Istruzione e occupazione sono interdipendenti. Il problema è che le parti interessate o non lo sanno, oppure scelgono di ignorare il fatto e continuano a trattare l'apprendimento come uno step formativo a se' stante mentre una generazione di nomadi digitali cerca competenze che contano per il mercato del lavoro.
L'era dell'istruzione elitaria sta volgendo al termine e, più o meno allo stesso modo, l'idea di un lavoro a tempo indeterminato e sempre più' in discussione, poiché il salto di lavoro diventa sempre più comune. La prova di ciò è ampiamente dimostrata dal mercato dell'e-learning che dovrebbe superare i 375 milioni di dollari in cinque anni, nonché dal fatturato dei dipendenti negli Stati Uniti che è passato dal 27% nel 2018 al 36% nel 2019. Nonostante ciò, il sistema educativo e i datori di lavoro finora non hanno preso in considerazione l'idea di cercare di imparare gli uni dagli altri.
In un mondo in rapido movimento guidato dalla tecnologia
1) Se i datori di lavoro devono assumere in modo rapido e preciso, necessitano poter:
Identificare facilmente le risorse
Identificare facilmente gli elementi di differenziazione delle risorse
2) Se i provider di educazione devono fornire competenze che si adattano al mercato del lavoro, dovranno poter facilmente misurare la differenza e trarne indicazioni per migliorare
Tutto ciò implica sapere cosa funziona e cosa no in tempo reale affinché il sistema educativo possa evolvere.
Alcuni potrebbero guardare ad AI tramite la quale costruire proiezioni utili partendo dai big data, l' il 37,9% dei dipendenti che lascia la propria azienda entro i primi 365 giorni dall'assunzione dice che non è una soluzione oggi e che probabilmente non lo sarà per qualche tempo. La verità è che la compatibilità di un candidato per una data posizione è determinata da alcune skills che possono essere misurate e da altre che non possono. Le proiezioni possono essere applicate al mondo reale solo se si basano su dati sufficientemente vicini alla verità e se possono dare informazioni sufficientemente granulari. Le pratiche attuali tentano di compensare l'assenza di strumenti di misurazione con delle valutazioni soggettive, che come tali sono approssimative e marcate da pregiudizi più o meno volontari il cui risultato può essere "il migliore possibile", il che implica che potrebbe non essere il risultato giusto.
Passare ad approcci ecosistemici
Quando si tratta di passare a una mentalità ecosistemica, il dilemma che devono affrontare i decisori è se aprirsi a uno spazio condiviso, correndo il rischio di perdere autonomia decisionale. In natura, un ecosistema è una contesto in cui piante, animali e altri organismi, nonché il paesaggio, lavorano insieme per formare un ciclo di vita. Con le tecnologie emergenti che stanno cambiando il modo in cui viviamo, ci muoviamo, scambiamo valore, consumiamo beni e lavoriamo, è assolutamente evidente che senza competenze adeguate le aziende rischiano di perdere la corsa competitiva ormai globalizzata, soprattutto, grandi porzioni di popolazione che non hanno uguale accesso all'istruzione potrebbero essere lasciate indietro rendendo la crescita globale insostenibile. La complessità della società moderna rende fondamentale che tutte le parti interessate lavorino insieme per progredire e nella maggior parte dei casi anche per sopravvivere, poiché nessuna di esse può effettivamente raggiungere i propri obiettivi senza alcuna interazione con l'altro. Gli ecosistemi, sia nella natura che nella società, richiedono una qualche forma di regole concordate, il vantaggio che l'ecosistema fornisce ai partecipanti è la crescita, lo svantaggio può essere un cambiamento rispetto alle pratiche correnti. Il maggiore problema che si pone a providers di educazione, formazione o training, datori di lavoro e istituzioni quando lavorano insieme, è rappresentato principalmente dalla gestione dei dati e dalla privacy, mentre il vantaggio può essere che i membri dell'ecosistema potrebbero concordare un linguaggio comune (taxonomy), criteri di valutazione standard e tecnologie che consentano di equalizzare i riconoscimenti di merito. Il mondo blockchain risolve il problema di cui sopra con piattaforme concepite come ecosistemi "trustless". Questo termine si riferisce a un contesto in cui la fiducia non è necessaria perché il sistema stesso garantisce il risultato desiderato. Più precisamente tali contesti beneficiano dell'immutabilità e della trasparenza tipiche delle blockchain che consentono ai membri di scambiare valore o informazioni anonime che non possono che essere valide e corrette perché qualsiasi informazione aggiunta alla blockchain non può essere né modificata né cancellata.
