Aprendizaje impulsado por IA y la necesidad de conexión humana

El auge de los Sistemas de Tutoría Inteligente (ITS) y los avances tecnológicos en el Aprendizaje Adaptativo prometen maximizar los resultados del aprendizaje con menores costos e inversión de tiempo. Entonces, ¿Qué lugar ocupan los profesionales de formación y desarrollo en este panorama en evolución?

A medida que el aprendizaje en el lugar de trabajo evoluciona desde soluciones de capacitación presenciales y combinadas hacia experiencias digitales, oportunas y cada vez más personalizadas, el papel de la inteligencia artificial (IA) en el aprendizaje y el desarrollo se hace más destacado. Según un informe reciente de Allied Market Research , se prevé que la IA global en el mercado educativo, incluido el aprendizaje corporativo, alcance los 88.200 millones de dólares, con una tasa compuesta anual del 43,3% entre 2020 y 2032. 

Las áreas de innovación de la IA en esta esfera son amplias y van desde: 

• Administración automatizada: la competencia de la IA en el manejo de tareas administrativas allana el camino para un seguimiento de datos, programación y distribución eficiente de material de capacitación. 
• Rutas de aprendizaje personalizadas: la IA crea rutas de aprendizaje personalizadas, adaptando el contenido para que coincida con las necesidades y preferencias únicas de los alumnos. 
• Tutoría de próxima generación: los chatbots de aprendizaje adaptativo brindan orientación y comentarios personalizados, similar a un tutor humano. 
• Creación instantánea de contenido: la IA generativa agiliza la creación de contenido, produciendo de manera eficiente videos educativos, cuestionarios y módulos interactivos. 
• Evaluaciones inteligentes: para que las evaluaciones sean más precisas, la IA ajusta el nivel de desafío de las evaluaciones en función de la competencia de los alumnos. 
• Soporte las 24 horas: los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA ofrecen ayuda y aclaraciones instantáneas, lo que garantiza una experiencia de aprendizaje perfecta. 
• Análisis de aprendizaje predictivo: la IA analiza grandes cantidades de datos para evaluar con precisión el progreso de los alumnos, identificar lagunas de conocimiento y brindar oportunidades de solución. 

Este vínculo entre la IA y el aprendizaje genera una conversación más amplia sobre la optimización. Las ambiciones son elevadas: buscamos optimizar el modo de instrucción y la estructura misma del proceso de aprendizaje. Desde acelerar el diseño de cursos y agilizar la implementación de iniciativas de aprendizaje hasta mejorar el ritmo de aprendizaje e, idealmente, la aplicación práctica instantánea, se trata de maximizar los resultados del aprendizaje con menores costos e inversión de tiempo. 

Pero esta carrera hacia la eficiencia basada en la automatización plantea preguntas esenciales. ¿Podría haber aspectos del aprendizaje que se resistan a una mejora tan rápida? Al priorizar la optimización tecnológica, ¿corremos el riesgo de descuidar nuestra necesidad de conexión e interacción significativa? ¿Qué lugar ocupan los profesionales de formación y desarrollo en este panorama en evolución? Y más importante: 

¿Podemos equilibrar nuestro deseo de progreso y la necesidad duradera de conexión humana en la experiencia de aprendizaje? 

¿Podemos equilibrar nuestro deseo de progreso y la necesidad duradera de conexión humana en la experiencia de aprendizaje? 

1. Aprendizaje adaptativo y el auge de los sistemas de tutoría inteligentes 

Cuando hablamos de soluciones de formación impulsadas por IA, el aprendizaje adaptativo es un excelente ejemplo. Es otro sector en rápida expansión, que se prevé que crezca significativamente en los próximos años. Profundamente arraigada en la personalización, esta metodología se ha convertido en pionera en la búsqueda continua de hacer que la capacitación de los empleados esté más centrada en el colaborador y sea más rentable. Las plataformas impulsadas por IA analizan el desempeño del colaborador y ajustan el contenido educativo, el ritmo y el método de instrucción en consecuencia para mejorar la comprensión y la retención del conocimiento. 

