I big data e le tecniche di analisi, gestione, elaborazione delle informazioni consentono alla aziende di superare gli ormai obsoleti modelli formativi basati su corsi standardizzati e dar vita al paradigma della formazione 5.0: un vero e proprio ecosistema di apprendimento dinamico, personalizzato, misurabile, in costante evoluzione.
I big data, infatti, sono in grado di fornire strumenti in grado di conoscere a fondo i profili dei dipendenti, di prevedere le esigenze future, anticipando i gap di competenze e preparando la forza lavoro alle prossime sfide, di ottimizzare l’efficacia della formazione attraverso la misurazione del concreto impatto sull’apprendimento, sulle performance e sui risultati aziendali ma anche di creare esperienze coinvolgenti grazie all’utilizzo di tecniche quali la gamification, il social learning, permettendo di aumentare la motivazione e la partecipazione.
Indice degli argomenti
Strumenti per l’analisi dei bisogni formativi
Per comprendere a pieno gli straordinari vantaggi derivanti dall’applicazione di tecniche relative ai Big Data nel mondo della formazione, è opportuno preliminarmente ripercorrere, seppure sinteticamente, i principi ed i processi fondamentali legati ai meccanismi di approvvigionamento di competenze.
La progettazione dei percorsi formativi
In particolare, il punto di partenza ma spesso anche il tasto dolente di ogni percorso di formazione è da sempre rappresentato dall’analisi dei bisogni formativi, tradizionalmente basata su supposizioni, intuizioni o, negli approcci più “scientifici”, su questionari, interviste, ricognizioni più o meno formali.
Il problema di fondo, in estrema sintesi, è riconducibile a due tipologie di analisi, connesse rispettivamente all’individuazione delle competenze e delle abilità necessarie a svolgere una determinata mansione ed al “calcolo delle differenze” rispetto alle reali conoscenze di ogni singolo dipendente.
Risulta necessario, pertanto,
- Mappare le “figure professionali” necessarie all’organizzazione, associandole a competenze, capacità e competenze di base necessarie. Per effettuare tale operazione è possibile, ad esempio, far riferimento a repertori pubblici o ad altre fonti esterne alla propria organizzazione;
- Raccogliere, elaborare ed analizzare dati ed informazioni derivanti dalla concreta attuazione dei processi aziendali per comprendere in dettaglio le reali esigenze di formazione e valorizzazione del personale.
- Acquisire il profilo di ogni dipendente addetto alle specifiche mansioni, facendo emergere le aree formative nelle quali soffermarsi maggiormente;
- Progettare ed implementare corsi di formazione mirati al raggiungimento degli obiettivi emersi al punto precedente;
- Misurare l’efficacia della formazione attraverso la misurazione dei risultati.
Facendo, ad esempio, riferimento alla figura dell’addetto alla segreteria di direzione, è possibile in prima battuta individuare la seguente figura professionale, associata tradizionalmente alle competenze, alle capacità ed alle conoscenze di base elencate nella tabella seguente:
| Processo aziendale | Figura Professionale | Competenze necessarie | Capacità richieste | Conoscenze di base |
|---|---|---|---|---|
| Segreteria di Direzione | Operatore per l’organizzazione e gestione delle attività di segreteria, l’accoglienza e le informazioni | COMP1: Redigere comunicazioni formali, anche in lingua straniera, portarle alla firma ed inviarle; | CAP1: Applicare le principali tecniche per la redazione di lettere, comunicati, avvisi e convocazioni d’uso comune. | CON1: Funzionalità dei principali software applicativi d’ufficio (fogli elettronici, programmi di videoscrittura, database relazionali, ecc.); |
| COMP2: redigere report, presentazioni, statistiche, utilizzando applicativi informatici | CAP2: Utilizzare gli applicativi informatici per la redazione di tabelle, presentazioni, statistiche e report per interlocutori interni ed esterni | CON2: Principali tecniche di comunicazione scritta, verbale e digitale; | ||
| COMP3: Garantire la correttezza grammaticale e la rispondenza con gli obiettivi di comunicazione definiti | CAP3: Valutare la correttezza di un testo scritto (grammatica e sintassi) e la sua rispondenza con gli obiettivi di comunicazione definiti | CON3: Servizi internet: navigazione, ricerca informazioni sui principali motori di ricerca, posta elettronica |
L’applicazione concreta di tale attività all’interno della specifica azienda potrebbe condurre alla rilevazione delle seguenti necessità professionali aggiuntive.
