✳️ رویکردهایی برای توسعه یادگیری در سازمان

🔹عمده یادگیری کارکنان در محیط کار (به خصوص در مورد کارکنان دانشی) ارتباطی با دوره‌های آموزشی سازمان ندارد. دو عامل مهم در یادگیری سازمانی وجود دارد که عبارتند از:
۱. عاملیت و تلاش‌های فردی
۲. همکاران یاددهنده.
معمولا این دو مورد در آموزش‌های رسمی سازمان‌ها مد نظر قرار نمی‌گیرد.

🔹عاملیت فردی در یادگیری موضوع بسیار مهمی است. افراد یادگیرنده و دانش محور، دنبال راه‌های یادگیری هستند و فعالانه مسیر یادگیری را برای خود هموار می‌کنند. آن‌ها چه در سازمان و چه در بیرون سازمان دنبال یادگیری هستند و از روش‌های مختلف (کتاب، مقالات، بهینه کاوی، ارتباط با خبرگان و ...) بدان دست می یابند.

🔹همچنین در سازمان‌ها، برخی افراد با آغوشی باز از آموزش و مربی گری کارکنان استقبال می‌کنند و آنچه بلد هستند را در عمل می‌آموزند. این افراد، ذاتا مربی و معلم هستند و نقش بسیار مهمی در توسعه فرهنگ یادگیری در سازمان ایفا می‌کنند.

🔹واحدهای آموزش یا توسعه یادگیری راهی جز این ندارند که به این دو عامل مهم توجه کنند. آن‌ها باید با شناسایی مربیان و رهبران یادگیری، زمینه توسعه فعالیت‌های آن‌ها را هموار و به نحو مناسب از آن‌ها قدردانی کنند.

🔹همچنین واحدهای آموزش می‌توانند نقش راهبری در عاملیت یادگیری کارکنان داشته باشند. آن‌ها می‌توانند با یک نظر سنجی ساده، انگیزه‌های یادگیری افراد را شناسایی و با ابزارهای مختلف مثل نظام مشارکت، کارگروه‌های مشورتی، تشویق خودیادگیری، تشویق ارتباطات یادگیری محور و ...، انگیزه‌های یادگیری در کارکنان را تقویت کنند.

🔹سازمان یادگیرنده نیاز به تحول فرهنگی سازمان دارد و واحدهای آموزش به خصوص در مواجهه با کارکنان دانشی باید از نقش "مجری دوره‌های آموزشی" به سمت "هدایت و تسهیل‌گری نظام‌های یادگیری" حرکت کنند.

🔹البته که به کارگیری روش‌های نوین آموزش مثل یادگیری اجتماعی، تولید محتوا، یادگیری دیجیتال و ... هم، نقش مهمی در تحول واحدهای آموزش دارد.

🔹چه خوب است به جای عنوان سنتی "واحد آموزش" بگوییم "واحد توسعه یادگیری".

✳️ رتبه بندی ایالت های آمریکا در مقابل کشورهای دیگر بر اساس سرانه تولید ناخالص داخلی

🔑 نکات کلیدی:
هشت ایالت آمریکا در میان ۱۵ اقتصاد برتر نشان داده شده قرار دارند.
نیویورک با ۱۲۳,۳۶۹ دلار به ازای هر نفر، در رتبه پنجم قرار دارد و بالاتر از سوئیس و تمام ایالت‌های دیگر آمریکا قرار گرفته است.
میانگین هزینه زندگی در ایالات متحده ۸۹،۹۹۱ دلار است که در بین ایالت‌ها و کشورهای نشان داده شده، رتبه ۲۴ را دارد.

✳️ نظارت هوش مصنوعی؛ تیشه‌ای به ریشه محیط کار
نویسنده: دن شاوبل
بازنویسی: مهدی جعفری(داشتم به این فکر می کردم در سازمان های ایرانی هم اتفاق می افتد؟)

