Hay muchos factores que pueden influir en el desarrollo profesional de los trabajadores y su efecto (favorable o nulo) en tu empresa. De todos modos, en un momento en el que una de las principales dificultades para las compañías es ayudar al personal a recibir upskilling sobre IA, no se puede subestimar la importancia de aprender a conciencia y de manera constante. 

Si los empleados pueden aprender con agilidad y de forma productiva, tu empresa se puede adaptar más rápido. Hay una ciencia que explica cómo lograrlo.

Si sabes cómo es la ciencia del aprendizaje en la teoría, en la práctica y en las empresas, podrás usarla a tu favor y disponer de ella para transformar a tu plantilla de personal en una fuerza imparable.

En la teoría: ¿qué es la ciencia del aprendizaje?

La ciencia del aprendizaje es el estudio de cómo se adquieren y aplican los conocimientos. Combina hallazgos de la ciencia conductista, la neurociencia cognitiva, la sociología y otras.

Tal como sucede con todas las ciencias, hay subconjuntos y ramas, pero centrémonos en lo que más se puede aplicar a los trabajadores. En la teoría del aprendizaje en adultos (que también recibe el nombre de “andragogía”) se destacan seis componentes clave:

1. La pertinencia: Este es un tema habitual entre los profesionales del área de Aprendizaje y Desarrollo. Los adultos necesitan saber para qué aprenden. Deben poder ver el hilo conductor entre lo que aprenden y el trabajo que hacen o los problemas que resuelven.
2. Sentido práctico: Además de querer entender para qué y cómo se aplica lo que aprenden, los adultos prefieren ejemplos prácticos y concretos. Cuando ven cómo se desempeña una tarea en situaciones reales, pueden practicar como corresponde y aplicar sus conocimientos con más eficacia.
3. Motivación intrínseca e independencia: Por lo general, las capacitaciones obligatorias desmotivan a los aprendices. Para aprender en condiciones óptimas, los adultos necesitan libertad e independencia y poder organizar su propio desarrollo profesional como más conveniente les resulte. 
4. Definición de objetivos extrínsecos: Pese a tener un alto grado de motivación interna e independencia, los adultos también necesitan ver que avanzan gracias a su dedicación al aprendizaje. Cuando se establecen objetivos, etapas y logros claros para las distintas fases del proceso, es posible dar cuenta de los avances y aciertos, y eso también fomenta la motivación.
5. Experiencias asociadas y compartibles: A diferencia de los niños, los adultos tienen una enorme cantidad de conocimientos y experiencias previas. Si bien esos saberes se deben reconocer y respetar, esto quiere decir que pueden aprender mucho los unos de los otros. La colaboración puede ser un recurso muy eficaz entre los aprendices adultos. 
6. Autoridad y respeto: Como los adultos tienen su propio conjunto de experiencias y conocimientos para tomar como punto de partida, deben sentir que sus saberes son reconocidos. Es importante que los instructores los traten como iguales. No se les debe hablar con aires de superioridad, ni siquiera cuando recién están empezando a aprender una habilidad nueva.

Sin embargo, hay una gran diferencia entre conocer las teorías y ponerlas en práctica (más adelante también hablaremos más del aprendizaje por experiencia). El hecho de saber cómo aplicar estas teorías en un entorno de trabajo moderno e innovador es lo que distingue un programa de aprendizaje laboral superficial de uno que propicia la transformación integral de los empleados, los incentiva a adquirir habilidades nuevas y los prepara para el futuro.

En la práctica: aplica la ciencia del aprendizaje a la transformación del personal

Hay muchas maneras de aplicar los principios de la ciencia del aprendizaje a los programas de desarrollo profesional de los empleados y, a medida que evolucione la tecnología, irán surgiendo más oportunidades. Muchas de las aplicaciones prácticas a las que nos dedicaremos aquí son abordajes innovadores que resultan más eficaces para adquirir habilidades que los métodos tradicionales.

Personaliza el aprendizaje con IA y datos contextuales sobre habilidades

Lo que llamamos “personalización” cambió drásticamente en los últimos años. Desde que, hace años, el surgimiento de Internet dio lugar a una superabundancia de contenidos y programas de e-learning, los usuarios pueden encontrar información sobre casi cualquier tema que les interese aprender. Al principio, eso se consideraba una especie de personalización. Seguramente hasta respondía en cierta medida al principio de pertinencia del aprendizaje adulto porque, hasta la fecha, era la mejor manera de conseguir contenido adaptado.

Hoy hay muchísimas posibilidades más, y no alcanza con encontrar contenidos sobre un tema en particular. Como todas las plataformas (desde las redes sociales hasta los servicios de streaming) muestran automáticamente contenidos de interés según las preferencias y los consumos anteriores de los usuarios, los empleados saben que pierden el tiempo cuando revisan enormes cantidades de información con el objetivo de encontrar un solo artículo o pódcast que les sirva para la habilidad o el nivel de dominio que buscan. 

La IA ha dado origen a otro método de acceso a los contenidos que se adapta al nivel de habilidad, al rol, a los objetivos de la empresa y a las áreas de interés personal. Esto se relaciona con el principio de las experiencias asociadas. Ahora, cuando se gestionan contenidos para los aprendices, se tienen en cuenta sus conocimientos y experiencias anteriores. 

Para ofrecer este tipo de personalización de los materiales de aprendizaje, se necesita mucho más que un LLM genérico. La IA que adapte los materiales debe contar con el contexto adecuado, datos precisos sobre las habilidades y diversos contenidos, además de aplicar los principios de la ciencia del aprendizaje. De lo contrario, solo se obtienen resultados genéricos, y eso es lo que ya recomiendan muchas plataformas de contenidos. Por ejemplo, se podrían recomendar contenidos en función de habilidades específicas, pero si son demasiado básicos o avanzados para los aprendices, se siguen buscando los más adecuados. 

Cuando este tipo de aprendizaje adaptado se combina con otras funcionalidades de IA, es posible ofrecer experiencias exclusivas de desarrollo profesional a la carta, ya que los contenidos se pueden convertir en materiales interactivos; por ejemplo, conversaciones con coach de IA, cuestionarios generados de forma automática e itinerarios multimedia gestionados en cuestión de minutos. Gracias a esta propuesta, los empleados muestran más interés y tienen un rol más activo en el proceso de aprendizaje. En lugar de leer contenidos estáticos, tienen a mano experiencias estimulantes.

Estas innovaciones se sustentan plenamente en los principios de la ciencia del aprendizaje en adultos: posibilitan que los empleados accedan a contenidos pertinentes al instante y que planeen su propio proceso de desarrollo profesional en torno a experiencias con IA, ya que tienen a su disposición contenidos que tienen en cuenta sus conocimientos y vivencias anteriores.

Principios aplicados de la ciencia del aprendizaje en adultos: pertinencia, autoridad y respeto, experiencias asociadas

Alimenta el ímpetu del upskilling con objetivos, etapas y reconocimientos

Los certificados y las insignias son una manera simple de reconocer los logros cuando alguien adquiere una habilidad nueva. No obstante, para finalizar un programa, primero hay que transitar un proceso de aprendizaje. Este propicia la creación de oportunidades para recompensar los avances. Según la ciencia del aprendizaje, tanto la motivación intrínseca como la extrínseca son importantes. Si cada meta alcanzada es un refuerzo positivo que estimula la productividad y el compromiso con el aprendizaje, tiene sentido dividir el proceso en más etapas.

Los supervisores son los que tienen más oportunidades de celebrar estos pequeños méritos. Para los aprendices adultos (que priorizan el respeto, pero también valoran la validación), el reconocimiento en reuniones o canales de comunicación públicos puede ser tan significativo como un premio tangible. En el episodio How Managers Can Use AI to Develop Their Teams (Cómo los supervisores pueden usar la IA para el desarrollo profesional de su equipo, contenido en inglés) del pódcast de Degreed, Learning Algorithm, Casey Adams (vicepresidente de Solutions Consulting and Enablement de Degreed) recomienda destacar y celebrar los logros parciales a modo de reconocimiento. 

Adams opina que la distinción puede ser algo tan simple como decirle a un empleado: “Aprendiste esto, muéstrale al resto del equipo lo que estás haciendo” y darle el espacio para que demuestre sus nuevas habilidades. De ese modo, se reconocen los pequeños logros, se generan oportunidades para colaborar y se refuerza la filosofía de aprendizaje del equipo.

Principios aplicados de la ciencia del aprendizaje en adultos: definición de metas extrínsecas, motivación intrínseca e independencia

Correlaciona las habilidades y los roles para orientar la movilidad interna y la transformación

Darles a los empleados la posibilidad de desarrollar sus habilidades es como entregarles un mapa para llegar del punto A al punto B. Ya sea que el fin del upskilling sea facilitar la transformación del personal a gran escala o el avance profesional de una sola persona, resulta más productivo si tus empleados saben qué habilidades necesitan y qué nivel de dominio deben tener para alcanzar sus metas.

Empieza por la situación actual. Determina las habilidades necesarias para cada rol de la empresa y el nivel de dominio correspondiente. De esta manera, los empleados saben con claridad qué se espera de cada rol, y la cúpula directiva puede diagnosticar las brechas de habilidades más fácilmente.

