You're investing in AI for training programs. How can you measure the ROI effectively?

While we carefully consider all the associated costs, I strongly believe that we should also consider all the outcomes. People often see the returns in financial terms while they should also consider the intangible returns with as much clarity. One good way is to list down the intangible returns such as improved employer branding, reduced time in creating deliverables, saved opportunity cost and more with equal importance.

Honestly, while AI is a very efficient tool in training programs, offering personalized learning and scalability, the highest ROI still often comes from face-to-face training. The personal interaction, immediate feedback, and the ability to adapt in real-time during in-person sessions provide unmatched value. However, AI can complement these efforts by enhancing training efficiency, providing data-driven insights, and automating routine tasks. To measure AI's ROI effectively, set clear objectives, track metrics like engagement and retention rates, and compare these with your baseline data. Combining both approaches can maximize the effectiveness and ROI of your training programs.

Para medir o retorno sobre o investimento (ROI) em programas de treinamento com IA, é crucial começar definindo claramente o que o ROI significa para sua organização. Isso envolve identificar os benefícios esperados, como a melhoria na performance dos funcionários, a redução de custos de treinamento e o aumento na retenção de conhecimentos. Do ponto de vista neurocientífico, a IA pode personalizar o aprendizado e adaptar-se ao estilo cognitivo de cada funcionário, resultando em um aprendizado mais eficiente e eficaz. Ao estabelecer esses parâmetros, você cria uma base sólida para avaliar o impacto da IA nos treinamentos.

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A simple and efficient way to measure ROI regarding the AI use in L&D is through the OKRs and KPIs of an employee. For example: you can measure how much time the employee is saving for a SLA after using AI to shorten things; or how much more efficient is the employing getting on a task he/she used to struggle. If this KPI/OKR is evolving, along with a manager positive feedback you can track and compare the past routine of the employee vs the new routine and calculate the value of what's he/she doing extra with the spare time.

Primeiro passo é necessário saber todos os custos relacionados a IA (implantação, ajustes, renovações). Tendo esses custos mensurados, agora é trabalhar com os dados após IA. Analisar tempo de produtividade, tempo em Treinamentos, Rotatividade do time são parâmetros palpáveis para uma análise.

Definir metas específicas e mensuráveis é essencial para avaliar o ROI. Essas metas podem incluir a redução do tempo necessário para treinar novos funcionários, o aumento na satisfação dos participantes com o treinamento e a melhoria nas taxas de conclusão dos cursos. Por exemplo, uma meta poderia ser reduzir o tempo de onboarding de novos funcionários em 20%. A neurociência aplicada sugere que metas claras e desafiadoras podem aumentar a motivação e o engajamento, ativando áreas do cérebro associadas à recompensa e ao cumprimento de objetivos.

When investing in AI for training programs, start by setting clear, measurable goals—whether it's improving employee retention, enhancing productivity, or reducing training costs. Track these metrics over time and compare them to pre-AI benchmarks. Also, gather qualitative feedback from participants to assess engagement and effectiveness. Finally, evaluate the long-term impact on business outcomes like revenue growth or innovation. ROI in AI isn't just about immediate gains; it's about sustainable improvements that align with your overall business strategy.

Defining your L&D OKRs is step one for goal setting. You can prioritize the main KPI you're willing to move the needle and get AI to help you with ideas to create a initiatives backlog that can be efficient to that. You can track how many good initiatives came from AI and balance how much it's contributing to your goal settings and reducing SLAs lead time.

O que não se mensura, não se controla...O que não se controla, não se melhora! Monitorar métricas relevantes ao longo do tempo permite uma avaliação contínua do ROI. Métricas como a taxa de retenção de conhecimento, a aplicação prática das habilidades adquiridas e a produtividade dos funcionários são indicativos importantes do sucesso do treinamento. Ferramentas de IA podem fornecer dados detalhados sobre o progresso e o desempenho dos participantes, facilitando a análise dessas métricas. Segundo a neurociência, o feedback contínuo e em tempo real pode melhorar a aprendizagem e a adaptação, reforçando o conhecimento adquirido.

To measure ROI for AI investments in training programs, establish clear objectives and metrics beforehand. Track performance indicators such as employee engagement, completion rates, and skill improvement. Compare these metrics to the cost of AI implementation to evaluate its impact. Use feedback and analytics to assess the effectiveness and make data-driven decisions for future AI investments in training.

Bem...para calcular o ROI, é necessário comparar os custos envolvidos na implementação da IA com os benefícios obtidos, certo? Isso inclui os custos iniciais de aquisição e implementação da tecnologia, bem como os custos operacionais contínuos. A análise deve considerar tanto os custos tangíveis, como hardware e software, quanto os intangíveis, como o tempo dos funcionários. A neurociência nos diz que a eficiência cognitiva e a redução do estresse podem ser grandes vantagens da IA, levando a uma melhor performance e satisfação no trabalho. ;)

Ferramentas de IA fornecem insights sobre a aplicação do conhecimento em situações reais de trabalho. A transferência de aprendizado para o ambiente de trabalho é um indicador chave de sucesso. Do meu ponto de vista e experiência, a IA nos programas de treinamento pode aumentar a eficiência do aprendizado e proporcionar uma compreensão mais profunda dos processos cognitivos. Por exemplo, personalizar o treinamento com base no estilo de aprendizagem aproveita a neuroplasticidade do cérebro, melhorando a retenção e a aplicação do conhecimento.

When we properly look and evaluate the impact of AI through data, it helps us gather enough data that will help in our future HR training programs.

Consider evaluating metrics like: decrease in the SLAs lead-time, increase in the KPIs impact. And ask for quality feedback regarding the people affected by the metrics, to validate that the impact is also promoting behavioral and cultural benefits (eg. the manager is feeling an employee is stepping up more often and delivering higher level projects, that stacks with the positive KPIs and shorten SLAs).

When you have a big crunch of data to analyze, AI can help you projecting next steps, trends and insights. In this case, you can export a full report DB from your LMS and upload it to chatGPT and prompt it to help you find these trends and gaps, then helping you creating a roadmap to explore tese voids, based on your strategy script. Make sure to have your full strategy, OKRs, market insights, benchmarks, etc. described to the chat, so AI can consider whats important and priority for your strategy and cross-over with the report you upload. If your company doesn't have much data, you can start by asking AI to identify the metrics that can help you creating new activities, to promote more L&D data tracking and more complete reports.