La recente pandemia è solo l'ultimo degli eventi che concorre a rendere obsolete le domande sull'opportunità per i datori di lavoro e il sistema educativo di agire come un ecosistema unico. Il processo era già in atto prima della pandemia:
La decadenza del paradigma apprendimento - apprendistato - lavoro: oggi ognuno è contemporaneamente studente e lavoratore, apprendista ed esperto.
La popolazione lavorativa occidentale in calo.
La crescente crisi di talenti con i responsabili HR che rischiano di non avere la risorse interne adatte per attuare la vision di lungo termine.
In questo mondo in rapido movimento e dalle molteplici sfaccettature, non c'è tempo per cercare talenti. Le risorse devono solo essere quelle giuste e, idealmente, pronte per l'uso: lo sviluppo interno delle competenze è solo una parte della soluzione. L'urgenza dell'industria è l'urgenza del sistema educativo, il cui scopo è stato tradizionalmente quello di portare le persone all'auto realizzazione in una società in cui l'identità dell'essere umano è definita principalmente dal lavoro. L'apprendimento informale derivato dall'esperienza è importante quanto il percorso educativo formale e il continuo apprendimento non formale. Con le ultime tecnologie che consentono a chiunque di accedere continuamente all'informazione in qualsiasi momento e da ovunque per sviluppare nuove competenze e ampliare i propri orizzonti, l'apprendimento informale è ben posizionato per diventare il mezzo predominante con cui l'individuo può far evolvere le proprie skills.
In un ecosistema unico dove employers e learning providers beneficiano di meccanismi condivisi, l'impatto di ogni forma di apprendimento, indipendentemente da come o dove questo si compia può restituire informazioni importanti per la crescita di tutti. L'industria dell'educazione si sta avvicinando timidamente alle piattaforme blockchain in cui le qualifiche possono essere archiviate e condivise. Come molto spesso accade quando le piattaforme vengono create dalla stessa industria che le popola, tendono a essere esclusive, rendendo difficile fondere adeguatamente l'intero percorso professionale e formativo di un individuo che è ciò che i datori di lavoro sono più interessati. Ciò nonostante, aiuteranno a dare trasparenza alle credenziali d'istruzione formale e sperabilmente a favorire la verifica di credenziali di oltre 270 milioni di migranti che oggi attendono mesi prima di vedere riconosciuta la propria educazione nel paese di destinazione. Per dare tranquillità a coloro che non hanno ancora abbastanza familiarità con i principi delle blockchain e agli scettici, la buona notizia è che l'immutabilità e la trasparenza della tecnologia dei registri condivisi (DLT) possono essere incorporati e integrati con tecnologie esistenti. Software come Certiif dimostrano come le credenziali basate su blockchain possano sostituire i badge per segnalare l'istruzione, senza che alcuna piattaforma funga da intermediario. Si può fare ecosistema anche senza necessariamente condividere la stessa Infrastruttura.
Nuovi hubs per formarsi e apprendere
A differenza dell'apprendimento formale tradizionale, apprendimento non formale e informale avvengono in contesti aziendali, a casa o in altri luoghi lontani dai giardini murati degli istituti universitari. L'apprendimento informale è definito come l'apprendimento che avviene tipicamente in modo volontario in situazioni di vita reale e spesso attraverso interazioni tra pari e approcci partecipativi, come colloqui, incontri ed eventi. Le organizzazioni offrono sempre più upskilling, riqualificazione, corsi di orientamento e formazione sul lavoro, mentre l'apprendistato rappresenta una delle maggiori fonti di formazione informale per i giovani.