| Competenze | Capacità-abilità | Conoscenze |
|---|---|---|
| COMP_U1: Essere in grado di comprendere l’uso corretto degli strumenti digitali con la dovuta attenzione all’equilibrio tra vita professionale e salute personale | CAP_U1:Proteggere i dispositivi, Difendere i dati personali e privacy CAP_U2: Tutelare la salute e il benessere, CAPU_3Netiquette (galateo digitale) | CON_U1: Misure di sicurezza PC CON_U2: Privacy e Normativa Dati Personali CON_U3: Galateo digitale. |
Lo studio dei profili dei singoli dipendenti potrebbe portare alle seguente situazione
| Operatore | Competenze base | Capacità base | Conoscenze base | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| COMP 1 | COMP 2 | COMP 3 | CAP 1 | CAP 2 | CAP 3 | CON 1 | CON 2 | CON 3 | |
| Operatore 1 | 6 | 7 | 8 | 5 | 6 | 9 | 7 | 8 | 5 |
| Operatore 2 | 6 | 8 | 6 | 6 | 5 | 8 | 8 | 6 | 7 |
| Operatore 3 | 6 | 5 | 7 | 6 | 8 | 8 | 8 | 6 | 7 |
| Operatore | Competenze base | Capacità base | Conoscenze base | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| COMU_1 | CAPU_1 | CAPU_ 2 | CAPU_ 3 | CONU_1 | CONU_2 | CONU_3 | |
| Operatore 1 | 6 | 5 | 6 | 9 | 7 | 8 | 5 |
| Operatore 2 | 6 | 6 | 5 | 7 | 8 | 6 | 7 |
| Operatore 3 | 6 | 6 | 8 | 7 | 8 | 6 | 7 |
Dall’unione dei dati sopra indicati, emerge, ad esempio, come la competenza di base 1 sia sostanzialmente carente in tutti i dipendenti mentre la capacità di base 3 possa ritenersi già “coperta”.
Dall’analisi di tutti i dati l’azienda può organizzare sia corsi di carattere generali tendenti a coprire le lacune presenti sostanzialmente in tutta l’organizzazione, sia percorsi mirati per gli operatori che manifestano carenza in specifici punti.
Il vero punto dolente, nel quadro appena descritto, è rappresentato dalle modalità con le quali le informazioni possono essere reperite all’interno delle aziende che spesso devono ricorrere a metodi empirici, artigianali, improvvisati per comprendere cosa serve, cosa sanno fare i propri dipendenti, cosa prevedere nei corsi di formazione.
A questo punto è immediatamente comprensibile come le nuove tecnologie basate sui big data possano rivoluzionare tale processo grazie all’applicazione di analisi di carattere scientifico e, utilizzando una locuzione tecnica in uso presso gli addetti ai lavoro, “data-driven”, ossia guidata da informazioni reali e non da “percezioni”.
Un altro fattore di fondamentale importanza è rappresentato dalle modalità con le quali i contenuti formativi sono veicolati. Per risultare efficace e migliorare l’esperienza di apprendimento, infatti, un corso deve intercettare l’attenzione dei partecipanti, entrando in sintonia non solo con le aspettative ma anche con il modo di agire, pensare, elaborare i concetti dei discenti.
Fonti di dati
Nel contesto descritto in precedenza, un’importanza strategica rivestono le fonti dalle quali è possibile ricavare i dati e le informazioni da utilizzare per comprendere il quadro di riferimento ed organizzare percorsi formativi mirati ed efficaci.
