Y así, se pierde una posibilidad muy provechosa. 

Los equipos de ventas generan ingresos. Cuanto más rápido se preparan los nuevos vendedores y empiezan a generar oportunidades, más rápido obtiene resultados la empresa. Una manera de impulsar ese proceso es con sesiones de coaching. En un estudio de Korn Ferry, el 94 % de los equipos de ventas más destacados coincidieron en que el coaching mejora el desempeño de los vendedores.

Habitualmente, para que los vendedores practiquen los discursos de ventas y mejoren su desempeño, es necesario que los directores les dediquen tiempo, participen en juegos de rol con ellos y les hagan críticas constructivas. No obstante, esos directores están ocupados y suelen tener a cargo equipos numerosos. Por lo tanto, el plazo de preparación de los vendedores nuevos se prolonga.

TEKsystems aprovechó el coaching sobre ventas con IA y los juegos de rol para agilizar la preparación de sus vendedores

TEKsystems, una empresa internacional de tecnología y servicios empresariales que forma parte de Allegis Group, descubrió que había una posibilidad real de mejorar la preparación para las ventas y el desempeño de sus equipos mediante las experiencias de aprendizaje dinámicas con IA que ofrece Degreed Maestro.

Chris Harry, director de Talentos y Aprendizaje de TEKsystems, explicó que las primeras tres etapas de su embudo de ventas (buscar clientes potenciales, generarles interés y evaluarlos) predicen en gran medida si las negociaciones llegarán a buen puerto.

“Lo que sabemos como empresa es que, si podemos avanzar con las negociaciones a un determinado ritmo y llegar a la etapa de evaluación, tenemos un 60 % más de probabilidades de concretarlas y prestar nuestro servicio según lo solicitado”, explicó Harry.

El equipo de TEKsystems entendió que, si se mejoraba el desempeño en esas fases del embudo, el rendimiento de la inversión (ROI) podía ser enorme. Para empezar, incorporaron una cohorte reducida de vendedores nuevos utilizando juegos de rol con IA de Maestro con la idea de mejorar el proceso de aprendizaje sobre ventas y abreviar el plazo de preparación.

Para eso, plantearon experiencias de Maestro que giraban en torno a cuatro habilidades clave:

• Discurso de presentación breve: Presentar la empresa y sus servicios.
• Abordaje de objeciones: Refutar los reparos de los posibles clientes.
• Preguntas de descubrimiento: Hacer las preguntas justas para conocer las necesidades de los clientes.
• Llamada completa con los posibles clientes: Practicar toda la conversación con todos sus componentes indispensables.

Sumar coaching con IA a las tutorías personales

El objetivo nunca fue que estas experiencias reemplazaran las sesiones de coaching personales. Cuando los vendedores nuevos tuvieron la posibilidad de practicar con un experto en ventas y aprender de él, aprovecharon mejor el tiempo, ya que los ejercicios anteriores con Maestro complementaron estas sesiones. 

En definitiva, cuando se combinan de forma equilibrada los juegos de rol y las críticas constructivas más inmediatas con las tutorías personales, las iniciativas de aprendizaje en función de los puestos terminan siendo más rápidas y eficaces.

Cada experiencia de aprendizaje con IA aportó a los aprendices más que la anterior. En promedio, estos dedicaron unos 15 minutos a cada sesión con Maestro. Si se suman las cuatro áreas de interés, en total recibieron alrededor de una hora de capacitación, y aunque no fue mucho tiempo, los cambios positivos en su nivel de seguridad y preparación fueron ostensibles.

Conocer el motivo y el ROI de las experiencias de aprendizaje con IA

Tras esta primera prueba piloto, quedó en evidencia algo importante: con oportunidades de práctica breves y específicas, se pueden generar resultados tangibles en la preparación para las ventas.

Dentro del grupo piloto, el 25 % de la cohorte consiguió una reunión para presentar sus servicios pese a que se había incorporado a TEKsystems hacía menos de seis meses. Antes, los vendedores tardaban entre 36 y 40 meses en negociar un contrato de servicios. En otras palabras, un cuarto de los vendedores nuevos alcanzaron un logro que antes llevaba años. Según Harry, esa es una señal inequívoca y justificada de que las sesiones de coaching adicionales que recibió el grupo acortaron el plazo en que se generan ingresos.

“Este grupo podría ser un factor impulsor del ROI apenas 12 meses después del lanzamiento de esta iniciativa”, señaló Harry.

¿Por qué los programas de aprendizaje dinámicos con IA tuvieron un efecto tan trascendente?

Para los aprendices, una gran ventaja de la modalidad con IA fue la seguridad psicológica. Muchos vendedores nuevos dudan en practicar varias veces delante de sus supervisores o colegas. Gracias a las oportunidades de aprendizaje con IA, contaron con un entorno seguro para experimentar y perfeccionar sus métodos sin ser juzgados antes de presentarse ante un público más decisivo. 

“En general, las repercusiones fueron sorprendentes ―relató Stefanie Kuehn, directora sénior de Programas de Desarrollo Profesional de TEKsystems―. Ganaron confianza. Pudieron hacer juegos de rol en un entorno sin riesgos, ya que no había ningún director ni tutor que los escuchara mientras practicaban. Además, hicieron los ejercicios con Maestro varias veces hasta considerar que estaban en condiciones de hacer la llamada en cuestión o poner a prueba su nueva habilidad”.

Extender los juegos de rol con IA al resto de la empresa

En nuestro sector, los cambios son notables. Los equipos de Aprendizaje y Desarrollo se están integrando cada vez más a otras áreas en lugar de trabajar de manera independiente. TEKsystems se propone aplicar los juegos de rol con IA de Maestro a otros casos dentro de la empresa. Su plan es un ejemplo claro de este nuevo abordaje interdisciplinario del área de Aprendizaje y Desarrollo.

“Lo cierto es que Maestro habla por sí solo ―opinó Kuehn―. Es una herramienta excelente. La verdad es que se puede usar para muchos más aspectos aparte del equipo de ventas”.

Kuehn detalló que ahora quieren aprovechar Maestro para el área de selección y asignación de talentos. El equipo planea contratar 500 encargados de selección de personal nuevos, integrar Maestro al proceso de onboarding y ayudarlos a adquirir confianza antes de que asistan a sesiones de coaching prácticas con sus directores.

Más adelante, el equipo quiere que las experiencias de aprendizaje de Maestro no solo se aprovechen en el proceso de onboarding, sino también en el día a día o para lo que la empresa llama “hyperskilling”, es decir, para agilizar la adquisición de habilidades en todos los niveles. 

En última instancia, todos los empleados podrían mejorar su desempeño si tuvieran más oportunidades de practicar. Con las experiencias de aprendizaje con IA, esa práctica se puede multiplicar a gran escala. Para empresas como TEKsystems, el resultado ha sido que se abrevió el plazo de preparación y se mejoró el rendimiento de los vendedores. Y eso es apenas el principio.

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Por otra parte, la IA está transformando el modo en que el personal aprende en el trabajo. 

Para el desarrollo profesional, esta es una situación apremiante, pero también trae oportunidades. En el caso de los programas de aprendizaje, los cursos tradicionales y las bibliotecas de contenidos estáticos ya no alcanzan. No pueden seguirle el ritmo a la evolución de las habilidades esenciales y no se pueden personalizar lo suficiente para facilitar el tipo de desarrollo profesional constante que necesitan los empleados si no quieren perder vigencia y pretenden adaptarse a su rol.

Sin embargo, con la IA el upskilling puede ser más dinámico, interactivo y, por ende, más eficaz. Por ejemplo, se puede usar para recibir críticas constructivas al instante, prepararse para conversaciones en las que hay mucho en juego o ensayar para una presentación. 

Analicemos más en detalle cómo las interacciones con la IA transforman el aprendizaje y cómo tanto las empresas como los empleados pueden sacar el máximo provecho de estas oportunidades.

La IA está ganando terreno en interacciones que antes eran exclusividad de los trabajadores

Uno de los cambios más importantes en el ámbito del desarrollo profesional es que, ahora, las interacciones que antes solo se daban entre los trabajadores se transformaron en colaboraciones entre los trabajadores y la IA. Las actividades que antes requerían la intervención de colegas o tutores (como el coaching, los juegos de rol y las simulaciones) ahora se complementan con las funcionalidades de la IA.

Cuando solo se trabajaba con otros empleados, era más complicado recibir críticas constructivas, organizar sesiones de coaching y hacer juegos de rol con frecuencia. El día tiene una cierta cantidad de horas, hay conflictos de horarios y otras responsabilidades más prioritarias. Los supervisores y los colegas no siempre tienen tiempo para ayudar a los integrantes del equipo que quieren ensayar por tercera vez para una presentación importante, incluso si necesitan más práctica. 

Como explicó Nicole Helmer, la directora de Productos de Degreed, en un webinar reciente: “Estas eran interacciones que solo se daban entre los trabajadores. Ahora se dan con la IA, y se pueden aprovechar muchísimo si se tiene en cuenta la flexibilidad de este tipo de experiencias y la medida en que se pueden personalizar”.