Según Michael J. Noble, presidente (América) de Area9 Lyceum, los avances digitales de las últimas décadas han ampliado la accesibilidad, pero a menudo solo producen conocimientos útiles en lugar de dominio. Para abordar esta deficiencia, el aprendizaje adaptativo emplea IA para individualizar el aprendizaje, funcionando como un tutor personal a gran escala. Esta tecnología, sostiene, no se limita a adaptar el contenido basándose en factores superficiales, sino que realiza ajustes en tiempo real basados en el análisis de datos y la investigación científica: 

“Con el aprendizaje adaptativo, la capacidad de centrarse en alumnos individuales respalda lo mejor del aprendizaje de las ciencias. También debería ayudarnos a evaluar y medir la eficacia.” Michael J.Noble 

Ahora, imagina utilizar principios de aprendizaje adaptativo mientras mejoras aún más sus soluciones EdTech para considerar las emociones del colaborador y su estilo de aprendizaje preferido. Para eso están diseñados los sistemas de tutoría inteligentes. Al incorpora procesamiento del lenguaje natural (NLP), IA conversacional y algoritmos de aprendizaje automático, ITS puede involucrar a los estudiantes de una manera aún más personalizada y humana. 

Dadas sus capacidades para proporcionar retroalimentación, orientación y apoyo emocional en tiempo real, muchos expertos aclaman a los ITS como el desarrollo más prometedor en eLearning hoy. 

2. Pros y contras del uso de chatbots de aprendizaje adaptativo en formación y desarrollo 

Sin duda, los chatbots adaptativos prometen un nivel de personalización sin precedentes. Tomemos, por ejemplo, un representante de ventas que se enfrenta a una nueva herramienta de CRM. Un chatbot impulsado por IA puede identificar rápidamente su problema y ofrecer orientación precisa para aumentar la competencia y potencialmente acelerar los procesos de ventas. 

“De esta manera, los chatbots inteligentes cierran la brecha entre el aprendizaje individualizado y los resultados comerciales tangibles.” 

Así es como funciona el proceso: el acceso las 24 horas permite a los colaboradores interactuar con el contenido en sus propios términos, lo que puede mejorar la comprensión mientras estudian durante sus momentos de mayor concentración. La retroalimentación en tiempo real garantiza una corrección inmediata del rumbo, lo que reduce la curva de aprendizaje y fomenta la confianza. Este compromiso, a su vez, mejora la adquisición de habilidades y permite una implementación más rápida en el lugar de trabajo, lo que en última instancia conduce a retornos más rápidos de las inversiones en capacitación para las empresas. 

Sin embargo, cada salto tecnológico conlleva desafíos inherentes. La autonomía de los chatbots, aunque impresionante, tiene sus inconvenientes. Si un colaborador se enfrenta a un concepto matizado, el chatbot podría fallar a la hora de proporcionar la claridad que podría proporcionar un instructor humano, especialmente en situaciones que requieren una comunicación matizada. 

Además, incluso cuando los robots adaptativos apuntan a la inclusión, sin darse cuenta pueden incorporar sesgos sociales, lo que lleva a experiencias de aprendizaje no inclusivas o incluso discriminatorias. Como lo destaca Meredith Broussard en More Than a Glitch , “sin una supervisión humana rigurosa, estos sistemas de IA corren el riesgo de perpetuar los mismos sesgos que pretenden superar, lo que podría hacer que el entorno de aprendizaje sea menos equitativo.” 

Y luego está el factor empatía, o, mejor dicho, la falta de empatía. Los chatbots pueden destacar en la entrega de contenidos y la adaptación personal, pero ¿pueden calibrar realmente el estado emocional de un alumno? ¿Comprender sus frustraciones? ¿O ofrecer el mismo apoyo y ánimo que un instructor humano?  

Dediquemos un momento a explorar esta cuestión.  

3. ¿Pueden los sistemas de tutoría inteligente emular la empatía humana?  

Noble también aborda esta misma cuestión, señalando que los recién llegados al aprendizaje adaptativo pueden tener la sensación de estar sometidos a una evaluación constante, lo que aumenta su ansiedad:  

“Cuando los estudiantes se encuentran con una solución adaptativa por primera vez, pueden sentir que se les está poniendo a prueba. Puede que les preocupe fracasar”.  Michael J. Noble   

Imagina que eres un hablante no nativo de inglés que utiliza un chatbot adaptativo para mejorar sus habilidades lingüísticas. Cada vez que cometes un error sintáctico, el bot te corrige y te sientes juzgado constantemente. Así que, aunque el bot pretende enseñar, su modo de evaluación constante podría acabar desmotivando y desanimando a los alumnos.  