Partendo dai sistemi informativi informativi presenti ormai in tutte le realtà aziendali, è possibile utilizzare quali basi informative di partenza, cui applicare le tecniche di analisi tipiche dei Big Data, le piattaforme elencate nelle tabelle seguenti:
| Sistemi HR | LMS (Learning Management System) | Piattaforme di Social Learning |
|---|---|---|
| Dati anagrafici e di performance | Heatmap: Mappe di calore che mostrano quali parti dei corsi sono più visualizzate, quali vengono saltate, quali generano più domande. | Analisi delle conversazioni: Identificazione dei temi più discussi, delle domande più frequenti, dei problemi emergenti. |
| Mobilità interna: Trasferimenti tra dipartimenti, promozioni, cambi di ruolo | Tempi di permanenza su specifici argomenti: Per identificare aree di difficoltà o di particolare interesse. | Network analysis: Mappatura delle relazioni tra i dipendenti per identificare “influencer” e “nodi di conoscenza”. |
| Assenteismo e turnover: Tassi di assenza e di abbandono del lavoro (potenziali indicatori di insoddisfazione o di mancanza di competenze). | Risultati di test intermedi e finali: Analisi dettagliata degli errori per individuare lacune specifiche. | |
| Costi del personale: Retribuzioni, benefit, costi di formazione (per calcolare il ROI) | Interazioni con tutor o formatori: Frequenza e tipologia delle richieste di supporto. |
| Dati di Business | Strumenti di Web Analytics | Benchmarking Esterno |
|---|---|---|
| Dati di vendita: Analisi delle performance di vendita per prodotto, regione, canale, ecc. | Analisi del traffico su siti web e app aziendali: Per identificare le risorse formative più utilizzate e quelle meno efficaci. | Analisi di annunci di lavoro: Per identificare le competenze più richieste dal mercato. |
| Dati di produzione: Tempi di produzione, difetti, scarti, efficienza degli impianti. | Report di settore: Per comprendere i trend tecnologici e le esigenze di competenze emergenti. | |
| Dati di customer service: Tempi di risoluzione dei problemi, customer satisfaction, reclami. | Analisi dei competitor: Per capire come le aziende concorrenti stanno investendo in formazione. | |
| Dati di marketing: Efficacia delle campagne, engagement sui social media, conversioni. |
Tecnologie big data per la formazione
Una volta individuate le sorgenti cui attingere per ottenere i dati, vediamo come sia possibile utilizzare le singole tecnologie connesse ai Big Data al fine di ottimizzare i processi di apprendimento e migliorare le performance aziendali.
La personalizzazione dell’apprendimento
Come è stato ampiamente descritto in precedenza, il vero valore aggiunto dell’applicazione dei Big Data nell’ambito della formazione aziendale è rappresentato, in estrema sintesi, dalla personalizzazione dell’apprendimento, che, di fatto, trasforma l’esperienza da un evento passivo a un percorso attivo, coinvolgente e ritagliato su misura sia per l’organizzazione che per l’individuo.
I meccanismi maggiormente utilizzati per arrivare all’implementazione di percorsi realmente personalizzati sono rappresentati dai sistemi di “raccomandazione”, che permettono di far emergere segnalazioni specifiche in relazione ad ogni operatore, l’adaptive learning, che consente di modificare in tempo reale i contenuti veicolati in modo da farli risultare sempre in linea con le reali esigenze dei discenti, e i profili di apprendimento individuali, che rappresentano uno studio delle caratteristiche peculiari di ogni dipendente cui è proposto uno specifico corso.
Principali applicazioni pratiche e casi di successo
Dopo aver trattato l’argomento dal punto di vista teorico, proviamo, ora, ad immergerci all’interno di reali applicazioni messe in campo da veri e propri colossi internazionali, che hanno implementato con successo metodologie di personalizzazione della formazione basate sui Big Data.
Machine Learning (ML) – IBM Watson Talent Framework (Career Coach AI)
IBM ha sviluppato il sistema Watson Talent Development, che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i profili dei dipendenti, le loro performance e i loro interessi professionali. Questo sistema suggerisce corsi specifici per ogni dipendente, migliorando l’efficacia della formazione e riducendo il tempo necessario per acquisire nuove competenze. Un ulteriore vantaggio è la capacità del sistema di adattarsi alle esigenze aziendali in tempo reale, garantendo che la formazione sia sempre aggiornata rispetto alle evoluzioni del mercato. Un esempio pratico di successo è stato il miglioramento del livello di competenze tecniche dei dipendenti del settore IT, riducendo del 30% il tempo necessario per completare i corsi rispetto ai metodi tradizionali.
Career Coach AI è una funzionalità all’interno dell’IBM Watson Talent Framework che utilizza il machine learning per analizzare le competenze dei dipendenti, i ruoli aziendali e le tendenze del mercato del lavoro. Sulla base di questa analisi, il sistema fornisce suggerimenti personalizzati ai dipendenti su corsi di formazione e percorsi di carriera.
