제퍼넷 로고

Jindal Stainless가 학습 목표를 달성하기 위해 기술을 활용하는 방법

시간

인도 철강 제조 업계의 유명 기업인 Jindal Steel(JSL)은 다가오는 미래에 대비하여 인력을 준비하기 위해 학습 기능을 개선하고 있습니다. Jindal 스테인레스의 학습 책임자인 Nitin Thakur가 HRKatha와 공유하면서 회사는 모든 수준과 기능에서 직원의 기술을 향상시켜 왔습니다. 최근 JSL은 조직 및 기능 수준에서 몇 가지 주요 기술 향상 영역을 분석했으며 현재 다양한 학습 개입을 통해 인력에게 미래 기술을 갖추기 위해 노력하고 있습니다.

분석 및 평가

회사는 먼저 역할별 학습 요구 사항, 개인 개발 요구 사항 및 회사의 비즈니스 요구 사항을 분석하고 평가했습니다. 데이터 포인트는 회사의 학습 및 개발 팀에 의해 다양한 방법으로 수집되었습니다. 이전에는 학습 요구를 분석하는 일반적인 방법이 있었습니다. Thakur는 과거에 회사가 "성과 평가 시스템을 통해 학습 요구 사항을 분석하여 매우 피상적인 수준에서 일반적인 행동 기술 및 기타 일반적인 기술을 다루었습니다"라고 밝혔습니다.

그러나 이제 회사에서는 글로벌 표준에 따라 특정 역할에 대한 최신 기술 요구 사항을 측정하기 위해 다양한 기술 도구를 배포합니다. Thakur는 현재 인력에서 실제로 보고 싶은 미래 기술이 무엇인지 알고 싶다면 HOD가 상호 작용할 수 있는 가장 좋은 사람들이라고 생각합니다. 따라서 JSL의 L&D 팀은 회사의 각 HOD에서 개별적으로 향후 학습 요구 사항에 대한 데이터를 수집했습니다. 이러한 방식으로 팀은 각 기능의 학습 요구 사항을 측정할 수 있었습니다. 예를 들어, 고객 서비스 기능에서는 문의 사항을 처리할 수 있을 뿐만 아니라 고객의 모든 문제를 해결할 수 있는 단일 연락 창구 역할을 할 수 있어야 합니다. 단어. 또 다른 예로는 HR 기능이 있는데, 여기서 데이터 거버넌스는 가장 중요한 요구 사항 또는 요구 사항으로 등장한 기술 중 하나였습니다.

“영향을 측정할 수 없으면 학습 개입을 시작하지 않습니다.”

Nitin Thakur, Jindal Stainless 학습 책임자

역할별 요구 사항

그 외에도 회사는 각 직무 역할에 대한 학습 요구 사항을 개별적으로 분석하여 해당 역할의 현재 KRA와 전 세계적으로 역량을 일치시키는 학습 공급업체 중 한 곳에서 제공하는 AI 크롤러 기술을 사용합니다. 이는 개인의 특정 핵심적이고 추세적인 역할별 학습 요구를 제시합니다. Thakur는 회사의 HOD가 업계 동향, 즉 업계가 어디로 향하고 있으며 사람들이 관련성을 유지하기 위해 미래에 어떤 기술이 필요할지에 대해 컨설팅을 받았다고 공유합니다.

수집된 데이터를 면밀히 조사한 결과 JSL은 현재와 가까운 미래에 인력과 비즈니스의 관련성을 유지하기 위해 몇 가지 핵심 기술을 개발해야 한다는 사실이 밝혀졌습니다.

핵심 기술

Thakur는 고급 Excel, SAP, 데이터 분석, 전략적 사고 및 주제 전문 지식과 같이 JSL이 현재 중점을 두고 있는 몇 가지 핵심 기술을 HRKatha와 공유합니다.