✅ ابعاد نگران‌کننده نظارت هوشمند-گزارش های اخیر، عمق نفوذ این فناوری را نشان می دهد:
گسترش استفاده: طبق مطالعه ExpressVPN،
۶۱٪ شرکت ها اکنون از تحلیل‌ های هوش مصنوعی برای ارزیابی عملکرد کارکنان استفاده می‌ کنند.
● رشد شتابان: داده‌ های WebsitePlanet
نشان می دهد که ۸۴٪ از کل موارد ثبت‌ شده از «نظارت هوش مصنوعی»، مربوط به دوران پس از ۲۰۱۹ است.
همه‌ گیری کرونا، نظارت از راه دور را عادی کرد و هوش مصنوعی این نظارت را به سطحی نگران‌کننده رساند.
امروزه ابزارهای مدیریتی فراتر از ثبت «ورود و خروج» رفته‌اند. آنها حرکات ماوس، تاریخچه مرورگر، حالات چهره در تماس های تصویری، احساساتِ پنهان در ایمی لها و حتی لحن پیام های شما در پلتفرم های ارتباطی (مثل Slack) را تحلیل می کنند. زیرساختی که امروز به «استاندارد» تبدیل شده، یک دهه پیش حتی در تخیلات هم ترسناک بود.
نمونه‌های عجیب؛ از «متا» تا «برگر کینگ» این روند به قدری پیش رفته است که دیگر عجیب به نظر نمی‌ رسد:

● متا (Meta): کارکنان پس از اطلاع از اینکه نرم‌ افزارهای داخلی، ضربات کلید و حرکات ماوس آن‌ ها را رصد میکند، به شدت خشمگین شدند.

● برگر کینگ: استفاده از چت‌ بات‌های هوش مصنوعی برای کنترل این که آیا کارکنان در تعامل با مشتری از عبارات مؤدبانه («لطفاً» و «متشکرم») استفاده می‌ کنند یا خیر.

● پرگو (Prego): این شرکت در یک اقدام نمادین (که اگرچه جنبه تبلیغاتی داشت اما واقعیت فرهنگی را نشان می‌ داد)، دستگاهی برای ضبط مکالمات خانواده‌ها هنگام شام نصب کرد. این عادی‌سازیِ «تحلیلِ رفتارِ انسان»، زنگ خطری جدی است.

● نتیجه‌ گیری: چرا این استراتژی محکوم به شکست است؟ اشتباه اصلی نظارتِ هوش مصنوعی به عنوان یک استراتژی مدیریتی در این است:
این روش کار نمی‌ کند.
این رویکرد نه‌ تنها در بهبود عملکرد شکست می‌ خورد، بلکه بستری که در آن افراد «می‌خواهند» عملکرد خوبی داشته باشند را نابود می‌ کند. نظارتِ بیش‌از‌حد، اعتماد را می‌ کشد و انگیزه‌های درونی را با «ترس از رصد شدن» جایگزین می‌ کند.

🔺حرف آخر: سازمان‌ هایی که به جای «فرهنگ»، به «الگوریتم‌های کنترلی» تکیه می‌ کنند، در بلندمدت سرمایه اصلی خود یعنی «انسان‌ ها» را از دست خواهند داد.

✳️ توسط هوش مصنوعی، به معنای آموزش نحوه ساخت گزارش، نقاط ضعف آن یا شکل ظاهری یک خطای محتمل به آن شخص نیست.

✅ هشدار KPMG بر این لایه توسعه‌ایِ ازدست‌رفته متمرکز است. اگر سازمان‌ها میزان جذب نیروی کار در سطح پایه را کاهش دهند و در عین حال به جذب استعدادهای باتجربه ادامه دهند، در نهایت برای جذب گروهی از کارکنانی اقدام خواهند کرد که برای تلاش کمتر با هم رقابت می‌کنند.

تسلط بر هوش مصنوعی تضمین‌کننده کار بهتر نیست
یک مطالعه میدانی که توسط KPMG و دانشگاه تگزاس در آستین انجام شد، ۵۲۳ متخصص تازه‌کار را که تکالیف واقع‌بینانه‌ای را با یک عامل هوش مصنوعی انجام می‌دادند، دنبال کرد. محققان ابتدا مشخص کردند که این عامل به‌تنهایی چه چیزی تولید می‌کند، سپس آن خط مبنا را با کار ایجادشده توسط کارمندانی که از همان سیستم استفاده می‌کنند، مقایسه کردند. کمی بیش از نیمی از شرکت‌کنندگان از نتیجه فقط هوش مصنوعی پیشی گرفتند. حدود ۲۶درصد کاری مشابه با خودِ نماینده ارائه دادند، درحالی‌که ۲۴درصد عملکردی پایین‌تر از آن داشتند.

معیارهای سنتی دانش و مهارت، تفاوت‌ها را توضیح نمی‌دادند. قوی‌ترین شرکت‌کنندگان، مسائل را چارچوب‌بندی کردند، مدل‌های حرفه‌ای را به کار گرفتند، خروجی را بررسی کردند و آن را در چندین دور اصلاح کردند. برخی دیگر پاسخ‌های ظاهرا شایسته را با کمی بررسی پذیرفتند یا انتقاداتی مطرح کردند که سیستم را در جهتی غیرمولد سوق داد. این مطالعه نشان داد که آشنایی با هوش مصنوعی مرز جدایی نیست. عملکرد به هدایت سیستم، تشخیص آنچه نیاز به بهبود دارد و استفاده از دانش موضوعی برای تولید چیزی بهتر از پاسخ اولیه دستگاه بستگی داشت.

