Nell’era della trasformazione digitale accelerata, formazione e sviluppo sono fondamentali per forgiare una forza lavoro resiliente, capace di adattarsi alla natura in evoluzione del lavoro. Di recente, MIT Sloan Management Review ha aggiornato il suo framework sulla trasformazione digitale del 2014 per includere la componente umana, con cultura e competenze a sostegno di un cambiamento organizzativo su scala. Creare una cultura dell’apprendimento che sostenga l’apprendimento continuo è alla base della capacità di avere successo nell’era digitale.
Questo vale in particolare per dotare le organizzazioni delle competenze sui dati necessarie. Con una persistente carenza di talenti nel campo dei dati, upskilling e reskilling in data science e analytics sono una priorità per molti dirigenti e leader oggi. Secondo Deloitte, il numero di offerte di lavoro che richiedono competenze analitiche ha costantemente superato il numero di dipendenti disponibili per questi ruoli.
Il legame tra uso diffuso della data science e risultati di business è ampiamente documentato. Tuttavia, oltre a risultati di business migliori, le organizzazioni beneficiano di tassi di retention e soddisfazione dei dipendenti più elevati. Un report di LinkedIn Learning afferma che il 94% dei dipendenti ritiene che investire in formazione e sviluppo aumenterebbe le probabilità di restare più a lungo in un’organizzazione. Un’indagine di Deloitte suggerisce che i programmi di apprendimento sono un benefit ad alta priorità che le organizzazioni possono offrire ai dipendenti più giovani e che questi ultimi si aspettano.
In questo articolo, esaminiamo i cinque passaggi chiave per creare una cultura dell’apprendimento che puoi iniziare a implementare nella tua organizzazione già da oggi. Per saperne di più su come sbloccare le culture basate sui dati, guarda il nostro webinar dedicato.
Cinque passaggi per costruire una cultura dell’apprendimento
1. Rendi l’apprendimento un valore organizzativo
Le culture dell’apprendimento si costruiscono in tutta l’organizzazione. Il processo parte dal sostegno a livello esecutivo da parte dei CEO. Questa indagine di PwC mostra che l’80% dei CEO teme che le competenze chiave richieste dalle loro organizzazioni non saranno disponibili. L’indagine suggerisce che molti dirigenti si affidano all’upskilling all’interno delle proprie organizzazioni, invece di assumere da altri settori o concorrenti. Sostiene inoltre che i dirigenti devono ristrutturare la valutazione delle performance per concentrarsi maggiormente su feedback continui relativi all’apprendimento e alle competenze acquisite.
Amy Edmondson suggerisce che gli ambienti di apprendimento possono essere sviluppati attraverso quella che viene chiamata “sicurezza psicologica”. I dipendenti devono sentirsi sicuri di non incorrere in conseguenze negative per aver corso rischi che portano a risultati di apprendimento di alta qualità.
2. Coinvolgi i middle manager e i contributor individuali
Una volta che la leadership ha chiarito che l’apprendimento è un valore organizzativo, i middle manager e i contributor individuali sono incaricati di mettere in pratica queste strategie. I middle manager devono lavorare direttamente con i propri riporti diretti su un piano di apprendimento che si adatti alle ambizioni personali e del team, e che sia allineato ai risultati di business desiderati.
È molto importante che i middle manager comunichino efficacemente con i loro dipendenti sia sul perché l’apprendimento è una priorità nell’organizzazione, sia su come possano migliorare le proprie performance rispetto a questo obiettivo. In un panel che DataCamp ha ospitato all’inizio dell’anno con leader L&D di Bloomberg e NatWest Group, Marcus Robertson, Global Curriculum Lead di NatWest, ha sottolineato che i middle manager devono comunicare sia con i riporti diretti sia con la leadership, sostenendo che i team possono ottenere risultati solo se sviluppano le loro competenze.
Inoltre, le persone apprendono in modi diversi. Alcuni preferiscono un approccio più diretto al feedback, altri prediligono stili comunicativi più indiretti. I middle manager conoscono meglio di chiunque altro le persone che riportano direttamente a loro. Possono usare queste informazioni per fornire feedback efficaci sull’apprendimento e lo sviluppo dei propri riporti diretti.
3. Rendi accessibili le risorse per l’apprendimento
Una volta che l’organizzazione è strutturata correttamente per incoraggiare e fornire feedback adeguati sull’apprendimento, è importante sviluppare risorse di alta qualità per l’apprendimento, in particolare per le competenze analitiche. Man mano che le organizzazioni intelligenti e data-driven scalano, sviluppano risorse formative per aiutare i dipendenti a fare upskilling e tenere il passo con le richieste in evoluzione dei loro ruoli.
Per esempio, Airbnb ha creato “The Data University” per offrire oltre 30 corsi legati alle competenze sui dati, per aiutare i dipendenti a sviluppare consapevolezza dei dati, raccolta dati e competenze di visualizzazione, e comprendere come lavorare con i dati su larga scala.
Un altro esempio è Allianz Benelux, che utilizza una combinazione di corsi DataCamp e altre risorse didattiche per scalare la propria Data Analytics Academy.
4. Sviluppa percorsi di apprendimento personalizzati
Ogni dipendente in un’organizzazione ha preferenze uniche di apprendimento e motivazioni diverse per imparare competenze analitiche. Man mano che si creano risorse per consentire ai dipendenti di acquisire nuove competenze di analytics, è necessario considerare questi obiettivi individuali per rendere il percorso di apprendimento più incisivo. Questo articolo suggerisce che personalizzare apprendimento e sviluppo per i dipendenti può portare a maggiore retention, produttività migliore e risultati migliori per i clienti.
In ogni ambito della data analytics, esistono otto personae dei dati presenti in ogni organizzazione. Si va dai data consumer e leader in ruoli meno tecnici ai data engineer con background e requisiti molto più tecnici. Adattare i percorsi di apprendimento a ciascuna di queste personae è fondamentale per ottenere risultati di valore dai programmi formativi.
5. Sperimenta modalità di apprendimento diverse
I programmi di apprendimento e sviluppo dovrebbero essere progettati con approcci diversi, includendo sia la formazione autonoma sia la formazione più tradizionale guidata da un istruttore.
Questo approccio, noto come blended learning, consente alle organizzazioni di ridurre i costi, variare gli stili di apprendimento includendo metodi come webinar e gamification e aumentare significativamente il ritorno sull’investimento. Un esempio di blended learning per la data science arriva da Sheil Naik di Bloomberg, che utilizza una combinazione di DataCamp e sessioni dal vivo interne con code-along su dati Bloomberg come parte di un programma di upskilling su Python.
Costruire una cultura dell’apprendimento sostiene la trasformazione dei dati
L’upskilling è l’unico modo perché le organizzazioni diventino data fluent. Creare una cultura orientata all’apprendimento all’interno di un’organizzazione è un’opportunità ad alto ROI che porta a insight e risultati di business migliori. I giovani dipendenti si aspettano questa cultura. È anche l’unico modo per soddisfare l’elevata domanda di competenze in data analytics nel nostro ambiente digitale e data-driven.
