La personalizzazione dell’apprendimento è uno dei maggiori vantaggi offerti dall’Intelligenza Artificiale nella formazione digitale. In particolare, la combinazione tra AI generativa e analytics predittivi permette oggi di costruire learning path completamente individualizzati, che evolvono nel tempo in funzione dei dati raccolti sul singolo utente.
Questi percorsi personalizzati si basano sull’analisi integrata di tre principali fonti di informazione: il profilo professionale e lo storico formativo, i risultati nei test e i livelli di competenza, e gli obiettivi di sviluppo.
Il profilo professionale e lo storico formativo
Al fine di creare dei learning path personalizzati, la piattaforma considera i dati anagrafici, il ruolo ricoperto, l’area funzionale e la seniority, ma anche:
- i corsi già seguiti in passato;
- le certificazioni ottenute;
- le esperienze formative esterne caricate dall’utente (es. corsi su Coursera o LinkedIn Learning);
- le competenze dichiarate nei sistemi HR o nei self-assessment.
In questo modo, ad esempio, un project manager senior riceverà contenuti avanzati su leadership e change management, evitando di dover seguire moduli introduttivi di gestione progetti o altri corsi già inclusi in percorsi precedenti.
I risultati nei test e i livelli di competenza
Attraverso quiz, valutazioni iniziali (pre-assessment), attività pratiche o simulazioni, il sistema raccoglie dati in tempo reale sulle effettive competenze possedute dall’utente.
Questi dati alimentano modelli predittivi che:
- stimano il livello attuale su ciascuna skill;
- identificano eventuali lacune o eccellenze;
- adattano la progressione didattica alla curva di apprendimento personale.
Il beneficio chiave è che l’utente non perde tempo su contenuti già noti, ma riceve stimoli formativi coerenti con il proprio livello.
Gli obiettivi di sviluppo e il feedback manageriale
La possibilità di collegare la formazione al piano di crescita individuale è una componente strategica. Ciò avviene grazie all’integrazione con i sistemi di performance management o i career path aziendali.
La piattaforma AI può analizzare:
- obiettivi professionali a medio termine (es. diventare team leader, passare a un altro ruolo);
- feedback dei manager raccolti in valutazioni periodiche;
- colloqui di sviluppo, survey o mappature delle potenzialità.
In base a queste informazioni, il sistema prioritizza contenuti che aiutano l’utente a colmare gap critici o a prepararsi per il prossimo step professionale all’interno del proprio learning path.
Adattamento dinamico e continuo del percorso
Il vero punto di forza dell’AI generativa applicata ai learning path non è solo la personalizzazione iniziale, ma la capacità di adattarsi in tempo reale. Questo significa:
- saltare automaticamente contenuti già superati con buoni risultati;
- proporre esercizi di rinforzo in caso di errori ricorrenti;
- suggerire nuovi moduli in base a interessi emergenti (es. visualizzati ma non completati);
- inserire momenti di microlearning a supporto di attività reali nel lavoro quotidiano.
I vantaggi organizzativi dei learning path personalizzati
Implementare learning path dinamici consente all’azienda di:
- offrire formazione personalizzata su larga scala, con impatto misurabile;
- aumentare il completion rate e l’engagement degli utenti;
- accelerare lo sviluppo delle competenze chiave per il business;
- collegare l’apprendimento al sistema di performance e alle traiettorie di carriera.