Estas nuevas interacciones entre los trabajadores y la IA no reemplazan los vínculos interpersonales, sino que multiplican las oportunidades de aprender con más eficacia, adquirir habilidades más rápido y, así, explotar mejor el potencial humano. Hoy, los supervisores no se ven obligados a ocuparse de todas las sesiones de coaching individuales, ya que pueden delegarlas en la IA para contribuir al upskilling de sus equipos. 

Las interacciones individuales entre los trabajadores siempre serán necesarias, pero ahora pueden ser más provechosas e intencionadas, ya que las herramientas de IA se pueden encargar de las sesiones de coaching y las críticas constructivas periódicas.

Iniciativas de aprendizaje con IA que te acompañan

Una de las novedades más interesantes en la confluencia de la IA, el aprendizaje y la inteligencia humana es que, gracias a la tecnología, se puede acceder a los conocimientos con más facilidad en las tareas cotidianas. Degreed se propone formalizar las funcionalidades del protocolo de contexto del modelo (MCP) que permiten acceder a contenidos de aprendizaje y recomendaciones mediante agentes de IA corporativos, de modo que los aprendices tengan los conocimientos a su disposición en diferentes plataformas y herramientas, en el momento y el lugar que los necesiten.

Así como Google Maps da indicaciones para llegar a cualquier lugar porque sabe dónde se encuentra el usuario, los sistemas con el MCP están al tanto del trabajo que hace el personal y los conocimientos que posee y, por eso, le pueden recomendar los contenidos de aprendizaje más convenientes. De esta manera, cae el muro que divide el trabajo del aprendizaje y ambos aspectos quedan totalmente integrados.

“Si esas son las herramientas que usan ahora los empleados para trabajar, queremos que allí aparezcan los recordatorios, las sugerencias y los accesos a los materiales de aprendizaje”, señaló Helmer.

Redoblar la apuesta en las competencias humanas

Es comprensible pensar que el personal usará la IA para todo, ya sea buscar información, elaborar estrategias o pedir consejos. Los directores deben ser conscientes de esta tendencia para que tanto ellos como los empleados la eviten. 

El valor de las competencias humanas no disminuye en los espacios de trabajo con IA, sino que aumenta, pero únicamente si se hace el esfuerzo intencional de no limitarse a usar la IA para obtener información de manera fácil y rápida. Como observó Helmer: “Debemos capacitar al personal para que piense, no solo para que encuentre respuestas”.

El verdadero objetivo de la transformación en torno a la IA es mucho más complejo: complementar a los trabajadores y darles la oportunidad de que cultiven sus competencias y amplíen sus posibilidades. 

Criterio. Adaptabilidad. Pensamiento crítico. La capacidad de lidiar con ambigüedades. Las herramientas de IA no tienen estas competencias ni las pueden reemplazar, ya que son habilidades humanas que se desarrollan a lo largo del tiempo, con práctica deliberada y ejercicio. Los empleados lo saben. Según los datos de Degreed, siete de las diez habilidades más solicitadas en 2026 son humanas; por ejemplo, la capacidad de liderazgo, la comunicación y la resolución de problemas. Es evidente que tanto los empleados como la cúpula directiva están invirtiendo en desarrollar sus habilidades humanas y también las que tienen que ver con la IA porque reconocen la importancia fundamental de ambas. 

Lograr que el desarrollo profesional sea más dinámico y eficaz

Los cursos estáticos y los programas de desarrollo profesional esporádicos dejaron de ser suficientes para lo que necesitan los empleados de hoy, que deben mantenerse al tanto de los cambios vertiginosos de la tecnología. El aprendizaje colaborativo con IA plantea un modelo distinto:

• Los empleados aportan el contexto, el criterio y la creatividad.
• La IA ofrece flexibilidad, contenidos personalizados y refuerzos constantes.
• Al combinarlos, se potencia su capacidad y evolucionan al mismo ritmo que el trabajo.

A futuro, las empresas que prosperen no serán las que tengan la mayor cantidad de herramientas de IA, sino las que usen esta tecnología para ayudar al personal a desarrollarse profesionalmente con más eficacia y con la misma rapidez que cambian las habilidades exigidas por las empresas.

Para saber más sobre el aprendizaje colaborativo con IA, mira la serie completa de webinars Degreed en acción. 

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La mayoría de las plataformas se pensaron para roles estables, habilidades predecibles y cambios lineales. En la realidad actual, las estrategias se modifican a mitad de año y las herramientas de IA evolucionan todos los meses. Las expectativas cambian antes de que los equipos terminen de ponerse al tanto de lo que se propuso previamente.

Ante este panorama, ya no alcanza con que los programas de aprendizaje difundan información y nada más. Deben permitir que el personal se adapte con rapidez, de forma continua y sobre la marcha. 

Esta era de cambios incesantes ha llegado a su punto culminante con la accesibilidad y la innovación cada vez mayores de las herramientas de IA, que transforman nuestra manera de trabajar. De todos modos, el personaje central de esta historia no es la IA, sino los cambios. Los cambios recurrentes son lo que empuja a la tecnología de aprendizaje a trascender los contenidos y transformarse en algo más práctico, más experiencial y más correlacionado con la verdadera forma de trabajar.

En el webinar de Degreed El futuro de las tecnologías de aprendizaje impulsado por IA, los altos mandos de Boehringer Ingelheim y Fosway Group contaron qué aspectos están cambiando (y cuáles funcionan) a medida que la IA pasa de la etapa de prueba a la de implementación.

1. La IA subsana al fin la diferencia entre las estrategias empresariales y el área de Aprendizaje y Desarrollo.

La cúpula directiva sabe bien adónde quiere llegar. Lo que suele faltar es una pauta clara y compartida para definir qué competencias de los trabajadores deben cambiar si se pretende lograrlo.

Martin Hess, director de Aprendizaje de Boehringer Ingelheim, explicó un método simple pero eficaz: usar la IA para analizar los documentos sobre la estrategia empresarial y proponer una versión preliminar de las habilidades que se necesitan para materializarla. 

De pronto, en lugar de mantener conversaciones abstractas sobre la transformación, los directores del área de Aprendizaje pueden poner sobre la mesa algo tangible que impulse la iniciativa: “Teniendo en cuenta la estrategia, estas son las diez habilidades fundamentales para llevarla a la práctica. Pongámolas a prueba juntos”.

De esta manera, se llega a un consenso más rápido, los altos mandos se comprometen más y los programas de aprendizaje son adaptables y están ligados a las prioridades concretas de las empresas, en lugar de ser marcos genéricos. En este contexto, la IA no reemplaza el criterio humano, sino que agiliza los procesos y permite que todo el mundo se ponga de acuerdo más rápido.

2. Con las herramientas de realidad virtual (RV) e IA, hacer ejercicios de práctica realistas es alcanzable para todos.

Desde hace décadas, el personal de Aprendizaje y Desarrollo habla de la importancia de la práctica para asimilar las competencias, sobre todo las habilidades “blandas” o intangibles que entran en juego en las conversaciones de ventas, las situaciones que apelan a la capacidad de liderazgo y las interacciones difíciles en las que se hacen críticas constructivas.  

Para casi ningún empleado hay suficientes oportunidades de poner en práctica sus habilidades de forma segura y con regularidad, sin que haya consecuencias reales. El coaching personal es eficaz pero costoso. Los juegos de rol funcionan, pero solo con grupos reducidos. La mayoría de los trabajadores nunca llegan a practicar lo suficiente como para sentirse seguros.

Las herramientas de IA y RV dan la oportunidad de practicar de formas inauditas. Hoy, con las simulaciones de IA y los entornos de RV, el personal puede ensayar situaciones concretas, como discursos de ventas, negociaciones de alto riesgo y conversaciones sobre el desempeño, no mirando un video o leyendo un artículo, sino participando de forma activa, respondiendo, adaptándose y volviendo a intentar. Así, el plazo de preparación se reduce. 

“No existe ninguna empresa, creo yo, que pueda permitirse asignar un coach personal a cada trabajador ―opinó Hess―. Ahora no solo es posible, sino que se puede costear, y podemos brindarles una experiencia ultrapersonalizada a prácticamente todos los empleados, lo cual es revolucionario”.

A partir de esto, hay dos grandes cambios en el entorno laboral:

1. Las prácticas finalmente se pueden extender a gran escala. Lo que antes requería costosas sesiones de coaching individuales o juegos de rol en grupos reducidos ahora puede llegar a más trabajadores sin perder relevancia.
2. Mejora la seguridad psicológica. Los empleados pueden experimentar, equivocarse y reforzar su confianza en sí mismos cuando pueden practicar sin temor a que los evalúe otra persona. Hay mucho menos en juego. 

En definitiva, ahora todos los trabajadores pueden practicar con regularidad y prepararse para momentos importantes, en el contexto adecuado y sin miedo a que los juzguen.

La práctica deja de ser un privilegio de unos pocos y se integra al método para adquirir competencias que se usa en toda la empresa. Este tipo de herramientas les dan a muchos más empleados la posibilidad de ganar seguridad antes de que tengan que enfrentarse a las verdaderas consecuencias. Así, su desempeño en las conversaciones reales es mucho mejor.