Pero ¿qué haría falta para que un sistema de IA emulara la empatía humana y creara una sensación de auténtica conexión con los alumnos? ¿Es eso posible? 

IA e inteligencia emocional 

Una encuesta reciente sobre chatbots con conciencia emocional (EAC) confirma que simular reacciones empáticas en sistemas de IA es factible hasta cierto punto. Sin embargo, que esto pueda considerarse inteligencia emocional depende de cómo definamos la empatía y de lo que esperemos de ella en el contexto del aprendizaje. 

Según la encuesta, las EAC pueden demostrar empatía de tres maneras: 

• Empatía cognitiva: Comprensión de la perspectiva del usuario y aportación de comentarios pertinentes. 
• Empatía emocional: Reconocer y responder adecuadamente al estado emocional del usuario. 
• Empatía estratégica: Utilizar la inteligencia emocional para motivar e implicar a los usuarios. 

Así es como funciona técnicamente: Los EAC utilizan clasificadores emocionales que pueden detectar la emoción subyacente en el texto. Estos clasificadores, que aprovechan enfoques basados en neuronas para obtener un rendimiento superior, permiten a los EAC extraer, comprender y responder adecuadamente al contexto emocional que se encuentra en el texto del usuario, haciendo que la interacción sea más humana y (aparentemente) impulsada por la empatía. 

El potencial de la IA emocional en el aprendizaje adaptativo 

Para algunos, estos avances tecnológicos pueden revolucionar el aprendizaje electrónico. Un estudio sobre la retroalimentación afectiva en los sistemas de aprendizaje adaptativo muestra un impacto tangible en el compromiso de los estudiantes cuando los sistemas pueden detectar y responder a los estados emocionales. Entre las adaptaciones «empáticas» de la IA destacan: 

• Detección de emociones negativas para modificar la entrega y el ritmo de los contenidos. 
• Ofrecer recursos de aprendizaje variados basados en la detección del estado de ánimo 
• Sugerir descansos o actividades que levanten el ánimo durante periodos de estrés o frustración. 
• Estimular emociones positivas de aprendizaje para fomentar la motivación del estudiante. 
• Proporcionar información personalizada en función del estado emocional del usuario. 

Interacción de la IA frente a la auténtica conexión humana 

Sin embargo, aunque estos avances son innegablemente revolucionarios, la pregunta sigue siendo: ¿puede una máquina, desprovista de la profundidad de comprensión, las experiencias personales y la intuición que dan forma a la dinámica humana, fomentar realmente un vínculo empático con un ser humano? Y si no es así, ¿es nuestra necesidad innata de conexión lo suficientemente fuerte como para pasar por alto esta limitación y abrazar la ilusión digital en contextos de eLearning? 

Se necesita mucha más investigación para responder a estas preguntas. Sin embargo, como sugiere una reciente revisión bibliográfica sobre las relaciones entre consumidores y máquinas, la reciprocidad es crucial al determinar la calidad percibida de las interacciones de la IA. No se trata de que la máquina imite a la perfección los comportamientos y emociones humanas, sino de que el usuario se sienta visto, escuchado y comprendido en cierta medida. Esto plantea dudas sobre la autenticidad de las relaciones establecidas con los chatbots de IA que imitan los estilos de conversación y los comportamientos del usuario. O, dicho de otro modo: 

“Los alumnos que se relacionan con chatbots adaptativos pueden encontrarse con una simulación de su propia persona, una experiencia de aprendizaje que, aunque adaptada a sus necesidades cognitivas y estados emocionales, carecerá de la profundidad de una conexión interpersonal real”. 

4. ¿Cómo encajan en el panorama la colaboración y el aprendizaje interactivo? 

El problema de establecer conexiones significativas entre la IA y los seres humanos se hace aún más difícil si tenemos en cuenta la importancia de la colaboración en los entornos virtuales de aprendizaje. 

La teoría del aprendizaje social postula que aprendemos y nos desarrollamos principalmente a través de las interacciones sociales. No se trata sólo de adquirir nueva información, sino también de observar a los demás, recibir comentarios y participar en debates y actividades de resolución de problemas diseñadas para facilitar la cooperación y el intercambio de conocimientos. 

