Aprendizaje experimental y empoderamiento, claves del aprendizaje laboral

  • Según Accenture, los viejos enfoques de capacitación ponen en riesgo 11.500 millones de dólares
  • El estudio analiza los problemas causados por los malos sistemas educativos
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De acuerdo a un estudio realizado por Accenture en colaboración con la Alianza de Jóvenes Emprendedores del G20 (G20 YEA), la falta de enfoques de aprendizaje adecuados en el ámbito laboral hace peligrar los potenciales beneficios económicos prometidos por la digitalización.

El informe establece que la brecha de habilidades existente podría ocasionar que 14 de las economías del G20 renuncien a 11.500 millones de dólares en el crecimiento del PIB esperado por la inversión en tecnologías inteligentes en los próximos diez años.

Es importante entender qué habilidades demanda la tecnología

Para Accenture, los sistemas educativos y de aprendizaje corporativo son totalmente inadecuados para actualizar la fuerza de trabajo. “Ya sea que las nuevas tecnologías aumenten o automaticen el trabajo, el desarrollo de habilidades es una prioridad urgente", estableció Eva-Sage Gavin, Directora General Senior de Accenture, quien agregó: "Pero antes de que los líderes empresariales se comprometan a mejorar la capacitación en el lugar de trabajo, deben evaluar cómo la tecnología reconfigurará el sector y la nueva gama de habilidades que demandará de su gente”.

El razonamiento complejo, la creatividad, la inteligencia socio-emocional y la percepción sensorial son las habilidades que ganan importancia en la mayoría de los roles laborales y, según el estudio, lo seguirán haciendo conforme se implemente más tecnología en las empresas.

Para mejorar la capacitación, Accenture recomienda un enfoque tripartito basado en:

  • La aceleración del aprendizaje emocional, mediante el uso de herramientas de simulación o design thinking
  • El abordaje de los objetivos educativos en función de las personas, no de las instituciones
  • El empderamiento de los trabajadores en situaciones de vulnerabilidad