La Inteligencia Artificial (IA) llegó para quedar. De hecho, está transformando varias industrias, y la capacitación y el desarrollo no son una excepción. ¿Pero este cambio es para mejor?
La incorporación repentina de la IA en los procesos de capacitación y desarrollo está remodelando la forma en que las organizaciones entrenan a sus empleados, aumentando la eficiencia, personalización y el impacto de la experiencia de aprendizaje. También simplifica tareas para los instructores, automatizando procesos y reduciendo el tiempo dedicado a actividades rutineras. Es una situación beneficiosa para los aprendices, los profesionales de C&D y toda la organización.
La IA no debe verse como una moda pasajera, sino como un cambio fundamental en la forma en que las personas abordan el aprendizaje, concretando herramientas y métodos que antes solo eran un sueño.
7 Casos de uso de IA en C&D
La IA en C&D revoluciona la capacitación de empleados al ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas que se adaptan a las necesidades individuales, garantizando el máximo compromiso y retención de los alumnos.
Imagina la IA como un mentor superinteligente. Evoluciona contigo, proporcionando retroalimentación instantánea y adaptándose a su ritmo de aprendizaje. En resumen, la IA convierte la capacitación tradicional en una experiencia dinámica e interactiva.
La segunda temporada de la serie Keep it Simple Podcast de TalentLMS empieza con la estratega de IA y experta en e-learning, Stella Lee. En el episodio 12, «IA Generativa en C&D y la evolución del e-learning», discute el proceso de selección de herramientas de IA, la capacitación de la fuerza laboral en IA y la importancia de garantizar que todos en la organización participen en la creación de políticas éticas para la IA.
Lee dice: «Las herramientas de IA deben integrarse en cada etapa del modelo ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación y Evaluación). Estas herramientas son excepcionales para analizar datos de los estudiantes, ideación en el diseño, desarrollo de contenido e incluso evaluación de los resultados de aprendizaje. Todo esto hace que el proceso de diseño instruccional sea mucho más eficiente y orientado por datos.»
Veamos cómo se puede utilizar la IA en C&D:
1. Creación de contenido
Una de las aplicaciones más significativas de la IA en la capacitación y el desarrollo es la creación de contenido.
Imagina el esfuerzo que implica crear contenido educativo; es una tarea que consume mucho tiempo y recursos. La IA entra en escena para analizar vastos conjuntos de datos, generando y curando rápidamente contenido que siempre es relevante y está actualizado. De esta manera, los instructores pueden ofrecer a los estudiantes la información más reciente, algo particularmente útil en áreas que evolucionan rápidamente, como tecnología y medicina. Además, la IA personaliza el contenido para diferentes estilos y preferencias de aprendizaje, lo que hace que la capacitación sea más atractiva, efectiva e inclusiva.
Aquí tiene un ejemplo: las herramientas de IA pueden generar cuestionarios, resúmenes e incluso clases completas basadas en información proporcionada por expertos en la materia. Esta creación automatizada de contenido reduce el tiempo que los instructores dedican a desarrollar materiales, lo que les permite concentrarse más en la interacción con los estudiantes.
2. Rutas de aprendizaje personalizadas
La personalización es otra característica poderosa de la IA en la capacitación y el desarrollo.
En la capacitación tradicional, el enfoque estandarizado a menudo no satisface las diversas preferencias y estilos de aprendizaje de los individuos. Esto puede llevar a una disminución del compromiso y la eficacia, dejando a muchos estudiantes desconectados y desmotivados por el proceso de aprendizaje. La IA cambia esto al crear rutas de aprendizaje personalizadas. De hecho, puede recomendar cursos o materiales de capacitación específicos adaptados a las necesidades individuales, rastreando el progreso, las preferencias y el rendimiento del estudiante.
Por ejemplo, los sistemas de IA identifican las fortalezas y debilidades del alumno en tiempo real y ajustan la dificultad y el tipo de contenido de acuerdo con esta información. Así, si un alumno sobresale en ciertas áreas o ya tiene las habilidades necesarias, la IA puede omitir lecciones redundantes y ofrecer material más desafiante. De manera similar, si un alumno tiene dificultades con un tema específico, la IA proporciona recursos adicionales y apoyo para ayudarlo a comprender mejor el contenido.
