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學習發展的五大轉變,讓組織應對外界變化更有彈性
2020-06-12 15:10:47 | 學習發展 , 能力短缺
隨著技術的進步,市場環境的變化,員工和組織生存發展所需的素質和能力與過去大不相同。

一方面,過去大眾市場穩定的、可預測的標準環境變得越來越多樣化,新領域、新需求不斷出現,標準化、規?;募寄芡茝V很難對這種市場變化做出快速響應;另一方面,企業的成功越來越依賴于創新及其他形式的創造力,這種創造力不僅依賴于技能,更依賴于難以量化的能力,比如批判性思維、情商和協作等。


在這樣的背景下,員工能否保持技能和能力的更新,成為企業調整業務模式、適應變化的關鍵。另外,在德勤的一項調查中,73%的人認為,組織是社會勞動力發展的重要實體,其責任超過了勞動力本身,并且遠遠超過教育機構、政府或者專業的協會、工會等的責任。


因此,企業解決員工技能和能力短缺的問題,面臨著來自企業內外的雙重壓力,但就目前的調研來看,59%的組織表示,他們需要更多信息來了解員工能否滿足新的市場需求;38%的組織表示,確定員工隊伍的發展需求及有限事項是員工隊伍發展最大障礙;僅有17%的組織被認為可以在很大程度上預測三年內組織所需的技能,而大多數受訪者(75%)則表示組織預計主要通過重新培訓現有員工來幫助獲取新的技能和能力,除此之外,還沒有找到其他更好的思路和方法。

那么,到底怎樣才能保證員工技能和能力的更新,讓組織在應對外界變化的時候更有彈性呢?德勤經過調查研究發現,不少企業在學習發展方面已經開始發生轉變,并且初見成效,歸結下來這些轉變主要體現在五個方面。

 

一、能力第一,技能第二


能力第一,技能第二即從過去培養員工的標準化技能轉變為開發員工潛能,強化員工能力,包括好奇心、想象力、創造力、同理心、應變能力等。


技術的發展不斷推動新領域、新需求的出現,市場需要的技能也越來越多樣化。這樣的環境下,企業似乎更應該加倍努力幫助員工獲取所需技能。但矛盾的是,僅僅關注技能并不能應對未來的人才挑戰。


為什么這么說呢?


首先,以人工智能為代表的智能自動化技術,讓標準化技能的可替代性越來越強,員工學習標準化技能的價值也在降低;

其次,市場比過去更加分散、復雜、不可預測,技能保鮮期越來越短,甚至迅速過時;

第三,客戶需求瞬息萬變,企業產品和服務正在從標準化轉向個性化,這意味著企業盈利市場所需的技能越來越多樣化、具體化,但員工的技能更新速度對市場有一定的滯后性,無法響應瞬息萬變的客戶需求。

綜合三個方面的因素,技能培訓不能說毫無用處,只能說當今的環境下,技能培訓的回報率會越來越低。


在一個對新技能的需求越來越迫切且市場環境瞬息萬變的時代,最重要的不是技能,而是員工尚未開發的潛能。這些潛能可以定義為可觀察到的獨立于環境的人類屬性,是人類與生俱來的、可以通過或有意或無意的使用來培養強化的能力,包括好奇心、想象力、創造力、情商、同理心、毅力和韌性、社交智能和應變能力等。


這些潛能一旦被開發為員工能力,就具備普適性和永恒性,能夠幫助員工更新升級已經擁有的技能,以適應周圍環境不斷變化的需求;同時能幫助員工通過各種合適的機會和渠道迅速獲得新技能。


另一方面,企業對員工能力的關注,能夠為企業應對市場變化提供更大的靈活性,幫助企業在滿足當下需求的同時,做好抓住未來市場需求和機會的準備。

 

二、利用員工的學習探索欲望,讓他們參與解決隱蔽的和未來的問題


員工對學習培訓不感興趣、缺少熱情,一直被認為是學習發展的一大障礙,但德勤的調查清晰表明,員工渴望學習和成長,并且54%的受訪者認為要讓員工自己掌握自己的職業生涯,讓他們個人對自身發展負起主要的責任。


研究表明,員工的適應能力遠遠超出管理層的想象,而且因為身在市場一線,往往對市場變化的感知更加敏感,更能感知到自身與市場需求的差距。企業應該鼓勵員工去探索學習新的領域,并向組織內外的其他人交流學習,查漏補缺,不斷完善自己,而不是僅僅依賴企業組織的命令式的自上而下的培訓。


相比過去為了滿足短期需求而培養員工某方面的特殊技能,在企業未來的學習發展策略中,可以對員工的學習探索欲望因勢利導,發揮他們在發現、解決企業隱蔽的或未來的問題方面的獨特優勢。


美國水務公司正在試行一項領導力計劃,旨在發展使領導者成為顛覆時代的領導者必須具備的相關能力,例如創新能力、解決問題的能力、利用思想和觀念的多樣性的能力等等。

在該計劃期間,參與者將面臨各種挑戰,包括發現問題和協作開發解決方案以解決他們在日常工作中面臨的問題。到目前為止,員工一直非??释麉⑴c該計劃,并產生了一些具有前瞻性的想法和潛在的工作改進。


三、在工作流程中學習


德勤去年的《全球人力資本趨勢報告》將學習列為組織面臨的最大挑戰,今年,學習仍是一個主要問題:92%的受訪者表示他們將在未來3-5年內會優先考慮學習發展,但由于許多組織無法員工需要的時間地點滿足員工的學習需求,只有61%的受訪者表示準備好迎接與之相關的挑戰。