3. El futuro del área de Aprendizaje y Desarrollo depende de que los equipos se encarguen de su propio upskilling sobre esta tecnología en desarrollo.

En lugar de depender de métodos manuales y anticuados, las empresas reasignan los talentos y recurren mucho más a procesos con IA. Esto es así tanto para el personal de Aprendizaje y Desarrollo como para el de todas las demás áreas. El efecto es inevitable: los equipos del área de Aprendizaje deben dominar la IA en la misma medida que los trabajadores a los que asisten.

En Boehringer Ingelheim, la reacción fue decisiva. El equipo de Aprendizaje y Desarrollo se comprometió de lleno desde el principio, no solo ocupándose del upskilling del personal de su área, sino también del de los directores de RR. HH. y los ejecutivos. No se pretendía que los directores se convirtieran en especialistas en tecnología, pero sí que entendieran para qué sirve la IA, qué puede hacer y en qué casos es riesgosa.

Los departamentos de Aprendizaje y Desarrollo se encuentran en una encrucijada: la aceptación y el uso de la IA puede despojarlos de su influencia o ampliarla, según cómo los equipos aprovechen la oportunidad que les ofrece este nuevo modelo operativo.

Leteney les recomendó a los profesionales del aprendizaje que aceleren el upskilling sobre IA para que puedan encabezar el movimiento y decidir cómo afectará su conjunto de tecnologías: “Si todavía no se ocuparon del tema, les conviene apurarse, porque las empresas ya adoptaron la tecnología y quizás les impongan qué herramientas deben usar”.

No solo es cuestión de decidir qué herramientas se usarán. Esta es la oportunidad de transformar el rol que tiene el área de Aprendizaje y Desarrollo utilizando la IA, y muchos profesionales empezaron a priorizar la creación de contenidos. 

4. Los equipos de Aprendizaje y Desarrollo cada vez apuntan más a usar la IA para crear contenidos.

Sin duda, en las soluciones de tecnología de aprendizaje, uno de los usos más habituales de la IA es la creación de contenidos. En una investigación de Fosway Group citada por Leteney, el 71 % de los encuestados afirmaron que van a usar la IA para facilitar la creación de contenidos.

Este proceso es diferente según cuál sea la necesidad. Por ejemplo, las nuevas funcionalidades de IA permiten crear contenidos de las siguientes maneras:

• convierten materiales densos o estáticos en formatos multimodales más atractivos;
• actualizan con rapidez los contenidos que perdieron vigencia a raíz de cambios en las normas, las herramientas o las prioridades; y
• simplifican información compleja y la transforman en oportunidades de aprendizaje más claras y comprensibles.

No obstante, es importante destacar que la IA facilita esta tarea, pero los trabajadores deben intervenir para garantizar la calidad y veracidad de los materiales. Es decir, algunos profesionales del área de Aprendizaje podrán centrarse en tareas más estratégicas y especializadas en lugar de trabajos manuales tediosos.

5. Si hay reglas claras de antemano y se planifica cómo cumplirlas, la tecnología de aprendizaje resultará más eficaz.

Tal como sucede cuando se implementa cualquier tecnología, con la IA se deben contemplar nuevas prácticas y normas de seguridad. Cada año surgen más pautas sobre su uso. La Unión Europea fue la primera en promulgar una ley integral sobre IA, y en 2025, solo en EE. UU. surgieron cientos de normas al respecto. 

Dada la evolución constante de la IA, los asesores legales sufren una presión abrumadora. Es la primera vez que se encuentran con muchas herramientas de IA y tecnologías de aprendizaje, y deben proteger a las empresas y procurar que cumplan todas las normas. Pero la situación está mejorando. Cuanto más trabajan los asesores legales en este entorno dominado por la IA y cuanto más conocidas se hacen estas herramientas, más rápido se dialoga sobre los controles necesarios.

En esta nueva era de tecnología de aprendizaje, es fundamental tratar a los asesores legales y normativos como colaboradores, no como oponentes. Deja que participen desde el principio. Dales la posibilidad de que se capaciten a la par del personal de Aprendizaje y Desarrollo y aporten su opinión sobre la seguridad y los controles, y adelántate a los obstáculos. 

Hess lo expresó muy bien: “Incluyan a los asesores legales en la charla. Si hay un consejo de trabajadores, inclúyanlos. Déjenlos formar parte del proceso, porque ellos también están empezando. No pierdan de vista eso y ténganles paciencia, es muy importante”.

Un futuro con cimientos más fuertes para la tecnología de aprendizaje

La tecnología de aprendizaje no dejará de cambiar. Debe seguir evolucionando al ritmo de las necesidades empresariales y las competencias de los trabajadores. Pero de algo podemos estar seguros: los equipos de Aprendizaje y la tecnología que empleen siempre deben contribuir a que las empresas plasmen sus prioridades en habilidades concretas. Es esencial que brinden la oportunidad de practicar, que amplíen las competencias sin que sea necesario ampliar los equipos y que crezcan con responsabilidad y confianza, respetando las normas correspondientes.

Estos cambios no surgen por sí solos. Los directores, los proveedores y los empleados de las áreas de Aprendizaje, RR. HH. y TI son quienes moldean esta nueva realidad. Como dijo Leteney: “Lo más fructífero son las conversaciones entre los proveedores y las autoridades corporativas, porque juntos pueden determinar qué les deparará el futuro”.

Para las empresas y los equipos de Aprendizaje y Desarrollo dispuestos a aprender rápido, adoptar la IA e incluir al personal en el proceso, el futuro de estas tecnologías ya llegó.

→ Mira todo el webinar El futuro de las tecnologías de aprendizaje impulsado por IA y otras dos sesiones de la serie sobre la revolución de la IA.

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La IA por sí sola no es una ventaja: ya se democratizó y tu competencia la tiene tan al alcance de su mano como tú. Por lo tanto, el factor diferenciador es tu plantilla de personal. Más que nunca, este año debemos invertir en desarrollo profesional en la misma medida que lo hacemos en tecnología o incluso más. 

Como integrantes de la cúpula directiva, no solo debemos lograr que cada empleado sea más productivo, sino que sea más inteligente y esté mejor capacitado que ayer. Esa será la condición indispensable para la solidez y el crecimiento de las empresas en la era de la IA.

El panorama del aprendizaje en 2026

En definitiva, la clave es el personal. Ya era así el año pasado y el anterior. Lo que cambió fueron las herramientas que tenemos a nuestra disposición para darles más posibilidades a los trabajadores. Veamos cómo está evolucionando el panorama.

1. La importancia de las habilidades es cada vez mayor. Dado el ritmo de las innovaciones, las habilidades cambian más rápido que nunca. Su semivida se está reduciendo de forma drástica, sobre todo si están relacionadas con la IA. Estamos empezando a ver cómo prosperan las empresas que se adaptan priorizando la adquisición de habilidades. Si contamos con una imagen más clara de las habilidades del personal, podemos determinar en qué aspectos hace falta que reciba upskilling, se perfeccione y avance con rapidez, de la manera que más beneficie a la empresa.
2. La IA posibilita experiencias de aprendizaje personalizadas que jamás se habían podido multiplicar a gran escala. Hoy, los trabajadores pueden poner en práctica y aplicar lo aprendido cuando quieren y en un entorno de poco riesgo. Gracias a las sesiones de coaching por IA, cada empleado puede aprender en el momento que más le convenga y recibir críticas constructivas personalizadas al instante, lo que le permite asimilar los conocimientos y recibir upskilling con más eficacia. Además, la IA mejora constantemente su capacidad para incorporar y retener el contexto particular de aprendizaje de cada trabajador, por lo cual los comentarios que hace son cada vez más precisos.
3. La IA acaba de abrir un nuevo horizonte de datos sobre habilidades, aprendizaje y contenidos. La IA da la posibilidad de evaluar una enorme cantidad de experiencias de aprendizaje. Ahora puedes analizar todos los materiales de aprendizaje, artículos, cursos, pódcast, clases y diplomas de forma colectiva, y recopilar los datos a fin de ver qué contenidos e itinerarios sirven de verdad para adquirir las habilidades que busca tu empresa. Se trata de una serie de datos absolutamente nuevos, diferentes a todo lo que conocíamos. Y gracias a ellos, es posible implementar a gran escala programas de adquisición de habilidades que generan resultados trascendentes.

La IA sube las expectativas. No saca trabajo.

La IA no va a reemplazar a los trabajadores. 

Y esta es la razón: podemos aprovechar la eficiencia que nos ofrece la IA y darle a cada empleado la posibilidad de lograr más en la misma cantidad de horas de trabajo, o la podemos usar para hacer la misma cantidad de trabajo en menos horas. La decisión inteligente es optar por la eficiencia. Acelerar los resultados con la misma cantidad de personal, en lugar de demorar los procesos y reducir la plantilla.

Que el personal trabaje horas extras siempre será una ventaja competitiva.