3. Análisis de aprendizaje
Los especialistas en C&D están constantemente mejorando los procesos de aprendizaje, y la IA potencia este esfuerzo. A través del análisis de aprendizaje, la IA recopila y procesa datos sobre cómo los estudiantes interactúan con el contenido de capacitación. Luego, identifica qué funciona mejor, dónde es necesario mejorar habilidades y qué áreas necesitan ajustes en la capacitación corporativa.
La IA proporciona rápidamente información sobre el compromiso en los cursos y otros desafíos, al rastrear diversas métricas como tiempos de finalización, puntuaciones en cuestionarios y niveles de participación. Este análisis automatizado reemplaza procesos manuales repetitivos y garantiza que los programas de capacitación se ajusten para lograr el máximo impacto y eficiencia.
4. Tutores virtuales y chatbots
El soporte al alumno mejora la experiencia de aprendizaje en su conjunto. Los tutores virtuales y chatbots impulsados por IA brindan asistencia inmediata, contestando preguntas, ofreciendo orientación y proporcionando retroalimentación.
Los tutores virtuales simulan sesiones de tutoría, ofreciendo explicaciones y aclaraciones a la demanda. También monitorean el progreso de los estudiantes y ajustan el método de capacitación según sea necesario. Los chatbots manejan consultas más directas o tareas administrativas, como la programación de clases o la provisión de información sobre cursos. Este tipo de soporte inmediato beneficia a los estudiantes que pueden no tener acceso fácil a un instructor humano.
5. Evaluaciones automatizadas
Las evaluaciones son esenciales en cualquier programa de aprendizaje, pero pueden llevar mucho tiempo administrarlas y corregirlas. Las herramientas de IA automatizan este proceso, ofreciendo evaluaciones y retroalimentación rápida y precisa. Esto reduce significativamente la carga de trabajo de los especialistas en C&D y permite que los estudiantes obtengan información inmediata sobre su desempeño, acelerando sus mejoras.
¿Cómo funcionan las evaluaciones automatizadas? La IA puede manejar varios tipos de evaluaciones, como cuestionarios de opción múltiple y corrección de ensayos. Los algoritmos de IA evalúan respuestas escritas en términos de gramática, coherencia y relevancia. Al mismo tiempo, proporcionan retroalimentación detallada que ayuda a los estudiantes a comprender sus desafíos y mejorar. El ciclo rápido de retroalimentación potencia la capacitación efectiva, permitiendo que los estudiantes aborden sus debilidades de inmediato.
6. Entornos de aprendizaje adaptativos
Los entornos de aprendizaje adaptativos utilizan IA para crear experiencias de aprendizaje dinámicas basadas en las interacciones de los estudiantes. Estos entornos ajustan el nivel de dificultad, el estilo de presentación y el tipo de contenido en tiempo real.
Por ejemplo, una plataforma de aprendizaje adaptativa detecta cuando un estudiante está desinteresado o tiene dificultades con un tema específico. Luego, modifica la entrega del contenido, añadiendo más elementos interactivos, dividiendo el material en partes más pequeñas o proporcionando ejemplos y evaluaciones. Esta capacidad de respuesta mantiene a los estudiantes comprometidos y garantiza una experiencia de aprendizaje más efectiva.
7. Análisis predictivo para resultados de aprendizaje
El análisis predictivo utiliza IA para prever los resultados de aprendizaje en función de datos históricos. La IA analiza patrones en los datos de los estudiantes y predice qué estudiantes corren el riesgo de quedarse atrás y qué intervenciones serán más efectivas.
Por ejemplo, si los datos de rendimiento de un estudiante muestran dificultades consistentes con temas específicos, la herramienta de IA puede predecir que el estudiante necesitará apoyo adicional para completar la capacitación. También puede sugerir proactivamente sesiones de tutoría adicionales, recursos o diferentes estrategias de aprendizaje. Este enfoque ayuda a resolver problemas antes de que se agraven, mejorando las tasas de éxito de los estudiantes.
Desbloqueando el potencial de la IA en C&D
Acabamos de ver cómo la IA puede revolucionar el proceso de C&D, haciendo que la experiencia de capacitación sea personalizada y orientada por datos. Sin embargo, entender dónde la IA se destaca y dónde tiene limitaciones es esencial para aprovechar todo su potencial.
