Por Ana Pinto, especialista em aprendizagem organizacional e gestão do talento e Professora Auxiliar Convidada na Universidade Europeia
Durante muito tempo, o processo de trabalho das equipas de Learning & Development foi relativamente linear: identificar necessidades, desenhar formação, desenvolver competências e esperar que essas competências se traduzissem em melhor desempenho. Com a necessidade atual de atualização e aprendizagem contínua, este processo é insuficiente (e ineficiente).
A inteligência artificial (IA) tornou as necessidades mais urgentes, mas não é a única causa. Transformação tecnológica, novos modelos de negócio, alterações demográficas e, por isso, novas formas de organização do trabalho estão a modificar aquilo que as organizações precisam de ser capazes de fazer.
Esta realidade exige a que as equipas de L&D se posicionem de outra forma e revejam o processo anterior, começando-o um pouco antes. Antes de perguntarmos “o que precisam as pessoas de aprender?”, precisamos de perguntar: “Como está a mudar o trabalho e que capacidades precisamos de construir, na organização, para garantir os nossos resultados de forma sustentável?”. Esta diferença parece pequena, mas não é.
Do skills gap ao work gap
Nos últimos anos, as skills ganharam um lugar central na agenda de recursos humanos: future skills, skills-based organizations, skills taxonomies, assessments e marketplaces de talento são conceitos já utilizados em larga escala. Permitiu-nos sair da lógica formal dos cargos para pensar no que as pessoas precisam, efetivamente, de fazer (e como). Mas qual o perigo desta abordagem? Podemos estar a construir excelentes mapas de competências para um trabalho que entretanto está a mudar.
A IA vem potenciar esta situação: funções que estão a mudar, começando pelas tarefas que lhe estão associadas: algumas continuam essencialmente humanas, outras passam a ser realizadas com apoio de IA, outras podem ser automatizadas.
Human-led | AI-assisted | AI-executed
É desta nova distribuição do trabalho que deveriam nascer muitas das nossas decisões sobre organização do trabalho, pois não conseguimos identificar corretamente as competências futuras sem compreender primeiro o trabalho futuro.
Existe atualmente uma pressão compreensível para desenvolver AI literacy. Precisamos de compreender as ferramentas, aprender a utilizá-las e perceber como podem aumentar a nossa produtividade, mas essa é apenas a primeira camada. Quanto mais capacidade delegamos à tecnologia, maior é a importância das competências que nos permitem avaliar aquilo que a tecnologia produz.
A investigação recente da IBM Institute for Business Value, realizada com 1.500 CHROs e 8.800 trabalhadores em 28 países, encontrou um gap particularmente interessante: 71% dos CHROs consideram essencial saber supervisionar, validar e contrariar outputs produzidos por IA, mas apenas 29% dos trabalhadores atribuem a mesma importância ao judgement.
Critical thinking, judgement e problem framing deixam, assim, de ser apenas as tradicionais “soft skills”. Num contexto de trabalho humano + IA, tornam-se também mecanismos de qualidade, decisão e controlo. E aqui devo desafiar: estaremos tão concentrados em ensinar as pessoas a utilizar IA que nos estamos a esquecer de desenvolver a capacidade para saber quando não confiar nela?
Reskilling não é formação
Neste contexto, aumentando, fazendo desaparecer e aparecer outras funções, apostamos em forte no reskilling, mas será que o estamos a fazer da forma correta? Identificar como o trabalho vai mudar → identificar as capabilities necessárias → desenvolver novas skills → criar oportunidades de prática → demonstrar proficiency → mobilizar as pessoas para o novo trabalho.
Se o último passo não acontecer, podemos ter realizado um excelente programa de formação, mas não fizemos verdadeiro reskilling, pois não é criado o contexto para que as pessoas possam integrar o que desenvolveram na prática, garantindo resultados no seu contexto de trabalho. Esta distinção obriga também a aproximar áreas que muitas vezes continuam a trabalhar separadamente: Strategic Workforce Planning, Talent Management, Career & Mobility e L&D.
Porque a questão já não é apenas quantas pessoas conseguimos desenvolver. É, acima de tudo: que capacidades conseguimos construir e colocar onde o negócio precisa delas?
Uma academia não deveria começar pelos conteúdos
Esta mudança tem implicações diretas na forma como pensamos as Academias Corporativas: quando começamos a desenhar uma academia, é tentador começar pelo que é mais visível: Que cursos terá? Que conteúdos? Que plataforma? Que parceiros? Que modelo de aprendizagem? – e são perguntas necessárias, mas não deveriam ser as primeiras.
Uma academia tem de começar por uma questão estratégica: que capacidades precisa esta organização de construir para executar a sua estratégia? Só depois deveríamos perguntar quais são as skills necessárias, onde estão os gaps e que experiências permitem desenvolvê-las.
A sequência muda: Strategy → Work → Capabilities → Skills → Practice → Deployment → Performance, e é esta mudança que transforma uma academia de uma coleção organizada de formação numa verdadeira infraestrutura de capability building.
Se o objetivo é desenvolver capacidade organizacional, precisamos de acrescentar outros KPIs aos atualmente seguidos: Proficiência, Aplicação, Mobilidade, Performance, Time to Proficiency. É uma pergunta bastante diferente de “quantas horas de formação realizámos este ano?”. E obriga L&D a olhar para o que acontece depois da aprendizagem.
Talvez esteja aqui o verdadeiro “D” de L&D
Durante anos discutimos como tornar L&D mais estratégico, mas ser estratégico não significa apenas conhecer melhor o negócio, utilizar uma linguagem mais financeira ou estar presente nas reuniões certas. Significa tornar a aprendizagem num ativo das organizações – compreender estratégia, trabalho, workforce e capabilities, acompanhar aplicação, mobilidade e performance.
Este modelo exige mudar a primeira pergunta que fazemos quando alguém nos pede formação – em vez de começarmos por “O que precisam estas pessoas de aprender?”, começar por “O que precisamos que sejam capazes de fazer, para executar a estratégia?”.
É também a partir destas questões que, nos dias 17 e 18 de novembro, vou trabalhar no iiRH o programa Como Criar Empresas-Academia. Mais do que discutir como organizar formação numa academia, vamos partir da estratégia e das competências críticas, trabalhar future skills, upskilling e reskilling, explorar diferentes formas de aprender e chegar ao desenho de academias capazes de ligar desenvolvimento à realidade e às prioridades de cada organização.
Porque, no final, uma Empresa-Academia não se define pela quantidade de formação que disponibiliza. Define-se pela sua capacidade de transformar continuamente estratégia em capacidades, capacidades em desenvolvimento e desenvolvimento em performance.
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