آموزش وارد جریان کار می‌شود
این دوره کارآموزی جدید، تمرکز خود را بر کار تحت نظارت هوش مصنوعی آغاز کرده است. کارمندان به تکالیف واقعی، نمونه‌هایی از قضاوت قوی و همکاران باتجربه‌ای نیاز دارند که بتوانند توضیح دهند چرا یک پاسخ موفق می‌شود یا شکست می‌خورد. KPMG شروع به استفاده از این مدل از طریق ارزیابی‌ها، یادگیری شخصی‌سازی‌شده، شبیه‌سازی‌ها و یک شبکه داخلی از متخصصان هوش مصنوعی کرده است. تمرین‌های آن، تکالیف ارباب رجوع را منعکس می‌کند و نحوه‌ برخورد کارکنان با مشکلات، ارزیابی مطالب تولیدشده و اصلاح نتایج را می‌سنجد.

✳️ خلاصه پویانمایی کتاب هفت عادت مردمان موثر اثر استفان کاوی

استفان کاوی در این کتاب به ما یادآوری می‌کند که موفقیت پایدار (چه در رهبری یک سازمان و چه در زندگی شخصی)، از درون به بیرون اتفاق می‌افتد.

🇮🇷 ایران ۲۰۳۵ چگونه باید باشد؟

✅ ۱۴۰ خبره و صاحب‌نظر کشور (۸۲٪ دکترا) به یک سؤال پاسخ داده‌اند:
اگر فقط ۳ اولویت برای آینده ایران داشته باشیم، کدامند؟

🔺 نتیجه غافلگیرکننده بود؛ برنده اول حتی نفت و گاز هم نبود...

به‌زودی، خلاصه کامل 👇

#ایران۲۰۳۵

🇮🇷 ایران ۲۰۳۵؛ اولویت‌های راهبردی از نگاه ۱۴۰ خبره و صاحب‌نظر

✅ طرح «ایران ۲۰۳۵» با هم‌اندیشی ۱۴۰ نفر از کارشناسان و تصمیم‌سازان کشور (۸۲٪ دارای دکترا) در پنج حوزه اقتصادی، اجتماعی، سیاست داخلی، روابط بین‌الملل و فناوری، تلاش کرده اولویت‌های راهبردی ایران برای دهه پیش‌رو را شناسایی کند.

🎯 برترین گزینه راهبردی
تبدیل ایران به «هاب لجستیک ترکیبی و ترانزیت کالا» — با بالاترین اجماع خبرگان (۷۰ از ۱۰۰). پس از آن: توسعه مکران به قطب اقتصاد دریامحور، و تبدیل ایران به یکی از برترین مقاصد گردشگری منطقه (هر دو ۶۰).

📊 اولویت هر حوزه
🔹 اقتصادی: کنترل کسری بودجه دولت
🔹 اجتماعی: بازطراحی محتوای آموزش پایه
🔹 سیاست داخلی: بازطراحی نهادهای نظارتی برای احیای جسارت تکنوکرات‌ها
🔹 روابط بین‌الملل: حل‌وفصل اختلافات با آمریکا، هم‌زمان با حفظ روابط متوازن با همه قدرت‌ها
🔹 فناوری: هوش مصنوعی، با فاصله زیاد از سایر گزینه‌ها

🔗 نکته کلیدی گزارش
هر سه گزینه راهبردی برتر (هاب لجستیکی، مکران، گردشگری) یک الزام مشترک دارند: بدون تنش‌زدایی دیپلماتیک و پیوند مجدد با اقتصاد جهانی، تأمین سرمایه لازم برای هیچ‌کدام ممکن نیست.

📈 یک روند قابل‌توجه
در مقایسه افق نزدیک و دور، سهم «موقعیت جغرافیایی» به‌عنوان موتور توسعه ایران رو به افزایش است و از اتکا به منابع طبیعی پیشی گرفته — نشانه‌ای از تغییر نگاه نخبگان به منبع اصلی مزیت رقابتی کشور.
● این گزارش با سه یادداشت تحلیلی-انتقادی از صاحب‌نظران مستقل نیز همراه است که زوایای تکمیلی و نقاط قابل تأمل بیشتری به آن افزوده‌اند.
#ایران۲۰۳۵ #راهبرد #آینده‌پژوهی