Obiettivi del progetto
Strategia di implementazione
Tecnologie utilizzate
| Tecnologia | Utilizzo | |
|---|---|---|
| IBM Watson Machine Learning | Viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati relativi a competenze, ruoli lavorativi e tendenze di mercato. Ciò consente al framework di fornire raccomandazioni personalizzate per la formazione e lo sviluppo dei dipendenti. | |
| IBM Cloud | Il framework è una soluzione basata sul cloud, quindi si appoggia all’infrastruttura di IBM Cloud per la sua esecuzione e gestione dei dati. | |
| Database – IBM Db2 | Archiviazione e gestione dei dati | |
| API | Integrazione con altri sistemi | |
Benefici ottenuti
- Riduzione del tempo di formazione grazie alla personalizzazione.
- Suggerimenti di formazione più pertinenti e mirati, basati su dati reali e tendenze di mercato.
- Miglioramento dell’engagement dei dipendenti attraverso opportunità di sviluppo professionale.
- Supporto alle aziende nella gestione delle competenze e nella preparazione della forza lavoro per il futuro.
Sintesi
In sintesi, l’IBM Watson Talent Framework sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale, dell’elaborazione del linguaggio naturale e del cloud computing per aiutare le aziende a gestire e sviluppare il talento dei propri dipendenti.
Walmart – Ottimizzazione della Formazione con Power BI
Walmart è una delle aziende più grandi al mondo, con oltre 2,3 milioni di dipendenti distribuiti nei suoi negozi e centri logistici. La sfida principale per il colosso del retail era garantire una formazione continua e su larga scala, adattata alle esigenze di ogni singolo lavoratore.
Per affrontare questa sfida, Walmart ha implementato Microsoft Power BI, una piattaforma di Business Intelligence che consente di raccogliere, analizzare e visualizzare dati sui processi formativi e sulle performance lavorative dei dipendenti.
Obiettivi del progetto
L’obiettivo principale dell’iniziativa è quello ottimizzare la formazione aziendale attraverso un approccio data-driven, puntando in particolare a:
Strategia di implementazione
L’implementazione di Power BI nella formazione aziendale è stata strutturata in tre fasi principali:
- Raccolta e analisi dei dati
- Dati sulla formazione: numero di corsi completati, valutazioni dei test, tempo medio di apprendimento.
- Dati sulle performance lavorative: produttività post-formazione, riduzione degli errori operativi, livello di soddisfazione dei clienti.
- Dati comportamentali: engagement nei corsi, tempo di permanenza sulle piattaforme di e-learning, feedback dei dipendenti.
Questi dati vengono raccolti automaticamente e aggregati in dashboard interattive all’interno di Power BI.
2. Creazione di percorsi formativi personalizzati
Grazie all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning, Power BI analizza i dati per identificare le aree di miglioramento per ciascun dipendente.
Se un lavoratore ha difficoltà in un modulo specifico, il sistema può suggerire corsi aggiuntivi o sessioni di supporto mirate.
Questo permette di passare da un modello di formazione standardizzato a un modello adattivo e personalizzato.
3. Misurazione dell’impatto della formazione
Power BI collega direttamente i risultati della formazione ai dati di performance aziendale.
I manager possono vedere quali corsi hanno avuto il maggiore impatto sulla produttività e apportare modifiche ai programmi di apprendimento.
Il sistema genera report automatici che mostrano il ROI della formazione in base a metriche concrete.
Tecnologie utilizzate
| Tecnologia | Utilizzo | |
|---|---|---|
| Microsoft Power BI | Per analizzare e visualizzare i dati della formazione. | |
| Azure Data Lake Storage | Per archiviare grandi volumi di dati grezzi relativi alla formazione e alle performance dei dipendenti. | |
| Azure Synapse Analytics | Per l’elaborazione e l’analisi dei dati su larga scala, inclusa la pulizia, la trasformazione e l’aggregazione dei dati. | |
| Azure Data Factory | Per orchestrare i flussi di dati, automatizzando il processo di raccolta, trasformazione e caricamento dei dati in Power BI. | |
| Azure SQL Database | Per archiviare dati relazionali strutturati, come i dati relativi ai dipendenti, ai corsi di formazione e ai risultati delle valutazioni. | |
Benefici ottenuti
- Miglioramento dell’efficacia della formazione
- I tempi di apprendimento sono stati ridotti del 20%, grazie alla personalizzazione dei corsi.