Podría decirse que estas interacciones son aún más vitales en la era postpandemia. La Cultura de la conexión, de Michael Lee Stallard, arroja luz sobre esta cuestión, haciendo hincapié en la urgente necesidad de establecer vínculos humanos más profundos en los actuales lugares de trabajo remotos e híbridos, que dependen en gran medida de las herramientas virtuales. El libro explora el creciente problema del aislamiento, exacerbado por la crisis sanitaria mundial. Hoy más que nunca, los empleados no sólo buscan un lugar donde trabajar, sino un sentimiento de pertenencia. escribe Stallard: 

“En lo que se refiere a los aspectos relacionales, hay una cultura mejor: la que tiene un alto grado de conexión humana”. Michael Lee Stallard 

Si trasladamos esta idea a los entornos de aprendizaje electrónico, los diseñadores tendrán la responsabilidad de infundir una auténtica interacción humana y experiencias de colaboración. Por ejemplo, la incorporación de foros de debate en tiempo real facilita el intercambio entre personas, mientras que la IA podría organizar grupos de trabajo en función de las necesidades y los puntos fuertes de los alumnos. De este modo, los sistemas basados en IA complementarían la interacción humana en los entornos de eLearning, en lugar de sustituirla. 

Pero, ¿cómo afectará esta convergencia intencionada de la IA y el aprendizaje centrado en el ser humano a la forma de trabajar de los equipos de I+D y a las habilidades que necesitan? Aquí hay un ángulo crucial a considerar. 

5. Mantener lo humano en el aprendizaje potenciado por IA: ¿Una tarea primordial para los líderes de L&D? 

Dada la complejidad e imprevisibilidad de los recientes avances tecnológicos, no hay una hoja de ruta sencilla para que los profesionales de L&D naveguen por el nuevo terreno del aprendizaje impulsado por la IA, y mucho menos para (re)definir sus funciones y responsabilidades. 

Sin embargo, la combinación de los puntos fuertes de la IA (procesamiento, coherencia, adaptabilidad, etc.) con las habilidades blandas de los seres humanos (pensamiento crítico, inteligencia emocional, creatividad, etc.) parece ser una de las formas más prometedoras y prácticas de evolucionar en respuesta al cambiante panorama del aprendizaje organizacional. 

“Como tal, los líderes de L&D pueden encontrarse desempeñando un doble papel de «conector»: preservar el elemento humano en el diseño y la entrega del aprendizaje mediante la promoción de las conexiones interpersonales, mientras que también allanan el camino para profundizar las interacciones humano-AI en el ecosistema de aprendizaje”. 

Esto nos lleva a plantearnos una pregunta fundamental: ¿Cómo podemos preservar el elemento humano en el aprendizaje potenciado por la IA y hacer justicia tanto al potencial de la IA como a las necesidades de las personas? Aunque sólo el tiempo revelará los contornos concretos de la respuesta, no subestimemos el poder de la reflexión profunda y la experimentación proactiva para afrontar el cambio a medida que se produce. 

Así que, ahora que nos acercamos al final, ¿por qué no dar un paso atrás por un momento y considerar las siguientes preguntas? 

• A medida que evolucionan los roles de L&D, ¿qué nuevas habilidades serán esenciales para los profesionales que guían las interacciones humano-AI en el aprendizaje? 
• ¿Cómo podemos evitar que la IA diluya la auténtica conexión humana en los entornos de aprendizaje? 
• Dada la importancia del aprendizaje social, ¿cómo podemos garantizar que las herramientas de IA faciliten, en lugar de impedir, la riqueza del aprendizaje observacional? 
• ¿Pueden los controles humanos regulares compensar las presiones de la evaluación continua de la IA? 
• ¿Cómo puede darse prioridad al intercambio humano en tiempo real al tiempo que se aprovecha la adaptabilidad de la IA en los entornos de aprendizaje electrónico? 
• ¿Cómo preservar la empatía, la intuición y el pensamiento crítico en un espacio de aprendizaje potenciado por la IA? 
• ¿Cómo puede afectar la IA a personas con diferentes capacidades cognitivas o estilos de aprendizaje, y cómo podemos garantizar la inclusión? 
• ¿Estamos combinando eficazmente las técnicas en línea y fuera de línea para fomentar la comunidad en el aprendizaje? 
• ¿Qué mecanismos pueden establecerse para recabar la opinión de los colaboradores sobre sus experiencias con las herramientas basadas en la IA y «adaptar» el aprendizaje adaptativo en consecuencia? 

Fuente: https://journal.getabstract.com/en/2023/11/02/ai-powered-learning-and-the-need-for-human-connection/