Capacidades y beneficios de la IA en C&D
Análisis de datos e identificación de brechas de competencias
La inteligencia artificial en C&D es poderosa para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones e ideas. Las herramientas de IA pueden destacar rápidamente dónde necesitan mejoras tus equipos o qué nuevas habilidades se están volviendo esenciales en tu industria. La IA también puede analizar datos de desempeño de los empleados, resultados de capacitación y más para identificar brechas de conocimiento.
Esto significa que los profesionales de C&D pueden crear programas de aprendizaje corporativo más específicos, atendiendo a necesidades reales. Ya no necesitan adivinar o seguir tendencias genéricas.
Diseño y desarrollo de cursos
La IA ayuda en la generación de ideas y contenido para la capacitación. Por ejemplo, si un instructor tiene dificultades para empezar un nuevo módulo de capacitación, la IA puede sugerir títulos, actividades y escenarios para un aprendizaje inmersivo. Piensa en la IA como un compañero de lluvia de ideas disponible las 24 horas del día. Además, las herramientas de IA pueden crear objetivos de aprendizaje, elaborar cuestionarios y proporcionar retroalimentación, haciendo con que el proceso de desarrollo sea más rápido y menos aburrido.
Personalización y compromiso del alumno
Uno de los principales beneficios del uso de IA en C&D es su capacidad para personalizar el aprendizaje. Adapta el contenido para satisfacer las necesidades individuales: progreso, preferencias y objetivos de carrera. De esta manera, los empleados reciben capacitaciones relevantes, lo que los mantiene más comprometidos. La IA puede recomendar recursos adicionales, sugerir los próximos pasos en un camino de aprendizaje y ajustar el nivel de dificultad según el desempeño del alumno.
Eficiencia y productividad
La IA es conocida por asumir tareas repetitivas, liberando a los especialistas en C&D para que se concentren en otros aspectos de su trabajo. Por ejemplo, ya no necesitan pasar horas creando borradores de cursos; la IA puede encargarse de estas tareas en minutos. Así, los equipos de C&D pueden dedicar más tiempo a actividades que requieren un toque humano, como mentoría, coaching o el desarrollo de métodos de capacitación innovadores. El proceso se vuelve más eficiente y menos aburrido.
Medición y evaluación
Evaluar la efectividad de los programas de capacitación es un proceso bastante complejo. La IA simplifica este proceso al rastrear métricas de uso, como cuántos empleados participan en un módulo de capacitación y con qué frecuencia. Luego, la IA analiza estos datos para proporcionar información sobre lo que está funcionando y lo que no. Si un curso tiene bajo compromiso, la IA identifica si el problema está en el contenido, el método de entrega o algún otro factor. De esta manera, los profesionales de C&D pueden tomar decisiones basadas en datos para mejorar los programas de capacitación.
Limitaciones y desafíos de la IA en C&D
Calidad y precisión de los resultados de la IA
La IA es excelente para generar contenido, pero no es perfecta. Los resultados de la IA necesitan supervisión humana para garantizar que sean precisos y relevantes. Por ejemplo, una herramienta de IA puede sugerir información desactualizada o incorrecta, ya que recopila datos de internet, donde no todo es confiable. Por lo tanto, los instructores y profesionales de C&D deben revisar, evaluar y refinar el contenido generado por la IA para mantener un alto estándar.
Preocupaciones éticas
Cuestiones como la privacidad de los datos, sesgos en los algoritmos y el impacto ambiental están presentes en la implementación de la IA en C&D. Los sistemas de IA pueden reforzar los sesgos presentes en los datos de capacitación, lo que lleva a resultados injustos o antiéticos. Además, el costo ambiental de operar grandes modelos de IA es significativo, ya que requieren grandes cantidades de energía y agua. Las empresas deben abordar estas preocupaciones éticas con una gobernanza sólida y transparencia en sus prácticas de IA.
Adecuación cultural y contextual
Los especialistas en C&D desean que la IA sea eficaz. Para lograrlo, debe ajustarse a la cultura y al contexto de la organización. Esto significa entender la infraestructura tecnológica actual, el nivel de preparación de la fuerza laboral y las necesidades específicas de cada departamento. Las herramientas de IA deben integrarse teniendo en cuenta las características y necesidades únicas de cada organización. Lo que funciona en una empresa puede no funcionar en otra. Un enfoque de «talla única» no será efectivo.
