Attraverso reti neurali e Intelligenza Artificiale, favoriamo l’apprendimento con efficacia
ed efficienza. Questo risultato si ottiene incrociando e analizzando i dati del singolo learner,
mettendolo in relazione metodologia, tecnologia e ambiente formativo.
Oggi, le aziende sono composte da tante variabili collegate: sono dei sistemi non lineari, non ripetibili, né prevedibili.
È pertanto inutile utilizzare i soliti schemi, quelli di causa-effetto.
È fondamentale spostarsi verso un approccio di tipo reticolare: l’utilizzo delle reti neurali e dell’AI favorisce un apprendimento efficace in breve tempo, un adattamento dei modelli, delle tecnologie e dell’ambiente formativo in relazione ai dati del singolo learner.
Ogni azienda così come ogni persona, possiede un’enorme quantità di dati e informazioni che non utilizza.
Sono dati relativi a propri comportamenti, competenze, linguaggi, cultura e relazioni, dal cui incrocio si possono trarre informazioni preziose per la crescita.
La sfida odierna è quella di dare evidenza alle loro interconnessioni, per fornire interpretazioni più ampie e significative.
Attraverso l’utilizzo delle mappe neurali, siamo in grado di leggere e interpretare contemporaneamente dati di diversa natura: valutazioni interne, modelli di competenze, risultati di sistemi di performance, autovalutazioni.
Ma soprattutto riusciamo a dare evidenza e significato alle importanti connessioni che tra questi dati si creano, fornendo una visione nuova che dai classici sistemi di analisi non emergerebbe.