주제 전문 지식에서 Thakur는 기업 커뮤니케이션과 같은 다양한 기능의 예를 인용합니다. 여기서 웹사이트 관리는 해당 기능이 부족한 핵심 기술 중 하나였습니다. 그가 인용한 또 다른 사례는 계약 관리가 훨씬 더 집중할 수 있는 기술로 등장한 공급 기능입니다.

회사는 또한 핵심 기술을 넘어 다양한 영역에서 직원의 교차 기술을 개발하기 위해 노력하고 있으며 이는 조직 수준에서 매우 중요합니다. Thakur는 "기업에서는 각 직원에 대한 백업이 필요하고 기업은 비용 효율성을 달성하기 위해 더 적은 수의 인력과 협력할 것이기 때문에 교차 기술의 필요성은 미래에 부각될 것입니다."라고 예측합니다.

"이러한 모든 데이터 포인트를 수집한 후 우리는 회사의 학습 요구로 등장한 기술이 과거에는 실제로 다루어지지 않았다는 것을 깨달았습니다."라고 Thakur는 말합니다.

결과 측정 및 학습 적용

팬데믹 이후 JSL은 모든 학습을 온라인으로 전환하고 모든 트레이너가 가상 세션을 수행하도록 교육했습니다. 회사의 학습 콘텐츠는 대부분 단편적이며, 그 중 70%가 체험 학습을 포함합니다. 즉, 직원이 학습을 마치는 순간 해당 기술을 적용할 수 있는 실시간 프로젝트에 투입됩니다. 이런 식으로 그들은 배운 것을 더 잘 유지할 수 있습니다. Thakur는 "우리는 직원의 학습 여정을 작은 여정으로 나누기 시작했습니다."라고 밝히면서 JSL이 모바일 학습 콘텐츠를 어떻게 사용하고 회사의 학습 경험을 게임화했는지 언급했습니다.

학습 영향을 평가하기 위해 회사는 각 학습 개입의 학습 결과를 측정하는 XNUMX가지 수준이 있는 Kirkpatrick 모델을 따릅니다.

첫 번째 수준은 참가자에게 콘텐츠, 참여 및 진행자에 대한 피드백을 요청하는 반응 수준입니다. 두 번째 수준에서 회사는 사전 테스트 점수, 현장 평가 및 감독자 보고서를 통해 교육 전후의 차이를 파악하려고 합니다. 세 번째 수준은 팀이 동료 피드백, 고객 피드백, 자체 평가 설문지 및 관리자 보고서를 통해 직원들이 새로 습득한 기술을 어떻게 사용하는지 연구하는 단계입니다.

마지막에는 모든 참가자가 새로 습득한 행동과 기술을 실제 프로젝트에 적용해야 하는 액션 학습 프로젝트를 통해 최종 보고서가 작성됩니다. 여기서 학습의 비즈니스 결과가 평가됩니다. 실제로 JSL은 학습 결과 추적도 디지털화했으며, 참가자는 실제로 각 직원의 실시간 진행 상황을 추적하는 데 도움이 되는 소프트웨어를 사용하여 액션 학습 보고서를 업데이트할 수 있습니다.

액션 러닝 프로젝트를 통해 회사는 진행 중인 학습의 재정적 결과를 측정할 수 있습니다. Thakur는 “효과성은 품질 개선 정도와 직원이 새로운 기술을 적용하여 달성한 재정적 절감 정도를 기준으로 측정됩니다.”라고 설명합니다. 지금까지 JSL은 Rs 500 crore를 절약할 수 있었으며 지금도 계속 증가하고 있습니다.

Thakur는 “영향을 측정할 수 없으면 학습 개입을 시작하지 않습니다.”라고 인정합니다.

지속적인 학습 문화를 만들기 위한 여정에 착수한 JSL은 학습 목표를 달성하기 위해 기술과 디지털화의 힘을 최적화하고 있습니다.

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.
액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

출처: https://www.hrkatha.com/news/learning-development/how-jindal-stainless-is-leveraging-tech-to-achieve-its-learning-goals/

spot_img

최신 인텔리전스

spot_img