Partiendo de esa base, puedes definir metas más transparentes para el desarrollo profesional y distinguir qué habilidades se necesitan y con qué nivel de dominio. Por ejemplo, para pasar de colaborador a supervisor, la capacidad de liderazgo de un empleado tendría que subir del nivel 3 al 5. En otro caso, para fin de año todos los empleados tendrían que subir un nivel en el dominio de la IA a fin de mantenerse a la par de los cambios y lograr los objetivos de transformación de la empresa. Cuando se asignan números concretos a estas metas, los empleados pueden ver ejemplos específicos de los principios de pertinencia y sentido práctico. 

Si bien este concepto no es nuevo, ahora es tangible y se puede aplicar a gran escala. Con la nueva tecnología de IA, el proceso de correlación y vinculación deja de ser manual. Es automático.

Una vez que se plantea esta información y se entrega a la cúpula directiva, los supervisores y los empleados, para los primeros es más fácil fundamentar en datos las decisiones que toman sobre los talentos y, para los últimos, resulta más factible cumplir con las expectativas e incluso emprender tareas desafiantes y asumir nuevas responsabilidades. Así, los empleados tienen la posibilidad de apropiarse de su proceso porque, como ya mencionamos, ahora tienen el mapa para llegar al destino que desean, lo cual se relaciona con el principio de motivación intrínseca e independencia que propone la ciencia del aprendizaje.

Principios aplicados de la ciencia del aprendizaje en adultos: pertinencia, sentido práctico, motivación intrínseca e independencia

Usa la IA y las iniciativas de aprendizaje por experiencia para incentivar la adquisición de competencias concretas

Llegó el momento de dejar de consumir contenidos de aprendizaje de forma pasiva. ¿Se puede aprender de artículos, videos y pódcast? Desde luego. Sin embargo, para usar una analogía de David Blake, fundador y director ejecutivo de Degreed, el hecho de leer sobre maratones no nos convierte en corredores experimentados. 

Para aprender, tenemos que practicar. Necesitamos experiencias concretas. Necesitamos probar y equivocarnos. Cuanto más hacemos algo, más confianza ganamos. Según nuestro informe Cómo el personal aprende a usar la IA generativa, los usuarios de IA generativa más 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; y
• 77 veces más probabilidades de experimentar con esa tecnología y dominarla.

En esencia, tienen más confianza quienes la usan de verdad, no los usuarios que consumen de forma pasiva contenidos de aprendizaje sobre qué es la IA generativa y cómo se aplica. Este es un ejemplo de aprendizaje por experiencia en la práctica. Quienes muestran iniciativa al adquirir una habilidad tienen más facilidad a la hora de aplicarla a su vida diaria. Esa es la diferencia fundamental entre entender lo que es la IA y usarla. Si son conscientes de esto, los equipos de Aprendizaje y Desarrollo pueden dedicarse a integrar más experiencias de este tipo en el upskilling laboral.

Antes, los programas de aprendizaje por experiencia no se correspondían con el mundo del e-learning. Por lo general, los supervisores o los empleados del área de Aprendizaje y Desarrollo tenían que idearlos, ejecutarlos, supervisarlos y, luego, hacer críticas constructivas a los aprendices. Si se trataba de un cuestionario, alguien tenía que ocuparse de elaborarlo. Si se trataba de una práctica para un discurso de ventas o una conversación, alguien tenía que desempeñar el papel del público destinatario, responder, reaccionar y dar su opinión. 

Ahora, los empleados pueden recurrir a un agente de IA para todo esto:

• recibir minisesiones de coaching individuales;
• practicar cómo hacer una presentación;
• dramatizar conversaciones importantes; y
• evaluar sus conocimientos.

Este agente podría ser igual de eficaz que un coach humano o más porque conocería el nivel de habilidad del aprendiz, así como sus antecedentes, objetivos y conocimientos básicos sobre la empresa. Ahora, los programas de e-learning pueden dejar de consistir en contenidos que se consumen de forma pasiva y convertirse en experiencias interactivas.

Las iniciativas de aprendizaje por experiencia generadas por la IA les dan a los empleados la oportunidad de aplicar los nuevos conocimientos en situaciones de bajo riesgo, prepararse para momentos trascendentes, reflexionar y recibir críticas constructivas instantáneas sobre su trabajo y avance. Esto se relaciona directamente con los principios de sentido práctico y motivación intrínseca. Por un lado, los trabajadores pueden ver con claridad cómo se aplican las habilidades a su labor diaria, lo cual los incentiva aún más a mejorar. Por el otro, la posibilidad de contar con un programa a demanda les da la independencia que desean en el proceso de aprendizaje.

Esta estrategia tiene una ventaja adicional para la productividad empresarial: si se permite que los empleados practiquen y apliquen lo aprendido en situaciones auténticas, también pueden hacerlo en proyectos concretos. Si ese aprendizaje genera rendimiento en el trabajo, ganan todos. 

Principios aplicados de la ciencia del aprendizaje en adultos: sentido práctico, motivación intrínseca e independencia

En las empresas: aprovecha la ciencia del aprendizaje para aventajar a la competencia

Según Forbes, la semivida de las habilidades laborales (o el tiempo que tarda una habilidad aprendida en perder vigencia) es de unos cinco años, pero antes era de diez. Las habilidades relacionadas con la IA tienen una semivida más corta todavía: alrededor de dos años. 

Tu empresa depende de esas habilidades. Con los programas de aprendizaje, los empleados pueden mantenerlas al día, y si se aplican principios científicos para optimizar esas iniciativas, se garantiza que logren hacerlo con la mayor rapidez y eficacia posible. 

Dicho de otro modo, los programas de aprendizaje y desarrollo profesional son fundamentales porque constituyen la base para que cualquier empresa con visión de futuro pueda adaptarse y prosperar a largo plazo. Si tus empleados logran adquirir habilidades y competencias esenciales nuevas a medida que surjan, llevarán la delantera en esos ámbitos. Si no desarrollan las nuevas habilidades que definen el mercado, tu empresa podría quedar atrás muy rápido. 

No se trata de prepararse para la IA. Hoy, el dominio de la IA es el tema más apremiante para el upskilling, pero si integras el aprendizaje en los métodos de trabajo de tus equipos, los ayudarás a prepararse y adaptarse para lo que depare el futuro. Si pretenden seguir el ritmo de los cambios, los empleados de la actualidad deben convertirse en aprendices de por vida. La ciencia del aprendizaje les aporta las herramientas, los hábitos y las oportunidades que necesitan para crecer e innovar.

Esta ciencia aplicada a gran escala contribuye a que las iniciativas de desarrollo profesional sean más provechosas, trascendentes y perdurables. Así, las empresas pueden lograr todo esto:

• acelerar el upskilling;
• tomar decisiones sobre los talentos y el desarrollo profesional fundamentándolas en datos;
• tomar la iniciativa en momentos clave de oportunidad (como la transformación en torno a la IA); y
• contar con una plantilla de personal capaz de adaptarse y superar adversidades.

Cómo usar la ciencia del aprendizaje y la neurociencia cognitiva a tu favor

En definitiva, si tu plantilla de personal aprende y se desarrolla profesionalmente con más rapidez, tu empresa prosperará, más allá de los cambios o las dificultades que surjan. Para salir adelante, es esencial conocer los principios de la ciencia del aprendizaje y cómo pueden acelerar el upskilling. Si tus empleados disponen de las herramientas para adaptarse y están motivados para hacerlo, están preparados para lo que sea.

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Lo que se dice sobre la IA no es solo bombo. El ecosistema de aprendizaje y desarrollo profesional para los talentos está atravesando la transformación más profunda que ha tenido en décadas, y el cambio se está dando más rápido de lo que esperábamos. Esa intensidad fue lo que inspiró IA revolucionaria: aprendizaje + desarrollo de los talentos, el primer webinar de una serie de tres partes que analiza cómo la inteligencia artificial está redefiniendo el modo en que las empresas adquieren habilidades, capacitan a su personal y planifican a futuro.

En esta entrega participaron dos de las autoridades más influyentes del sector: Josh Bersin, analista internacional y director ejecutivo de The Josh Bersin Company, y Heather Stefanski, directora ejecutiva de Aprendizaje y Desarrollo de McKinsey. La conversación, moderada por Nikki Helmer, directora de Productos de Degreed, giró en torno a las posibilidades que trae aparejadas la IA, cómo las aprovechan los directores de Aprendizaje y qué se debe hacer para que los empleados se preparen para el futuro y se flexibilicen frente a los cambios en 2026.

Los máximos referentes del aprendizaje y desarrollo profesional no hablaron de incorporar un chatbot al LMS que uses, sino que advirtieron del cambio estructural que se está produciendo en las áreas de Recursos Humanos, Aprendizaje y Desarrollo y en todas las empresas que procuran capacitar a su personal de cara al futuro.

La cuestión es que la IA no mejora la forma en que se aprende, sino que está replanteando el modo en que se adquieren las competencias. Si las empresas no empiezan a prepararse ahora, el 2026 les va a dar un golpe de realidad.

