„TalentLMS“ 2026 m. mokymo ir tobulėjimo ataskaitos duomenimis, beveik trečdalis darbuotojų teigia, kad jų mokymai yra pernelyg teoriniai. Ne per nuobodūs, ne per ilgi. Per daug teoriniai. Turinys yra. Ryšio su realiu darbu nėra.
Ir tyrimai tai patvirtina. Dešimtmečius trukę tyrimai apie tai, ką akademikai vadina „perkėlimo problema“, rodo, kad didžioji dauguma mokymuose įgytų įgūdžių negrįžta į darbo vietą. Tuo tarpu investicijos nuolat auga. Pasaulio ekonomikos forumas apskaičiavo, kad iki 2030 m. 59 % pasaulio darbo jėgos reikės perkvalifikuoti. Vien JAV mokymo išlaidos 2025 m. pasiekė 102.8 mlrd. JAV dolerių, teigiama žurnalo „Training Magazine“ pramonės ataskaitoje.
Investicijos yra. Turinys yra. Trūksta infrastruktūros tolesniam įgyvendinimui.
Kodėl vis nepavyksta įgyvendinti savo planų
Nuolat iškyla dvi struktūrinės problemos.
Pirma, vadovai nėra pasirengę įtvirtinti mokymosi procesą. „LinkedIn“ 2025 m. darbo vietoje atliktoje mokymosi ataskaitoje nustatyta, kad 50 % organizacijų teigia, jog vadovams trūksta tinkamos paramos, kuri padėtų tobulėti karjeroje. Vadovai yra natūralus tiltas tarp mokymo sesijos ir kasdienio darbo. Kai jiems nepadeda, mokymasis lieka dirbtuvėse ir niekada nepasiekia darbo.
Antra, tiesiog nėra numatyto laiko. „TalentLMS“ praneša, kad trečius metus iš eilės laikas išlieka pagrindine mokymosi kliūtimi. Darbuotojai vidutiniškai turi mažiau nei 1 % savo darbo savaitės formaliam mokymuisi. Tai maždaug 24 minutės per 40 valandų darbo savaitę. Kai organizacijos viską perkelia į seminarą ir nepalieka vietos praktikai, įtvirtinimui ar apmąstymams, ima viršų užmaršties kreivė.
Rezultatas: puikūs užsiėmimai, kurie duoda stiprius atsiliepimus, bet mažai ilgalaikių pokyčių.
Trys dizaino spragos, apie kurias nuolat girdime
1. Per daug prioritetų, nepakankamai gylio. Organizacijos stengiasi aprėpti per daug dalykų vienu metu. Kaip neseniai vykusiame „Engage Better“ internetiniame seminare pasidalijo Amber Vanderburg iš „The Pathwayz Group“, tai tas pats, kas nueiti į sporto salę ir bandyti tą pačią dieną tapti bėgiku, sunkumų kilnotoju ir jogos ekspertu. Nesustiprėji. Tiesiog pavargsti.
2. Turinio perkrova be aktyvinimo. Dirbtinis intelektas (DI) turinio kūrimą padarė greitesnį ir lengvesnį nei bet kada anksčiau. Tačiau, kaip pažymėjo „McKinsey“ savo 2026 m. kovo mėn. straipsnyje „Perkurkite mokymąsi ir tobulėjimą DI amžiuje“, mokymasis ir tobulėjimas tampa ne tik pagalbine funkcija, bet ir organizacijos veiklos variklio dalimi. Iššūkis nebėra turinio kūrimas, o jo aktyvavimas. Kai besimokantysis prisijungia ir susiduria su šimtais išteklių, nežinodamas, kurie iš jų yra aktualūs, ta gausa tampa triukšmu. Teisingai tai suprantantys praktikai apverčia požiūrį: pirmiausia užduokite kelis konkrečius klausimus, o tada iškelkite tik tuos išteklius, kurie atitinka reikalavimus.
3. Nėra struktūrizuoto tolesnio įgyvendinimo. Dauguma mokymosi kelionių apima patirties kaupimą iš anksto: seminarą, kai kuriuos internetinius modulius. Trūkstama dalis nėra papildomas turinys. Tai struktūrizuotas tęstinumas: vidiniai koučingo tinklai, paprasti atskaitomybės pokalbiai, trunkantys 5–10 minučių, ir reguliarūs sąlyčio taškai, kurie palaiko mokymąsi tarp sesijų.
Kur dirbtinis intelektas padeda, o kur ne
Dirbtinis intelektas iš tiesų keičia mokymosi dizaino galimybes. Jis gali suasmeninti mokymosi kelius, tinkamu laiku pateikti tinkamą turinį ir stebėti pažangą dideliu mastu. Tai tikras šuolis į priekį.
Tačiau dirbtinis intelektas išsprendžia pasiūlos problemą. Daugiau turinio, greičiau, labiau pritaikyta individualiems poreikiams. Ko jis neišsprendžia, tai paklausos problemos. Ar kambaryje esantis asmuo mano, kad tai verta jo laiko? Ar jis nori dėl to keisti savo darbo metodus?
