Modelul Kirkpatrick cu AI: evaluarea eficienței trainingului

Evaluarea eficienței trainingului se oprește des la chestionarul de la final și la lista de prezență. Modelul Kirkpatrick descrie de peste șase decenii ce urmează după ele: învățarea, comportamentul la locul de muncă și rezultatele, iar metodologia Phillips adaugă calculul ROI. Aici iei fiecare nivel pe rând, cu instrumentul potrivit, momentul măsurării și partea pe care o poate prelua un asistent AI, pentru orice program de formare, nu doar pentru cele despre AI.

Ce este modelul Kirkpatrick și de ce planifici de la nivelul 4

În 1959, Donald Kirkpatrick a scris pentru revista asociației americane a directorilor de training (ASTD) patru articole: despre reacție, învățare, comportament și rezultate. Într-un interviu din 2009 pentru Chief Learning Officer spunea că n-a numit niciodată schema „cele patru niveluri” și nici „modelul Kirkpatrick”; prima lui carte pe subiect a apărut abia în 1993.

Versiunea de azi, întreținută de Kirkpatrick Partners, definește nivelurile astfel:

• Nivelul 1, Reacția: măsura în care participanții consideră experiența favorabilă, captivantă, relevantă și utilă pentru munca lor. Dintre acestea, relevanța e cea care indică mai bine dacă oamenii vor aplica ce au învățat.
• Nivelul 2, Învățarea: măsura în care dobândesc cunoștințele, abilitățile și atitudinea vizate, plus încrederea că le pot aplica și angajamentul de a o face.
• Nivelul 3, Comportamentul: măsura în care își pun în practică, la locul de muncă, comportamentele critice.
• Nivelul 4, Rezultatele: măsura în care apar rezultatele organizaționale urmărite, ca efect al programului.

Partea care se ratează ușor: site-ul oficial spune că e „critic” să începi de la nivelul 4, de la rezultate, și să proiectezi programul înapoi, spre ele. Ordinea de măsurare e 1, 2, 3, 4; ordinea de planificare e inversă. Dacă nu știi dinainte ce indicator de business vrei să miște programul, nu ai ce măsura la nivelul 4.

Al cincilea nivel nu e al lui Kirkpatrick. Metodologia ROI promovată de Jack Phillips și de ROI Institute păstrează primele patru trepte (cu nume ușor diferite: reacție și acțiune planificată, învățare, aplicare și implementare, impact pe business) și adaugă randamentul investiției, calculat în bani. Cadrul complet, cu legătura dintre obiectivele de învățare, evaluări și raportarea către conducere, e predat în cursul AI în Educație și Training Corporate, în lecția „ROI și Modelul Kirkpatrick în Era AI”. Mai jos e varianta aplicată, nivel cu nivel.

Cele cinci niveluri, pe scurt: instrument, AI, moment

Momentele din ultima coloană sunt practică uzuală, nu normă: depind de cât de repede se mișcă indicatorul.

Înainte de program: planul de evaluare pe o pagină

Planul de evaluare se scrie înaintea primei sesiuni, nu după ultima. Pe o singură pagină, în această ordine:

1. Rezultatul de business (nivelul 4): un indicator, cu proprietar, sursă de date și valoarea de azi. De exemplu, rata tichetelor redeschise în suport sau timpul până la prima vânzare al unui agent nou.
2. Indicatorii timpurii și cei finali. Kirkpatrick Partners recomandă indicatori de ambele feluri: cei timpurii (de exemplu, câte oferte folosesc noul șablon) se mișcă în săptămâni, cei finali (marja, retenția clienților) în trimestre.
3. Două-patru comportamente critice (nivelul 3): ce face diferit omul care a învățat. Formulate observabil: „verifică datele clientului înainte de a închide tichetul”, nu „are o atitudine orientată spre client”.
4. Ce trebuie învățat (nivelul 2) ca să apară acele comportamente, scris ca obiective de învățare măsurabile.
5. Ce reacție contează (nivelul 1): relevanța și intenția de a aplica, nu cât de bună a fost cafeaua.

Linia de bază vine din diagnosticul de dinaintea programului. Dacă ai făcut deja o evaluare a competențelor echipei, ca în ghidul despre cum evaluezi competențele AI ale unei echipe, rezultatele ei devin testul „pre” și punctul de plecare pentru nivelul 3.

Un asistent AI e util aici ca partener de redactare: din obiectivul de business și descrierea programului îți propune comportamente critice observabile și indicatori timpurii. Lista o validezi cu managerii care vor observa comportamentele.