Incluso a medida que la IA siga avanzando, no suprimirá el trabajo a gran escala. Según Forbes, la cúpula directiva usa más la IA que los supervisores, y estos la usan más que los trabajadores sin gente a cargo. Reflexionemos sobre este hecho: quienes ocupan los cargos de más alta jerarquía dan el ejemplo con su uso de la IA. Sin embargo, seguramente no veamos a ningún director con un exceso de tiempo libre por ser el que más utiliza esta tecnología. La IA no reemplaza su labor, sino que le exige más eficiencia, eficacia y resultados. 

No empezamos a trabajar menos horas porque la IA es más inteligente. Los empleadores pretenden que, en el mismo tiempo, la productividad sea mayor. Esto es positivo para el mercado laboral. 

De acuerdo con el informe State of AI de McKinsey publicado en 2025, el 80 % de los encuestados respondieron que, para su empresa, la eficiencia era un objetivo del uso de la IA, “pero las que mejor aprovechan esta tecnología suelen proponerse crecer o innovar como metas complementarias”. En un futuro en el que reinará la IA, la verdadera ventaja está en estos factores. No nos limitamos a hacer más de lo mismo pero con más rapidez. Encontramos nuevas maneras de trabajar, evolucionar e innovar para que la empresa crezca.

Y eso no es algo que la IA pueda lograr por sí sola. A fin de que la transformación generada por la IA dé frutos a gran escala, las soluciones que preparan al personal para el futuro necesitan del crecimiento y de la creatividad humanas. Y punto.

El futuro es de los mejores aprendices

En un mundo potenciado por la IA, ¿cuál es la habilidad más importante? ¿Saber todo? No. Es saber cómo aprender lo que se viene. En lugar de definirse por la inteligencia de las máquinas, el futuro del trabajo dependerá de cuánto nos preocupemos por invertir en las competencias humanas.

Las empresas que triunfen en la próxima era del trabajo no serán las que cuenten con la IA más avanzada, sino las que descifren la clave para personalizar los programas de aprendizaje a gran escala. Las que se ocupen de lograr que sus empleados adquieran más agilidad y competencias y aprendan de modo constante. 

Por eso, vuelvo a plantear la pregunta: hoy la IA es cada vez más inteligente… ¿a tus empleados les pasa lo mismo?

Porque les convendría.

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En un debate sobre el futuro de los equipos de RR. HH. con la IA, Ali Bebo (directora de RR. HH. de Pearson) y Susie Lee (Chief Learning Officer in Residence de Degreed) abordaron el verdadero significado de este cambio y cómo deben encararlo los directores de esta área. Estos fueron sus principales aportes:

1. Los escalafones quedaron obsoletos para darles lugar a los sistemas de trayectorias profesionales.

Durante décadas, la mayoría de las empresas se aferraron al simple concepto del crecimiento profesional lineal: el objetivo era subir en el escalafón. Pasar de tener poca experiencia a ser un empleado experimentado, de trabajar individualmente a supervisar a otros. En pocas palabras, la idea era ascender. 

Ese modelo ya no se aplica a las trayectorias profesionales no lineales de hoy. 

Los roles cambian demasiado rápido. Las habilidades pierden vigencia en un abrir y cerrar de ojos. Y si se presiona a todos a ocupar roles de supervisión para que “progresen”, tanto quienes ascienden como el resto de los empleados terminan desmotivados. 

Los entornos de trabajo actuales son más desordenados para los empleados y los supervisores, sobre todo porque muchos todavía consideran que el modelo obsoleto del “escalafón” es la norma. Bebo mencionó que, a medida que la trayectoria profesional se vuelve más intrincada, cada vez más empleados quedan estancados en momentos de transición, sin saber a qué apuntar o cómo mejorar. Mientras tanto, el área de RR. HH. intenta responder preguntas como esta: “¿Cómo hacemos para atraer a los estudiantes e incorporarlos al personal? ¿Cómo logramos que los trabajadores avancen en diferentes trayectorias, ya sean de ingeniería, operaciones o producción?”.

Estos interrogantes continuarán aquejando cada vez más al personal de RR. HH. Por eso, las empresas (y, en particular, los equipos de RR. HH.) deben reformular la estructura del avance profesional y tomar las riendas de este cambio. La alternativa, según Bebo, es un sistema más fluido e integrado: “Este concepto tiene mucho más que ver con plantear sistemas de trayectorias profesionales para que los empleados puedan orientarse dentro de la estructura o del marco y entender a ciencia cierta qué deben hacer para pasar de un rol a otro, de modo que puedan prepararse”.

No obstante, incluso dentro de un sistema, sigue habiendo momentos de transición en los que el personal debe pasar de una etapa a otra. Para esto, la respuesta de Bebo es la ultrapersonalización. Se trata de un sistema de talentos dinámico que responde a las habilidades, los antecedentes y los objetivos de los empleados. 

¿Cuál es la diferencia entre un sistema y un escalafón? Este tipo de sistema adaptable de trayectorias profesionales:

• divide los roles en tareas, habilidades y procesos de trabajo, no descripciones estáticas de los puestos;
• permite movimientos laterales, diagonales y en función de proyectos, no solo ascensos;
• facilita trayectorias profesionales dobles para que los empleados puedan desarrollarse como expertos o supervisores; y
• sirve de GPS para los talentos, ya que ayuda a los trabajadores a ver qué más pueden hacer, no solo cómo subir al siguiente nivel de jerarquía.

En sistemas cooperativos y adaptables como este, los empleados no quedan estancados en momentos de transición, sin la posibilidad de cambiar o avanzar en su rol. Por otro lado, las empresas tienen más flexibilidad para reasignar a los talentos de forma resolutiva a medida que van cambiando las prioridades.

2. El personal de RR. HH. debe comportarse como un equipo de productos para encaminar la transformación en torno a la IA.

El área de RR. HH. no puede seguir funcionando como un departamento de atención. Se debe organizar como un equipo dedicado a los productos. Durante años, los equipos de RR. HH. y Aprendizaje y Desarrollo se estructuraron en función de programas, normas y procesos. El trabajo se hacía en ciclos: se elaboraba un diseño, se implementaba, se medía y luego se empezaba de cero con otra cosa. Cuando se usa ese modelo, se supone que los roles, las habilidades y las necesidades de la empresa son relativamente estables a lo largo del tiempo.

Dada la velocidad de los cambios en la era de la IA, esta suposición queda sin fundamento. 

Al comportarse como un equipo de productos, los profesionales de RR. HH. pueden reformular los métodos que utilizan para ofrecer programas de aprendizaje y desarrollo a los talentos. En un modelo de RR. HH. pensado como si fuera un producto:

• los empleados son usuarios, no destinatarios, de los programas;
• las trayectorias profesionales, los programas de aprendizaje y las experiencias para los talentos se plantean como sistemas dinámicos, no como intervenciones por única vez;
• la eficacia se mide por la adopción de las iniciativas, los resultados y las mejoras continuas; y
• el área de RR. HH. colabora de manera estrecha con los equipos comerciales, de tecnología y de datos y perfecciona las actividades de acuerdo con el uso concreto y las opiniones recibidas. (Bebo hasta sugirió en broma que, por su trabajo interdisciplinario, las áreas de RR. HH. y TI son “la nueva pareja del momento”).

Como la IA modifica constantemente los procesos de trabajo y va poniendo distintas habilidades en primer plano, el personal de RR. HH. no se puede dar el lujo de dedicarles demasiado tiempo ni a la planificación ni a la preparación de los contenidos. La semivida de las habilidades se está reduciendo de forma drástica, sobre todo si están relacionadas con la IA. Los equipos de RR. HH. deben poner en marcha sus planes, probarlos, aprender y adaptarse, igual que los equipos de productos.

“Tenemos que acortar el plazo de desarrollo y aplicar un método de trabajo más ágil, de modo que podamos implementar iniciativas trimestrales que complementen lo que ofrecemos”, sugirió Bebo.

Dado el ritmo acelerado que amerita la situación, este abordaje es de suma importancia, ya que las empresas están empezando a implementar sistemas dinámicos para las trayectorias profesionales, además de programas de aprendizaje por IA. Las soluciones y los sistemas de RR. HH. deben evolucionar de manera constante nutriéndose de la demanda de habilidades, el comportamiento de los empleados y las prioridades de las empresas.

Si no se afronta esta situación como si se tratara de un producto nuevo, el personal de RR. HH. corre el riesgo de dedicar demasiado tiempo a crear las oportunidades de desarrollo profesional, las estrategias de habilidades y las estructuras “ideales” y que terminen perdiendo vigencia tras el lanzamiento o poco después. Con un marco de trabajo similar al del lanzamiento de un producto, se propone un sistema operativo más ágil, los programas de adquisición de habilidades y desarrollo profesional de los talentos se implementan más rápido y el proceso se ajusta, de modo que vaya mejorando conforme surja más información.

3. Hoy, la capacidad de aprender es la habilidad más valiosa.

Teniendo en cuenta que alrededor del 65 % de las habilidades laborales cambiarán para el 2030, no hay empresa que pueda escapar de la revolución a fuerza de capacitaciones anticipadas. En los próximos años, la única ventaja sostenible será la agilidad para adquirir conocimientos y habilidades. Por eso, “aprender a aprender”, como lo expresó Pearson, ahora es una competencia fundamental para las empresas. 