En el conversatorio se plantearon cinco temas importantísimos que afectarán tu ciclo de planificación para el 2026.

Conclusión n.° 1: El sistema de contenidos dinámicos reemplazará el modelo editorial de aprendizaje

Durante mucho tiempo, las estrategias de aprendizaje se apoyaron en lo que Josh Bersin denomina un modelo editorial. Los equipos de aprendizaje funcionaban como editoriales de contenidos, ya que se dedicaban a producir, clasificar y distribuir cursos. El parámetro del éxito era la participación de los usuarios: cuánta gente asistía a los programas, los terminaba y hacía clic en ellos.

Pero la IA ha impuesto un paradigma nuevo.

“Se trata de un sistema revolucionario en el que la base de la experiencia de aprendizaje es el sistema de contenidos dinámicos”, puntualizó Bersin.

Con la inteligencia artificial, las empresas pueden hacer mucho más que organizar cursos; por ejemplo, los equipos de Aprendizaje tienen la posibilidad de correlacionar las habilidades, cuantificarlas y agilizar el desarrollo profesional necesario para reforzarlas según las necesidades particulares de la compañía y de los trabajadores. En este sistema, el indicador de éxito ya no se mide por el volumen de contenido que aprenden los empleados, sino por si efectivamente pueden hacer una determinada tarea y si adquieren habilidades nuevas más rápido.

Cómo repercute todo esto en la planificación para 2026

• Las empresas que ofrecen programas de aprendizaje deben dar más prioridad a plantear métodos de adquisición de competencias en vez de a ampliar su catálogo de cursos.
• Los sistemas con IA automatizarán cada vez más tareas carentes de valor (como etiquetar, buscar o crear contenido básico) para que los equipos de Aprendizaje y Desarrollo puedan atender proyectos estratégicos estructurales.
• Los datos sobre las habilidades son la base para trazar una estrategia de desarrollo profesional para los talentos.

Conclusión n.° 2: La IA plantea un nuevo sistema operativo para los talentos

En este webinar se hizo hincapié en una verdad indiscutible: las empresas recién están empezando a dimensionar la magnitud de los cambios que trae aparejados la IA.

Según Bersin, la inteligencia artificial va a echar por tierra los métodos tradicionales de las áreas de RR. HH. y Aprendizaje y Desarrollo (como la creación de contenido, la clasificación de habilidades, la estructura de división del trabajo y hasta el coaching) para sustituirlos con sistemas flexibles y dinámicos. La IA está redefiniendo el concepto de gestión de personal que tienen las empresas. Ciertos protocolos, que antes eran lineales, están cambiando radicalmente, como la descripción de los puestos, los roles en sí, el escalafón profesional y las competencias necesarias. Todo esto exige que nos replanteemos seriamente nuestro modo de “aprender en el trabajo” y que asociemos ese concepto a la movilidad de los talentos, su desempeño y la estrategia empresarial.

Gracias a la IA, ahora todo es dinámico: el trabajo, las habilidades, los equipos y la forma en que se aprende. 

Bersin fue muy claro: “La inteligencia artificial redefine lo que consideramos trabajo, la forma en que organizamos los equipos y el modo en que planificamos el desarrollo profesional de los talentos”.

No estamos hablando de usar una herramienta más, sino de reestructurar todo el sistema de talentos.

Cómo repercute todo esto en la planificación para 2026

• Las estrategias de aprendizaje y desarrollo profesional para los talentos tienen que dejar de plantearse por separado y empezar a concebirse como un conjunto.
• Las empresas deben llevar un control estricto en relación con la adopción de la IA para poder garantizar que se utilice de manera idónea, justa y transparente.
• Se prevé que las plataformas de aprendizaje innovarán e incorporarán de manera predeterminada la IA en el diseño de sus sistemas, tal como sucedió con la tecnología móvil y de nube en el pasado.

Conclusión n.° 3: El área de Aprendizaje y Desarrollo debe idear métodos de trabajo en vez de programas de aprendizaje

Stefanski destacó lo que probablemente sea la oportunidad más grande de los directores de Aprendizaje y Desarrollo para poder innovar: esta área debe dejar de pensarse en relación con los contenidos que genera y reivindicarse como una necesidad estratégica para estructurar el desarrollo profesional y catapultar la trayectoria de los empleados.  

Según ella, las empresas se ven limitadas por la percepción clásica que tienen los equipos de Aprendizaje de sí mismos. En vez de preparar cursos, estos departamentos deberían diseñar metodologías de trabajo, repensar la experiencia de los talentos e influenciar el trabajo diario de los empleados.

Para Stefanski, uno de los mayores cambios a los que deben amoldarse los equipos de Aprendizaje es asumir un rol diferente del que ostentan. En sus palabras: “Si nos detenemos a pensar lo que tenemos que hacer, es intervenir en cómo se piensa el trabajo y diseñar la tecnología para ello”.

No es una cuestión semántica, sino que se trata de restructurar nuestra función. De hecho, McKinsey considera a su equipo de Aprendizaje y Desarrollo una “unidad de innovación”, cuyo fin es catapultar la trayectoria de su personal, mejorar su desempeño y reinventar el modo en que se hacen las cosas.

Cómo repercute todo esto en la planificación para 2026

• Los equipos de Aprendizaje y Desarrollo deben redefinir su identidad en torno al desempeño, la movilidad profesional y los diferentes métodos de trabajo.
• La creación de contenidos ya no debería ser su objetivo principal.
• Ahora, su función es coordinar experiencias de desarrollo profesional, no concebir los materiales de aprendizaje.
• Los directores de Aprendizaje deben dejar de preguntarse qué capacitaciones deben organizar y empezar a repensar los métodos de trabajo para que la plantilla de personal aprenda mientras cumple su rol.

Conclusión n.° 4: Los sistemas con IA hacen que se aprenda trabajando

Una de las cosas más llamativas que dijo Stefanski es que el área de Aprendizaje y Desarrollo debe abocar el 70 % de su tiempo a los procesos de trabajo, ya que allí se observa el verdadero desempeño del personal, no haciendo cursos de desarrollo. Esta visión cuestiona y replantea el concepto de “tecnología de aprendizaje”, yendo más allá de elaborar módulos o incluso recomendar contenidos. Propone la integración de herramientas que facilitan la adquisición de habilidades en el trabajo diario, entorno en el que los empleados pueden aplicarlas de inmediato.

A modo ilustrativo, Stefanski comentó sobre “Lilly”, un coach de narrativa con IA que McKinsey incorporó directamente en PowerPoint. Los consultores reciben asesoramiento al instante en la herramienta que ya conocen sobre cómo pueden usar las diapositivas que crean para contar una historia clara y persuasiva a sus clientes.

Gracias a la integración de los contenidos de aprendizaje en el trabajo, los empleados dominarán más rápido las habilidades estratégicas, lo cual aporta un diferencial importantísimo. Según Stefanski, conviene definir los casos de uso y determinar parámetros que corroboren la rapidez con las que se dominan las habilidades. Para ella, este es el criterio de evaluación definitivo para el área de Aprendizaje y Desarollo, ya que permite demostrar resultados concretos para la empresa. 

Cómo repercute todo esto en la planificación para 2026

• Incorpora agentes de IA y da prioridad a las herramientas que se usan a diario para mejorar el desempeño rápidamente.
• Trabaja codo a codo con los equipos de Productos, Ingeniería y Operaciones para integrar el aprendizaje en el trabajo propiamente dicho.
• Toma como parámetro definitivo el plazo en que se logra dominar las habilidades, en vez de basarte en los programas finalizados o los puntajes de satisfacción.

Conclusión n.° 5: La IA no definirá el futuro del aprendizaje, sino todo el ecosistema de desarrollo profesional

A lo largo de todo el webinar, una cosa quedó muy clara: la IA no solo está revolucionando la tecnología de aprendizaje, sino que está redefiniendo nuestro concepto del aprendizaje en sí. De cara al futuro, las empresas a las que les irá bien serán las que acepten que deben repensar íntegramente la función de su departamento de Aprendizaje y Desarrollo. 

En esta nueva era, los ecosistemas de aprendizaje dejarán de ser bibliotecas de cursos asistidas por IA y se convertirán en soluciones de desarrollo profesional con IA, pensadas para potenciar las habilidades, los procesos de trabajo y las relaciones humanas.

En los ecosistemas con IA, sucede lo siguiente:

• Los empleados adquieren habilidades usando las herramientas de cada día, gracias a agentes de IA que ofrecen coaching, les dan indicaciones y los incentivan cuando lo necesitan para ayudarlos a dominar nuevas competencias.
• Se aprende mediante un asistente de IA integrado y de gran utilidad que da consejos, hace sugerencias y propone actividades en el momento justo.
• La IA personaliza los itinerarios digitales en su totalidad, ya no se muestran secuencias de contenido gestionadas de forma manual.

Este cambio de paradigma es radical. Nos exige repensar qué es el aprendizaje, dónde aprendemos y quién nos incentiva a hacerlo.