Ce cere legea și ce nu cere

Codul muncii, în forma consolidată la 27 aprilie 2026, obligă angajatorul să asigure participarea la formare profesională pentru toți salariații: cel puțin o dată la 2 ani dacă are cel puțin 21 de salariați și cel puțin o dată la 3 ani sub acest prag [art. 194 alin. (1)], pe cheltuiala lui [alin. (2)]. Angajatorul persoană juridică cu mai mult de 20 de salariați „elaborează anual și aplică planuri de formare profesională”, cu consultarea sindicatului sau a reprezentanților salariaților [art. 195 alin. (1)]. Planul devine anexă la contractul colectiv de muncă de la nivel de unitate, iar salariații au dreptul să fie informați despre conținutul lui [alin. (2) și (3)]. Art. 192 alin. (2) adaugă că „formarea profesională și evaluarea cunoștințelor se fac pe baza standardelor ocupaționale”.

Codul nu impune însă o metodă de evaluare a eficienței: obligația e să faci formarea și, peste prag, să ai planul. Planul anual e totuși locul firesc pentru câteva rânduri despre cum va fi evaluat fiecare program. Bugetul, documentele fiscale și calendarul planului sunt tratate în ghidul despre planul și bugetul de formare.

Nivelul 1: chestionarul de reacție care spune ceva util

Chestionarul clasic de la final, cu note de la 1 la 5 pentru trainer, sală și materiale, măsoară confortul. Definiția oficială a nivelului 1 pune accentul pe relevanță, iar asta schimbă întrebările:

• „Cât de relevant e conținutul pentru sarcinile tale din următoarele două săptămâni?” (scală)
• „Ce vei face diferit, concret, în prima săptămână?” (deschisă)
• „Ce te-ar putea împiedica să aplici?” (deschisă: aici apar obstacolele de nivel 3)
• „Cât de încrezător ești că poți aplica fără ajutor?” (scală; încrederea e, oficial, componentă a nivelului 2, dar se întreabă comod aici)

Opt-zece itemi sunt suficienți, fiecare legat de un obiectiv al programului. Dacă un răspuns n-ar schimba nimic în program, întrebarea nu-și are locul.

Ce automatizează AI-ul. Generarea itemilor: îi dai obiectivele de învățare și comportamentele critice și îi ceri itemi care nu întreabă două lucruri deodată și nu sugerează răspunsul. Apoi analiza comentariilor deschise, care la câteva sute de răspunsuri înseamnă ore de citit:

Rol: analist de evaluare a formării.
Date: comentariile deschise din chestionarul de reacție, anonimizate
(fără nume, funcții unice sau detalii care identifică o persoană).
Sarcini:
1. Grupează comentariile în cel mult 7 teme. Pentru fiecare temă:
   numărul de comentarii și 2 citate scurte, copiate exact.
2. Separă temele despre conținut de cele despre obstacolele de aplicare
   la locul de muncă (timp, unelte, aprobări, manager).
3. Nu inventa teme care nu apar în date. Dacă un comentariu e ambiguu,
   pune-l la „neclasificate”.

Două reguli. Anonimizezi înainte de orice unealtă externă: „ca singura femeie din echipa de mentenanță…” identifică o persoană și fără nume. Și citești singur un eșantion, ca să verifici că temele și numărătorile corespund textului.

Anonimatul, ca practică. Multe echipe de HR raportează chestionarele anonime doar pe grupuri peste un număr minim de respondenți, ca managerul să nu poată ghici cine a scris ce. Nu e un prag impus de lege: îl fixezi în procedura internă și îl respecți și în rapoartele cerute AI-ului.

Nivelul 2: teste pre/post generate din obiectivele de învățare

Un singur test la final nu arată că programul a produs învățarea: poate că oamenii știau deja materia. Ai nevoie de un test înainte și unul după, pe aceleași obiective, în două forme echivalente (aceeași dificultate, alți itemi), ca rezultatul „după” să nu reflecte doar memorarea întrebărilor.

Pentru programele de aplicare, itemii buni sunt scenarii, nu definiții. „Ce înseamnă X?” verifică memoria. „Clientul spune Y și sistemul arată Z. Care e următorul pas și de ce?” verifică dacă omul poate decide. Unde se poate, o probă practică scurtă, notată cu o rubrică, spune mai mult decât douăzeci de itemi grilă.