- I dipendenti hanno mostrato un aumento del 15% nella produttività dopo la formazione.
- Il coinvolgimento nei corsi è aumentato del 30%, poiché i contenuti sono più mirati e pertinenti.
- Maggiore efficienza e riduzione dei costi
- Walmart ha ridotto il costo della formazione del 25%, eliminando corsi meno efficaci.
- L’analisi predittiva ha permesso di identificare in anticipo le competenze critiche, migliorando la gestione delle risorse umane.
- Decisioni basate sui dati
- I manager ora hanno accesso a dashboard intuitive che mostrano in tempo reale l’impatto della formazione sulla performance aziendale.
- È possibile modificare rapidamente i programmi di apprendimento per rispondere alle esigenze aziendali in continua evoluzione.
Sintesi
L’integrazione di Microsoft Power BI ha permesso a Walmart di trasformare il suo approccio alla formazione da statico a dinamico, migliorando l’apprendimento, la produttività e l’efficienza operativa.
Questo caso dimostra come i Big Data e la Business Intelligence possano rivoluzionare la gestione della formazione aziendale, creando percorsi più efficienti e adattivi per i dipendenti.
Siemens – Formazione basata su IoT e AI
Siemens, leader globale nel settore industriale e dell’automazione, ha integrato Internet of Things (IoT) e Intelligenza Artificiale (AI) nei suoi programmi di formazione per migliorare la preparazione dei tecnici e operatori di impianti industriali. Questa innovazione ha trasformato la formazione aziendale in un processo interattivo, personalizzato e data-driven.
Siemens si è trovata di fronte a una sfida comune nelle industrie ad alta specializzazione: la necessità di formare rapidamente e in modo efficace tecnici e operatori per l’uso di macchinari complessi.
Molti errori operativi derivavano da una formazione insufficiente o poco aggiornata, con un impatto diretto su sicurezza, efficienza e produttività. L’obiettivo di Siemens era quindi ottimizzare il processo formativo sfruttando tecnologie avanzate come IoT, AI e Realtà Aumentata (AR).
Obiettivi del progetto
L’iniziativa si è concentrata su tre obiettivi principali:
Strategia di implementazione
Tecnologie utilizzate
| Tecnologia | Utilizzo | |
|---|---|---|
| Siemens MindSphere | MindSphere è la piattaforma IoT aperta basata su cloud di Siemens. Agisce come il fondamento per la raccolta, l’analisi e la visualizzazione dei dati provenienti da dispositivi e sistemi industriali. Permette di connettere macchinari e sensori, raccogliendo dati in tempo reale che vengono poi utilizzati per monitorare le prestazioni, identificare anomalie e ottimizzare i processi, compresa la formazione. Nella formazione, MindSphere consente di raccogliere dati sulle prestazioni dei lavoratori durante l’utilizzo dei macchinari. Questi dati vengono poi analizzati per identificare le aree in cui i lavoratori hanno bisogno di ulteriore formazione. | |
| Siemens Xcelerator | E’ una piattaforma digitale aperta che comprende un portfolio curato di software e soluzioni abilitati all’IoT, un ecosistema di partner e un marketplace. Permette di accelerare la trasformazione digitale dei clienti, ottimizzando processi attraverso soluzioni digitali. Consente l’utilizzo e l’integrazione delle diverse tecnologie che riguardano la formazione, attraverso l’utilizzo di applicativi e la collaborazione con aziende partner. | |
| SITRAIN | E’ il programma di formazione di Siemens, che offre corsi di formazione su una vasta gamma di tecnologie e prodotti Siemens. Integra tecnologie digitali come la realtà virtuale e la realtà aumentata per fornire esperienze di formazione interattive e coinvolgenti SITRAIN utilizza i dati raccolti da MindSphere e le analisi AI per personalizzare i corsi di formazione. La piattaforma fornisce anche accesso a contenuti di formazione online e a simulatori virtuali. | |
Benefici ottenuti
- Riduzione del 25% degli errori operativi dopo la formazione.
- Taglio del 40% del tempo necessario per apprendere nuove procedure.