研究表明,經驗學習比正規培訓和傳統教育的學習效果要好很多,并且更容易打破遺忘曲線的魔咒,鑒于此,組織要努力為員工提供經驗指導,并讓員工在工作流程中完成學習。


在工作流程中學習,即通過良好的設計思維和先進技術,開發將學習融入到工作流程中的解決方案,讓學習在員工的工作中成為一個自然而然的存在。


要利用工作流來滿足員工的學習需求,企業可以從以下方面入手:對知識系統進行管理修復,對知識內容進行更好的標記和維護,方便員工找到精準的知識內容,確保企業的知識系統準確可用;利用技術建立有效的內部分享機制,方便知識內容的內部流通傳播;將知識內容集成到員工的工作場所或流程中;在企業的主要工作流軟件中開辟學習空間,比如在主要的工作流軟件上添加一個聊天層,利用智能機器人,將學習與工作結合起來;以個性化、智能化的方式為員工推送精準的內容。


某全球石化公司開發了一個內部存儲庫,幫助企業發現、發展過去不可見的知識經驗。該存儲庫將員工連接到整個企業的項目,使他們有時間和機會在工作中開發特定領域興趣領域的技能。試點小組的員工最初的跡象非常積極,特別是對于那些在日常工作中尋求變化的后期職業員工。


四、創建基于能力開發的獎勵機制


德勤調查數據顯示,只有45%的受訪者表示,他們的組織會獎勵那些發展技能和能力的員工,39%的受訪者則表示組織會獎勵那些在團隊中培養技能和能力的領導者。


長期以來,因為員工的能力發展很難有固定的標準進行衡量,企業大都依據工作成果對員工進行獎勵,通常忽略對支持企業長期目標的能力發展的投資和獎勵,這某種程度上也可以說是企業的學習培訓得不到員工積極響應、參與的重要原因。


考慮到創新對企業業務越來越重要,企業需要創建基于能力開發的獎勵機制,通過各種方式獎勵員工發展能力,無論是個人層面還是團隊層面的能力。


美國的一些企業正在與公會教育這樣的機構合作,為員工提供無債務的途徑來獲得學位、證書,以及獲得在職培訓的學校學分的選擇。公會教育將企業與教育機構的網絡連接起來,使接受培訓的員工能夠從非營利性認可的大學獲得專業認證的學分。

這不僅讓員工在他們當前的工作中更加容易出成績,也讓他們獲得了一個可以廣泛使用的、國家認可的證書。

比如沃爾瑪,一年中有6000名員工獲得了總計1750萬美元的大學學分,而他們支付的學費僅略高于50萬美元。工會指出,企業花費1美元,就能得到2.44美元的投資回報:參加公會教育福利計劃的員工留任率高于90%,而且更有可能得到晉升機會。


五、打破內部界限,關注內外部整個生態


過去,企業對員工能力的發展,多基于組織內部的業務需求,關注點在企業內部;未來,企業的培訓學習也要打破內部界限,關注整個外部生態,幫助員工發展既有利于組織又有利于社會的能力,因為技能的快速迭代,使得企業需要依賴整個生態系統實現員工技能和組織能力更新。


在這種情況下,企業的學習培訓既要考慮組織及員工的業務需求,還要考慮到員工、社區和社會的需求。


那么,企業如何將學習培訓的關注點從企業內部轉移到外部生態系統呢?美國兩家企業的做法可以提供一些參考。


美國家居用品零售商勞氏(Lowe's)有意通過培訓計劃來支持其更廣泛的生態系統的健康。由于該行業熟練貿易的專業人員日益短缺,Lowe's為面向客戶的地板員工提供學徒機會,幫助他們開始木工、管道、電氣、暖通空調或家電維修等行業的職業生涯。該計劃為勞氏全國承包商網絡提供貿易技能認證、學術指導、支持前期學費等等。


另一個例子是,加拿大皇家銀行正在努力提高其企業、社區和社會的技能。加拿大皇家銀行委托開展的一項研究發現,預計在未來十年內將有400萬加拿大人進入職場,但他們不具備合適的技能和能力來應對職業或崗位的挑戰,于是加拿大皇家銀行創建了一個名為“Upskill”的職業工具,用來識別年輕人與職業相關的技能,為他們指出個性化的職業選擇,并整合工作需求、預計增長、自動化影響和收入潛力等數據,向他們提供定制化的指導培訓。


結語


在這個不斷變化的商業世界,只有支持員工進行自我改造和升級,使他們不斷更新勝任當下和未來工作的能力,組織才能獲得可持續的發展。


目前流行的學習培訓方法,還在根據組織當前的業務需求來定義技能需求,進而制定特定的培訓項目,一旦組織的需求發生變化,學習培訓就要重新來過,這樣的學習培訓在這個瞬息萬變的環境下,會讓組織變得越來越被動。


組織想要增強適應外界變化的彈性,不僅僅要投資于員工的短期技能需求,更要投資于能夠增強員工彈性的系統,這個系統要能作為員工工作的一部分用來發展他們的適應組織及整個生態系統的動態能力,進而保證組織的彈性。


現在,學習體驗平臺、企業學習助手等深度應用人工智能技術,將學習嵌入到員工的日常工作,正在幫助組織獲取越來越強的彈性,相信引入這些智能學習系統的組織,一定也會變得越來越與眾不同。


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