Diferența dintre scoruri o raportezi brut (puncte câștigate) și normalizat, ca să compari corect oameni care au pornit de la niveluri diferite:

câștig normalizat = (scor după − scor înainte) / (scor maxim − scor înainte)

Cineva care trece de la 30 la 80 din 100 a recuperat 50 din cele 70 de puncte care îi lipseau, adică aproximativ 71%. Cineva care trece de la 70 la 90 a recuperat 20 din 30, adică aproximativ 67%. Brut, primul a câștigat mai mult. Raportat la cât avea de învățat, progresul celor doi e apropiat.

Ce automatizează AI-ul. Din obiectivele de învățare, un model scrie rapid un banc de itemi pe scenarii, cu variante de răspuns plauzibile, și îl împarte în două forme echivalente. Tot el poate propune rubrici pentru proba practică și poate nota răspunsurile deschise după rubrică, ca prim filtru.

Ce verifici tu: cheia fiecărui item (modelele greșesc uneori răspunsul corect sau scriu itemi cu două variante corecte), poziția răspunsului corect (să nu fie mereu aceeași) și echivalența formelor, pe un grup-pilot mic. Notele date de model pe răspunsuri deschise le recorectează un om, măcar pe un eșantion. Evaluările care măsoară aplicarea, nu memorarea, au o lecție separată în același curs de training corporate.

Nivelul 3: observarea comportamentului și follow-up-ul la 30/60/90 de zile

Aici se pierd cele mai multe evaluări. Nivelul 3 nu se măsoară în sala de curs, ci la locul de muncă, iar asta cere timpul managerilor. Kirkpatrick Partners descrie componentele nivelului 3 ca fiind comportamentele critice, sprijinul pentru performanță și mediul de lucru. Cu alte cuvinte, dacă omul nu aplică, problema poate fi la proces, la unelte sau la manager, nu la curs.

Instrumentele:

• Lista de observare, din comportamentele critice din plan: ce se vede când e făcut bine, cât de des a fost observat în ultimele două săptămâni, un exemplu concret.
• Chestionarul scurt pentru manager la 30, 60 și 90 de zile: trei-cinci întrebări, aceleași la fiecare reluare, ca să vezi tendința.
• Autoevaluarea participantului, pe aceiași itemi. Diferența dintre ce spune omul și ce vede managerul e și ea o informație.
• Urme în datele operaționale: șablonul nou folosit în CRM, verificarea bifată în sistemul de tichete.

Ce automatizează AI-ul. Transformă comportamentele critice în liste de observare cu exemple pozitive și negative și redactează chestionarele pentru manager. Tot el poate trimite reamintirile la 30/60/90 de zile printr-un flux automatizat, poate centraliza răspunsurile și le poate rezuma pe echipe: ce comportamente apar, ce obstacole revin, unde managerii n-au completat nimic. Feedbackul de tip 360 de grade, analizat cu AI, e tratat în lecția „Performance Management și Learning & Development cu AI” din cursul AI în Resurse Umane și Recrutare.

Unde te oprești. Un sistem AI care monitorizează și evaluează performanța și comportamentul angajaților e încadrat de AI Act în categoria cu risc ridicat (Anexa III, pct. 4 lit. b)), iar asta vine cu obligații serioase pentru furnizor și pentru firma care îl folosește. Ca să rămâi în zona sigură, AI-ul redactează și centralizează, iar judecata asupra unui om rămâne la managerul care l-a văzut lucrând. Mai e și un risc de cultură: când un indicator de adopție devine țintă, oamenii optimizează indicatorul, nu munca. Lecția „Măsurarea Progresului fără Presiune Toxică” din cursul Manager în Era AI tratează exact granița dintre măsurarea adopției și supravegherea angajaților.

Dacă formezi o echipă întreagă, nu doar câțiva oameni (de exemplu pe o bibliotecă de cursuri comună, ca în varianta descrisă pe pagina pentru companii), lista de observare și chestionarul pentru manager se scriu o singură dată, iar departamentele se compară pe aceleași întrebări.

Nivelul 4: legarea de indicatorii de business

Nivelul 4 răspunde la întrebarea care contează pentru cine plătește: s-a mișcat indicatorul ales înainte de program? Trei condiții fac răspunsul credibil:

1. Indicatorul a fost ales înainte, cu linie de bază pe o perioadă comparabilă. Unul ales după ce vezi datele e aproape mereu cel care arată bine.
2. Datele vin de la proprietarul lor (vânzări, operațiuni, financiar), nu de la echipa de training.
3. Perioada acoperă cel puțin un ciclu al indicatorului. Un indicator trimestrial nu se judecă după trei săptămâni.

