Los nuevos enfoques impulsados por la IA están haciendo realidad el coaching verdaderamente personalizado y en tiempo real.
Los grandes empleados no nacen, se hacen, estos desarrollan sus habilidades con el tiempo a través de las experiencias, el trabajo, entrenamiento y tutoría, los cuales son características de un empleador. A pesar de esto la gran parte de las empresas buscan ampliar y profundizar el apoyo que necesitan, las sesiones de coaching son muy poco frecuentes y limitadas.
Esta forma de trabajo de las empresas tiene muchos puntos débiles, y ahora están siendo evidenciadas a raíz de lo que la pandemia por COVID-19 ha causado en las empresas. La transición al trabajo remoto ha reducido las oportunidades de interacciones cara a cara entre empleados y líderes. En algunas empresas, arraigadas a su propia cultura, a sus costumbres y a sus hábitos, estas tres vertientes han sido difíciles de dejar atrás.
Aprovechar el poder de los conocimientos conductuales
La psicología del comportamiento está transformando la forma en que las empresas se relacionan tanto con los empleados con los clientes. Algunas organizaciones han descubierto que los “empujones aparentemente simples” pueden ser una forma eficaz de promover comportamientos positivos.
A medida en que las interacciones con los clientes se llevan a cabo a través de canales digitales, las organizaciones han podido refinar en gran medida el uso de técnicas de nudge (empuje) durante el recorrido del cliente. Los avances en IA y aprendizaje automático permiten a las empresas identificar puntos de decisión críticos para los clientes y ofrecer asesoramiento oportuno y específico que puede mejorar las ventas las experiencias del cliente y la retención.
Entra el entrenador de la IA
Las empresas están combinando los conocimientos de las ciencias del comportamiento con las últimas tecnologías de IA para crear un nuevo tipo de experiencia de entrenamiento personalizada para sus empleados. Estos sistemas combinan diversas fuentes de datos para identificar fortalezas y debilidades específicas en el desempeño de los empleados. Estos datos son utilizados para realizar “empujones” oportunos y específicos del contexto, entregados a través de la computadora del empleado o un dispositivo portátil, con repetición inteligente y deliberada. Estos empujones se pueden presentar de diversas maneras: Como un programa regular; como un servicio bajo demanda; o en tiempo real mientras los empleados ejecutan sus tareas.
El coaching impulsado por la IA utiliza principios probados para cambiar hábitos profundamente arraigados. Debido a que las personas tienen períodos de atención cortos y un ancho de banda estrecho para digerir nueva información, los algoritmos de IA ayudan a identificar las métricas más críticas en las que enfocarse para cada empleado individual, igualmente diseñados para mejorar su propio rendimiento con el tiempo.
Los sistemas basados en IA deben diseñarse para complementar la gestión y el entrenamiento tradicional en persona, no para reemplazarlo. Los sistemas de IA pueden proporcionar información detallada a los gerentes.
Hacer que el entrenamiento inteligente de IA funcione
Los sistemas de entrenamiento basados en IA generan resultados impresionantes en una variedad de situaciones de trabajo diferentes, pero hacer que funcionen de manera efectiva requiere una selección, prueba y desarrollo cuidadosos. Una vez que la empresa identifica un grupo objetivo adecuado, el enfoque se implementa mejor utilizando principios ágiles. Esto generalmente implica la creación de un producto mínimo viable (MVP) que se pruebe con un subgrupo selecto de empleados. Este MVP se puede utilizar para evaluar las respuestas de las personas a diferentes tipos de empujones y para refinar la manera y el cuándo se entrega la información para garantizar una experiencia perfecta para los usuarios.
Como es usual con las nuevas tecnologías la mayor parte del trabajo es fuera de la herramienta, las organizaciones establecen un grupo de especialistas digitales y de aprendizaje para liderar un programa piloto e impulsar el desarrollo del sistema, creando y mejorando modelas de IA. Este mismo equipo puede trabajar para con el negocio en general para garantizar se brinde capacitación y soporte adecuados y para promover una gestión de cambios efectivos en toda la organización.