Non è ancora chiaro come saranno i leader in ambito educazione; se saranno i datori di lavoro ad le loro accademie, l'istruzione formale riformattata in ecosistemi di partner o le piattaforme globali che distribuiranno contenuti di molteplici fornitori.
Molto probabilmente sarà una combinazione di tutti e tre. Mentre i confini tra i diversi tipi learning stanno svanendo, il mondo dell'educazione e i datori di lavoro abbozzano nuove partnership, le collaborazioni sembrano pero' più incentrate sull'erogazione che non sulla valutazione dell'impatto di quanto e' stato erogato. Siamo tutti consci che learning e' ormai un viaggio lungo tutta la vita che si sviluppa in maniera dinamica attraverso e in concomitanza con l'attività' lavorativa e poiché si svolge principalmente con supporti digitali, genera informazioni preziose. Se aziende e providers sapranno superare la naturale resistenza al cambiamento, scopriranno la loro via per crescere tramite informazioni puntuali e obiettive.
Learning | Efficacia non misurabile
Mentre l'analisi aiuta il mondo dell'educazione formale a migliorare l'esperienza degli studenti all'interno delle università, nessun dato in tempo reale informa chi crea i contenuti sul valore che il mercato attribuisce a essi. Oggi, le migliori business school misurano il valore aggiunto del loro apprendimento menzionando gli stipendi guadagnati dai loro migliori alunni.
Definiscono i loro corsi in base alla domanda globale di competenze specifiche o al grado di posizionamento della loro università rispetto a diversi criteri: ambiente di insegnamento, volume di ricerca, citazione e influenza, prospettiva internazionale e redditi dall'industria. . Quest'ultimo è una frazione minima del punteggio complessivo. Quando ho chiesto al rettore di un'importante Business School come misurassero l'apprezzamento del mercato del lavoro per la qualità dei propri contenuti, ha risposto che in realtà non c'è modo per loro di misurarla. Quando ho posto la stessa domanda alle piattaforme di e-learning, la risposta è stata che "il cliente è il re", che ancora non misura l'impatto dell'apprendimento. Finora, il sistema educativo ha costruito la sua reputazione valutando aspetti come il volume della ricerca, il numero di citazioni, il reddito generato dalla ricerca e la produttività, tutti esempi di output. Tuttavia, se l'istruzione è necessaria per prepararsi a un'economia basata sulle competenze, il valore dell'istruzione non è solo dato dal punteggio dei risultati di un'istituzione. E' il risultato che dovrebbe essere misurato: la domanda da porre è: qual è stato il rendimento dell'output? La risposta aiuterebbe a ridefinire quando utile, programmi e contenuti adattandoli alle esigenze del mercato del lavoro. Non sorprende che il numero crescente di piattaforme di contenuti di apprendimento, inizialmente focalizzate sulla fornitura di contenuti e sul monitoraggio dell'esperienza degli studenti, si stanno ora concentrando sul miglioramento dei loro algoritmi per leggere le correlazioni estraendo informazioni utili per costruire ulteriore contenuto. Sfortunatamente, la capacità delle piattaforme di definire lo studente - tipo può essere precisa solo nella misura in cui l'utente è fedele alla piattaforma stessa.
La sfida per i nuovi centri di apprendimento consisterà nel costruirsi una reputazione che tenga conto del valore che il mercato del lavoro, attribuisce ai contenuti. La rilevanza di contenuti farà la differenza.
Quando l'offerta aumenta il prezzo diminuisce, questa è semplice legge di mercato. Quando questo accade spiegare il valore al cliente e dimostrare perché il servizio vale la spesa extra diventa sempre più importante.
Rendere misurabile l'impatto dell'apprendimento è fondamentale per rimanere sul mercato.
