Workflow learning - lärande i arbetsflödet 

Workflow learning, även kallat lärande i arbetsflödet eller learning in the flow of work, innebär att medarbetare får tillgång till kunskap och stöd direkt i samband med att de utför sitt arbete.

I stället för att lärandet enbart sker genom separata utbildningar, kurser eller klassrumstillfällen, integreras det i vardagens arbetsuppgifter. Det kan handla om guider, instruktioner, checklistor, korta filmer eller kontextuellt stöd i ett system.

Kärnan är att lärandet blir lättare att omsätta i praktiken när det sker nära den faktiska arbetsuppgiften. Syftet är att göra det enklare för medarbetare att agera rätt, komma vidare snabbare och utveckla sin kunskap samtidigt som arbetet utförs.

E-learning är ofta ett avgränsat utbildningstillfälle, medan workflow learning sker i direkt anslutning till arbetet. 

Traditionell e-learning används ofta för att ge kunskap i förväg, till exempel genom kurser, utbildningsmoduler eller certifieringar. Workflow learning, eller lärande i arbetsflödet, handlar i stället om att ge medarbetare stöd när behovet uppstår. 

Det kan till exempel vara en guide direkt i ett system, en sökbar handbok, en kort instruktion eller ett stöd kopplat till en specifik arbetsuppgift. På så sätt blir lärandet en del av det dagliga arbetet, snarare än något som sker vid sidan av. 

Workflow learning, eller lärande i arbetsflödet, är ett bredare arbetssätt där lärande integreras i det dagliga arbetet. Det handlar om att människor kan utveckla och använda kunskap i eller nära den faktiska arbetsuppgiften, till exempel genom korta lärmoment, repetition, feedback, reflektion, kollegial kunskapsdelning och stöd i stunden.

Performance support är ofta en viktig del av workflow learning. Det handlar om stöd som hjälper en person att utföra en uppgift i arbetsögonblicket, till exempel genom en guide, checklista, instruktion, mall, sökbar information eller kontextuell hjälp.

En enkel skillnad är att workflow learning beskriver hur lärande kan ske som en naturlig del av arbetet över tid, medan performance support fokuserar på stödet som behövs för att prestera i stunden.

Workflow learning är effektivt eftersom det ger medarbetare rätt stöd i rätt ögonblick.

När kunskap finns tillgänglig direkt i arbetet blir det enklare att omsätta den i praktiken. Medarbetaren behöver inte minnas allt från en tidigare utbildning, utan kan få stöd när frågan faktiskt uppstår.

Det kan bidra till snabbare upplärning, färre fel, minskad osäkerhet och bättre användning av system och arbetssätt. För organisationen innebär det att kunskap inte bara överförs vid enstaka utbildningstillfällen, utan blir en del av hur arbetet utförs varje dag.

Workflow learning ersätter inte all utbildning. Däremot gör det utbildning mer användbar genom att koppla kunskapen till vardagens arbetsuppgifter.

Effekten av workflow learning mäts bäst genom att titta på hur kunskapen används i arbetet, inte bara på hur många som har genomfört en kurs. 

Traditionell utbildningsuppföljning fokuserar ofta på deltagande, completion rates och testresultat. Det är fortfarande relevant, men vid workflow learning blir det också viktigt att följa upp hur stödet påverkar vardagen. 

Det kan till exempel handla om: 

• färre supportärenden 

• snabbare onboarding 

• ökad användning av ett system 

• färre fel i återkommande arbetsmoment 

• högre kvalitet och mer konsekventa arbetssätt

• användarnöjdhet och upplevd trygghet i arbetet  
  
  

I InfoCaption kan ni följa upp både utbildningsinsatser och användning av kunskapsstöd, vilket ger en bättre bild av hur lärandet faktiskt bidrar i verksamheten. 

Ett bra sätt att komma igång med workflow learning är att börja med de situationer där medarbetare ofta behöver stöd i vardagen.

Identifiera arbetsuppgifter där många frågor uppstår, där fel ofta görs eller där nya arbetssätt ska införas. Det kan till exempel handla om onboarding, systemanvändning, interna rutiner eller återkommande administrativa uppgifter.

Nästa steg är att göra kunskapen lätt att hitta och använda i rätt situation. Det kan handla om korta guider, checklistor, instruktionsfilmer, mallar eller kontextuellt stöd direkt i ett system.

Börja gärna i liten skala med ett tydligt område där behovet är konkret. Följ sedan upp vad som används, vilka frågor som minskar och var medarbetare fortfarande fastnar. På så sätt kan ni utveckla stödet över tid och bygga in lärande mer naturligt i arbetsflödet.

InfoCaption kan användas som ett performance support-verktyg, men plattformen har också bredare funktionalitet för lärande och kunskapshantering.

Med InfoCaption kan ni ge medarbetare stöd direkt i arbetsflödet, till exempel genom guider, instruktioner, checklistor, handböcker och kontextkänslig hjälp i era system. Det gör att användaren kan få svar när behovet uppstår, utan att lämna uppgiften eller leta i separata dokument.

Samtidigt är InfoCaption mer än ett performance support-verktyg. Plattformen innehåller även funktioner för digitala utbildningar, kurser, uppföljning, portaler, processkartor och strukturerad kunskapsdelning. Det innebär att ni kan kombinera stöd i stunden med mer långsiktigt lärande och kompetensutveckling.

Ja. InfoCaption kan integreras i befintliga system och digitala arbetsmiljöer.

Med Assist kan guider och instruktioner göras tillgängliga direkt i de system där medarbetarna arbetar. Det kan till exempel handla om HR-system, CRM, ERP, verksamhetssystem eller egenutvecklade lösningar.

På så sätt behöver användaren inte lämna sitt arbetsflöde för att hitta rätt stöd. Informationen finns där frågan uppstår, vilket gör det enklare att arbeta rätt och komma vidare i uppgiften.

AI kan göra det enklare att hitta och använda kunskap i arbetsflödet, men kvaliteten beror på vilken kunskap AI:n har tillgång till.

För att AI ska ge tillförlitliga svar behöver den bygga på uppdaterad, strukturerad och verifierad information. Därför blir organisationens kunskapsbas viktig.

Med InfoCaption kan ni samla och strukturera kunskap i form av guider, instruktioner, handböcker, utbildningar och processer. Det skapar en tydligare grund för både medarbetare och AI-verktyg att hämta kunskap från.

I stället för att AI svarar fritt utifrån osäker information kan den kopplas till organisationens egna källor. Det gör svaren mer relevanta, spårbara och användbara i vardagen.