caso, riproporre gli stessi criteri qualche giorno dopo attraverso una situazione diversa e, successivamente, chiedere al partecipante di applicarli a un problema legato al proprio ruolo. In questo modo, le conoscenze non restano concentrate in un unico momento, ma vengono riattivate in contesti diversi.
La capacità del cervello adulto di continuare ad adattarsi attraverso l’apprendimento è particolarmente rilevante quando parliamo di competenze che richiedono di cambiare abitudini o modi di ragionare.
La metacognizione si allena riflettendo sul proprio pensiero; l’autoregolazione richiede di applicare strategie e verificarne l’efficacia; la capacità decisionale migliora quando il professionista ha l’opportunità di affrontare situazioni diverse, decidere e analizzare le conseguenze.
In pratica, senza ripetizione, esercizio e feedback, la neuroplasticità nell’adulto non si traduce in competenze. Come si organizza tutto questo in un campus virtuale?
Come sviluppare le competenze del futuro attraverso un LMS?
Un LMS per lo sviluppo delle competenze permette di trasformare abilità astratte in esperienze di apprendimento strutturate, con pratica, monitoraggio, rinforzo e affiancamento. La piattaforma offre l’ambiente in cui organizzare il processo; lo sviluppo della competenza dipende da come vengono progettate le attività e dalle opportunità che il dipendente ha di applicare quanto appreso.
Inoltre, ogni capacità richiede un approccio diverso. La metacognizione non si allena nello stesso modo dell’autoregolazione o della capacità decisionale:
| Competenza o esigenza di apprendimento | Come svilupparla attraverso un LMS |
|---|---|
| Metacognizione | Attività di riflessione, autovalutazione, feedback e supporto sui contenuti |
| Autoregolazione e gestione della procrastinazione | Microlearning, obiettivi progressivi, scadenze, promemoria e monitoraggio dell’attività |
| Consolidamento dell’apprendimento | Pratica distribuita nel tempo, attività di rinforzo, richiamo delle conoscenze e valutazione formativa |
| Capacità decisionale | Casi pratici, simulazioni, confronto tra alternative e feedback |
- Accedere da dispositivi mobili, anche nei brevi momenti disponibili durante la giornata lavorativa.
- Fruire di pillole formative o attività di microlearning con un obiettivo preciso, anziché di frammenti scollegati.
- Impostare scadenze, promemoria e avvisi di inattività.
- Ricevere supporto da un tutor umano, anche con l’aiuto dell’IA sui contenuti del corso, senza sostituire il giudizio personale.
- Misurare i progressi insieme alle evidenze di applicazione, senza limitarsi alla percentuale di completamento.
Progettare una formazione che permetta di fare pratica, oltre a fruire dei contenuti
Le competenze si sviluppano quando il dipendente deve utilizzarle, non quando si limita a leggere contenuti o guardare video. Per questo, un percorso di formazione interna dovrebbe combinare contenuti brevi con attività che richiedano di richiamare le conoscenze, affrontare situazioni e riflettere sulle decisioni prese.
In questo contesto è utile ricorrere ai Learning Loops, o cicli di apprendimento, in cui il professionista impara, applica quanto appreso, riceve informazioni sul risultato e utilizza quel feedback per migliorare il proprio approccio nell’occasione successiva.
Anziché concepire la formazione come una sequenza lineare che si conclude al superamento di un modulo, si creano occasioni per tornare su quanto appreso e migliorarlo, rendendo l’apprendimento più approfondito.
Ad esempio, un percorso sulla capacità decisionale può presentare prima alcuni criteri di base, proporre poi un caso e riprendere quegli stessi criteri qualche giorno dopo in uno scenario diverso. Per sviluppare la metacognizione nella formazione aziendale, possiamo proporre esempi di strategie metacognitive come chiedere al partecipante di spiegare come è arrivato a una conclusione e di riesaminare successivamente il proprio ragionamento alla luce del feedback ricevuto.
Anche il microlearning può facilitare questo approccio, quando permette di distribuire la pratica in momenti compatibili con la giornata lavorativa. Suddividere un percorso in brevi pillole non dovrebbe significare frammentare artificialmente qualsiasi contenuto, ma organizzare l’apprendimento in unità con un obiettivo preciso, che possano essere riprese e collegate tra loro.
Affiancare il dipendente affinché continui ad apprendere
Il monitoraggio permette di rilevare quando un dipendente smette di progredire e di intervenire prima che la formazione passi in secondo piano rispetto ad altre priorità. Questo è particolarmente rilevante nei programmi asincroni, nelle aziende con un organico numeroso, nei team distribuiti o quando i professionisti lavorano con orari e turni diversi.
L’accesso da dispositivi mobili permette di adattare la formazione a diverse situazioni lavorative, ma la sola flessibilità non garantisce la continuità. Le scadenze, i promemoria e gli avvisi di inattività aiutano a individuare i ritardi e a concentrare il monitoraggio su chi ha effettivamente bisogno di supporto.
In questo contesto, il tutor LMS svolge un ruolo importante. Esistono strumenti che facilitano il monitoraggio e il tutoraggio della formazione, aiutando il tutor a individuare le difficoltà e a intervenire in modo più proattivo, senza aspettare che il partecipante abbandoni il percorso o che scada il termine previsto.
L’IA può integrare questo affiancamento rispondendo a domande sugli argomenti del corso e aiutando i partecipanti a comprendere i contenuti quando hanno bisogno di un supporto immediato. La sua funzione è offrire un sostegno durante l’apprendimento, senza sostituire né il ragionamento che vogliamo sviluppare né l’intervento del tutor quando servono capacità di giudizio, comprensione del contesto o affiancamento personale.