- Aumento della sicurezza sul lavoro grazie alla formazione basata su dati reali.
Sintesi
Grazie all’uso di IoT, AI e AR, Siemens ha creato un sistema di formazione altamente efficace, che combina il monitoraggio in tempo reale con simulazioni immersive per migliorare l’apprendimento.
Amazon – Formazione immersiva con Oculus for Business
Amazon ha rivoluzionato la formazione dei suoi dipendenti utilizzando Oculus for Business, una piattaforma di realtà virtuale (VR) che permette ai lavoratori di acquisire competenze in un ambiente immersivo e sicuro. Questo approccio innovativo è stato particolarmente utile nei centri logistici, dove la rapidità e la precisione sono fondamentali per garantire un’elevata efficienza operativa.
Nei centri di distribuzione Amazon, i nuovi dipendenti devono imparare rapidamente a gestire i flussi di lavoro, maneggiare correttamente i pacchi e rispettare rigorose procedure di sicurezza. Tradizionalmente, la formazione avveniva attraverso manuali, video e tutoraggi sul campo, con un elevato margine di errore iniziale.
Per rendere l’apprendimento più efficace, Amazon ha implementato Oculus for Business, una piattaforma che utilizza visori di realtà virtuale per simulare scenari di lavoro realistici. Questo sistema consente ai dipendenti di allenarsi in un ambiente virtuale prima di iniziare a lavorare effettivamente sul campo.
Obiettivi del progetto
L’obiettivo principale dell’iniziativa è quello di migliorare l’efficacia della formazione nei centri logistici attraverso un’esperienza interattiva e immersiva, puntando a:
Strategia di implementazione
L’implementazione di Oculus for Business nella formazione aziendale si è sviluppata in tre fasi:
Creazione di simulazioni VR per la logistica
Amazon ha sviluppato ambienti virtuali dettagliati che replicano fedelmente i centri di distribuzione. I dipendenti possono allenarsi su attività come smistamento, imballaggio, gestione degli scaffali e utilizzo dei macchinari. Ogni simulazione con il supporto della realtà virtuale per l’apprendimento include feedback in tempo reale, aiutando i lavoratori a correggere eventuali errori immediatamente.
Personalizzazione della formazione
Il sistema traccia le performance individuali e adatta la difficoltà degli scenari di addestramento in base alle esigenze del singolo lavoratore. I nuovi assunti possono completare la formazione a un ritmo personalizzato, migliorando il processo di apprendimento.
Integrazione con il monitoraggio delle prestazioni
Dopo il training VR, i lavoratori vengono monitorati nelle loro prime settimane di attività per verificare i miglioramenti nelle performance.
Amazon utilizza Big Data e AI per correlare i risultati del training VR con l’efficienza operativa sul campo.
I dati raccolti vengono utilizzati per ottimizzare ulteriormente i programmi formativi.
Tecnologie utilizzate
| Tecnologia | Utilizzo | |
|---|---|---|
| Oculus for Business (Meta Quest) | I dipendenti utilizzano i visori per simulare scenari di lavoro reali, come la movimentazione dei pacchi, l’utilizzo di attrezzature e la gestione di situazioni di emergenza. Oculus for Business offre strumenti per la gestione e la distribuzione di applicazioni VR su larga scala. Amazon utilizza i visori Meta Quest (in passato Oculus Quest) per immergere i dipendenti in ambienti di formazione virtuali realistici. | |
| Unity e Unreal Engine | Questi motori permettono di creare ambienti 3D dettagliati, animazioni realistiche e interazioni complesse. Consentono di simulare con precisione i processi di lavoro nei centri logistici di Amazon. | |
| Amazon EC2 | Per la potenza di calcolo necessaria per eseguire simulazioni VR complesse. | |
| Amazon S3 | Per l’archiviazione di grandi quantità di dati relativi alle simulazioni VR. | |
| Amazon Sumerian | Permette la creazione di applicazioni VR e AR. | |
| AWS | Per la gestione dei dati relativi ai dipendenti e ai progressi fatti durante la formazione. | |
Benefici ottenuti
- Miglioramento della qualità della formazione
- Il tasso di apprendimento dei nuovi assunti è aumentato del 30% rispetto ai metodi tradizionali
- I dipendenti hanno mostrato un 40% in meno di errori durante il primo mese di lavoro.