Por último, este replanteo obliga a las empresas a dar un salto de fe y desechar el modelo anterior, que gira en torno a cursos, gestión de contenidos y actividades de aprendizaje aisladas que no se llevan a cabo en el transcurso de la labor diaria. Es indispensable que implementen un sistema en el que el desarrollo profesional se articule como parte del trabajo en sí.

Cómo repercute todo esto en la planificación para 2026

• Concéntrate en redefinir los procesos de trabajo, los roles y el desarrollo profesional teniendo en cuenta la IA, no en modernizar los sistemas y procesos anteriores.
• Asigna el presupuesto destinado a las herramientas de creación de contenido a tecnologías como los agentes de IA, los coaches que pueden usarse en el trabajo y los sistemas de productividad integrados que permiten aprender durante la jornada laboral.
• Replantea la función que debe cumplir el área de Aprendizaje y Desarrollo en tu empresa y transfórmala en una pieza estratégica para impulsar el rendimiento y la adquisición de competencias.
• Prepárate para las implicaciones culturales que trae aparejadas la IA, no solo para su implementación técnica. Los directivos tendrán que adquirir nuevas habilidades de coaching, los equipos precisarán ayuda para adaptarse a los cambios y los empleados necesitarán pautas claras sobre cómo crecer profesionalmente usando la IA, cuya función no es suplantarlos sino asistirlos.

De cara a lo que se viene, ¿qué implica todo esto para el 2026 y el futuro?

Según las observaciones de Helmer, Bersin y Stefanski, lo que marcará el 2026 no son las mejoras graduales ni las nuevas tecnologías de aprendizaje, sino la inclinación de las empresas a replantearse el concepto de aprendizaje a partir del desarrollo profesional, el trabajo diario y la filosofía empresarial, en vez de concentrarse en los contenidos.

Si tienes pensado elaborar una estrategia de aprendizaje y desarrollo profesional para tus talentos, tienes que tener en cuenta todo esto en 2026:

1. Redefine el área de Aprendizaje y Desarrollo como una “unidad de innovación”

Cambia el enfoque para catapultar la trayectoria de los empleados en vez de pensar en capacitarlos. Empieza a preguntarte qué métodos, herramientas y experiencias puedes formular para trabajar más rápido y mejor en lugar de plantearte qué contenidos deberían proponerse.

2. Invierte en lo que se puede aprender trabajando en vez de en más cursos

Ten en cuenta las herramientas de IA que proporcionen coaching, comentarios constructivos y consejos y puedan integrarse en los procesos de trabajo (donde se puede evaluar el desempeño). En el futuro, el 70 % de los beneficios del aprendizaje se verán en la labor diaria.

3. Capacita a tu plantilla de personal y crea modelos de talentos

Los roles estáticos y los largos itinerarios para avanzar profesionalmente están cayendo en desuso en favor de la movilidad basada en habilidades y de las estructuras de equipo dinámicas.

4. Usa la IA para personalizar y automatizar los contenidos digitales de aprendizaje

Limita la creación manual de cursos a aquellos que tengan fines normativos. Usa la IA para personalizar los itinerarios de aprendizaje y proponer actividades dinámicas. Así, tus equipos de Aprendizaje y Desarrollo podrán concentrarse en los proyectos estratégicos reservados para los humanos.

5. Toma como criterio de evaluación el dominio de las habilidades

Ve más allá de las finalizaciones de cursos, las tasas de asistencia y los puntajes de satisfacción. Hoy en día, la pregunta clave que debes hacerte es cuán rápido tus empleados pueden aprender lo que haga falta y hacer un trabajo impecable. Este cambio de paradigma vincula los resultados del aprendizaje directamente con el rendimiento empresarial y presenta una oportunidad inmejorable para usar herramientas con IA.

Conoce más sobre la revolución de la IA en el aprendizaje

El 2026 será el año en que las empresas dejen de formular sistemas de aprendizaje y empiecen a pensar en ecosistemas de desarrollo profesional, en integrar el aprendizaje al trabajo en sí, en procurar un equilibro entre el contenido personalizado por la IA y las experiencias de aprendizaje trascendentes propuestas por especialistas, y en replantear el área de Aprendizaje y Desarrollo como un eje estratégico. 

La tecnología de aprendizaje ya no es una plataforma que puede usarse, sino una experiencia que se vive a diario. El conversatorio con Nikki Helmer, Josh Bersin y Heather Stefanski forma parte de un diálogo constante y mucho más extenso sobre cómo la IA definirá el futuro del trabajo. 

Si tu empresa está elaborando su estrategia para 2026, esta es tu oportunidad de reinventar la forma de aprender y de usar la IA para lograrlo. Mira cuando quieras IA revolucionaria: aprendizaje + desarrollo de los talentos y los otros dos webinars de la serie para ver por dónde empezar. 

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A lo largo de todo el 2025, en las conversaciones con los directores de Recursos Humanos, TI y Aprendizaje y Desarrollo, así como con los analistas del sector y mi equipo de ingenieros de productos, no paró de surgir un mismo tema:  

en 2026, la capacidad para adquirir nuevas competencias será más importante que cualquier tecnología que se elija.

Estas son las siete tendencias de aprendizaje y desarrollo que definirán el futuro:

1. Los marcos de referencia de habilidades se perfeccionarán y su uso se extenderá.

Las taxonomías de habilidades fueron pensadas como método para organizar y catalogar las habilidades del personal de las empresas, pero resultan confusas y demasiado complicadas de poner en práctica. Por eso, los trabajadores prefieren los marcos de referencia de habilidades. 

Estos marcos correlacionan los roles y las habilidades con claridad, de modo que cada empleado sepa precisamente qué habilidades y niveles de dominio necesita para su puesto y cualquier cargo que pretenda ocupar. Así, puede definir con exactitud cuál es su situación y qué rumbo debe seguir para crecer, ya que los programas de aprendizaje son mucho más especializados y se corresponden mejor con el trabajo en sí.

2. Las bibliotecas de contenido se convertirán en componentes y dejarán de ser la fuente suprema de referencia.

Las grandes empresas destinan millones de dólares a bibliotecas de contenidos que no se usan lo suficiente como para que se justifique el gasto. Como la IA gestionará de forma dinámica los contenidos, estas bibliotecas dejarán de ser el punto de referencia para el aprendizaje de los empleados y se convertirán en componentes operativos que sentarán la base de los itinerarios y las experiencias gestionadas por IA. 

En 2026, las bibliotecas pasarán de ser “la fuente a la que acuden los empleados” a transformarse en materias primas que la IA reconfigurará en itinerarios contextuales personalizados. En lugar del tamaño del catálogo, el factor diferenciador será la pertinencia, por lo que muchas empresas podrán reducir sus inversiones. El futuro será de los contenidos que la IA pueda combinar de distintas formas para adaptarlos a habilidades, niveles y necesidades específicas.

3. Los programas de liderazgo combinarán experiencias en persona con asistencia por IA.

Las empresas empezarán a reinvertir en programas de liderazgo inmersivos en persona y utilizarán la IA para incentivar la reflexión constante, ofrecer sesiones de coaching y plantear conversaciones de práctica antes y después de cualquier interacción importante. Para todas las empresas es esencial desarrollar la capacidad de liderazgo, ya que así los integrantes más influyentes de sus equipos adquieren las habilidades necesarias para contribuir al proceso de gestión de los cambios en el personal y, además, lo pueden promover y participar en él. 

4. Para la transformación no solo hace falta tecnología, sino capacitar estratégicamente al personal.

En este momento, las empresas tienen herramientas y funcionalidades de IA a raudales y siguen invirtiendo en ellas sin cesar. No obstante, el ROI no es el que esperan. Casi el 95 % de las compañías no han obtenido ningún resultado con sus inversiones en IA internas y apenas el 15 % de los usuarios de la IA generativa afirman que su empresa se ha beneficiado de manera considerable con esta tecnología. 

¿Por qué? Porque lo que determina si una tecnología dará resultados son las competencias, no solo el acceso.

En 2026, los equipos de Aprendizaje asumirán un rol protagónico en la facilitación de los cambios: inspirarán confianza e inculcarán modos de pensar y conductas para que el personal no se limite a usar nuevas herramientas, sino que logre trabajar de otra manera. La función del área de Aprendizaje será ayudar a los empleados a desentrañar los cambios y transformarse a la par de la tecnología. 

5. Los tableros de competencias se convertirán en el nuevo parámetro de la transformación.

Los directores están dejando de registrar el consumo de los contenidos (por ejemplo, las métricas de finalización). Además de optimizar el tiempo y las métricas de eficiencia, buscan pruebas de que el personal se esté transformando verdaderamente. 

Quieren tener la posibilidad de supervisar lo siguiente: 

• el grado de preparación para aplicar las habilidades;
• el aumento del nivel de dominio;
• la adopción de conductas; y
• las competencias que faltan en cada equipo.

Los tableros de competencias se convertirán en el método principal para hacer un seguimiento de los avances y demostrar que la transformación es una realidad.

6. Los equipos de Aprendizaje adoptarán el rol de gestores interdisciplinarios.

El área de Aprendizaje ya no puede seguir funcionando de manera aislada. Se debe reinventar incorporando especialistas de las distintas disciplinas que se necesitan en la compañía a fin de encauzar los objetivos empresariales. 

