Recentemente Dave Snowden chamou atenção a dois prêmios recebidos por uma gigante farmacêutica, AstraZeneca, que foram o de Innovation in Learning Award e Learning Team of the Year, dados pela The Learning and Performance Institute.
E o prêmio se deveu à forma criativa encontrada pelo time da AstraZeneca para treinar os colaboradores da empresa em IA Generativa. E para suportar essa forma diferenciada, foi usado o SenseMaker para dar suporte.
Para entender o que foi feito, vamos ao contexto.
Contexto
A AstraZeneca, através da Digital and Data Academy oferece diversos cursos para seus funcionários — IA/Machine Learning, dados, Lean, Ágil — mas não tinham nada sobre o uso de IA massificado, IA Generativa, em 2023, quando o ChatGPT causou furor.
Assim, decidiram criar um programa de upskilling para preencher essa lacuna. E diferente da abordagem da grande maioria dos programas de upskilling em IA, onde seria ensinado coisas como engenharia de prompt, fundamentos em IA/ML, governança de IA e riscos, decidiram usar uma abordagem mais holística, tendo como tema “Como podemos trabalhar juntos como equipes de alto desempenho usando IA para aumentar a inteligência humana?”.
A primeira onda começou em julho de 2023, com um material cujo conteúdo tinha 30 minutos, que poderia ser baixado e lido onde quer que a pessoa quisesse. E contou com uma grande aprovação das pessoas.
Para a segunda onda, o desafio foi ampliado: o objetivo agora era atingir um público de pelo menos 5000 pessoas, e fazer com que cada uma delas incentivasse outras 5 pessoas a participar do programa.
Além disso, decidiram seguir alguns princípios para a criação do conteúdo:
- Atemporal: conteúdo e experiências não podem ficar desatualizados em 18 meses;
- Relevante para todos: não técnico, independente de ferramentas;
- Altamente flexível: qualquer pessoa pode participar a qualquer momento;
- Altamente prático: sessões de laboratório práticas;
- Envolvente, colaborativo, divertido: virtual, assíncrono por design, pode acomodar mais de 1000 pessoas;
- Capacitar nossos funcionários: dar tempo e espaço para desacelerar e refletir;
- Aprender com os participantes: usar os insights para moldar a estratégia futura.
Embora a grade já estivesse pronta, para fazer com que ela continuasse atemporal e entender como as pessoas estavam usando o que aprenderam, decidiram criar círculos de aprendizado, onde se encontravam semanalmente para troca de informações e algumas provocações. E nisso entra o SenseMaker.
Através do uso do SenseMaker como ferramenta de journaling, eles foram capazes de fazer pequenas adaptações em conteúdos existentes e futuros, além de promover o aprendizado coletivo.
Além dos círculos de aprendizado, os participantes eram encorajados a prestar atenção às coisas ao seu redor e tentar ver oportunidades para o uso de IA, e compartilhar isso, novamente usando o Journaling do SenseMaker:
E isso era compartilhado também:
Claro, muitas outras coisas foram feitas para que eles tivessem recebido os prêmios, mas isso seria assunto para uma outra ocasião.
Assista ao vídeo da Dra. Bonnie Cheuck:
Journaling/Genba com o SenseMaker
Para a AstraZeneca fazer valer o “aprender com os participantes”, o uso do recurso de journaling do SenseMaker foi fundamental. Isso porque muitas vezes uma boa ideia aparece, mas acaba ficando só na ideia porque acaba não chegando às pessoas que poderiam planejar alguma ação.
O journaling funciona como um diário, mas ao invés de somente uma pessoa, várias delas colaboram com informações de forma recorrente. E estas informações podem ser uma lição aprendida, uma ideia ou oportunidade, uma observação etc. No SenseMaker, você pode ter uma interface diferente, com diferentes perguntas para cada uma dessas situações, como mostra o demo de Genba na imagem a seguir:
Você pode testar essa interface clicando aqui.
Claro, outras ferramentas também podem ser utilizadas para journaling, mas uma das principais vantagens do SenseMaker nesse aspecto é que com ele é possível ter as informações em tempo real, sem a necessidade de exportar os dados para fazer a análise em outro programa.
É mais comum encontrar estudos de caso do SenseMaker quando usados no formato de Unsurvey — é uma das abordagens mais usadas e conhecidas do SenseMaker — do que com Genba/Journaling. Isso porque no Unsurvey, depois de terminada a fase de coleta (que em geral é muito mais curta do que no Journaling), é feito todo o trabalho se sense-making sobre os dados coletados, incluindo as narrativas.
No caso de Journaling, o prazo de coleta é bem mais longo, as análises podem ser feitas já quando o dado é compartilhado, fazendo com que seja virtualmente possível ter planejamento para ações diariamente.
E você, já pensou em ter informações e feedbacks atualizados nos programas de upskilling e de outras transformações em sua empresa? Entre em contato para agendarmos uma conversa para lhe contarmos um pouco mais sobre o potencial dessa ferramenta.
As imagens apresentadas neste post foram extraídas do vídeo “AstraZeneca Generative AI Upskilling at scale: Our journey from 2023 to 2024 by Dr. Bonnie Cheuk”, disponível no YouTube.
