La importancia del aprendizaje

La mayor brecha para la adopción de las nuevas tecnologías sigue siendo la falta del talento, por lo cual trabajar en este tema debe ser una prioridad organizacional mediante el uso de herramientas como el micro aprendizaje o el aprendizaje en movimiento.

Un estudio de EY en conjunto con Forbes, indica que dos terceras partes de las empresas que tienen un uso avanzado de analítica reportan crecimientos en sus márgenes de operación e ingresos mayores al 15% y además consideran haber mejorado de forma considerable su perfil de riesgo.

La analítica tiene muchos rostros para las organizaciones pero requiere de un ciclo de madurez que contenga aspectos como:

  • Definición de modelos operativos, que gobiernen sus actividades y que incluyan las estructuras organizacionales para su operación.
  • Diseño de iniciativas apoyadas en proyectos, para alcanzar los objetivos específicos de negocio deseados.
  • Convertir la información generada por la analítica en parte integral de la operación del negocio, para generar acciones específicas que produzcan los beneficios buscados.
  • Utilizar los datos para mejorar los procesos de medición y aprendizaje.
  • Hacer uso de los datos como para de la estrategia de diferenciación competitiva del modelo de negocio.

Cuando la analítica se implementa como un recurso para toda la organización, es posible utilizarla no solo a nivel de decisiones de alta dirección, sino que aporta grandes valores a los procesos asociados con la gestión del riesgo, la contabilidad, los recursos humanos, la cadena de suministro y las estrategias de innovación. Sorprendentemente, el área que más ha avanzado en los últimos 3 años gracias a su uso es la de recursos humanos.

La analítica ha dejado su etapa de prueba piloto en una pequeña área de negocio y se extiende rápidamente a nivel organizacional, como un promotor para repensar y re-imaginar todo el negocio e identificar nuevas oportunidades.

En el mundo de la cadena de suministro el crecimiento de la analítica estará en:

  • Mayor uso de la inteligencia artificial, el “machine Learning” y otras tecnologías emergentes.
  • La convergencia de múltiples tecnologías para la reinvención del valor.

El punto más débil en el crecimiento de la analítica de forma estrategia en todo el negocio, continua siendo el elemento humano, debido a la falta de una cultura colaborativa y las habilidades básicas para su implantación y utilización.

Para mayor detalle revisar el artículo “EY and Forbes Study Stresses Power of Supply Chain Analytics”.

Siendo entonces el factor humano una de las limitantes del crecimiento, es relevante revisar una publicación de la firma Poka llamada “5 Tips to Turn Training into Continuous Learning on the Factory Floor”, que manifiesta que debido al retiro de los trabajadores y la poca motivación de los milenials por los trabajos en manufactura, se proyecta un faltante de al menos dos millones de trabajadores para el 2025 solamente en Estados Unidos.

En 2017, según un reporte de Training Industry, aún el 42% de la instrucción se generó dentro del aula, lo que aleja al participante del lugar donde se utilizará el conocimiento. El proceso de aprendizaje, es mejor cuando se realiza en frente del equipo, viendo un video, revisando una guía o analizando un diagrama.

Debido a la dinámica de la vida contemporánea, es adecuado considerar que el aprendizaje se realice “en movimiento”,  para esto, el uso de tabletas es la mejor solución. Solo imaginemos que un operador puede escanear un código QR en su equipo para acceder al conocimiento específico del equipo que le permite resolver de forma inmediata una desviación al proceso.

La velocidad del cambio del mundo requiere que el conocimiento se actualice de forma permanente, ya que los contenidos se vuelven obsoletos a gran velocidad. Es necesario identificar formas en que los propios operadores o técnicos, transfieran su conocimiento a plataformas de aprendizaje colectivo. Las lecciones aprendidas, soportadas con medios audiovisuales, permitirían tener disponibles las soluciones que se utilizaron en problemas que pueden volverse a presentar.

El conocimiento se debe volver un activo colectivo, que permita a todos aprender así como también solicitar ayuda cuando se encuentra un nuevo problema, pensemos una aplicación tipo “crowdsourcing” dentro de la organización donde todos participan en tiempo real en la búsqueda de una solución así como de la mejor solución.

Basados en el principio de “micro learning”, en el que un solo tema se analiza en un espacio de 3 a 6 minutos, y en donde la retención se considera que mejora en un 20%, la información acerca de instrucciones de trabajo o procedimientos debe ser compartida bajo estos mismos principios, para mejorar su impacto en el aprendizaje del personal. El “micro aprendizaje” es mejor para cualquiera que desea aprender, pero es esencial para los operadores que difícilmente tienen largos períodos ininterrumpidos para el aprendizaje.

Considero que la mayor parte de los principios expresados por el artículo de Poka, pueden y deben ser extendidos al resto de la organización, y servir como base para acelerar el aprendizaje y cerrar la brecha entre el conocimiento del personal y el potencial de las nuevas tecnologías como la analítica, el IoT, la inteligencia artificial o el “Machine Learning”.

La tecnología por si sola no producirá beneficios sin una clara estrategia, procesos y estructuras operativas adecuadas y el talento adecuado para maximizar sus beneficios.

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