El nuevo modelo incluirá a asesores de rendimiento, coordinadores de IA y colaboradores especializados en datos. Los equipos, que ahora serán más reducidos, trabajarán de forma más estratégica, ya que estarán integrados en diferentes iniciativas empresariales para acelerar su puesta en práctica y abreviar el plazo hasta que los proyectos más esenciales den frutos. 

7. La reflexión pasará a ser un ritual frecuente del desarrollo profesional.

La reflexión siempre fue un elemento clave de las metodologías de aprendizaje. Según varios estudios, este ejercicio puede estimular la retención de los conocimientos y mejorar los resultados. Sin embargo, suele ser difícil de llevar a la práctica. 

Con la IA, eso va a cambiar, ya que con esta tecnología es posible programar conversaciones productivas periódicas para resumir y afianzar nuevos conceptos o información. Los empleados pueden resumir lo aprendido, ensayar distintas situaciones o prepararse para charlas que deben encarar. Los equipos pueden reunirse con más frecuencia para hacer un balance de sus actividades.

El resultado: más preparación, más claridad y más confianza.

Los programas de aprendizaje están cambiando, pero siguen siendo la clave para triunfar.

Si bien la IA está acelerando todo, las competencias serán lo que defina quiénes estarán a la vanguardia.

En 2026, las empresas que prosperen no serán las que tengan la mayor cantidad de herramientas, sino las que cuenten con una plantilla de personal que pueda adaptarse, crecer y desempeñarse en un entorno caracterizado por el cambio constante. Uno de los factores determinantes de esto será la capacidad de evolucionar conforme las tendencias de aprendizaje y desarrollo más eficaces para acelerar la transformación de los trabajadores.

Esto se debe a que el aprendizaje ya no es más una función de las áreas de Aprendizaje y Desarrollo o RR. HH., sino el sistema operativo para transformar tu empresa.

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El problema no es la disponibilidad de los contenidos, sino que se desaprovechan.

En promedio, las empresas gastan USD 1580 anuales en el aprendizaje y desarrollo profesional de cada empleado y, según los cálculos del equipo Degreed Value Engineering, alrededor del 80 % de esa inversión se destina solo a la compra de contenidos. Como consecuencia, una gran parte de esos fondos probablemente se gastan en materiales que se usan poco, están repetidos o terminan siendo difíciles de encontrar. 

And if you can uncover the saving opportunities, you can ensure your L&D budget is spent only on the highest impact efforts and initiatives.

Para descubrir esas oportunidades, trata de analizar la situación como lo haría tu director de Finanzas.

Las actividades de aprendizaje y desarrollo son una iniciativa empresarial que requiere inversión y, como tal, su retorno (ROI) debe ser claro. Para un director de Finanzas, el objetivo es optimizar la inversión y, al mismo tiempo, mantener o mejorar los resultados de aprendizaje y los talentos. 

Qué busca en verdad un director de Finanzas: la ecuación del ROI

Cuando los equipos de Aprendizaje y Desarrollo le consultan al director de Finanzas de Degreed, Sandeep Beotra, sobre el presupuesto destinado a los contenidos y la posibilidad de ahorrar, él recomienda hacer un cálculo acotado, simple y claro del ROI. 

Para los encargados del área de Finanzas, la ecuación básica es siempre la siguiente: ROI (o retorno) ÷ inversión. Hay otras ecuaciones más complejas para calcular esto (ganancia de la inversión − costo de la inversión ÷ costo de la inversión × 100). No obstante, en definitiva Beotra advierte que conviene centrarse en el peso de dos variables clave: el costo y el uso.

“Si uno paga por algo que en general casi no se usa, no vale la pena para nada”. – Sandeep Beotra, director de Finanzas de Degreed

El objetivo es optimizar la inversión (el denominador) y reducir al mínimo (o incluso mejorar) las pautas de consumo de los empleados (el numerador).

Sin embargo, esto no quiere decir que si algo se usa poco, haya que recortar el gasto de inmediato. Por ejemplo, Beotra señala que si bien los contenidos estratégicos de primer nivel o los materiales sobre cumplimiento normativo se suelen usar poco, su retorno es alto y a veces hasta fundamental para la empresa. La idea es contar con un panorama general para plantear una estrategia integral de costos y uso que permita determinar cuáles son los materiales más importantes.

3 factores que predisponen a desaprovechar los contenidos y cómo subsanarlos

Por lo general, el presupuesto que se malgasta en contenidos se puede clasificar en tres categorías específicas y cuantificables de las que tus equipos se pueden empezar a ocupar hoy mismo:

1. La superposición de proveedores

Cuando hay varios proveedores de contenidos, lo más probable es que ofrezcan materiales muy similares centrados en las mismas habilidades básicas. Esta superposición es habitual, sobre todo en las grandes empresas.

• El problema: Pagas varias veces los mismos contenidos para desarrollar una habilidad determinada. 
• La solución: Reconocerlos y unificarlos. Rescindir o ajustar los contratos con los proveedores cuando llegue el momento de renovarlos. Cuando se unifican los materiales, no solo se reduce el costo de los contratos, sino que se recortan los gastos fijos de adquisición, TI y gestión legal de cada proveedor.

2. El costo oculto de la gestión del mantenimiento

Si tus contenidos están repartidos entre varios proveedores, un integrante de tu equipo seguramente se dedica a gestionar y etiquetar cada catálogo, lo cual genera un “costo adicional por mantenimiento”.

• El problema: Hay empleados calificados que se ocupan de tareas repetitivas y poco valiosas, lo cual reduce de forma drástica la productividad.
• La solución: Centralizar y automatizar la gestión. Si se unifica todo en una plataforma controlada, etiquetada y actualizada, casi no hay que hacer mantenimiento. De esta manera, los talentos se pueden reasignar a actividades mucho más valiosas y estratégicas.

3. Costos altos por licencias sin uso

Muchas empresas siguen comprando licencias de contenidos en función de la cantidad de empleados en lugar del uso verificado. Así, terminan acumulando aplicaciones de software que nunca usan: renuevan los contratos año tras año, pese a que jamás activan las licencias.

• El problema: Tienes licencias de contenidos de aprendizaje sin usar, pero las pagas de todos modos.
• La solución: Renegociar los contratos. Analiza los datos de uso para evaluar tus necesidades concretas e implementa programas para incentivar a los aprendices. Luego, en lugar de anular el acceso por completo, facilita a los empleados los contenidos de calidad que ya tienes para fomentar su desarrollo profesional y, al mismo tiempo, bajar el costo de las licencias. 

Cómo cuantificar el ROI del aprendizaje y capitalizar lo ahorrado al optimizar tus bibliotecas de contenidos

Si analizas los contenidos de aprendizaje con la mirada de un director de Finanzas, podrás abordar el desarrollo de habilidades desde un punto de vista empresarial que les resultará familiar y convincente a los ejecutivos. Si un gran porcentaje de tu presupuesto de aprendizaje y desarrollo se destina a proveedores de contenidos (como suele pasar), tienes muchas oportunidades de ahorrar costos sin perder eficacia. 

Teniendo fondos disponibles, puedes demostrar los ahorros y la eficiencia que busca la cúpula directiva. Además, le das al equipo de Aprendizaje y Desarrollo la posibilidad de dedicar su tiempo a tareas más valiosas y trascendentes y de invertir en métodos de aprendizaje más innovadores y dinámicos. Como no hay tantos contenidos, los empleados encuentran lo que buscan con más facilidad, lo cual incentiva su compromiso y les permite exprimir cada minuto que dedican a aprender.  

¿Quieres dejar de desaprovechar tus contenidos y potenciar el ROI de tus inversiones en materiales de aprendizaje? Programa una consulta gratuita con uno de nuestros expertos de servicios profesionales para reconocer las dificultades que tienes con tus contenidos, analizar en qué podrías ahorrar teniendo en cuenta las superposiciones y ver cómo puedes optimizar tu biblioteca con itinerarios de aprendizaje personalizados y gestionados con IA.

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¿Qué son los programas de aprendizaje adaptables?

Los programas de aprendizaje adaptables se adecúan de forma automática a las necesidades de cada aprendiz en función de sus habilidades, su rol, sus objetivos y su nivel de dominio. Son planes funcionales e interactivos y están personalizados hasta el último detalle. Son contextuales y dinámicos, y lo más destacable es que con ellos se pierde menos tiempo, porque ya no hace falta buscar contenidos útiles por todas partes, malgastar horas en materiales irrelevantes ni esperar a recibir comentarios constructivos. De esta manera, no hay un solo instante del desarrollo profesional que se desaproveche. 

Este grado de personalización es posible gracias a los datos enriquecidos y los análisis que surgen del proceso de aprendizaje. Los programas adaptables no se limitan a registrar si los contenidos se finalizaron, sino que recaban datos cuantitativos sobre los conocimientos y las habilidades que se adquirieron. 

¿Cómo son los programas de aprendizaje adaptables en la práctica?