Questa combinazione di autonomia, monitoraggio e tutoraggio permette di adattare la formazione a ritmi diversi senza richiedere al team L&D di seguire manualmente e costantemente ogni partecipante.
Misurare i progressi senza confondere il completamento con lo sviluppo delle competenze
Completare un corso indica che il dipendente ha seguito il percorso formativo, ma non dimostra, di per sé, che abbia sviluppato una competenza. Per valutare l’apprendimento è opportuno combinare i dati sull’attività e sul completamento con evidenze che permettano di osservare come applica quanto appreso.
In un percorso formativo sulla capacità decisionale, ad esempio, possiamo confrontare il modo in cui il partecipante risolve un caso all’inizio e alla fine del percorso. Se lavoriamo sulla metacognizione, possiamo osservare se riconosce meglio i limiti del proprio ragionamento, motiva le proprie decisioni o tiene conto del feedback ricevuto.
I dati dell’LMS permettono di conoscere la partecipazione, i progressi e il completamento, oltre a individuare i punti in cui i partecipanti incontrano difficoltà. Le attività e le valutazioni aggiungono un ulteriore livello di informazione: che cosa sa fare il partecipante con ciò che ha appreso.
La misurazione dovrebbe aiutare a prendere decisioni sul percorso stesso: quali contenuti richiedono un rinforzo, dove emergono più difficoltà, quali attività offrono evidenze più chiare dell’apprendimento o quali gruppi hanno bisogno di maggiore affiancamento.
Quali errori devono evitare le aziende nello sviluppo delle competenze del futuro?
Progettare la formazione senza partire dalle situazioni reali del ruolo
Una competenza difficilmente viene trasferita al lavoro se viene allenata in situazioni troppo lontane da quelle in cui dovrà essere utilizzata. Un corso sulla capacità decisionale può spiegare correttamente modelli e tecniche e risultare comunque poco utile se il dipendente non deve mai applicarli a problemi simili a quelli che affronta nel proprio ruolo.
Prima di progettare le attività, è opportuno individuare le situazioni in cui quella competenza entra effettivamente in gioco: quali decisioni deve prendere il professionista, quali errori sono frequenti, quali informazioni utilizza o quali situazioni richiedono maggiore capacità di giudizio.
Da qui si possono costruire casi ed esercizi più vicini alla sua realtà lavorativa.
Confondere l’accesso a un catalogo con lo sviluppo delle competenze
Offrire molti corsi amplia le possibilità di apprendimento, ma avere accesso ai contenuti non garantisce che si stiano sviluppando le competenze prioritarie per l’organizzazione.
I team HR e L&D devono individuare le capacità necessarie a ciascun gruppo, tradurle in obiettivi di apprendimento e costruire percorsi coerenti con tali obiettivi.
Un catalogo può far parte di questa strategia, ma non sostituisce la pianificazione dello sviluppo.
Aspettare la fine del programma per accorgersi che qualcosa non funziona
Un basso tasso di completamento segnala un problema quando una parte delle possibilità di intervento è già andata persa. Se un dipendente accumula ritardi, smette di accedere al campus virtuale o si blocca in determinate attività, accorgersene il prima possibile permette di capire che cosa sta succedendo e offrire supporto.
Per questo, il monitoraggio deve avvenire durante l’apprendimento, soprattutto quando la formazione deve fare i conti con carichi di lavoro, turni o priorità che possono indurre il dipendente a rimandarla.
Utilizzare l’IA in modo da sostituire il ragionamento
L’IA può spiegare un concetto, chiarire dubbi sugli argomenti del corso o aiutare il dipendente a proseguire quando incontra una difficoltà. Ma se fornisce direttamente la soluzione a ogni attività, può eliminare proprio lo sforzo cognitivo necessario per sviluppare queste competenze.
In un percorso formativo sulla capacità decisionale o sulla metacognizione, ad esempio, ha più senso utilizzarla per aiutare a comprendere, verificare o riflettere che per decidere al posto del partecipante.
È inoltre importante definire quali compiti può svolgere la tecnologia e quali richiedono un affiancamento professionale. Distinguere le funzioni dell’assistente di IA e del tutor umano aiuta a integrare questi strumenti senza renderli sostituti del tutoraggio o del processo di apprendimento stesso.
La domanda che il team di formazione dovrebbe porsi è semplice: questa funzione di IA sta aiutando il dipendente a pensare meglio o gli sta evitando di doverlo fare?
Domande frequenti sulle competenze del futuro e sulla formazione aziendale
Quali saranno le competenze più importanti nel futuro del lavoro?
Tutte le competenze del futuro possono essere sviluppate attraverso un LMS?
Qual è il ruolo di un LMS nello sviluppo delle competenze?
In che modo l’IA può aiutare a sviluppare queste abilità?
Come capire se un dipendente ha davvero sviluppato una competenza?
Preparare i team a un lavoro in continua evoluzione
Gli strumenti di lavoro continueranno a evolversi nei prossimi anni. Per questo, preparare i professionisti al futuro del lavoro significa insegnare loro a utilizzare nuove tecnologie, ma anche sviluppare capacità che possano trasferire da uno strumento, un’attività o un contesto all’altro.
La metacognizione, l’autoregolazione e la capacità decisionale sono esempi di competenze che richiedono pratica e continuità. Un LMS può aiutare a svilupparle attraverso percorsi formativi strutturati, affiancare il dipendente durante il processo e fornire ai team HR e L&D informazioni utili per individuare le difficoltà e rafforzare l’apprendimento quando necessario.
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