Tại sao đánh giá là năng lực L&D thiết yếu

Chúng ta thường dựa vào tỷ lệ hoàn thành để chứng minh hiệu quả của đào tạo. Tuy nhiên, điều này chỉ là bề nổi. Đánh giá thực sự có nghĩa là tạo ra những hiểu biết sâu sắc cho thấy lợi ích kinh doanh thực sự. Năng lực đo lường không chỉ là một “điều có thì tốt”, mà là cách L&D giành được vị trí của mình trên bàn chiến lược.

Nếu không có các phương pháp đánh giá mạnh mẽ, dựa trên dữ liệu, các nhóm L&D sẽ khó có thể tác động đến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Các giám đốc điều hành muốn có bằng chứng: dữ liệu liên kết việc học tập với hiệu suất tài chính, giảm thiểu sai sót và cải thiện kết quả. Các mô hình truyền thống như 4 cấp độ của Kirkpatrick vẫn là nền tảng, nhưng các tổ chức hàng đầu hiện đang thử nghiệm phân tích học tập, xAPI và đánh giá dựa trên AI.

Ví dụ: DAZN, một công ty truyền thông thể thao toàn cầu, đã sử dụng Learn365 để tích hợp đào tạo bắt buộc về bảo mật và tuân thủ vào quy trình làm việc của họ, giúp họ đạt được chứng chỉ ISO27001 và chứng minh tác động đối với các kiểm toán viên chỉ trong nửa giờ. Hơn 2.500 nhân viên hiện đang tham gia chương trình nâng cao nhận thức về bảo mật của DAZN, với phản hồi tích cực từ cả nhân viên và kiểm toán viên. Phoenix Software liên kết trực tiếp các mục tiêu của công ty với các khóa học dành cho nhân viên bằng Nền Tảng Thành Công Của Con Người (Human Success Platform) của Zensai, giúp đơn giản hóa việc tuân thủ và đào tạo nhân viên mới, đồng thời cải thiện sự gắn kết và hiệu quả.

Các giải pháp hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách các nhóm L&D giải quyết các rào cản dai dẳng đối với việc đánh giá hiệu quả.

Kho dữ liệu là một thách thức điển hình. Dữ liệu học tập thường bị phân tán trên các hệ thống nhân sự, hệ thống quản lý học tập (LMS) và các công cụ quản lý hiệu suất, gây khó khăn cho việc liên kết các hoạt động học tập với kết quả kinh doanh. Các nền tảng tích hợp và phân tích dựa trên AI hiện nay kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc này, cho phép đánh giá toàn diện. Việc Phoenix Software sử dụng Nền Tảng Thành Công Con Người của Zensai là một ví dụ điển hình, tận dụng AI để hợp nhất dữ liệu từ các hệ thống đào tạo, tuân thủ và hiệu suất, cho phép tương quan trực tiếp giữa các hoạt động học tập và cải thiện sự gắn kết của nhân viên.

Kháng cự văn hóa là một rào cản khác. AI có thể giúp chuyển đổi nhận thức về đánh giá từ một nhiệm vụ tuân thủ sang một công cụ hỗ trợ chiến lược bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết có thể hành động, được cá nhân hóa và tạo được tiếng vang với các bên liên quan. Việc DAZN triển khai Learn365 với bảng điều khiển hỗ trợ AI đã giúp cả nhân viên và kiểm toán viên nhận thấy tác động của việc học tập, chuyển đổi việc đánh giá từ một bài tập đánh dấu ô vuông sang một động lực kinh doanh chiến lược. Đội ngũ L&D của Intel sử dụng AI để chuyển đổi dữ liệu học tập thành tác động kinh doanh, cho thấy cách đào tạo làm giảm lỗi sản phẩm và thay đổi thái độ của lãnh đạo đối với L&D.

Những hạn chế về mặt kỹ thuật, chẳng hạn như các hệ thống cũ không thể thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu học tập, đang được khắc phục bởi các nền tảng hỗ trợ AI tự động hóa việc thu thập, phân tích và báo cáo dữ liệu. Accenture sử dụng bảng điều khiển hỗ trợ AI để tự động tạo ra thông tin chi tiết cho các bên liên quan, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác trong báo cáo L&D.

AI không chỉ là một nâng cấp công nghệ, mà còn là một đòn bẩy chiến lược để vượt qua những rào cản cứng đầu nhất trong đánh giá L&D. Bằng cách kết nối dữ liệu bị cô lập, cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa và tự động hóa các quy trình phức tạp, AI trao quyền cho các nhóm L&D chứng minh giá trị của họ, thúc đẩy kết quả kinh doanh và nuôi dưỡng văn hóa cải tiến liên tục.

Để tối đa hóa tác động, đánh giá phải gắn liền trực tiếp với các kết quả chiến lược. Các nhóm L&D của AstraZeneca liên kết các can thiệp học tập với các mục tiêu kinh doanh chính, chẳng hạn như đẩy nhanh tiến độ phát triển thuốc, với bảng thông tin hiển thị tiến độ thực hiện các mục tiêu này. Học viện BBC thực hiện quyền sở hữu đánh giá trên toàn đội ngũ, với mỗi thành viên chịu trách nhiệm về một khía cạnh khác nhau, tăng cường trách nhiệm giải trình và cải thiện chất lượng thông tin chuyên sâu.

Xây dựng năng lực đánh giá là một hành trình. Việc nâng cao kỹ năng cho các nhóm L&D đặt ra những kỳ vọng quan trọng xung quanh việc đánh giá, chẳng hạn như sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và cung cấp cho các bên liên quan những phân tích khách quan. Quyền sở hữu toàn nhóm giúp nâng cao nhận thức và khắc phục những điểm mù, trong khi trách nhiệm dựa trên vai trò giúp duy trì sự tập trung và trách nhiệm giải trình.

Thói quen của các nhóm L&D thành công nhất rất rõ ràng: họ sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm đánh giá hiệu suất và dữ liệu kinh doanh, chứ không chỉ đơn thuần là hoàn thành và khảo sát mức độ hài lòng. Họ cải thiện giao tiếp với các bên liên quan bằng cách lắng nghe và cung cấp các báo cáo và bảng điều khiển dựa trên dữ liệu. Họ đưa ra các quyết định thiết kế học tập tốt hơn, được hỗ trợ bởi những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu đa dạng. Nghiên cứu của Gartner cho thấy L&D linh hoạt hơn dẫn đến kết quả kinh doanh tốt hơn 1,5 lần.

Đánh giá L&D không chỉ là một nhiệm vụ dọn dẹp—mà còn là một mệnh lệnh chiến lược và là nỗ lực của cả nhóm, đòi hỏi sự thấu hiểu chung. Các nhóm thành công nhất nắm bắt các công nghệ mới, nuôi dưỡng văn hóa làm chủ và sử dụng dữ liệu để thúc đẩy cải tiến liên tục.

Nhiều tổ chức dựa vào Hệ Thống Quản Lý Học Tập (LMS) như Learn365 để cải thiện việc học tập và phát triển, đồng thời xóa bỏ các rào cản kỹ thuật. Các nền tảng này cung cấp bảng điều khiển, khảo sát và số liệu hiệu suất theo thời gian thực, tích hợp với các công cụ hàng ngày để bạn có thể theo dõi việc học tập và hiệu suất với ít gián đoạn quy trình làm việc nhất.

Dịch từ Grow the Skill, Grow the Strategy: Why Evaluation Is an Essential L&D Capability