- Riduzione del tempo di formazione
- Il tempo necessario per formare un nuovo dipendente è stato ridotto del 50%
- I lavoratori possono completare la formazione in modo più rapido e autonomo.
- Maggiore sicurezza nei magazzini
- Incidenti e infortuni sul lavoro sono diminuiti del 25%, grazie alla possibilità di esercitarsi in un ambiente sicuro prima di operare nei magazzini reali.
- I lavoratori imparano a gestire situazioni di emergenza in un ambiente controllato, migliorando la preparazione complessiva.
- Ottimizzazione dei Costi
- Amazon ha ridotto i costi legati alla formazione tradizionale e al tutoraggio sul campo.
- Il turnover del personale si è abbassato, poiché i dipendenti si sentono più sicuri e competenti fin da subito.
Sintesi
L’integrazione di Oculus for Business ha trasformato la formazione dei dipendenti Amazon da un processo statico e teorico a un’esperienza pratica, immersiva e interattiva.
Dopo il successo iniziale nei centri di distribuzione, Amazon sta valutando l’uso della VR anche in altre aree, come la formazione degli ingegneri per la robotica e la gestione delle operazioni di magazzino avanzate. Amazon ha dimostrato che l’uso della Realtà Virtuale nella formazione aziendale può migliorare significativamente la qualità dell’apprendimento, ridurre i tempi di addestramento e aumentare la sicurezza sul posto di lavoro.
Sony Global Education e la blockchain nell’istruzione
Sony Global Education è una divisione di Sony che si concentra sullo sviluppo di soluzioni innovative per l’istruzione. Tra le loro iniziative, hanno esplorato e sviluppato l’applicazione della tecnologia blockchain per la gestione e la verifica dei registri di apprendimento. Il loro lavoro si concentra sulla creazione di un sistema più sicuro, trasparente ed efficiente per la registrazione e la condivisione delle informazioni relative al percorso educativo degli studenti.
Obiettivi del progetto
Strategia di implementazione
Tecnologie utilizzate
| Tecnologia | Utilizzo | |
|---|---|---|
| Soneium | La tecnologia blockchain è per creare un registro distribuito, immutabile e sicuro per la gestione dei dati di apprendimento. | |
| Clefia | Tecniche di crittografia vengono utilizzate per proteggere i dati degli studenti e garantire la privacy | |
| Blockcerts | La piattaforma supporta la creazione e la gestione di credenziali digitali basate su standard come Blockcerts | |
| API | Le API vengono utilizzate per consentire l’integrazione della piattaforma con altri sistemi e applicazioni | |
- Tecnologia Blockchain::. Clefia
- Credenziali Digitali: o altri formati.
- API (Application Programming Interfaces):, come i sistemi di gestione degli studenti (SMS) o le piattaforme di e-learning.
Benefici ottenuti
- Maggiore sicurezza e affidabilità dei registri di apprendimento: La blockchain garantisce che i dati siano protetti da modifiche non autorizzate, aumentando la fiducia nelle qualifiche degli studenti.
- Verifica più semplice e veloce delle credenziali: La blockchain semplifica il processo di verifica delle qualifiche, riducendo i tempi e i costi associati alla verifica manuale.
- Maggiore controllo degli studenti sui propri dati: Gli studenti hanno un maggiore controllo sui propri dati educativi e possono condividerli facilmente con chi ne ha bisogno.
- Maggiore trasparenza e tracciabilità del percorso di apprendimento: La blockchain offre una maggiore trasparenza e tracciabilità del percorso di apprendimento degli studenti.
- Riduzione del rischio di frodi e falsificazioni: La blockchain riduce il rischio di frodi e falsificazioni delle credenziali educative.
Sintesi
Sony Global Education sta attivamente esplorando e implementando la tecnologia blockchain per trasformare la gestione dei registri di apprendimento. Il progetto si concentra sulla creazione di un sistema più sicuro, trasparente ed efficiente per la registrazione, la verifica e la condivisione delle informazioni educative. Attraverso lo sviluppo di piattaforme blockchain, la collaborazione con istituzioni educative e un focus sulla sicurezza e la privacy, Sony Global Education mira a rivoluzionare il settore dell’istruzione e a offrire agli studenti un maggiore controllo sui propri dati e un accesso più facile alle opportunità educative e professionali.
