A medida que las herramientas de IA siguen avanzando rápidamente, examinamos su potencial para satisfacer las diversas necesidades de los estudiantes e imaginamos el futuro transformador que podrían desarrollarse en la educación, la formación y el desarrollo.
En nuestra columna anterior de formación y desarrollo, «Aprendizaje impulsado por IA y la necesidad de conexión humana», consideramos la compleja interacción entre la Inteligencia Artificial (IA) y los aspectos humanos de la formación profesional. Exploramos las posibilidades y los peligros de la IA a la hora de crear experiencias de aprendizaje personalizadas y eficientes, desde sistemas de tutoría inteligentes hasta chatbots adaptativos, y cuestionamos su capacidad para mantener el toque humano esencial en el eLearning.
Esto planteó la cuestión de cómo los profesionales de formación y desarrollo integrarán las capacidades de la IA con las habilidades sociales humanas para preservar los aspectos interpersonales del aprendizaje y facilitar la colaboración efectiva entre humanos y IA dentro de entornos de aprendizaje asincrónicos.
Hoy ampliamos el alcance de este diálogo cambiando nuestro enfoque a la esencia del asunto: los propios estudiantes. ¿Cómo abordan estos avances en IA sus necesidades específicas, no sólo en teoría, sino en las realidades tangibles, a veces confusas, del aprendizaje y el desarrollo cotidianos?
A medida que exploramos la intersección entre la IA y las necesidades de los estudiantes, nos aventuramos en un territorio inexplorado. Lo que nos espera tiene que ver tanto con los avances que podemos ver hoy como con las posibilidades que, hasta ahora, estaban fuera de nuestro alcance.
Necesidades del alumno en escenarios de incorporación del mundo real
Nunca las necesidades del alumno son más pronunciadas que durante la inmersión inicial en un nuevo rol. Imagina la escena: un nuevo empleado que inicia el proceso de incorporación en un nuevo trabajo. Lo que necesitan en este momento es una sensación cálida y acogedora de conexión instantánea, apoyo y orientación prácticos, y las herramientas adecuadas para ayudarles a adaptarse.
Esto es crucial: según un estudio de Glassdoor de 2015, las empresas que implementan prácticas de incorporación efectivas presencian un aumento del 82% en la retención de empleados y un aumento de la productividad de más del 70%. Si a esto le sumamos la tendencia reciente de que la Generación Z ahora otorga un gran valor a las experiencias de incorporación personalizadas, interactivas y basadas en lo digital, queda claro que abordar las necesidades de los nuevos empleados es fundamental tanto para su éxito como para el de la empresa.
“Descuidar estas necesidades puede incluso conducir a una mayor rotación entre los profesionales jóvenes, lo que cuesta a las organizaciones hasta el 33% del salario anual de un empleado”
En su libro, The Retention Revolution , la estratega empresarial Erica Keswin enfatiza la importancia crítica de un enfoque de incorporación reflexivo y orientado a la práctica. Ella destaca tres «P» para el éxito de la incorporación:
- Se profesional: designa a una sola persona para garantizar una experiencia de incorporación unificada e intencional.
- Se personal: promueve la comunicación directa para integrar las perspectivas y necesidades de los nuevos empleados en la organización.
- S decidido: define objetivos de incorporación claros que se alineen con los valores de la empresa y el rol del nuevo empleado.
Ver la incorporación a través de los 5 momentos de necesidad
En cierto modo, la incorporación es el campo de pruebas para los 5 momentos de necesidad de Mosher y Gottfredson. Este modelo cierra la brecha entre los métodos de aprendizaje tradicionales y las realidades de los estudiantes modernos al reconocer que las personas tienen cinco tipos de necesidades cuando se trata de aprender:
- Aplicar: la necesidad de aplicar el conocimiento a situaciones de la vida real.
- Cambio: la necesidad de cambiar el comportamiento o la mentalidad para lograr los resultados deseados.
- Resolver: la necesidad de resolver un problema o abordar un desafío.
- Nuevo: la necesidad de información o conocimiento sobre un tema nuevo.
- Más: la necesidad de mayor profundidad o experiencia en un tema específico.