La capacidad de aprendizaje se ha convertido en la habilidad esencial que resiste el paso del tiempo. Si tus empleados son capaces de aprender con rapidez, podrán mantenerse a la par de la transformación y, si logran transformarse al ritmo necesario, tu empresa se adaptará y podrá encarar lo que le depare el futuro.

La IA redobla esta apuesta al aprendizaje ofreciendo contenidos ultrapersonalizados y hasta orientación en el transcurso de las tareas diarias. De todas maneras, la capacidad humana de adaptarse, reflexionar y aplicar lo aprendido sigue siendo fundamental. Los que deben aprender son los trabajadores.

Para que los programas resulten más eficaces, el personal de RR. HH. y Aprendizaje y Desarrollo puede ayudar a los empleados a centrarse en las habilidades que contribuyan a adquirir competencias amplias y esenciales para la innovación y el crecimiento de las empresas. Por ejemplo, en Pearson, uno de los aspectos de interés es la innovación, y Bebo señaló que hay varias “subhabilidades” que la nutren, como la creatividad, los conocimientos teóricos y prácticos sobre los clientes, el diagnóstico y la resolución de problemas. 

Una vez que se tienen ciertas habilidades en la mira, varios hallazgos clave de la ciencia del aprendizaje pueden servir para que el upskilling sea todavía más eficaz en cada caso particular. 

Las empresas que prosperen no serán las que ofrezcan la mayor cantidad de cursos o las mejores herramientas de IA, sino las que ayuden al personal a adquirir competencias de determinadas áreas con rapidez. Serán las que cuenten con los empleados que mejor sepan aprender y tengan claro qué conocimientos es importante incorporar a cada paso.

Cuáles son las consecuencias para la cúpula directiva y el futuro del área de RR. HH.

Los escalafones les están cediendo el paso a los sistemas de trayectorias profesionales. Los puestos se están separando por habilidades y tareas. La IA es un colaborador más en el día a día. Y la agilidad para aprender será el recurso más preciado del futuro. Estos cambios son prácticos y urgentes. 

Para adelantarse a ellos, los directores de RR. HH. se deben preguntar lo siguiente:

1. En el contexto laboral de hoy, ¿en qué aspectos son demasiado rígidas nuestras estructuras para las trayectorias profesionales?
2. ¿Qué tareas (y no roles) están mejor preparadas para potenciarlas con IA?
3. ¿Nuestras estrategias de aprendizaje contribuyen a la adaptabilidad o solo sirven para acumular credenciales?
4. ¿Cómo medimos los logros? ¿Solo en función de la eficiencia o de la preparación del personal?

La transformación del personal que hace falta para prosperar comienza en el área de Recursos Humanos. Dale a tu equipo de RR. HH. la posibilidad de llevar la delantera. Mira el webinar “El equipo de Recursos Humanos del futuro impulsado por la IA” y entérate de lo que se viene.

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Sin embargo, las métricas de aprendizaje y desarrollo profesional que supervisan la mayoría de las empresas tienen que ver desde hace mucho con el acceso a cursos, su consumo y finalización: lo importante es asistir a clase, terminar los programas y tachar esa obligación de la lista. 

Para desarrollarse profesionalmente de verdad, no alcanza con leer una presentación de diapositivas por encima o asistir a un taller por única vez. Hay que aplicar lo aprendido, practicar, recibir críticas constructivas y repetir el proceso. Hay que probar, reflexionar, adaptarse y volver a intentar.

En esto pueden ayudar los supervisores.

Los supervisores son los que mejor preparados están para convertir los programas de aprendizaje en iniciativas de desarrollo profesional generando espacios para aplicar y poner a prueba las habilidades nuevas. Pueden dar oportunidades para practicar y experimentar y, además, predicar con el ejemplo. 

Esto siempre fue así, pero lo que cambió ostensiblemente es la rapidez y eficacia con que los supervisores pueden propiciar el desarrollo profesional gracias a la IA.

Antes de continuar con este tema, detengámonos a pensar un momento. ¿Por qué el aprendizaje por experiencia y la práctica son tan importantes?

El aprendizaje por experiencia para fomentar el desarrollo profesional de los equipos

En los inicios de mi trayectoria profesional, dirigía el equipo de capacitación en ventas de Cabela’s, una tienda de artículos para actividades al aire libre. Allí, el aprendizaje era práctico y por experiencia porque no había otra alternativa. Los empleados no solo debían conocer los productos que vendían, sino que tenían que demostrar cómo usarlos. Cómo pescar con mosca. Cocinar en un horno holandés. Armar una carpa en unos pocos minutos. Teníamos que tener experiencia práctica en el uso de los productos.

Los clientes esperaban que fuéramos expertos en los productos que vendíamos, y el éxito de la empresa dependía de eso. Si lo vendíamos, debíamos saber cómo funcionaba por haberlo probado. Gracias a estos eventos y demostraciones, acumulábamos experiencia directa con los productos que vendíamos y practicábamos nuestras habilidades en simultáneo. El aprendizaje era práctico, social y… divertido. Además, surtía efecto.

Ese mismo principio se aplica al entorno laboral de hoy, aunque el trabajo sea más que nada virtual. El personal aprende mejor cuando practica en condiciones que se asemejan a las reales.

No obstante, si bien la práctica en situaciones similares a las reales es eficaz, no deja de ser una práctica. En Cabela’s, aprendíamos a usar los productos y los probábamos, pero de una manera lúdica y rodeados de nuestros pares. No aprendíamos en el momento en que estaba en riesgo una venta clave. 

La práctica en entornos seguros y de poco riesgo refuerza la confianza. La repetición alimenta la memoria muscular. Las críticas constructivas favorecen el perfeccionamiento. Y es obligación de los supervisores capacitar a sus equipos para ayudarlos con el upskilling y lograr que estén preparados para los momentos más importantes. 

Cómo los supervisores generan las oportunidades de aprendizaje adecuadas

Las empresas les pueden dar a los empleados los contenidos y las herramientas, e incluso indicarles los aspectos claves en los que se debe centrar el upskilling, pero los supervisores son quienes están mejor preparados para plantear una filosofía de desarrollo profesional y brindar oportunidades de práctica concretas. Pueden decir: “Sé que estuviste practicando mucho, ¿qué tal si te animas a hacer la próxima presentación?” o “Estuviste aprendiendo a hacer eso con IA, ¿por qué no lo pruebas en este proyecto?”.

Los supervisores tienen cuatro responsabilidades clave al fomentar el desarrollo profesional:

1. Definir los límites. Los equipos deben tener claro cuáles son las habilidades que más importan ahora y cuáles serán fundamentales más adelante. Para eso, hay que empezar por objetivos específicos y una noción compartida de qué se necesita ahora y cómo están cambiando los criterios.
   
2. Incentivar la experimentación y dar el ejemplo. Es fácil decirles a los empleados que usen la IA. Aprender delante de los demás es mucho más difícil. Cuando los mismos supervisores experimentan, pueden contar qué sirve (y qué no), y el aprendizaje se agiliza. Se sientan las bases y las expectativas para todo el equipo. 
   Una vez tuve que crear unos tableros básicos de inteligencia comercial sin ningún tipo de experiencia. La primera versión no fue muy buena. La mostré de todos modos. Alguien del equipo dijo: “Jefe, la idea es interesante, pero esto no está muy bien hecho”. Desarrolló mi concepto y el resultado fue diez veces mejor. Esa persona se convirtió en experta, el equipo recabó datos de mejor calidad y se celebró lo aprendido porque resultó útil para todos los integrantes del equipo. A partir de entonces, se sintieron libres de probar y fracasar porque ya lo había hecho yo.
3. Instaurar la filosofía de aprendizaje. La filosofía se pone de manifiesto en pequeñas conductas y hábitos. Cada cuánto se incentiva a los empleados para que practiquen. Cada cuánto se les hacen críticas constructivas. En qué medida se sienten cómodos de probar y fracasar. Cuando el aprendizaje se integra al trabajo, y no es una tarea más, la consecuencia directa es el desarrollo profesional.
   
4. Destacar los logros en los procesos de aprendizaje. Las empresas celebran cuando las negociaciones llegan a buen puerto, se entregan los productos y se cumplen los objetivos. El aprendizaje merece el mismo protagonismo. Cuando los supervisores destacan las habilidades recién adquiridas, reconocen los avances y premian la experimentación, refuerzan conductas que promueven el crecimiento profesional a largo plazo.

No obstante, hasta los mejores jefes tienen limitaciones. La más grande es el tiempo. Las agendas se llenan rápido, las sesiones de coaching se dejan para más tarde en lugar de ser preventivas, y se descuidan las iniciativas de desarrollo profesional.

En este sentido, las experiencias de aprendizaje con IA son totalmente revolucionarias.

Cómo usar la IA para ampliar y potenciar el aprendizaje personalizado

Nadie quiere poner en práctica una habilidad nueva delante de un cliente o una parte interesada decisiva. Las negociaciones se pueden ir a pique. Se pueden poner en riesgo las relaciones. Se pierde credibilidad. 