Los programas adaptables responden a una necesidad de larga data en este sector: la posibilidad de aprender mientras se trabaja. Por ejemplo, las funcionalidades de IA permiten generar cuestionarios precisos y exhaustivos a gran escala para evaluar fácilmente la retención de los conocimientos. Las conversaciones con la IA se adaptan al instante, por lo que los empleados pueden usarla para poner en práctica las habilidades sociales más difíciles de cultivar o para hacer presentaciones de prueba sobre temas complejos. Gracias a los programas de aprendizaje adaptables, se pueden preparar itinerarios personalizados para roles particulares y recibir comentarios constructivos en el acto. Así, es más fácil comparar el desempeño y repetir el proceso. 

Con este grado de flexibilidad y personalización, el aprendizaje y el trabajo pueden coexistir plenamente y enriquecerse entre sí. Te presentamos algunas situaciones a las que se puede aplicar:

Ejemplo: Tu equipo debe aprender rápido varias normas nuevas y complejas del mercado. En lugar de pedirle que cumpla con una sola capacitación estática, usas cuestionarios generados por IA para evaluar sus conocimientos.

El simple hecho de marcar una casilla que diga “Finalizado” no significa que tu equipo esté preparado de verdad para poner sus conocimientos en práctica. Cualquier habilidad o conocimiento que falte puede afectar de forma directa los resultados y el rendimiento de tu empresa, así que es esencial averiguar qué sabe el personal. Una vez que detectas las carencias, en lugar de ofrecer otra capacitación genérica para todos que resulte infructuosa, puedes gestionar el contenido adecuado para atender las necesidades de cada aprendiz.

Ejemplo: La empresa lanzará un producto nuevo muy importante y tu equipo de Ventas debe presentarlo. Puedes darle un coach con IA que esté siempre a su disposición y le haga comentarios constructivos sobre la marcha.

De ese modo, los empleados pueden practicar su discurso sin correr riesgos. Pueden repetirlo varias veces, aprovechar las críticas constructivas y mejorar su estrategia antes de hablar con los posibles clientes. A medida que aprenden y se ejercitan, adquieren habilidades de manera práctica y consiguen resultados concretos para la empresa.

Ejemplo: Salió una nueva herramienta de IA que a tu equipo de Productos le puede servir, y debe adquirir las competencias para usarla con eficacia. Logras ponerlo al día con más rapidez gracias a tus itinerarios de aprendizaje gestionados con IA y revisados por expertos.

Como las habilidades necesarias cambian de forma constante, los itinerarios ahora se pueden generar a la misma velocidad, así que el personal puede asimilar los contenidos pertinentes más rápido. Degreed Open Library, por ejemplo, cuenta con itinerarios sobre las habilidades más novedosas y solicitadas del mercado, y cada uno se actualiza de manera automática dos veces al año para que el contenido siempre esté vigente y sea confiable.

Los casos de uso de los programas de aprendizaje adaptables son cada vez más, ya que el trabajo diario exige modalidades más interactivas, dinámicas y diversas para mantenerse a la par de las competencias que necesitan los empleados.

¿Cómo puedes incorporar los programas de aprendizaje adaptables?

La clave está en el contexto. La IA nos dio la posibilidad de contar con experiencias de aprendizaje adaptables, pero para que tengan el efecto esperado, primero se deben contextualizar. De lo contrario, la información que aporten no estará más personalizada que la de un LLM general o un asistente de IA. 

A fin de lograr que la IA esté pensada especialmente para el aprendizaje y el upskilling de tu equipo, se debe fundamentar en lo siguiente:

• la ciencia del aprendizaje
• datos verificables sobre las habilidades
• la integración a otros sistemas
• el contexto institucional adaptado a los objetivos estratégicos

Partiendo de esa base, la IA estará preparada para adaptarse a las necesidades de cada aprendiz. 

¿Cuál es el futuro de los programas de aprendizaje adaptables?

La tecnología evoluciona día tras día. No sabemos cuál será el horizonte de lo posible dentro de dos años, pero estoy en condiciones de afirmar que el aprendizaje en el trabajo dejará de consistir en capacitaciones estáticas y empezará a parecerse más a una sesión individual de coaching con un experto de confianza. Los aprendices dedicarán toda su atención a los contenidos que más les sirvan para profundizar sus conocimientos y ampliar sus habilidades y los pondrán en práctica en situaciones de bajo riesgo.

El personal de Aprendizaje y Desarrollo pasará de asignar contenidos que respalden los objetivos empresariales a ofrecer experiencias de aprendizaje con IA que permitan lograrlos. 

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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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El primero fue la imprenta, que sistematizó y difundió los conocimientos a una escala hasta entonces inaudita.

El segundo fue el sistema escolar industrial, que se planteó con la idea de capacitar a generaciones enteras para el trabajo en las fábricas y las oficinas.

El tercero fue Internet, que masificó el acceso al conocimiento. El aprendizaje trascendió las aulas tradicionales y llegó a los trabajadores y los hogares para quedarse toda la vida.

Hoy, estamos presenciando el cuarto cambio: el auge de la IA.

La eficiencia no es todo

La IA ya es un elemento infaltable de las reuniones, los documentos y los sistemas. Sin embargo, el mero hecho de que esté integrada en el trabajo no significa que el personal esté aprendiendo. En todo caso, hasta ahora lo que se logró con la IA es que los empleados sean más eficientes, aunque no más capaces. Pero no falta mucho para eso.

Esto nos presenta un problema porque la mayoría de las empresas usan la IA para un solo fin: aumentar la eficiencia. Es un objetivo loable, pero ser rápido no es lo mismo que tener habilidades.

La infraestructura sigue siendo importante

No es la primera vez que sucede algo así. Cuando surgió YouTube, revolucionó la distribución de contenido. Facilitó el acceso a una infinidad de materiales de aprendizaje en todas partes.

Pero no resolvió el problema del aprendizaje institucional. No abrió las puertas a más competencias. Tampoco sirvió para gestionar los programas de aprendizaje de los empleados, algo que las empresas necesitaban.

¿Por qué? Porque la infraestructura sigue siendo importante. Necesitamos sistemas, contexto, críticas constructivas y resultados. 

Eso también se aplica a la IA. Un chatbot en el portal de una empresa no es una estrategia de aprendizaje. Un asistente de IA que resume reuniones y documentos sobre normas de RR. HH. no sirve para formar un equipo especializado en esos temas. Conseguir respuestas no equivale a adquirir competencias.

Lo que distingue a los sistemas de aprendizaje por IA más sofisticados y eficaces no es el modelo, sino la infraestructura que los respalda, es decir, la base sobre la que se asienta la IA, que se compone de estos elementos:

• la ciencia del aprendizaje
• datos verificables sobre las habilidades
• la integración a otros sistemas
• el contexto institucional adaptado a los objetivos estratégicos

Si tus herramientas de IA no tienen todo esto, no están optimizadas para el aprendizaje. Esa estructura es lo que marca la diferencia. Es lo que determina la forma en que repercutirá el cambio de paradigma en el aprendizaje.

El desafío de lograr que el upskilling sea más rápido y mejor

Para hablar sin rodeos: según WEF y Accenture, el 60 % de los trabajadores del mundo tendrán que hacer un upskilling en los próximos cinco años. Esto supone un aumento de 10 puntos porcentuales en comparación con el año 2020. Por otra parte, apenas un 40 % de los ejecutivos creen estar preparados, lo cual representa una caída de 10 puntos porcentuales con respecto a 2020. 

Hace cinco años ya anticipábamos esta brecha de habilidades, y ahora la cúpula directiva está menos preparada que antes. Esto quiere decir que más empleados necesitan aprender y desarrollar más habilidades, con más rapidez que nunca antes en la historia. 

El concepto de “aprendizaje bajo demanda” se gestó en la tercera ola, la de Internet, y su objetivo era que los empleados tuvieran acceso a los contenidos en el momento en que los necesitaran. Pero, ahora, lo que está cambiando es el trabajo. Las tareas se están automatizando. Los roles son más variables. Acceder al conocimiento es fácil, pero desarrollar el criterio, la adaptabilidad y la creatividad no.

Necesitamos un nuevo modelo de aprendizaje que se adapte al ritmo de los cambios y a la realidad del mundo actual, dominado por la IA. Imaginemos un futuro en el que esto fuera posible:

• Los programas de aprendizaje son adaptables. Pasan por alto lo que el personal ya sabe y se centran directamente en las habilidades particulares que no tiene.
• Los datos instantáneos sobre las habilidades permiten subsanar las deficiencias antes de que causen demoras. 
• Con la IA, los empleados no solo hacen su trabajo con más rapidez, sino con más inteligencia y eficacia.

Por suerte, ese futuro ya llegó.

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Como milenial, cuando empecé a trabajar en mi primer puesto de gestión como supervisora, no tenía décadas de experiencia que me avalaran. Lo que sí tenía era curiosidad y la voluntad de probar nuevas herramientas. Experimenté con plataformas que me ayudaron a hacer el onboarding más rápido, conocer los puntos fuertes de mi equipo y lograr que los proyectos siguieran su curso. Esa apertura a la tecnología no era una simple cuestión de conveniencia. Se convirtió en un modo de subsanar las deficiencias y ejercer mi rol de supervisora con confianza.