Dependencia y uso indebido
Los profesionales de C&D no deben depender excesivamente de las herramientas de IA sin aplicar sus habilidades de pensamiento crítico o creatividad. Aunque la IA puede ayudar en muchas tareas, es importante no usarla como una muleta. Utilizar la IA solo por ser una tendencia, sin atender a necesidades claras del negocio, resulta en soluciones ineficaces. Los equipos de C&D deben asegurarse de que la IA sea excelente para solucionar problemas específicos, pero no para reemplazar a los seres humanos.
Elemento humano en C&D
La IA no puede reemplazar el toque humano. La experiencia de los profesionales de C&D en el diseño y la entrega de programas de capacitación no puede ser replicada. La IA apoya su trabajo, pero la creatividad, la empatía y el pensamiento crítico son rasgos exclusivamente humanos, esenciales para experiencias de aprendizaje efectivas. Los especialistas en C&D deben utilizar la IA como una herramienta, no como un sustituto, manteniendo su rol de guiar y moldear la jornada de aprendizaje.
Estrategias de implementación de IA en C&D
Después de explorar los beneficios y desafíos del uso de IA en C&D, las organizaciones deben conocer los pasos prácticos para integrarla de manera eficaz.
Esto es lo que necesitas saber, basado en las capacidades y limitaciones de la IA:
- Evalúa el estado actual de tu organización: Explora y comprende la posición actual de tu organización. Evalúa la tecnología existente, los niveles de habilidad del equipo y las necesidades específicas de la organización.
- Define metas claras: Determina lo que desea lograr con la IA. ¿Es la creación de cursos, personalización de la experiencia de aprendizaje o mejora en el análisis de datos? Ten metas claras y específicas para guiar la implementación de la IA y medir su éxito.
- Fomenta una cultura de apoyo: Promueve una cultura que apoye la innovación y la adopción de nuevas tecnologías. Esto incluye abordar los miedos y malentendidos sobre la IA. Para ello, ofrece capacitación para mejorar la alfabetización en IA entre los empleados.
- Selecciona las herramientas adecuadas: Existen miles de herramientas de IA disponibles, y elegir la correcta puede parecer complicado. Antes de seleccionar las herramientas, defina claramente las necesidades del negocio. Luego, busca soluciones de IA que cumplan con esos requisitos. Considera también factores como facilidad de uso, escalabilidad y capacidad de integración con tus sistemas existentes.
- Asegura un uso ético y responsable: Realiza auditorías regulares para mantener la transparencia sobre cómo se están utilizando las herramientas de IA. Además, asegúrese de que los resultados generados por la IA sean revisados por humanos para evitar sesgos y errores.
- Monitorea y evalúa la implementación de la IA: ¿Está la IA cumpliendo tus objetivos? Utiliza retroalimentación cuantitativa (tasas de adopción, participación de usuarios, etc.) y cualitativa (satisfacción de los usuarios, impacto en los resultados de aprendizaje, etc.) para evaluar la efectividad. Luego, ajusta sus estrategias basadas en estos conocimientos para mejorar continuamente la integración de la IA.
Abrazando el futuro de la IA en C&D
La IA está transformando el campo de C&D con experiencias personalizadas, análisis en tiempo real y automatización. Aunque aún no se destaca en el desarrollo de habilidades interpersonales, alivia a los instructores de tareas rutinarias, permitiéndoles inspirar y guiar a los estudiantes de manera más eficaz.
Abrazar la IA en C&D significa utilizar la tecnología de IA para mejorar los programas de capacitación, desbloquear el potencial de las personas y fomentar la mejora continua. Las organizaciones que adoptan soluciones basadas en IA lideran la innovación y equipan a sus equipos con las herramientas necesarias para tener éxito en un entorno en constante evolución.
¡El futuro del aprendizaje ya está aquí! Y es impulsado por la IA, pero dirigido por humanos.
Autoría del Artículo
Elena Koumparaki – Redactora de contenido
Elena combina datos del mundo real y narrativa para crear contenido impactante de C&D y RH. Siempre actualizada, su trabajo atractivo aborda las necesidades de hoy.
Enlace al artículo original en inglés: https://www.talentlms.com/blog/ai-in-learning-and-development/
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