Ce automatizează AI-ul. Te ajută să scrii interogările sau formulele care leagă lista participanților de datele operaționale, pe identificatori pseudonimizați: rata de eroare pe echipă, înainte și după, comparată cu echipele care n-au urmat încă programul. Calculul rămâne în foaie sau în interogare, unde oricine îl poate reface. Modelul redactează raportul doar din tabelul final, fără cifre noi.

Nivelul 5: ROI după metodologia Phillips și izolarea efectului

ROI Institute definește două calcule:

raport beneficiu/cost (BCR) = beneficiile programului / costurile programului

ROI (%) = beneficiile nete ale programului / costurile programului × 100

Beneficiile nete sunt beneficiile minus costurile. Un BCR de 2 înseamnă doi lei aduși de fiecare leu cheltuit, adică un ROI de 100%.

Trei lucruri fac diferența între un ROI credibil și unul de prezentare:

Costurile complete. Pe lângă factura furnizorului: orele participanților, timpul echipei de HR sau L&D și al managerilor, uneltele, chiar și evaluarea. Metodologia cere explicit o estimare conservatoare a costurilor.

Conversia în bani doar când urmărești ROI-ul. Unele beneficii au o valoare standard (o oră de muncă, o eroare corectată, un client păstrat). Altele nu se convertesc credibil în bani, iar ROI Institute le raportează separat, ca beneficii intangibile, alături de calcul.

Izolarea efectului programului. Indicatorul s-ar fi putut mișca și fără training: sezon, produs nou, schimbare de proces. ROI Institute enumeră, între altele, grupul de control, linia de tendință, prognoza, estimările participanților și ale managerilor și datele de la clienți. Cele mai folosite:

• Grupul de control: o echipă începe programul acum, alta peste un trimestru, și compari evoluția. E metoda cea mai solidă, iar un calendar eșalonat o face posibilă fără să lași pe cineva deoparte.
• Linia de tendință: prelungești evoluția de dinaintea programului și consideri efect doar ce o depășește.
• Estimările ajustate: ceri participanților sau managerilor ce parte din îmbunătățire se datorează programului și cât de siguri sunt, apoi înmulțești cele două procente. E cea mai ușoară și cea mai subiectivă, așa că o raportezi ca atare.

Un exemplu fictiv, cu cifre rotunde

O echipă de suport urmează un program despre rezolvarea tichetelor din prima încercare. În șase luni, reducerea tichetelor redeschise valorează 300.000 de lei în ore de muncă economisite. Costurile complete ale programului (furnizor, orele participanților, timpul L&D și al managerilor, evaluarea) sunt de 60.000 de lei.

Același program poate „avea” un ROI de 400% sau de 75%, după cât de onest izolezi efectul. În raport pui varianta cea mai conservatoare și arăți metoda. Capcana măsurării ROI cu metrici greșite e descrisă, din perspectiva implementării AI în L&D, în ghidul despre AI în trainingul corporate.

Ce automatizează AI-ul. Inventarul costurilor complete (îți propune categoriile uitate) și foaia de calcul cu scenariile de izolare. Ce metodă e credibilă pentru un program decizi tu.

Nu ai nevoie de nivelul 5 pentru fiecare program. O regulă practică: nivelurile 1 și 2 pentru toate, nivelul 3 pentru cele strategice, nivelurile 4 și 5 doar pentru programele mari.

Datele evaluării: ce nu lași în seama AI-ului

Scorurile sunt date personale. Un rezultat la test, o notă dată de manager, un comentariu care se poate lega de cineva sunt „informații privind o persoană fizică identificată sau identificabilă”, deci date personale în sensul GDPR (art. 4 pct. 1). Se aplică reducerea la minimum [art. 5 alin. (1) lit. c)]: pentru a evalua programul, de cele mai multe ori îți ajung rezultatele agregate pe grup, fără nume. Înainte să folosești o unealtă AI externă pe aceste date, verifici în contract și în setări cât păstrează furnizorul datele și dacă le folosește la antrenare.

Evaluarea programului nu e evaluarea omului. Datele strânse ca să afli dacă un curs funcționează nu devin, pe ușa din spate, criteriu de promovare sau de concediere. Când un scor ajunge totuși să conteze pentru persoană, GDPR (art. 22) dă dreptul de a nu face obiectul unei decizii bazate exclusiv pe prelucrare automată care o afectează semnificativ. Un om revede și decide.