Aplicadas al contexto del onboarding, las cinco etapas podrían seguir este curso:
Primero, el momento “Nuevo”. El nuevo empleado comienza la fase de incorporación con la mente en un torbellino de emoción y nervios. Es su primer día, y ya sea que estén aprendiendo cara a cara o a través de una pantalla, el objetivo es el mismo: sentar una base sólida para el viaje que les espera.
Continuando, el momento “Más” marca un punto de inflexión para aquellos curiosos y deseosos de profundizar su comprensión. Por ejemplo, se han introducido nuevas herramientas o procesos de software y el empleado quiere aprender más sobre cómo utilizarlos de forma eficaz.
Luego está el momento de “Aplicar”. Aquí es donde la cosa se vuelve real, cuando el nuevo empleado pone en práctica su aprendizaje. Tomemos como ejemplo a un representante de ventas, cargado de información del producto. No sólo están leyendo sobre ello; están en medio de simulaciones, practicando su tono sin la presión de un cliente real pisándoles el cuello.
A continuación, el momento de “Resolver” es la verdadera prueba de los conocimientos y habilidades de un empleado. Supongamos que un ejecutivo de marketing tiene un problema, algo que no vio venir. En lugar de pánico, les espera un conjunto de herramientas: guías de solución de problemas y foros de discusión.
“Es como tener un equipo de expertos a tu alcance, guiándolos hacia una solución.”
Y, por último, puede haber un momento de “cambio”, ya que los cambios organizativos importantes exigen adaptabilidad. Los empleados enfrentan nuevas políticas o sistemas, un desafío que va mucho más allá del mero ajuste. Esta etapa trata sobre la evolución dentro del lugar de trabajo, convirtiendo los trastornos en oportunidades para la continuidad y el crecimiento empresarial hábil.
¿Qué aporta el aprendizaje asistido por IA?
Aplicar este marco a diversos escenarios de aprendizaje y desarrollo, desde la incorporación de nuevos empleados hasta la mejora de las habilidades de los actuales, no es un concepto novedoso. Sin embargo, los recientes avances en el aprendizaje impulsado por la IA aportan una nueva dimensión al debate.
¿Cómo podrían influir los sistemas de tutoría inteligentes y las tecnologías adaptativas en estos momentos, especialmente en la personalización de experiencias para satisfacer las distintas necesidades de cada estudiante de una manera dinámica e interactiva? ¿Y cómo podrían estos avances moldear el futuro del aprendizaje y el desarrollo?
Para responder a estas preguntas, examinemos algunas aplicaciones prácticas que ya están convirtiendo en realidad lo que alguna vez fue mera especulación.
Adaptación de la IA a las necesidades de estudiantes y educadores
Khanmigo , el asistente de enseñanza impulsado por IA de Khan Academy , representa un importante paso adelante en la educación impulsada por IA. Hay muchas maneras en las que se alinea con el marco de Mosher, abordando desafíos de aprendizaje individuales, tanto para satisfacer las necesidades de los estudiantes como para brindar a los educadores herramientas invaluables para personalizar las experiencias de aprendizaje.
Considera un escenario en el que un estudiante aborda ecuaciones cuadráticas por primera vez: un momento “nuevo” típico en álgebra. Al detectar un error en la solución del estudiante, Khanmigo trasciende la mera identificación del error; inicia un enfoque conversacional atractivo. Por ejemplo, si un estudiante aplica la operación incorrecta en su cálculo, Khanmigo podría preguntarle suavemente: Pensemos en los pasos que diste aquí. ¿Qué te llevó a elegir la resta en esta parte de la ecuación? Este enfoque directo y adaptativo fomenta una comprensión más profunda y la autorreflexión, aspectos críticos del aprendizaje eficaz.
“[La herramienta] no sólo detecta el error, sino que también le pide al estudiante que explique su razonamiento. En realidad, se trata de hacer lo que yo diría, no sólo lo que haría un tutor promedio, sino lo que haría un tutor excelente.” Sal Khan, fundador y director ejecutivo, Khan Academy
Para los profesores, Khanmigo ofrece una dimensión diferente de apoyo. Por ejemplo, el momento «Aplicar». Gracias a la planificación de las clases guiada por la IA y a los comentarios de los alumnos, los profesores pueden adaptar sus estrategias de enseñanza. Pueden identificar las necesidades individuales de cada alumno, facilitando la diferenciación asistida por IA en el aula. Es fácil ver cómo estas nuevas capacidades para personalizar el aprendizaje de cada alumno pueden mejorar la experiencia educativa en general.
