Manchester’daki CIPD Yıllık Konferansı ve Sergisi (ACE), Öğrenme ve Gelişimin basit bir destek işlevi olarak görüldüğü dönemin sona erdiğini vurguladı. Birleşik Krallık Öğrenme ve Gelişim liderleri için bir sonraki aşama, departmanlarını stratejik, kanıta dayalı ve işletme için vazgeçilmez bir ortak haline getirmek.
Sergi alanındaki ilgi ve “İş Yeri Yapay Zekası”ndan “Beceriler ve Üretkenlik” ve “Çalışan Deneyimini Artır”a kadar ana akımların odak noktası, mesleğin trendler hakkında konuşmaktan, bunları temel iş sorunlarını çözmek için pratik olarak uygulamaya geçmeye doğru ilerlediğine işaret ediyordu.
“Öğrenme ve Gelişimin Geleceği Raporu” gibi 2025’in önemli sektör araştırmalarıyla birleştirildiğinde, bu temalar Birleşik Krallık Öğrenme ve Gelişim yöneticileri için net bir yol haritası sunuyor.
"Uyum Öncelikli" Bir Yardımcı Pilot Olmak
CIPD ACE’deki “İşyeri Yapay Zekası” etkinliği, tartışmanın “dost mu düşman mı”nın ötesine geçtiğini ve Öğrenme ve Gelişim’in rolünün, bu yaklaşımın etik ve etkili bir şekilde benimsenmesi için stratejik bir rehber görevi görmek olduğunu doğruladı.
Ancak, birçok Birleşik Krallık işletmesi için, özellikle de düzenlemelere tabi sektörlerde, büyük bir risk, heyecanı engelliyor. Evolve Learning Design’dan Tom McDowell’ın “Öğrenme ve Gelişimin Geleceği Raporu”nda belirttiği gibi, “genellikle en fazla tereddüt gösterenler, özellikle finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve kamu sektörlerindeki büyük ve sıkı düzenlemelere tabi kuruluşlar oluyor… Bunun nedeni inovasyon karşıtı olmaları değil. Tasarımları gereği riskten kaçınmaları.”
Öğrenme ve Gelişim liderleri için yapay zeka stratejisi “öncelikli uyumluluk” olmalıdır. Recruiting Daily başkanı William Tincup aynı raporda, “Öğrenme ve Gelişim’e hizmet veren yapay zeka tedarikçilerinin, önceliği uyumluluğa veren operatörler haline gelmeleri gerekecek… Akıllı oyuncular, uyumu ilk günden itibaren yapay zeka stratejilerine entegre edecekler.” diyor.
'Kanıt'tan 'İş Etkisi'ne
CIPD ACE’deki “Kanıt Laboratuvarı Canlı” sahnesi, “kanıtları iş etkisine dönüştürme” kavramına odaklandı ve bu kavram, “mutluluk tabloları” ve tamamlanma oranlarını ölçmenin sonunu haber veriyordu.
Bu tema, “Tasarımda çevik: Veri ve yapay zekayı kullanarak bir sonraki adımın bir adım önünde olmak” gibi oturumlarda da yankı buldu ve Öğrenme ve Gelişim’in ölçülebilir ve öngörücü içgörüler sağlama konusundaki yeni rolünü pekiştirdi.
İşte yapay zeka ve analitiğin birleştiği nokta burası. Yapay zeka, Öğrenme ve Gelişim’in odağını “içerik üretiminden stratejik performans etkinleştirmeye” kaydıran motordur. Tartışmayı maliyetten değere taşımak için gereken “Performans Analitiği Panoları” ve “öngörücü analitiği” sağlar. Öğrenme ve Gelişim uzmanı Bo Dury‘nin de belirttiği gibi, “Etkiyi ölçemiyorsak, öğrenme çabalarımızın gerçekten fark yaratıp yaratmadığını nasıl bilebiliriz?”
Kişiselleştirilmiş, Esnek ve Üretken
CIPD ACE akışları olan “Beceriler ve Üretkenlik” ve “Çalışan Deneyimini Artırın”, aynı madalyonun iki yüzüdür. Birleşik Krallık’taki üretkenlik bulmacasının ve “sessizce istifa etme” olgusunun çözümü, daha ilgi çekici, esnek ve destekleyici bir çalışma ortamı yaratmakta yatmaktadır.
Öğrenme ve Gelişim (Ö&G) bunun merkezinde yer almaktadır. Ancak, “Öğrenme ve Gelişimin Geleceği Raporu”nun da vurguladığı gibi, çalışanların yalnızca %29’u şirketlerinin ilgili öğrenme ve gelişim (Ö&G) çözümleri sunduğu konusunda hemfikir. “Tek beden herkese uyar” yaklaşımı başarısız oluyor.
Sektör raporlarında da yankı bulan cevap, “aşırı kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri”dir. Bu, içeriği bireysel beceri eksikliklerine göre uyarlayan “uyarlanabilir öğrenme platformları” kullanmak anlamına gelir.
Access Learning’den Elliot Gowans, “Çok uzun süre beklemek daha büyük bir risk oluşturur. Güvenli ve iyi yönetilen yapay zeka araçları, kişiselleştirmeyi, verimliliği ve öğrenci katılımını önemli ölçüde artırabilir. Şimdi harekete geçen kuruluşlar… çok daha iyi bir konumda olacaktır.” diye uyarıyor.
CIPD ve 2025 raporlarının amacı açıktır. Öğrenme ve Gelişim liderleri “akıllı, güvenli ve dinamik bir eÖğrenme ekosistemi” oluşturmalıdır. Bu sistem, uyumluluk odaklı (yapay zeka riskini azaltmak için), veri odaklı (yatırım getirisini kanıtlamak için) ve uyarlanabilir (kişiselleştirilmiş beceri yolları sunmak için) olmalıdır.
