Никто не хочет проходить обучение: чего на самом деле просят сотрудники страховых компаний и авто...

«Никто не хочет учиться». Эта фраза повторяется в отделах страховых выплат, автомастерских, на учебных курсах и совещаниях руководства. Но что, если это не обвинение? Что, если это диагноз? Во втором эпизоде ​​**«Пробел в суждениях»** Кристен Фелдер оспаривает предположение о том, что сотрудники отвергают обучение. Вместо этого она рассматривает, чего на самом деле могут просить работники, когда говорят что-то вроде: *«Просто скажите мне, что делать».* Проблема может заключаться не в отсутствии обучения. Возможно, предлагаемое обучение не соответствует моменту, когда сотрудник действительно испытывает трудности. Человек может пройти курс, завершить все необходимые модули, сдать тест и все равно не знать, что делать, когда через несколько недель появится реальное дело, автомобиль, дополнение, вопрос по полису или спор с клиентом. В этом разница между **опытом и компетентностью**. В этом эпизоде ​​Кристен рассматривает: Почему утверждение «никто не хочет обучаться» может указывать на проблему с поддержкой, а не с отношением Почему завершение обучения не равнозначно компетентности Как страховые случаи и ремонт после ДТП стали более сложными, в то время как доступ к наставничеству и коучингу стал сложнее Почему сотрудники все чаще хотят получать ответы в момент неопределенности Как рабочая нагрузка, производственное давление и умственные способности влияют на принятие решений Почему стимулы влияют на то, насколько активно люди стремятся к обучению Как культура, ориентированная на получение ответов, меняет подход сотрудников к сложной работе Почему ИИ может решить проблему скорости получения ответов, не решая проблему компетентности Опасность создания сотрудников, которые просто принимают все, что рекомендует система Страховые случаи и ремонт после ДТП — это сферы с высокими последствиями. Ответ может повлиять на обязательства по полису, права потребителей, безопасность транспортных средств, качество ремонта, регуляторные риски и судебные разбирательства. Поэтому просто получить ответ недостаточно. Сотруднику все еще необходимо знать: **Точно ли это? **Полно ли это? *Применимо ли это здесь?* Какой факт может изменить ответ? И когда следует оспаривать саму систему?** Искусственный интеллект делает этот разговор еще более важным, поскольку ответы, генерируемые машинами, могут поступать быстрее, точнее и с большей уверенностью, чем когда-либо прежде. Это не означает автоматически, что человек, получающий ответ, понимает его. И это не означает, что у него развилось умение распознавать ошибки. **Сотрудники хотят получать ответы. Компаниям нужны приложения.** Эта серия подкастов из 18 частей основана на книге Кристен Фелдер «Разрыв в суждениях: что незаметно теряют столкновения и иски, когда ИИ берет на себя ответы». Подкаст начинает разговор. *В книге более подробно рассматривается, как предприятия могут формировать, сохранять и передавать навыки принятия решений.* #РазрывВПринятииРешения #СтраховыеУрегулирования #РемонтПоСтолкновений #СтраховаяИндустрия #АвторемонтКузов #ИскусственныйИнтеллект #ИИВСтраховании #УправлениеУрегулированиемУрегулирований #РазвитиеКадровыхНавыков #Обучение #Лидерство #ИндустрияСтолкновений