Chatea con conocimiento comprimido de confianza
Una nueva herramienta de getAbstract funciona de manera similar: getAbstract AI se encuentra actualmente en fase beta, pero ya está disponible para uso de los clientes. Este chat potenciado por IA ha sido entrenado utilizando contenido fiable y condensado de la biblioteca de getAbstract, que abarca más de 27.000 títulos. La herramienta ofrece respuestas seguras a diversas consultas empresariales y, lo que es más importante, incluye las fuentes de las respuestas proporcionadas, lo que simplifica las búsquedas profundas. O, como dice el experto del sector Donald H Taylor
“getAbstract utiliza la IA para lo que es realmente buena, que es analizar grandes cantidades de datos, pero con un conjunto de contenidos de alta calidad. Brillante.” Donald H Taylor, presidente de la Conferencia sobre Tecnologías del Aprendizaje.
Rutas de aprendizaje personalizadas en la formación médica
Rhapsode LEARNER de Area9 es otra herramienta de aprendizaje adaptativo que personaliza la experiencia educativa de cada usuario. Se emplea en campos como la sanidad, donde las lagunas de conocimiento o la «incompetencia inconsciente» pueden tener graves consecuencias. Esta plataforma potencia la metacognición, desplazando el aprendizaje de la comprensión básica a una comprensión profunda de los procesos cognitivos. Rhapsode se adapta al nivel de comprensión de cada estudiante, construyendo conocimiento y confianza crucial a lo largo de varias etapas del viaje educativo.
Un área de aplicación es la preparación de exámenes médicos. En este caso, Rhapsode personaliza las experiencias de aprendizaje para adaptarlas al progreso individual, aumentando notablemente las probabilidades de éxito en exámenes esenciales. Un estudio de 2021 confirma la eficacia de la plataforma:
“Los residentes de medicina interna que lo utilizaron mostraron una mejora significativa en las puntuaciones de los exámenes, pasando de una media del 46,9% en las pruebas previas al 76,29% en las posteriores”.
Así, es evidente que esta tecnología responde no solo a los retos iniciales de los estudiantes con nuevos conceptos y a las complejidades que surgen según avanzan, reflejando una comprensión matizada del proceso de aprendizaje y de las necesidades de cada alumno. Este enfoque receptivo es crucial en entornos en los que es esencial una rápida adaptación a las nuevas habilidades: en resumen, el momento de «cambio» de Mosher.
La evolución de la IA en las herramientas educativas marca un cambio significativo. Tiende un puente eficaz entre el aprendizaje digital y las necesidades complejas y en continuo cambio de los estudiantes. Esto promete un futuro en el que la educación se adapte mejor a la trayectoria de aprendizaje única de cada alumno.
Lo que se viene: Del aumento al aprendizaje ubicuo
El futuro de la IA en el aprendizaje y el desarrollo sugiere un camino hacia formas aún más sofisticadas de aumento cognitivo y experiencial. Entre los posibles desarrollos se incluyen:
- Experiencias de aprendizaje hiperpersonalizadas: Es probable que los sistemas de IA evolucionen, adaptando el aprendizaje a cada individuo mediante la consideración de estilos, estados emocionales y factores ambientales, alcanzando así un nuevo nivel de personalización.
- Integración de la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV): Imagine un futuro en el que la IA trabaje frecuentemente junto a la RA y la RV. Esta colaboración podría transformar las experiencias de aprendizaje en viajes inmersivos estrechamente vinculados a escenarios del mundo real.
- Análisis predictivo en las rutas de aprendizaje: ¿Y si la IA pudiera prever las futuras necesidades educativas o la orientación profesional de un alumno? Gracias a los macrodatos, podría orientar a las personas sobre lo que deben aprender a continuación.
- Análisis automatizado de carencias: El potencial de la IA se extiende a la identificación de lagunas de habilidades, tanto a nivel individual como organizativo. Podría alinear los materiales de aprendizaje en tiempo real para colmar estas lagunas.
- Asistentes de aprendizaje activados por voz: Considere el cambio del texto a la voz. Los asistentes de IA que responden a órdenes vocales podrían ofrecer una forma intuitiva y accesible de acceder a los contenidos educativos.