En momentos en los que hay mucho en juego, “aprender mientras se trabaja” es un lujo que la mayoría de los equipos no se pueden dar.

Por eso es importante la práctica. Y por eso los supervisores no pueden dejar el desarrollo profesional librado al azar. Con los métodos de aprendizaje tradicionales, esto termina siendo mucho más difícil de lo que debería ser. Las dificultades son constantes: hay que buscar los contenidos adecuados, esperar las críticas constructivas, tratar de encontrar un buen momento para aplicar las habilidades nuevas. Todo eso lleva tiempo, recurso que de por sí ya es limitado. Y cuando no tenemos tiempo, lo primero que abandonamos es la práctica.

La IA cambia esta situación. 

Con esta tecnología, los supervisores posibilitan el aprendizaje y lo encauzan antes de que se corran riesgos. Pueden hacer críticas constructivas más rápido, personalizar la práctica, permitir que los trabajadores ensayen en entornos realistas y de poco riesgo a su propio ritmo y en su propio contexto, de modo que estén preparados cuando tengan que lucirse.

Estos son algunos ejemplos de cómo los supervisores pueden usar la IA con fines prácticos:

Optimiza los procesos y las normas

Si quieres que tu equipo practique con la IA, haz todo lo posible por que sea fácil. Define criterios claros y situaciones repetibles, como un agente de IA personalizado, un proceso con IA y hasta una instrucción en común. Luego, incentiva a los integrantes de tu equipo para que, desde un principio, hablen de sus logros con frecuencia frente al resto. De esa manera, podrán trabajar más rápido e, idealmente, seguir mejorando a fuerza de repetición. 

Dale al equipo herramientas de aprendizaje con IA y oportunidades de desarrollo profesional gratificantes

No todas las IA son iguales. Es importante disponer de la IA correcta. Las herramientas más eficaces cuentan con datos sobre las habilidades y conocimientos internos sobre la empresa, son adaptables y tienen integrados principios de la ciencia del aprendizaje en función del contexto. Los equipos deben poder usar herramientas de IA para poner en práctica sus habilidades nuevas de inmediato, en su propio contexto, con el nivel de especialización adecuado y en su propio idioma. Con esa velocidad y capacidad de adaptación, los empleados se sienten más seguros y preparados y su rendimiento es mejor. 

Predica con el ejemplo para instaurar la filosofía que deseas

Los supervisores siguen siendo los que sientan las bases. Usa la IA por tu cuenta y averigua qué resulta útil (y qué no). Invita a tu equipo a hacer lo mismo y elogia las nuevas ideas y las reflexiones superadoras que surjan. Descubran juntos las posibilidades de la IA. Cuando la experimentación se convierte en hábito, se estimula el aprendizaje. Y cuando, inevitablemente, las prioridades cambien, los equipos que saben aprender serán capaces de adaptarse.  

Tengo la suerte de disponer de herramientas como Degreed Maestro para crear simulaciones realistas que mi equipo puede usar para practicar una y otra vez; por ejemplo, conversaciones para concretar ventas o responder a objeciones, diálogos con la cúpula directiva y situaciones en las que se brinda asesoramiento. La mayor ventaja es que los empleados pueden recibir críticas constructivas sobre su desempeño sin que yo tenga que dárselas en cada sesión. Como jefe, mi principal limitación es mi agenda, pero ahora eso no tiene por qué afectar el desarrollo profesional de mi equipo. Las críticas constructivas se pueden hacer en cuestión de días y horas en lugar de semanas y meses. 

Desarrollo profesional de los supervisores con IA

A medida que los equipos se perfeccionan, los supervisores deben hacer lo mismo. Al usar la IA, los supervisores pueden ensayar conversaciones en las que hay mucho en juego, ajustar sus estrategias comunicativas y ofrecer sesiones de coaching más especializadas gracias a que tienen información fundamentada en datos.

Con los datos correctos y la orientación de la IA, los supervisores pueden dedicarse a lo más importante: guiar a los empleados partiendo de su situación actual hasta que lleguen al nivel que la empresa necesita. Por otra parte, esta es una de las maneras más rápidas de agilizar el crecimiento profesional de cada persona.  

La IA, el aprendizaje personalizado y la capacidad de liderazgo

La IA no reemplaza el aprendizaje ni la capacidad de liderazgo, sino que los complementa.

Cuando los supervisores recurren a la IA para intensificar la práctica, personalizar las críticas constructivas y celebrar los avances en los procesos de aprendizaje, el desarrollo profesional pasa a ser parte de la labor diaria. Los equipos progresan más rápido. La confianza se refuerza. Los materiales de aprendizaje dejan de ser algo que el personal consume y se convierten en una práctica activa.

Ese tipo de transformación comienza con los supervisores, y sus equipos la llevan adelante.

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Las tasas de finalización demuestran que los empleados cumplieron con el programa, y sus halagos, que quedaron conformes; pero estos dos factores no evidencian que realmente hayan aprendido algo. Los ejecutivos quieren pruebas tangibles de que la inversión valió la pena. Debes demostrarles que los empleados retuvieron la información y están listos para aplicarla a su trabajo. Y si no fue así, debes reconocer qué aspectos hay que reforzar. 

Entonces, ¿cuál es la respuesta? Ponlos a prueba.

Los cuestionarios, la nueva función de Degreed Maestro, te permiten crear e implementar preguntas generadas por IA con rapidez para verificar la retención de los conocimientos y cuantificar la eficacia de los programas de aprendizaje. Así, la próxima vez que los ejecutivos te pregunten si tu iniciativa dio resultado, tendrás los datos necesarios para justificar tu respuesta.

El método anterior: crear los cuestionarios manualmente

¿Entender la ventaja de los cuestionarios? Fácil. ¿Prepararlos manualmente, con precisión y a gran escala? Complicado.

Preparar e implementar cuestionarios a gran escala siempre fue una tarea manual que lleva muchísimo tiempo. Por lo general, para redactar las preguntas hay que recurrir a expertos en las distintas materias, y suelen estar ocupados. No es una forma eficiente de aprovechar sus valiosos conocimientos especializados y, además, como hay que esperarlos, se demora la implementación. 

Cuando se depende de las tareas manuales y de la disponibilidad de los expertos en cada materia, es difícil diseñar cuestionarios a gran escala y mantenerlos actualizados. Hoy, esa realidad es más patente que nunca, ya que las habilidades y los conocimientos que necesitan los empleados cambian todo el tiempo. 

El método nuevo: generar los cuestionarios con IA

Con Maestro, los administradores pueden preparar cuestionarios en cuestión de minutos y reducir de manera drástica el tiempo y el esfuerzo que se necesitan para hacerlo. Chateando con Maestro, puedes orientarlo para que elabore un cuestionario personalizado sobre cualquier tema y adaptar los parámetros que desees, como la cantidad de preguntas y el grado de dificultad. Maestro también puede redactar preguntas en función de documentos que ya tengas. Esta es una manera más simple de aprovechar los conocimientos de los expertos en cada materia sin tener que pedirles que elaboren consignas. 

Una vez que los empleados terminan el cuestionario, los administradores analizan los informes de la aplicación y evalúan en qué medida retuvieron los conocimientos. Estos informes permiten saber qué preguntas se responden de manera incorrecta con más frecuencia y, así, sobre qué temas faltan conocimientos y se debe reforzar el aprendizaje.

Los cuestionarios están conectados directamente con la plataforma de Degreed, por lo que puedes gestionar diferentes actividades desde allí, como asignarlos o elaborar informes sobre los resultados. De esta manera, es fácil detectar qué conocimientos hay que repasar más, de modo que puedas plantear experiencias de aprendizaje más eficaces para subsanar esas deficiencias, lo cual beneficia a toda la empresa.

Ventajas para la empresa

Casos de uso concretos de los cuestionarios

Ejemplo: prepararse para el lanzamiento de un producto

Se está por lanzar un nuevo producto, y tus equipos de estrategias de crecimiento tienen un exceso de información: propuestas de valor, funcionalidades del producto, tácticas de comercialización. Hay muchos conocimientos que asimilar, y es difícil determinar si el personal está preparado. 

Con los cuestionarios de Maestro, puedes evaluar si los empleados tienen una noción de los componentes principales de tu nuevo producto. Hasta puedes crear distintos cuestionarios para diferentes grupos, ya que la información que debe recordar tu equipo de ventas no es la misma que necesita el equipo de implementación. Si usas documentos que ya tienes, puedes generar cuestionarios especiales para cada grupo en cuestión de minutos. 

Ejemplo: verificar la retención de los conocimientos a largo plazo para la transformación en torno a la IA 

Muchas empresas se plantean objetivos ambiciosos cuando deciden adoptar IA en sus procesos. Seguramente, los conocimientos necesarios no están tan difundidos en la empresa, por lo que se deben llevar adelante programas de capacitación y upskilling exhaustivos. Al incluir un cuestionario al inicio y al final de un itinerario, puedes cuantificar cuánto aprendió el personal sobre la implementación de la IA y, después, correlacionar el programa de aprendizaje con las iniciativas estratégicas de tu empresa.  

