O Big Data e Analytics (análises de dados) se tornaram “lugar comum” nos negócios e com eles observamos avanços realmente admiráveis em diferentes setores.

Nos últimos anos os dados analíticos tornaram-se mais acessíveis, criando um nicho que permite que diferentes áreas de uma empresa estabeleçam estratégias baseadas em fatos e dados. O mesmo acontece com as áreas de T&D.

Há uma explosão de informação sobre big data, por todos os lados, e o melhor é observarmos que muitas das previsões feitas por especialistas de T&D em 2017 — a que incluem dados de aprendizagem e análise como tendências – se mostram efetivas.

Aqui estão algumas previsões para 2018:

1. Análises de aprendizagem se tornarão um padrão.

Embora relatórios, acompanhamento e outros tipos de indicadores continue sendo um tópico popular, ainda não existe um padrão de modelo ou busca de informação no contexto corporativo. Entretanto, o que se espera é ver mais consistência e a criação de uma padronizada das análises de aprendizagem corporativas. Especificamente, uma que abranja a medição, coleta, análise e documentação das experiências dos alunos e dos programas de aprendizagem, com o propósito de entender e aprimorar a aprendizagem e seu impacto no desempenho de uma empresa.

2. As organizações terão grandes conquistas mesmo com pouca informação.

Embora muitos departamentos de T&D não possuam dados suficientes ou de alta qualidade para a realização de uma sofisticada extração do big data, eles começarão a desenvolver seu uso potencial e conseguirão revelar percepções inesperadas nos poucos dados que já têm.

Algumas das práticas mais comuns, quando se tem acesso à poucos dados, é a simples visualização de qualquer dado disponível. Neste caso, a ‘mineração de dados’, que é a observação e análise os dados que você possui, não necessariamente irá apresentar informações significativas ou previsão de resultados. Mas será útil para identificar discrepâncias, anormalidades e tendências incomuns que, claro, devem ser investigadas.

Digamos que você esteja minerando dados e perceba que o número de alunos ‘ausentes’ de um treinamento específico atingiu um pico às terças-feiras. Um pouco mais de uma mineração pode indicar que esse aumento de absentismo aconteceu num determinado grupo e função. Grupo esse que tem prazos cruciais para cumprir atividades todas as sextas. Uma simples alteração no calendário desses grupo pode resolver o problema.  Esse é um exemplo claro que acesso à dados rasos, simples, com baixa profundidade, mas que mesmo assim, podemos gerar informações preciosas para ações que tragam resultado imediato.

Em outras palavras, a mineração de dados é uma ótima maneira de identificar o que não estão funcionando conforme o previsto. Esses problemas normalmente são de fácil e rápida solução. E ações rápidas são fundamentais para começar a virada no formato das ações, agora baseada na análise das ações de aprendizagem e assim, poder oferecer ações mais estratégicas e alinhadas ao que a sua organização precisa e valoriza.

3. As equipes de T&D causam impactos profundos à medida em que as ferramentas continuam a evoluir e oferecer mais dados com análises mais sofisticadas.

Quando entrevistados, os profissionais de T&D sistematicamente respondem que embora queiram fazer mais com seus dados, começar é sempre difícil. Conforme o ecossistema de aprendizagem continua a evoluir, também melhora a quantidade e qualidade dos dados oferecidos aos usuários de back-end, gestores de T&D. Com ferramentas mais sofisticadas, que produzem ótimas experiências para os alunos, o T&D terá dados abundantes com base nessas atividades.

O crescimento e a acessibilidade, com a melhoria da usabilidade e diferentes formas de tecnologias para acesso, das ferramentas geradoras de dados não são os únicos motores que possibilitando isso. O aumento de armazenamento de registros, conhecidos como big data, tornam o armazenamento mais fácil para que plataformas de análises de aprendizagem up to date que processam esses dados, também ajudam a solidificar o seu uso.

4. Um aumento em dados de alta qualidade significa um aumento no alinhamento de T&D com as metas e KPI da sua empresa.

Com retenção dos dados e análise das ações de aprendizagem, os gestores de T&D estarão equipados para criar medidas de controle – que não apenas ajuda a garantir o alinhamento organizacional, mas também colabora com o engajamento que irá inspirar as equipes a ter metas mais ambiciosas. Eles também poderão avaliar quais ações estão alinhadas com as expectativas e quais não estão no rumo correto, e consequentemente agir para adequar os programas. Esse é o propósito da qualidade: geração de indicadores, análise e ações de melhorias acontecendo constantemente.

Lembre-se: O propósito do T&D não é apenas criar experiências prazerosas de aprendizagem. É também criar programas de aprendizagem que alinhados aos desafios de uma organização enquanto aumentam sua produtividade e lucratividade.

5. Como um resultado, as empresas começarão a abraçar a aprendizagem expansiva, orgânica, para assegurar seu crescimento futuro.

Nós vivemos num mundo de mudanças exponenciais, o que cria rupturas quase constantes – e rupturas constantes demandam inovação constante – precisamos ser disruptivos. Segundo John Hagel, antes, a razão da existência das grandes empresas existirem era a eficiência expansiva, mas agora, a nova razão é a aprendizagem expansiva.

Isso não significa apenas aprender as coisas que já são conhecidas por outros. Ao contrário, significa criar e descobrir novos conhecimentos, avaliar criticamente e disseminá-lo rapidamente. Desta forma, garantir o fornecimento de conhecimento com impactos positivos no desempenho, as empresas poderão não dominar a aprendizagem expansiva, e quem sabe, ainda esse ano, começarão a determinar os rumos que irão tomar para estabelecer as bases que as levarão aos novos caminhos para dominarem seus mercados.

E isso é apenas o começo. Estamos entusiasmados com toda a nova revolução industrial da indústria 4.0 para ver onde chegaremos, com apoio da aprendizagem, como pilar desta transformação.