- Aprendizaje sin fisuras entre dispositivos: Si la IA sigue avanzando, podría redefinir el aprendizaje como una experiencia fluida que se mueve sin problemas a través de diferentes dispositivos, siempre en armonía con el ritmo y el horario del alumno.
Más allá de los departamentos: ¿Los líderes de L&D siguen el ritmo del autoaprendizaje potenciado por la IA?
En estos tiempos pospandémicos, los departamentos de I+D están experimentando cambios constantes. Al principio, la atención se centró en la transición de los formatos exclusivamente en línea, obligados por la crisis sanitaria mundial, a un modelo de aprendizaje mixto que integra plataformas digitales con métodos de formación tradicionales y presenciales. Sin embargo, a medida que se desarrollaba este proceso, se produjo una alteración inesperada. Los recientes avances en la tecnología de IA Generativa influyen claramente en la trayectoria de las estrategias de L&D, dirigiéndonos de nuevo hacia soluciones virtuales accesibles en cualquier momento y en cualquier lugar.
El caso inevitable del darwinismo digital en L&D
Nos guste o no, los robots están aquí para quedarse. Por lo tanto, adaptarse a esta ola tecnológica es el siguiente paso inevitable. Pero piense en estas herramientas de IA no como sus sustitutos, sino como su equipo entre bastidores. En pocas palabras, los profesionales de I+D deben empezar a considerarse más como arquitectos de espacios de aprendizaje que como meros impulsores de contenidos. En este nuevo mundo, la IA es la constructora de puentes. Como demuestran ejemplos recientes de sistemas de tutoría adaptativa, pueden conectar a los alumnos con contenidos y experiencias relevantes -precisamente en el momento en que los necesitan- y alinearlos con sus trayectorias de aprendizaje personales y sus aspiraciones profesionales. Y es probable que cada vez lo hagan mejor, más rápido de lo que creemos.
Sin embargo, esta evolución va más allá de la adopción de nuevas tecnologías o metodologías para seguir el ritmo del rápido cambio. También implica comprender y satisfacer la creciente demanda de aprendizaje autodirigido, facilitado, a su vez, por los propios avances de la IA que hemos visto. Los estudiantes modernos, que disponen de recursos digitales, buscan cada vez más autonomía en su proceso de aprendizaje.
“Esta tendencia desafía aún más el papel tradicional del aprendizaje corporativo. ¿Podrían pronto los empleados prescindir por completo de sus departamentos de I+D si no están a la altura?”
Imaginemos un escenario en el que los colaboradores seleccionen de forma independiente a sus propios proveedores de formación, adaptando su educación a sus necesidades específicas de actualización y mejora. Me vienen a la mente plataformas de ventanilla única como LinkedIn Learning, Skillshare y Udemy. Pero también hay una oleada creciente de cursos y programas de certificación en línea específicos para cada sector, que realmente se centran en esas necesidades de aprendizaje especializadas.
Chatbot, ¿hacia dónde vamos ahora?
La bola de cristal está nublada, incluso para la IA, lo que hace imposible predecir cómo se desarrollarán exactamente las cosas. En un escenario, los profesionales de L&D podrían evolucionar y convertirse en consultores de aprendizaje en lugar de formadores tradicionales. Podrían ofrecer orientación personalizada a los empleados, ayudándoles a navegar por los recursos externos al tiempo que garantizan la alineación con los objetivos más amplios de la organización. O podríamos ver un enfoque de colaboración entre los empleados y los departamentos de L&D donde las vías de aprendizaje serían co-creadas, mezclando los requisitos de la organización con las preferencias individuales de aprendizaje. Aquí, los líderes de L&D actuarían como facilitadores, ayudando a integrar las oportunidades de aprendizaje externo con la formación interna, creando así una experiencia de aprendizaje más holística y centrada en el colaborador.
“Sin embargo, una cosa está clara. Tenemos que replantearnos las métricas tradicionales de éxito. Hay que centrarse menos en las tasas de finalización de los cursos y más en el impacto del aprendizaje en el rendimiento y el crecimiento personal”.
El futuro del aprendizaje no consiste solo en desarrollar sistemas inteligentes. Se trata de utilizarlos de forma inteligente para anticipar y responder a las necesidades inmediatas y futuras de los estudiantes. Al fin y al cabo, ahí es donde convergen la intuición humana y la precisión de la IA.