Ejemplo: nuevo proceso para el onboarding de los clientes

Los cuestionarios sirven para memorizar las novedades de los procesos y procedimientos. Si pusiste en práctica un nuevo procedimiento para el onboarding de los clientes, los empleados deben recordar el proceso correcto, qué hacer y qué no. De esta manera, podrás ver si están preparados y para qué aspectos específicos tal vez necesitan más capacitación.

Los cuestionarios como parte de un proceso de aprendizaje más amplio

Por sí solos, los cuestionarios son muy útiles, pero si se los combina con otras iniciativas de aprendizaje, como los itinerarios o las academias, se potencian. Al incluir cuestionarios al final de estos programas, puedes evaluar su eficacia y detectar qué contenidos convendría renovar o cambiar. 

Por otro lado, cuando se integran cuestionarios en Degreed, la experiencia de los aprendices es óptima, ya que la interfaz de uso es la misma en todas partes. Además, eso te permite unificar tecnologías y, por ende, bajar los costos y la carga administrativa, ya que hay menos plataformas para gestionar.

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Para poder cultivar esas competencias, se necesita contexto. La IA necesita la siguiente información:

• ¿Quién es el aprendiz y qué nivel de habilidad tiene?
• ¿Qué condiciones debe cumplir para asumir una función?
• ¿Cuáles son las bases de la ciencia del aprendizaje y cómo se aplican a esta situación?

El protocolo de contexto para modelos (MCP, por su sigla en inglés) aporta el contexto pertinente.

Digámoslo de esta forma: antes usábamos los mapas de toda la vida, que no tenían GPS; pero orientarnos nos resultaba más difícil y menos personalizado. 

El MCP viene a ser el GPS de los programas de aprendizaje asistidos por IA. 

Este protocolo no agrega “funciones de IA” a un portal, sino que simplifica las integraciones: la IA puede acceder a la información almacenada en otras herramientas y bases de datos y contextualizarla de modo sistemático y controlado extrayéndola de Degreed o de otros sistemas vinculados, independientemente de dónde se alojen esos modelos de IA y en qué plataforma se hayan desarrollado. Siguiendo la analogía del GPS, recalcula la trayectoria en el acto para evitar embotellamientos, recomienda lugares de interés cercanos y mejora el itinerario en sí. 

Gracias a la interfaz de MCP, la IA tiene acceso a una base de información contextual más amplia y facilita experiencias de aprendizaje más específicas, personalizadas y sincronizadas.

Esto le permite dejar de generar contenido y empezar a proporcionar contexto didáctico a fin de estimular ciertas aptitudes, de modo que los empleados y las empresas puedan adquirir nuevas habilidades y aplicarlas con más rapidez.

What Is MCP? What Role Does It Play in Learning?

Como aparato conectivo dentro del ecosistema de Degreed, el MCP está pensado para que las soluciones de aprendizaje asistido por IA ayuden de verdad a adquirir competencias. Les da a los agentes de IA autorizados (como ChatGPT, Claude, Copilot o cualquier otro asistente interno) un panorama controlado e inmediato de lo más importante para facilitar el aprendizaje de los empleados y propiciar su eficacia, por ejemplo:

• las habilidades, los objetivos y el rol del aprendiz;
• su historial de aprendizaje y sus datos sobre habilidades de Degreed. 

Degreed MCP es una suerte de “archivo contextualizador”. Gracias a la organización de ese archivo, la IA se vuelve una ayuda mucho más precisa en el proceso de aprendizaje. Puede analizar todos los datos sobre los empleados y proporcionarles los contenidos de aprendizaje adecuados en el momento oportuno.

How MCP Works in the Flow of Learning

Supongamos que un martes a la mañana un gerente de ventas abre Copilot y le pide que ayude a su equipo a prepararse para el discurso que debe dar el viernes sobre un producto.

Sin el MCP…

Copilot puede buscar presentaciones, tácticas y materiales sobre ventas, pero no tiene forma de saber quién dará la charla, qué habilidades le faltan a esa persona ni cómo puede ayudarla a hacer mejor su trabajo.

Con el MCP…

Degreed y Maestro aportan la información faltante y la contextualizan: quiénes forman parte del equipo, quiénes están al tanto de qué y en qué áreas necesitan algún tipo de coaching para perfeccionar sus habilidades.

Juntos…

Copilot surfaces the right materials, messaging, product overviews, and client data, while Maestro adds AI-native coaching conversations that guide each rep through practice modules and feedback loops that strengthen their delivery.

En este caso, el gerente puede asignar todo directamente en el chat y el MCP, sincronizar la información en Degreed, de modo que cada habilidad, sesión de coaching y parámetro de aptitud se actualice, se controle y se pueda cuantificar.

No es necesario abrir ningún programa ni dar más instrucciones a la IA para recordarle quién es quién. Más allá de la herramienta que se use, el contexto y los ajustes de personalización de este ejercicio quedan vinculados con los aprendices, de modo que el asistente resulte útil con diversas tecnologías y los datos estén siempre protegidos.

What MCP Does for L&D, HR, and IT

Preparación más expeditiva: Los planes de onboarding se agilizan adaptándose de manera automática a cada rol, empleado y plazo de entrega.
Mayor adopción: Los trabajadores tienen acceso a contenidos de aprendizaje ajustados a sus necesidades directamente en las herramientas que ya usan.
Posibilidad de hacer auditorías: Cada etapa del proceso de aprendizaje y de la adquisición de habilidades está debidamente detallada y justificada.
Datos de confianza: Degreed sigue siendo la única fuente de información; el MCP se limita a recuperar esos datos al instante.

Built to Fit your Tech Stack, Not Replace It

El MCP se integra a tu ecosistema de tecnologías y vincula los datos procedentes de plataformas como Workday, Salesforce y cualquier otro LMS, sin copiarlos. Su uso no depende de ningún proveedor en particular y, de manera predeterminada, tiene los niveles de acceso más básicos, es decir, opera únicamente con los datos y permisos indispensables para su funcionamiento. Tus normas de seguridad y gobernanza se mantienen vigentes, uses la IA que uses.

As Nikki Helmer, Chief Product Officer at Degreed, shared during Vision, “MCP doesn’t just make AI sound smarter. sino que la ayuda a tomar mejores decisiones para ceñir los programas de aprendizaje a los objetivos de la empresa, atenuar los riesgos y preparar al personal para la vida real”.

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La implementación sucesiva de herramientas nuevas sin tiempo suficiente para que los trabajadores se adapten está generando un gran desgaste, lo cual deriva en que se adopten de manera fragmentada y decaiga el interés. Cuando los empleados se sienten abrumados o consideran que no cuentan con la ayuda que necesitan, merma su productividad y su desempeño se estanca.

De todos modos, tu empresa debe adoptar nuevas tecnologías para mantener su vigencia, aprovechar los beneficios que conllevan y seguir creciendo.

Como formas parte de la cúpula directiva, puedes intervenir para que el proceso sea más fácil.

En momentos como este, es más importante que nunca que cuentes con una alianza sólida y una plantilla de personal segura de sí misma. Cuando los directores de RR. HH. e Informática comparten el mismo criterio para el upskilling sobre IA, la colaboración interdisciplinaria y las normas éticas, las empresas tienen el triple de probabilidades de que su plantilla de personal esté preparada para la IA generativa. 

Si pretendes llegar a ese punto, los integrantes clave de la cúpula directiva deben aunar fuerzas y brindarles a los empleados la orientación que necesitan para evolucionar. 

¿Por qué los directores de RR. HH., Aprendizaje e Informática son esenciales para fomentar la adopción de la IA?

A medida que empieces a dilucidar la verdadera esencia de esta enorme transformación del personal (es decir, que los trabajadores deben aprender a usar una nueva tecnología), te resultará evidente por qué las partes interesadas clave son los directores de RR. HH., Aprendizaje, Talentos e Informática. 

Cuando lo analizamos desde ese punto de vista, también queda claro por qué los encargados de estas áreas deben formar un solo equipo si se proponen preparar al personal para la IA.

El arte de unificar criterios sobre la IA

Los empleados no se resisten a la IA, sino a la confusión que genera. 

Están cansados de que no haya expectativas claras, las herramientas cambien todo el tiempo y escaseen las respuestas. Para lograr que la mayoría la adopte, procura que las áreas de RR. HH., Aprendizaje y Desarrollo e Informática obedezcan a un objetivo en común: arrojar luz a la situación y plantear pautas que se vinculen directamente con los resultados de la empresa. Cuando el personal conoce los motivos y los métodos, la adopción de la IA deja de ser una iniciativa obligatoria y se convierte en un motor para avanzar.

Una vez que consigas el apoyo de todos los directores, deben trabajar en conjunto para lograr todo esto:

1. Plantear un marco de referencia con pautas claras sobre el uso de la IA.

Fundamentalmente, el personal debe saber qué puede hacer con la IA y qué no. Ningún empleado quiere ser responsable de poner en riesgo a su empresa, pero sin una estrategia ni un marco de referencia claros, no le queda más remedio que hacer conjeturas. Ya sea para saber qué plataformas se pueden usar, cómo y para qué, los trabajadores necesitan medidas de protección. 