Soft-skills | Il Sacro Graal che tutti possiamo trovare
Man mano che un individuo apprende, la sua capacità di vedere le connessioni tra i soggetti cresce, così come la sua capacità di collegare i punti e contribuire in contesti complessi. In un mondo in cui l'accesso alle informazioni è a portata di clic, la sfida principale è setacciare enormi quantità di informazioni. Curiosità, tenacia, pensiero critico e gestione del tempo fanno parte delle competenze trasversali che aiutano le persone a navigare, apprendere e acquisire continuamente informazioni. In principio, tutti possiamo sviluppare conoscenza e capacita' "soft" ma anche se l'esposizione al sapere sarà sempre più facile e gli hub e le accademie forniranno sicuramente più spunti di riflessione agli studenti, non tutti diventeranno polymath - persone che ambiscono all'eccellenza in diverse discipline e che dal proprio sapere trasversale, traggono la capacita' di innovare. Mentre è probabile che l'iper-specializzazione rimanga rilevante sul mercato del lavoro, e' un'attitudine polymath che porta a prospettive uniche e alla capacità di navigare nella complessità. Questa abilità cresce con il volume delle nozioni e delle idee acquisite ed è proporzionale alla loro qualità. La cattiva informazione e la possibilita' per chiunque di proporsi come esperto, sono le principali minacce per il learner digitale. Per molto tempo, le università si sono dichiarate hubs delle menti miglior, capaci di fornire la migliore qualità di istruzione, ora che il panorama delle occasioni educative e' assai più vasto e i programmi educativi preformattati possono rappresentare solo una parte del proprio percorso educativo, il tema qualita' dei contenuti è cruciale e complesso.
Con l'informazione e l'apprendimento ovunque, i nuovi hubs di learning organizzati in ecosistemi avranno interesse a trasmettere qualità tramite tutti i canali utilizzati e a consentire all'utente, di crescere il proprio valore passando facilmente da uno all'altro.
Mentre la necessità di passare all'apprendimento personalizzato è ampiamente accettata, la valutazione di un individuo e del suo potenziale è legata ai suoi risultati. Nel futuro del lavoro, dove saremo tutti studenti che espandono continuamente la propria capacità di collegare i punti e di far evolvere la propria prospettiva, ai fini della valutazione del potenziale di ciascuno, i risultati di per sé significheranno meno del percorso utilizzato per raggiungerli.
È l'esposizione a idee ed esperienze e la qualità di tali esperienze che devono essere tracciata per dedurre il potenziale dalla traiettoria. Il potenziale di ciascuno è dinamico e fluido, al contrario delle hard skill che sono statiche. Segnalarne correttamente l'evoluzione è fondamentale per gli individui, per fornitori di apprendimento e per i datori di lavoro.
La capacità di rappresentare dinamicamente questo potenziale è legata all'apertura per organizzazioni, istituzioni ed enti governativi for-profit e no-profit di agire come ecosistemi trasparenti e inclusivi aderendo - se non agli stessi strumenti e infrastrutture - almeno al principio che tranciabilità dell'informazione e privacy sono egualmente imprescindibili.
I digital nomads e il futuro meritocratico del lavoro
Per digital nomads si intende normalmente il professionista che lavora da remoto, la recente pandemia ha trasformato tutti in nomadi digtiali. Seppure un rientro alla normalità post-pandemia sia auspicabile, lo sdoganamento alla gestione di informazioni e relazioni al di fuori dei classici silos aziendali ha subito un'accelerazione.
Con i rischi cibernetici in aumento, le implicazioni della crescente egemonia di pochi grandi giganti che gestiscono i dati di tutti e dato l'elevato numero di dati che compongono la storia di ciascuno, è il "digital nomad" il proprietario naturale, vettore ed eventuale condivisore di qualsiasi informazione che riguardi il loro potenziale. Questa è la necessità tecnica che ha ispirato TiiQu. Lo scopo è stato quello di fornire un modo agli ecosistemi meritocratici inclusivi per promuovere la realizzazione di tutti.