Estrategias modernas de formación para la fuerza laboral actual

Seguridad y eficiencia: un equilibrio constante para los fabricantes y la cadena de suministro.

Mantener la línea de producción en marcha. Mantener los productos en movimiento. Optimizar las relaciones con los proveedores. Pero garantizar que todo se haga de forma segura y cumpliendo una lista de regulaciones en constante crecimiento.

Los empleados de primera línea son el eje fundamental para mantener este equilibrio. Deben estar siempre listos para ejecutar sus funciones de manera consistente, mientras están atentos a condiciones inusuales. Sin embargo, mientras los procesos y la tecnología siguen mejorando, resulta cada vez más difícil mantener una base de empleados conocedores y seguros de sí mismos.

Los empleados veteranos con décadas de experiencia práctica se jubilan a un ritmo de más de 10.000 al día solo en EE. UU. El desempleo históricamente bajo y la falta general de interés en los trabajos manufactureros entre las generaciones más jóvenes dificultan encontrar reemplazos. Los que son contratados han crecido en un mundo diferente, con menos exposición a este tipo de trabajo.

Al mismo tiempo, las empresas se vuelven más dispersas geográficamente. Esto crea un lugar de trabajo aún más diverso, donde personas de diferentes orígenes culturales y que hablan distintos idiomas intentan realizar el mismo trabajo.

Aunque la fuerza laboral ha cambiado, los objetivos no. ¿Cómo pueden las organizaciones mantener los mismos altos estándares de calidad y rendimiento mientras aumentan la productividad y la rentabilidad, a pesar de estos desafíos? ¿Se trata simplemente de proporcionar más formación? ¿O es algo más?

Los empleados no cometen errores porque no hayan sido formados. Cometen errores porque olvidaron lo que aprendieron. O recordaron la información, pero no tuvieron la confianza suficiente para usarla, por lo que no actuaron. Por eso los métodos de formación tradicionales, como sesiones en aula, carteles y reuniones diarias breves, a menudo quedan cortos. Tardan demasiado en implementarse y es casi imposible aplicarlos con consistencia en una fuerza laboral grande, dispersa y diversa. La formación práctica en el puesto de trabajo y el coaching seguirán siendo una parte crítica del desarrollo de los empleados en operaciones. Pero los individuos se encuentran en diferentes niveles de capacidad a medida que ganan experiencia, especialmente cuando son nuevos en la industria.

Los empleados de hoy en manufactura y cadena de suministro necesitan apoyo continuo y personalizado para asegurarse de que tienen el conocimiento necesario para tomar la decisión correcta en el momento preciso.

Habilitar a la fuerza laboral del futuro es un tema de conversación importante en todas las industrias, pero el sector manufacturero y de cadena de suministro tiene una ventaja considerable en una cosa: los datos. Existe una mina de oro de datos de rendimiento que rastrean elementos clave como eficiencia, tiempo de inactividad, indicadores adelantados, medidas de calidad y resultados de seguridad. Desafortunadamente, estos datos han estado enterrados en hojas de cálculo e informes, solo utilizados después de muchos debates o cuando surgen problemas lo suficientemente grandes. Ahora, la inteligencia artificial (IA) —la misma tecnología que está cambiando cómo se ejecutan las operaciones— puede aprovechar estos datos para proporcionar a cada empleado el apoyo que necesita, cuando y donde lo necesita.

Para aprovechar la IA, los líderes deben replantear el papel que juega la formación en el éxito operativo. Hoy, la formación se concentra al inicio, algo que hacen los nuevos empleados. Los empleados existentes solo reciben formación para cumplir requisitos de cumplimiento, introducir un nuevo proceso o compensar una deficiencia operativa.

Empresas líderes como Merck y Precision Resource han reconocido el valor que la formación puede aportar cuando se integra en el flujo de trabajo. Estas organizaciones utilizan tecnología habilitada por IA para proporcionar unos minutos de formación a los empleados en cada turno, y están viendo resultados en la cuenta de resultados. La formación se adapta al individuo utilizando los datos de rendimiento de cada empleado para determinar áreas específicas de mejora. La IA hace posible escalar este tipo de formación personalizada en toda la empresa, superando barreras como la geografía y el idioma.

La tecnología es esencial para escalar la formación personalizada, pero no es el punto de partida. Primero, se necesita una comprensión firme de las prioridades del negocio. ¿Qué problemas intentas resolver? ¿Buscas mejorar la eficiencia operativa o cumplir estándares de calidad? Esto te ayudará a encontrar los datos necesarios para guiar y medir tus esfuerzos de formación.

Luego, determina los comportamientos en el trabajo que los empleados deben demostrar para superar estos desafíos. Ahora tienes la información necesaria para encontrar la tecnología habilitada por IA adecuada que pueda usar los datos de tu organización para ofrecer formación específica y personalizada que ayude a resolver estos problemas de negocio de alta prioridad.

Cada empleado es único. Provienen de diferentes entornos. Hablan diferentes idiomas. Y aprenden a diferentes velocidades. Intentar usar un enfoque único para prepararlos para roles desafiantes añadirá riesgo a tu negocio. Y solo empeorará a medida que sus compañeros veteranos —aquellos en quienes pueden apoyarse para la orientación diaria— sigan marchándose.

Para mantener el delicado equilibrio entre eficiencia y seguridad en un entorno moderno, los líderes empresariales deben adoptar un nuevo enfoque de la formación que reconozca la singularidad de cada empleado. Combinando los datos ya disponibles en tu operación con tecnología moderna habilitada por IA, puedes asegurar que tu gente tenga el conocimiento y la confianza necesarios para ayudarte a enfrentar los desafíos de la cadena de suministro del mañana.

Carol Leaman es directora ejecutiva de Axonify, creadora de una plataforma de microaprendizaje para empleados de primera línea.