Kaip teigiama EF korporacinio mokymosi 2026 m. tendencijų ataskaitoje, pasaulyje, kuris vis labiau persmelktas dirbtinio intelekto generuojamo turinio, žmogiškasis ryšys yra labiau trokštamas ir vertinamas nei bet kada anksčiau. Pasitikėjimo, empatijos ir autentiško ryšio negalima automatizuoti.
Efektyviausios mokymosi kelionės, kurias matome, naudoja dirbtinį intelektą efektyvumui užtikrinti ir žmogiškąjį dizainą ryšiui užtikrinti. Dirbtinis intelektas tvarko kuravimą ir suasmeninimą. Tačiau akimirkos, kurios iš tikrųjų pakeičia elgesį – gyva diskusija, kai kažkas pasidalija tikru iššūkiu, apklausa, atskleidžianti, kad kambaryje nėra vieningos pozicijos, koučingo pokalbis, kuriame kažkas laikomas atsakingu – visa tai vis tiek yra labai žmogiška.
Interaktyvūs įrankiai, tokie kaip „AhaSlides“, yra toje sankryžoje. Žodžių debesis, kuris parodo, ką iš tikrųjų galvoja kambarys. Tiesioginė apklausa, kuri parodo, ar skyrius pateko. Atviras klausimas, fiksuojantis sąžiningą indėlį, o ne grupinį mąstymą. Tai ne dirbtinio intelekto pakaitalai. Tai žmogiškasis sluoksnis, kuris atgyvina dirbtinio intelekto kuruotą turinį kambaryje.
Kas bendro tarp geriausių mokymosi kelionių
Remiantis mūsų specialistų patirtimi, programos, kurios panaikina tolesnio įgyvendinimo spragą, paprastai turi keletą bendrų bruožų:
Jie prasideda nuo bendruomenės. Suburia žmones, kad jie sutaptų dėl vienos krypties ir pritartų dar prieš tai, kai kas nors liestųsi savarankiškai ugdomo turinio.
Jie tai padaro asmenišką. Ne siūlydami begalinį pasirinkimą, o susiaurindami turinį iki to, kas iš tikrųjų aktualu kiekvieno besimokančiojo situacijai.
Jie skatina sąveiką. Ne kaip puošmena, o kaip priemonė sąžiningam indėliui, grįžtamajam ryšiui realiuoju laiku ir grupiniam mąstymui.
Jie matuoja veiksmus, o ne jų užbaigimą. Stebima, ar žmonės iš tikrųjų padarė tai, ką žadėjo, o ne tik tai, ar spustelėjo modulį.
Ir jie švenčia. Nes pagreitį reikia papildyti kuru, o pažangos pripažinimas yra būdas užsitikrinti pritarimą kitam ciklui.
Tikrasis pertvarkymas
Organizacijos, kurios tai daro teisingai, nebūtinai turi didžiausius biudžetus ar pažangiausią dirbtinį intelektą. Jos yra tos, kurios pakankamai sulėtino tempą, kad paklaustų: ką mes iš tikrųjų bandome pakeisti? Ir tada sukūrė procesą, kuriame nuo pat pradžių buvo numatytas tolesnis įgyvendinimas, o ne pridėtas kaip papildoma mintis.
Mokymosi kelionei nereikia daugiau turinio. Jai reikia geresnių kaulų.
Nuorodos
- „TalentLMS“, „2026 m. mokymosi ir tobulėjimo ataskaita: mokymosi darbo vietoje padėtis“ — talentlms.com/research/learning-development-report-2026
- Baldwin, TT ir Ford, JK (1988), „Mokymo perkėlimas: apžvalga ir būsimų tyrimų kryptys“, Personnel Psychology, 41(1), 63–105. Patvirtinta: European Journal of Work and Organizational Psychology (2025) — tandfonline.com/doi/full/10.1080/1359432X.2025.2463799
- Pasaulio ekonomikos forumas, „Darbo vietų ateities ataskaita 2025“ — weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025
- Mokymo žurnalas, „2025 m. mokymo pramonės ataskaita“ — trainingmag.com/2025-training-industry-report
- „LinkedIn“, „2025 m. mokymosi darbo vietoje ataskaita“ — learning.linkedin.com/resources/workplace-learning-report
- „McKinsey & Company“, „Mokymosi ir tobulėjimo permąstymas dirbtinio intelekto amžiui“ (2026 m. kovas) – mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/iš naujo įsivaizduokite-mokymąsi-ir-tobulėjimą-dirbtinio-amžiui
- EF korporacinis mokymasis, „Penkios mokymosi tendencijos, kurioms žmogiškųjų išteklių ir mokymo bei tobulėjimo vadovai turėtų būti pasiruošę 2026 m.“ — corporatelearning.ef.com/en/resources/articles/learning-trends-2026
