La formazione aziendale sta vivendo una trasformazione profonda. Non è più soltanto un mezzo per aggiornare le competenze, ma un vero e proprio motore strategico di crescita organizzativa. La capacità di leggere e interpretare i dati rappresenta il punto di svolta tra chi “fa formazione” e chi costruisce ecosistemi di apprendimento capaci di evolvere nel tempo.
Lavorando da molto nel digital learning, trovo particolarmente affascinante questo passaggio: la tecnologia, finalmente e concretamente, ci offre l’opportunità di restituire profondità ai processi di apprendimento. I dati, se letti con sensibilità umanistica, raccontano storie di persone, di percorsi, di cambiamento. È qui che, secondo me, si gioca la vera sfida contemporanea: coniugare l’intelligenza dei sistemi con l’intelligenza delle relazioni, trasformando la formazione in un luogo dove l’analisi e l’empatia coesistono e si potenziano a vicenda.
I learning analytics emergono come la nuova bussola per orientare il cambiamento. Da semplici strumenti di monitoraggio, si sono evoluti in un linguaggio interpretativo che collega l’apprendimento ai risultati di business. Secondo il Global Human Capital Trends di Deloitte (2024), oltre il 70% delle organizzazioni riconosce il valore dei dati di apprendimento per lo sviluppo del talento, ma solo una minoranza dispone di una strategia matura per sfruttarli pienamente. Ciò che serve, oggi, non è accumulare numeri, ma sviluppare una vera cultura del dato: una grammatica dell’apprendimento che consenta di leggere i segnali deboli del cambiamento e tradurli in decisioni concrete.
Oltre il completamento del corso: verso analytics più sofisticati
Per anni la formazione aziendale si è misurata attraverso indicatori quantitativi: ore erogate, tassi di completamento, accessi alla piattaforma, test superati. Metriche utili ma limitate, perché incapaci di raccontare come, e non solo se, le persone apprendono.
Le piattaforme di nuova generazione integrano oggi sistemi di tracciamento avanzati che rilevano interazioni, engagement, tempi di attenzione e correlazioni tra attività formative e performance lavorative. I dati confluiscono in dashboard dinamiche e strumenti di Business Intelligence che permettono ai team L&D di osservare i processi in tempo reale e di intervenire in modo mirato.
Secondo il Brandon Hall Group, le aziende che utilizzano advanced analytics nei programmi di formazione registrano un incremento del 24% nella retention dei talenti e un miglioramento del 32% nella produttività media. La formazione, dunque, non è più una voce di costo, ma una leva di crescita: un laboratorio in cui i dati non solo descrivono il passato, ma anticipano il futuro.
Dalle metriche comportamentali ai modelli predittivi
Il nuovo ecosistema dei learning analytics abbraccia una gamma di metriche più ampia e profonda. Le analisi comportamentali tracciano le interazioni, i percorsi di navigazione e le dinamiche collaborative nei social learning hub, offrendo una mappa precisa della partecipazione. Le metriche cognitive osservano invece il tempo dedicato alla riflessione, alla revisione e al feedback tra pari, restituendo una misura qualitativa dell’apprendimento.
Parallelamente, le metriche prestazionali mettono in relazione i risultati formativi con le performance operative, mentre le analisi predittive — basate su algoritmi di intelligenza artificiale — individuano in anticipo segnali di drop-out, calo di interesse o bisogno di reskilling.
L’obiettivo non è più misurare per controllare, ma misurare per comprendere. Come sottolinea la Harvard Business Review, il vero valore dei learning analytics risiede nella loro capacità di connettere apprendimento e impatto organizzativo, trasformando i numeri in insight utili a migliorare la performance complessiva.
L’emergere del multimodal learning analytics
La frontiera più innovativa è rappresentata dal multimodal learning analytics (MMLA), che combina dati digitali e biometrici per restituire una visione più approfondita dell’esperienza di apprendimento. Le aziende più all’avanguardia stanno sperimentando l’uso di biosensori, eye-tracking e analisi delle espressioni facciali per rilevare attenzione, stress ed engagement durante le sessioni formative, soprattutto in ambienti di realtà virtuale e aumentata e durante le simulazioni.
L’obiettivo non è invasivo, ma conoscitivo: comprendere quando e come le persone apprendono meglio, per progettare esperienze formative personalizzate e sostenibili. Tuttavia, questa evoluzione porta con sé questioni etiche e normative di grande rilievo: la trasparenza nell’uso dei dati biometrici, la tutela della privacy e la responsabilità algoritmica.