Me hizo pensar lo siguiente: ¿la flexibilidad de los mileniales es la clave para salvar las distancias entre los métodos tradicionales de trabajo y las nuevas tácticas centradas en la tecnología? Somos nativos digitales que nos criamos con la tecnología como algo natural. En nuestros entornos de trabajo, fuimos los impulsores de Slack y Zoom. Y sí, le mostramos a todo el mundo (seguramente, más de una vez) cómo exportar un archivo de Word como PDF. Ahora, estamos listos para promover el aprendizaje por IA. 

A los directores del área de Aprendizaje y Desarrollo les propongo que recurran a nosotros para propiciar la transformación en torno a la IA. Si trabajamos codo a codo, la adopción de esta tecnología no se dará poco a poco, con cada implementación gradual, sino que se extenderá a toda velocidad. Ya lo hemos hecho y lo volveremos a hacer. Te cuento cómo tus supervisores mileniales te pueden ayudar a personalizar los programas de aprendizaje como nunca:

Primera lección: la adopción de la tecnología empieza con el personal, no con las plataformas

Siempre hubo intentos de personalizar los programas de aprendizaje corporativos. Durante años, lo único que había era una lista de cursos recomendados según el departamento de cada trabajador. Hoy, la IA cambió el paradigma. Las plataformas reconocen las habilidades actuales, las correlacionan con los objetivos profesionales y adaptan los itinerarios de aprendizaje a medida que los empleados evolucionan.

No obstante, como supervisora entendí que la tecnología en sí no es lo que motiva el cambio. Eso está en manos del personal. Los integrantes de mi equipo nunca se entusiasmaron con “un sistema nuevo” porque lo implementara el área de RR. HH. Se convencían cuando me veían a mí usándolo, hablando sobre sus resultados y demostrando cómo les facilitaba el trabajo.

Los supervisores mileniales estamos mejor preparados que nadie para incentivar la adopción de nuevas tecnologías. ¿Por qué?

• De todo el personal, somos la mayoría y ahora muchos ocupamos puestos directivos.
• Nos sentimos más cómodos experimentando con herramientas de IA que otras generaciones.
• Valoramos el crecimiento, el equilibrio entre el trabajo y la vida personal y queremos darles oportunidades profesionales a nuestros equipos.

Cuando los supervisores usan la IA para el aprendizaje, se convierte en algo normal para los empleados.

Segunda lección: la IA elimina los obstáculos y potencia el coaching para personalizar el aprendizaje

La primera vez que hice una prueba piloto con una herramienta de aprendizaje por IA, enseguida me di cuenta de algo. Mi equipo dejó de pasar horas buscando materiales de consulta. La plataforma le mostraba exactamente lo que necesitaba en el momento justo.

Así es la IA aplicada a los programas de aprendizaje:

• Un proceso de onboarding que tiene sentido: A los recién contratados se les asignan itinerarios específicos para su rol desde el primer día.
• Las brechas de habilidades se subsanan al instante: Cuando cambian las normas o se implementa un sistema nuevo, el personal puede recibir upskilling de inmediato.
• Crecimiento personalizado: Los empleados observan que los programas de aprendizaje están vinculados con su trayectoria profesional específica y no son cursos obligatorios genéricos.
• Retención de personal mediante propuestas atractivas: Los trabajadores no cambian de trabajo tan rápido cuando ven que los supervisores invierten en su futuro.

En mi rol de supervisora, para mí el mayor cambio se dio porque Degreed Maestro, nuestra IA pensada específicamente para el aprendizaje, me ayudó a ser mejor coach. En lugar de adivinar qué necesitaba mi equipo, pude consultar estadísticas sobre sus habilidades y avances. Así, mis reuniones individuales empezaron a ser más provechosas y nuestro trabajo, más eficaz.

Tercera lección: los supervisores multiplican los efectos de la IA

Esta es la diferencia que noté de primera mano:

• Si los supervisores no dirigen el proceso, la IA se toma como cualquier otra iniciativa de RR. HH. Su adopción es lenta y los empleados la miran con escepticismo.
• Cuando los supervisores están a cargo, el equipo percibe la IA como una ventaja. Los empleados observan beneficios concretos en sus tareas cotidianas.

Cuando conté cómo la IA me sirvió para hacer una investigación de la competencia en la mitad del tiempo que lleva habitualmente, los demás integrantes del equipo se interesaron. No porque yo les haya “vendido” esta tecnología. Les mostré cuáles eran sus posibilidades.

Por eso los supervisores mileniales actuamos como un factor multiplicador. Gracias a nuestra voluntad de hacer pruebas y difundir los resultados, en el campo del aprendizaje la IA gana credibilidad entre los empleados de las distintas generaciones que supervisamos.

Cuarta lección: los directores del área de Aprendizaje y Desarrollo pueden aprovechar ya a los supervisores mileniales

¿Cómo puedes aprovechar a tus supervisores mileniales para acelerar la adopción del aprendizaje por IA?

1. Empieza de a poco: Invita a un grupo de supervisores mileniales a hacer pruebas piloto de itinerarios gestionados por IA sobre temas como las capacidades de liderazgo o las competencias digitales. [Degreed Open Library]
2. Permítenos alzar la voz: Incentívanos a comentar nuestros logros y experiencias con los colegas. Con un breve caso de estudio o caso de éxito del equipo, ya se puede inspirar confianza. 
3. Danos contexto: No nos hagas aprender un guion. Muéstranos cómo la IA se relaciona con el desarrollo de habilidades, la retención del personal y la productividad. Nosotros nos encargaremos de comunicárselo a los equipos.
4. Reconócenos: En las comunicaciones de la empresa, distingue a los supervisores mileniales que encabezan la adopción de la IA. La visibilidad nos motiva y valida el esfuerzo.

Tarea breve: Elige a cinco supervisores que desempeñen roles en los que haya cambios muy dinámicos. Dales acceso a una prueba piloto de un programa de aprendizaje por IA. Pídeles que presenten los resultados (por ejemplo, la aceleración del proceso de onboarding o el aumento de la participación del equipo) en la siguiente reunión de la cúpula directiva.

Con la IA, es posible personalizar los programas de aprendizaje a gran escala. No obstante, su adopción depende del personal, no de las plataformas. Como supervisora de la generación milenial, he visto la rapidez con la que responden los equipos cuando notan que la tecnología facilita su trabajo y les da esperanzas para el futuro.

Por eso, las empresas no pueden pasar por alto a esta generación. No solo nos sentimos a gusto con la IA, sino que la usamos con confianza. Y si las empresas nos dan la posibilidad de llevar la delantera, además de implementar la IA en el aprendizaje, lograrán que se reciba con los brazos abiertos.

Cuando los mileniales podemos tomar decisiones y sentar las bases necesarias, las empresas no se limitan a mantenerse a la par de los cambios: son ellas las que marcan el ritmo.

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Este curso no será la asignatura Introducción a la Economía ni Historia de la Civilización Occidental, pero igualmente es un programa de aprendizaje. Ahondaremos en cómo los programas de aprendizaje corporativos han cambiado más en la última década que en todas las anteriores y por qué los planes de estudio no se parecen en nada a cómo eran.

Los programas de aprendizaje han cambiado más en esta década que en todas las anteriores. Y el ritmo del cambio se acelera día tras día. Incluso hasta hace unos meses, cuando hablábamos de “personalización” en las capacitaciones, nos referíamos a recomendaciones superficiales de un algoritmo que sugería cursos en función del departamento o del puesto de trabajo. Era algo muy útil, pero muchas veces, genérico.

Con la IA, por fin se cumplen las promesas de la personalización. Las plataformas modernas interpretan las habilidades actuales y los objetivos profesionales del personal, e incluso cuál es su método preferido para aprender, y se adaptan de inmediato a medida que cambian sus necesidades. Las soluciones ya no se limitan a correlacionar a los empleados con los contenidos, sino que plantean planes de aprendizaje verdaderamente específicos y adaptables que evolucionan a la par de ellos. 

Empezó la clase. Comencemos con la primera lección.

Primera lección: la personalización por IA es más eficiente

El cambio no es hipotético: ya está transformando a las empresas. Las compañías que usan plataformas de aprendizaje impulsadas por IA notan un aumento del 57 % en la eficiencia de las capacitaciones. Los empleados terminan los cursos más rápido, retienen más conocimientos y los aplican con más eficacia a su trabajo.

Las capacitaciones personalizadas aceleran la transformación en torno a la IA y el cumplimiento normativo, incentivan cambios de conducta e incrementan la cantidad de empleados en puestos directivos en tiempo récord. Para la cúpula directiva, este es un cambio de paradigma. El aprendizaje dejó de ser un complemento optativo. Es un factor que impulsa directamente el desempeño, la agilidad y la retención del personal ante el panorama que plantea la IA. 

Segunda lección: el nuevo método de personalización no se parece en nada al anterior

En comparación con los abordajes tradicionales, la IA reformula el aprendizaje personalizado de este modo:

Hoy, la IA está integrada a casi todas las áreas de las empresas: según McKinsey, el 78 % de las compañías afirman que usan la IA para algún aspecto de sus actividades. La formación y el desarrollo no tienen por qué ser la excepción.