Programele despre AI au un motiv în plus. Art. 4 din AI Act, în forma modificată prin Omnibusul digital privind IA, le cere furnizorilor și implementatorilor de sisteme AI să ia măsuri care sprijină dezvoltarea alfabetizării în domeniul IA a personalului, ținând cont de cunoștințele și de contextul în care sunt folosite sistemele. Textul precizează că nu cere garantarea unui anumit nivel pentru fiecare persoană, iar obligația se aplică din 2 februarie 2025. Legea nu cere teste. Totuși, o evaluare pe nivelurile 1–3 îți arată dacă măsurile luate au ajuns la oameni și dacă se văd în felul în care lucrează.

Întrebări frecvente

Care sunt cele patru niveluri ale modelului Kirkpatrick? Reacția (cât de relevantă și utilă le-a părut formarea participanților), învățarea (ce cunoștințe, abilități, încredere și angajament au dobândit), comportamentul (dacă aplică la locul de muncă) și rezultatele (dacă s-au mișcat indicatorii organizației urmăriți). Metodologia Phillips adaugă un al cincilea nivel, ROI-ul, calculat în bani.

Cum se calculează ROI-ul unui training? ROI (%) = (beneficiile programului − costurile programului) / costurile programului × 100. Costurile includ și timpul participanților și al managerilor, nu doar factura furnizorului. Beneficiile se iau după izolarea efectului programului (grup de control, linie de tendință sau estimări ajustate), altfel îi atribui trainingului tot ce s-a îmbunătățit în perioada respectivă.

Când se măsoară comportamentul după un curs? De obicei la 30, 60 și 90 de zile, cu aceleași întrebări, ca să vezi tendința. Momentul exact depinde de cât de des apare comportamentul în muncă: o procedură zilnică se vede în câteva săptămâni, o negociere anuală nu.

Poate AI-ul să evalueze singur eficiența trainingului? Nu. Scrie itemii chestionarelor și ai testelor din obiective, grupează comentariile anonimizate, centralizează follow-up-ul și te ajută la formulele care leagă datele. Cheile testelor, judecata asupra unui om și metoda de izolare rămân la oameni. Un sistem care evaluează el însuși performanța angajaților intră, conform AI Act, la risc ridicat.

Este obligatorie evaluarea eficienței formării profesionale? Codul muncii obligă angajatorul să asigure formarea pentru toți salariații, periodic, și, peste 20 de salariați, să aibă un plan anual de formare. Nu impune o metodă de evaluare a eficienței. Evaluarea e o decizie de management, iar planul anual e un loc potrivit pentru a o descrie.

Concluzie

Modelul Kirkpatrick se măsoară de jos în sus și se planifică de sus în jos: întâi rezultatul de business, apoi comportamentele care îl produc, apoi ce trebuie învățat și abia la final ce reacție contează. Pe fiecare nivel există un instrument potrivit: chestionarul despre relevanță, testul pre/post pe scenarii, lista de observare cu follow-up la 30/60/90 de zile, indicatorul ales dinainte și, pentru programele mari, ROI-ul Phillips cu efectul izolat. AI-ul scurtează munca de redactare, de centralizare și de analiză a comentariilor, dar nu înlocuiește cheia verificată de un expert, observația managerului și izolarea onestă a efectului.

Surse

• Kirkpatrick Partners, „The Kirkpatrick Model”: definițiile nivelurilor, planificarea de la nivelul 4
• Chief Learning Officer, „Don Kirkpatrick: The Father of the Four Levels” (2009): articolele din 1959
• ROI Institute, „ROI Methodology”: formulele BCR și ROI, izolarea efectului, beneficiile intangibile
• Legea nr. 53/2003, Codul muncii, forma consolidată la 27.04.2026: art. 192 alin. (2), art. 194, art. 195
• Comisia Europeană, AI Act Service Desk, articolul 4 (alfabetizarea în domeniul IA), text consolidat la 27 iulie 2026
• Regulamentul (UE) 2016/679 (GDPR) pe EUR-Lex: art. 4 pct. 1, art. 5 alin. (1) lit. c), art. 22

Articol informativ, nu consultanță juridică. Textele legale au fost verificate la 1 noiembrie 2026 pe forma consolidată a Codului muncii de pe portalul legislativ al Ministerului Justiției și pe textul consolidat al AI Act publicat de Comisia Europeană. Exemplul de calcul este fictiv.