Come ricorda il Digital Education Report della Commissione Europea (2023), “i dati formativi appartengono alle persone, non alle piattaforme”. Costruire fiducia significa coniugare innovazione e responsabilità, tecnologia e umanità.
ROI, impatto e valore strategico della formazione
La domanda centrale rimane: qual è il ritorno dell’investimento formativo? Misurare il ROI dell’e-learning è complesso ma oggi possibile grazie a modelli integrati che combinano la logica di Kirkpatrick (reazione, apprendimento, comportamento, risultati) con indicatori di business come produttività, qualità del lavoro o tempi di onboarding.
Un’indagine McKinsey (2023) evidenzia che le organizzazioni che misurano sistematicamente l’impatto della formazione hanno una probabilità cinque volte maggiore di superare la media di settore in termini di performance.
Qual è il risvolto pratico di questa attenzione ai dati? Chi, come me, ha approfondito lo studio delle scienze umane, guarda con soddisfazione all’evoluzione della funzione Learning & Development che evolve da centro di costo a motore strategico del business. I professionisti L&D diventano data-driven learning architects, in grado di leggere gli indicatori, interpretare le tendenze e orientare le decisioni aziendali. Il LinkedIn Learning Report (2024) conferma che le imprese che integrano dashboard analitiche nei processi HR-L&D riducono del 20% i tempi di risposta ai nuovi bisogni di competenze, migliorando l’allineamento tra formazione e obiettivi strategici.
KPI, governance e rischio di data overload
L’uso esteso dei dati apre anche nuove sfide. La definizione dei KPI, lo abbiamo provato in prima persona, è un atto di equilibrio strategico: troppi indicatori generano confusione, troppo pochi riducono la profondità dell’analisi. Serve una learning data strategy chiara, capace di rispondere a tre domande essenziali: quali decisioni vogliamo supportare con i dati? quali comportamenti intendiamo influenzare? quale valore intendiamo creare per l’organizzazione e per le persone?
La governance dei dati è un altro nodo cruciale. Oltre alla conformità normativa, è necessario sviluppare una cultura della trasparenza e della sicurezza, affinché i dati diventino un patrimonio condiviso e non un rischio. Il pericolo più insidioso è il data overload: un eccesso informativo che paralizza le decisioni. Le organizzazioni più mature privilegiano la qualità alla quantità, puntando su pochi indicatori significativi, capaci di generare conoscenza utile.
Leggere l’apprendimento per leggere il futuro
I learning analytics incarnano oggi la nuova intelligenza della formazione. Non sono più semplici strumenti di misurazione, ma vere e proprie architetture di senso, capaci di trasformare l’esperienza in conoscenza e la conoscenza in strategia. La formazione del futuro sarà certamente adattiva, predittiva e generativa: un ecosistema che apprende mentre le persone apprendono, alimentando un ciclo continuo di innovazione e miglioramento.
Consapevoli di questa direzione, in Viasky stiamo potenziando la reportistica derivata da LMS con sistemi di Business Intelligence in grado di integrare i dati provenienti da altre soluzioni IT aziendali, restituendo così una visione strategica più completa e significativa dell’impatto formativo. È un’evoluzione che sposta l’analisi dal piano descrittivo a quello decisionale, trasformando i dati in leve per la crescita organizzativa.
In definitiva, i numeri non sostituiscono il giudizio umano: lo amplificano. Offrono un terreno solido su cui fondare scelte più consapevoli, strategie più mirate e percorsi di sviluppo realmente efficaci. E in un’epoca in cui il capitale umano è il principale fattore di vantaggio competitivo, saper leggere l’apprendimento significa — letteralmente — saper leggere il futuro.
Credo che proprio qui risieda il cuore della sfida: ricordare che dietro ogni dato c’è una persona, un’esperienza, una narrazione che merita di essere compresa oltre le cifre. L’analisi quantitativa acquista valore solo quando si intreccia con la capacità di interpretare i significati, le emozioni, le motivazioni che animano l’apprendere umano. I dati, allora, diventano non solo strumenti di misura, ma linguaggi di ascolto — ponti tra ciò che sappiamo e ciò che possiamo ancora imparare come comunità di pensiero e di pratica.