Estas son algunas preguntas que puedes tener en cuenta al definir pautas para el uso de la IA:

• ¿Cuándo se considera que el uso de la IA es seguro? 
• ¿En qué consiste usar la IA de manera responsable en tu empresa? 
• ¿Hay alguna norma sobre la IA que tu empresa deba cumplir (por ejemplo, la Ley de IA de la UE)?
• ¿Qué plataformas se pueden usar? ¿Cuáles no? ¿Por qué?
• ¿Qué tareas se pueden hacer con IA y cuáles no? (Para responder esta pregunta, tal vez debas experimentar un poco).
• ¿Con qué expectativas deben cumplir los empleados?
  

2. Elaborar un plan de acción.

Como tú y tus colegas ocupan roles de liderazgo y atraviesan un proceso integral de transformación del personal, deben saber exactamente qué departamentos se ocuparán de los distintos aspectos de la adopción de la IA. Por ejemplo, tal vez convenga que ciertos equipos se encarguen de determinadas cuestiones, mientras que otras pueden quedar en manos de cualquier área. Es fundamental que haya claridad.

Estas son algunas preguntas que puedes hacerte mientras trazas tu plan:

• ¿Quiénes serán los responsables de velar por que la herramienta de IA cumpla con las normas?
• ¿Quiénes comunicarán al personal las pautas de uso de la IA, las novedades y cualquier información al respecto?
• ¿Quiénes vislumbrarán las oportunidades de aprendizaje y upskilling con la IA?
• ¿Cómo harán tus empleados para aprender a usar la IA de manera correcta?
• ¿Cómo colaborarán entre todos a diario, todas las semanas y mes a mes para mantener la coordinación?

Promueve la adopción de la IA con una alianza sólida

¿Por qué las instituciones donde los directores comparten un mismo criterio tienen muchas más probabilidades de contar con un equipo preparado para la IA? Porque ese criterio unificado les da a los empleados dos factores clave para que todos aprendan a usar la IA generativa: apoyo e infraestructura.

Una vez que los directores están de acuerdo, puedes dar a tus empleados las herramientas necesarias para que tomen confianza y adopten la IA fácilmente, es decir, ofrecerles actividades de aprendizaje, tanto ejercicios prácticos con esta tecnología como materiales autoguiados.

En el contexto de ese proceso, también pueden experimentar con la IA dentro de los límites que establecen las nuevas medidas de protección. Los programas de aprendizaje por experiencia son uno de los mejores métodos para adquirir habilidades. Además, probando y equivocándose, tus empleados también pueden estudiar las ventajas de las distintas herramientas de IA para diferentes casos de uso de tu empresa.

Esa confianza que tomarán es la clave para que superen la saturación que provoca la IA. En comparación con los demás, los usuarios de IA generativa muy seguros tienen:

• casi el doble de probabilidades de usar esta tecnología a diario;
• cuatro veces más probabilidades de aplicarla a problemas concretos;
• un 32 % más de probabilidades de aprender mientras trabajan;
• un 38 % más de probabilidades de recibir apoyo de sus pares y tutores; y
• 77 veces más probabilidades de experimentar con esa tecnología y dominarla.

Cuando se sienten seguros, tus empleados dejan de desperdiciar su capacidad mental en tratar de entender todo, ya que disponen de los recursos que necesitan y conocen las limitaciones y expectativas. Abordan la IA con una actitud de apertura. Pueden experimentar y crecer con las energías renovadas.

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Esta fue la frase que usó David Blake (fundador y director ejecutivo de Degreed) para dar comienzo a Vision 2025, el evento anual de la marca dedicado a sus productos. Y es indiscutible. Esta vertiginosa revolución tecnológica no solo cambia nuestra forma de trabajar y vivir, sino también nuestra manera de aprender, tanto ahora como a futuro. 

Para adecuarse a la magnitud de la transformación que se está dando en torno a la IA, los programas de aprendizaje deben ser tan adaptables como los empleados y la tecnología. Deben ser personalizados y pertinentes, de modo que permitan adquirir la mayor cantidad de habilidades posible. Deben responder a las necesidades de los trabajadores y de las empresas a gran escala. La capacidad de adaptación de los programas de aprendizaje será fundamental en la era de la IA. 

“A medida que atravesemos este cambio de paradigma, notaremos consecuencias. Algunos saldrán ganando y otros, perdiendo. Queremos hacer lo posible por que todos terminemos en el equipo ganador”, señaló Blake.

¿Qué son los programas de aprendizaje adaptables?

Los programas de aprendizaje adaptables son planes minuciosamente personalizados y funcionales. Se adecúan a cada aprendiz con itinerarios especiales y comentarios constructivos instantáneos, por lo que resultan muy interactivos y sirven para distintas tareas particulares.

“[Los programas de aprendizaje adaptables] son planes que se adecúan de forma automática a las necesidades de cada aprendiz en función de sus habilidades, su rol, su nivel de dominio y sus objetivos ―explicó Nicole Helmer, Chief Product Officer de Degreed―. Son contextuales y dinámicos, y lo más destacable de todo es que ninguno de sus contenidos es superfluo, así que no hay un solo instante del desarrollo profesional que se desaproveche”.

Para que esto se haga realidad, en Degreed estamos tomando estas medidas:

Generación automática de exámenes

En la era de la IA, el proceso de adquirir habilidades no solo debe ser eficiente, sino también eficaz. Finalizar todos los contenidos no es lo único que importa. También hay que comprenderlos a fondo.

¿Tu plantilla de personal aprende de verdad y es capaz de aplicar nuevas habilidades? ¿Qué es lo que falta? Ahora, Degreed Maestro permitirá generar exámenes de forma automática para que los aprendices puedan poner a prueba sus conocimientos. 

Con los resultados de estos exámenes, los administradores y supervisores podrán ver resúmenes informativos con los que será posible detectar las brechas de habilidades críticas para luego subsanarlas.

Etiquetado del nivel de dominio y correlación de roles y habilidades 

Para que los programas de aprendizaje personalizados resulten eficaces, deben contemplar el nivel de dominio de las habilidades y no solo cuáles figuran en el perfil de los empleados. 

Por eso, ahora es posible asignar etiquetas del nivel de dominio por bloque, con lo cual los usuarios pueden etiquetar de forma automática una gran cantidad de contenidos con habilidades y niveles de dominio específicos. Luego, la IA analiza los títulos, las descripciones y los metadatos de los contenidos y los combina con la taxonomía de habilidades de tu empresa para verificar que las etiquetas sean las correctas.

En ese momento, entra en juego el nuevo proceso de correlación entre roles y habilidades. Se trata de un método simple y flexible para definir las expectativas de cada rol y descubrir las brechas de habilidades. Permite correlacionar de forma fácil y estructurada diferentes habilidades y niveles de dominio particulares con distintos roles y, con esos datos, les recomienda programas de aprendizaje específicos a los empleados.

Protocolo de contexto del modelo 

Imagina qué pasaría si una IA funcionara sin contexto. Sería tan útil como usar una aplicación de mapas sin GPS. En un sistema de aprendizaje, el GPS es el contexto (por ejemplo, los datos sobre habilidades, los objetivos de la institución, los detalles de cada rol) con el cual la IA no se limita a recuperar información genérica, sino que elabora programas personalizados.

El protocolo de contexto del modelo (MCP, por su sigla en inglés) le da a la IA un método sistemático y controlado para recurrir al contexto adecuado de Degreed y los sistemas vinculados, independientemente de dónde se encuentren los modelos de IA y en qué plataforma se hayan desarrollado (sí, incluso otras herramientas con MCP, como Gemini y Copilot). Mediante el MCP, la IA tiene acceso a los datos sobre las habilidades, los roles, los antecedentes de aprendizaje y las medidas de protección más importantes. Así, puede personalizar mejor el desarrollo profesional y preparar a los empleados para el futuro.

Innovación experimental

Ante el panorama que plantea la IA, el aprendizaje seguirá evolucionando a toda velocidad, y en el laboratorio de experimentos de IA de Degreed ya se están creando los prototipos para el futuro. 

Entre estos experimentos se cuentan una serie de experiencias con IA de varios pasos, como minisesiones de coaching, proyectos de práctica para los aprendices puntuados por la IA e incluso preguntas inteligentes y comentarios constructivos integrados en los programas de aprendizaje y los resúmenes de respuestas.

Además, seguimos perfeccionando Maestro para ofrecer experiencias de aprendizaje concretas en el transcurso de las tareas diarias. También ampliaremos Degreed Open Library, nuestro archivo de itinerarios sobre las habilidades más solicitadas del mercado. Los clientes de Degreed Learning tienen acceso a estos itinerarios sin costo adicional. 

Todo esto es apenas el principio de una era de programas de aprendizaje dinámicos y funcionales, personalizados hasta el último detalle. Puedes aprovechar estas experiencias adaptables y preparar a tu plantilla de trabajadores para la transformación en torno a la IA y todo lo que vendrá. 

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