Tercera lección: puedes incorporar la IA a muchas facetas de tu estrategia de aprendizaje

Para esta lección, recurrimos a nuestro experto en estrategias de aprendizaje, Stephen Elrod, el vicepresidente sénior de Global Delivery. Según Stephen, ya no se trata de ver si conviene adoptar la IA para el aprendizaje, sino de cómo hacerlo. Estas son algunas medidas simples y concretas con las que puedes empezar hoy mismo:

1. Audita tus soluciones de aprendizaje: Invierte en plataformas que no se limiten a asignar contenidos. Busca sistemas que se adapten a necesidades particulares y permitan adquirir competencias, no solo intercambiar información.
2. Prueba itinerarios potenciados por IA: Empieza por un conjunto de habilidades (por ejemplo, el cumplimiento de las normas, las capacidades de liderazgo o las competencias digitales) y pruébalo con un grupo reducido.
3. Integra el aprendizaje a tus procesos de trabajo: Agrega micromateriales de aprendizaje a los entornos donde trabaja el personal.
4. Incentiva la formación en IA: Organiza un taller breve para ayudar a los empleados a entender cómo se aplica la IA al aprendizaje.
5. Protege la confianza: Define normas claras sobre los datos y la ética, de modo que los empleados sepan cómo se usa su información.
6. Consigue el patrocinio de los ejecutivos: Presenta un argumento comercial ante los altos mandos para convencerlos (por ejemplo, el aumento de la retención del personal o la reducción de los costos de las capacitaciones). 

Cuarta lección: la IA puede ser el nuevo coach permanente del personal

La IA no reemplaza el aprendizaje humano, sino que lo complementa. Gracias a esta tecnología, cada empleado puede contar con el equivalente a un coach personal, y esto se traduce en oportunidades convenientes, singulares y prácticas. Además, permite que las empresas ofrezcan ese grado de personalización a todos los trabajadores.

En resumidas cuentas: con la IA, los programas de aprendizaje personalizados dejaron de ser un deseo para convertirse en realidad. Las empresas que la adopten no solo podrán mantenerse a la par de los cambios, sino que llevarán la delantera.

Tarea para los directores del área de Aprendizaje y Desarrollo

¿De qué sirve una lección si no se reflexiona sobre lo aprendido?

1. Elige un conjunto de habilidades prioritarias para tu empresa (por ejemplo, las capacidades de liderazgo, el cumplimiento de las normas o las competencias digitales).
2. Analiza cómo se capacita a los empleados sobre esos temas en la actualidad; por ejemplo, qué herramientas, contenidos y métodos se usan.
3. Reconoce al menos dos aspectos deficientes que se podrían mejorar personalizando la formación (por ejemplo, adaptándola en función del rol, sumando comentarios constructivos inmediatos o integrándola a los procesos de trabajo).
4. Esboza un plan de una página en el que expongas cómo se podría usar la IA para subsanar esas deficiencias.

Lleva el plan a la próxima reunión con tu equipo y expone una idea que se pueda poner a prueba en los siguientes 90 días.

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La IA está entre nosotros y no es una simple herramienta administrativa, sino más bien un asistente personal que reestructura nuestra forma de trabajar, pensar y crear. Los ciclos comerciales se están acelerando. El trabajo del conocimiento está evolucionando. Esta es la pregunta más apremiante que deben plantearse los directores de hoy: ¿el personal está preparado?

Los viejos métodos (la capacitación estática, los programas genéricos y las iniciativas de aprendizaje inconexas) no están a la altura de las circunstancias. Para seguir a la vanguardia, las empresas deben hacer más que asignar contenidos y empezar a desarrollar habilidades de forma estratégica y a gran escala.

Como explicó Siya Raj Purohit, Education Go-To-Market de OpenAI, en LENS 2025: “Cuando el personal tuvo la posibilidad de hablarle a la IA, es decir, cuando la interfaz pasó a ser el lenguaje natural, se produjo un cambio fundamental”. Ahora que es posible comunicarse con esta tecnología tal como lo hacemos entre nosotros, está al alcance de todos los trabajadores.

Este cambio abrió todo un mundo de oportunidades de aprendizaje con las que el personal y la IA generan beneficios de manera instantánea. Hoy, las dificultades no tienen tanto que ver con la tecnología, sino con los talentos.

El cambio ya comenzó

La era de la IA no se está acercando: ya la estamos viviendo. Desde que el lenguaje natural se convirtió en la interfaz, la IA pasó a ser mucho más que una herramienta. Ahora es un asistente que complementa el pensamiento, la creatividad y la toma de decisiones. “La IA no es una simple herramienta ―señaló Purohit―. Es un asistente que piensa y que puede ayudar a los empleados de todos los niveles”.

Y ya se pueden observar efectos concretos. Según un informe del Fondo Monetario Internacional (FMI), la IA reestructurará el 60 % de los puestos. Para 2030, entre el 50 % y el 67 % de los trabajadores deberán llevar a cabo un reskilling de sus competencias, según cuál sea su ubicación geográfica.

De todos modos, hay una diferencia entre las expectativas y la realidad. De acuerdo con nuestro informe 2025 “Cómo el personal aprende a usar la IA generativa”, el 48 % de los profesionales creen que sus responsabilidades cambiarán a causa de la IA generativa, pero solo el 22 % de ellos se sienten muy seguros al usarla.

Los pocos que se sienten seguros no esperan a nadie. Ya automatizan tareas, generan información estratégica y toman mejores decisiones.

Por eso, si bien la IA puede ser revolucionaria, la verdadera dificultad (y oportunidad) está ligada al factor humano. Este es un problema de los talentos, no de la tecnología.

De la revolución a la oportunidad

Pese a la magnitud del cambio provocado por la IA, las empresas con visión de futuro no se están preparando para lo peor: en lugar de reaccionar de forma pasiva, aspiran a transformarse.

Purohit afirma que la transformación en torno a la IA tiene cuatro etapas:

1. Programas sobre IA. Se debe procurar que cada empleado adquiera nociones básicas incentivando el uso cotidiano de esta tecnología. Seguramente se advertirán mejoras en la eficiencia, la calidad del trabajo, la creatividad y la innovación.
2. Procesos personalizados. Es necesario darles a los equipos una IA que se adapte a su rol y sirva para solucionar sus problemas internos. Conviene centrarse en la automatización, la capacidad de ampliación y la colaboración.
3. Tareas mejoradas por IA. Para aumentar la productividad, se recomienda plantear procesos repetibles en toda la empresa. De esta manera, mejora la eficiencia operativa y es posible recortar gastos.
4. Productos y servicios con IA integrada. Cuando las empresas adoptan esta tecnología como factor clave, pueden innovar y ofrecer productos y servicios potenciados por IA. Así, mejoran su propuesta de valor y la interacción con los clientes.

“Cada una de estas medidas permite avanzar y mantener la estabilidad ―explicó Purohit―. Y ustedes, al dirigir el área de Aprendizaje, se encuentran en la situación ideal para encarar esta transformación”.

El nuevo método de aprendizaje: de la formación a la innovación

“El cambio no se dio solo por el gran avance de estos modelos, sino por cómo se pueden usar… para analizar ideas, adquirir habilidades y dar rienda suelta a la creatividad”, comentó Purohit. Sin embargo, cuando el objetivo es que el personal se prepare para esta tecnología, se necesitan mucho más que herramientas de IA. Hace falta un colaborador de aprendizaje potenciado por IA. Con Degreed Maestro, lo que te propones lograr con la IA se puede hacer realidad. Puedes dominar la IA en las tareas cotidianas, personalizar a gran escala los programas de formación, adecuar el aprendizaje a los objetivos de la empresa y capacitar al personal para que aprenda a innovar.

1. Programas sobre IA con contenido de aprendizaje facilitado mediante IA

Si el personal sabe cómo usar la IA, le puede servir para hacer mejor su trabajo. Para dominar la IA, hay que empezar por integrarla al aprendizaje diario. Degreed Maestro lo posibilita con lo siguiente:

• itinerarios de aprendizaje gestionados y personalizados, adaptados a los roles y los objetivos;
• sesiones de coaching con IA en el transcurso de las tareas cotidianas.

2. Con procesos de trabajo personalizados con IA, se pueden plantear actividades de aprendizaje adaptables a gran escala

Una vez que los empleados empiezan a usar la IA todos los días, Degreed Maestro puede darle a cada equipo una IA adaptada a sus tareas específicas y las habilidades que necesita. Esto incluye lo siguiente:

• juegos de rol para ayudar a los equipos de Ventas y otras áreas a practicar conversaciones;
• sesiones de coaching a gran escala para todos los supervisores, no solo los directores de nivel sénior.

3. Cuando las tareas se complementan con IA, las habilidades se gestionan con más inteligencia

Para lograr la transformación de toda la plantilla de personal, no se necesitan más contenidos, sino procesos más inteligentes. Degreed Maestro convierte el área de Aprendizaje y Desarrollo en un motor estratégico para el desempeño, la agilidad y el crecimiento, ya que posibilita lo siguiente:

• revisiones de habilidades que reemplazan las trabajosas evaluaciones de los supervisores por valoraciones orientadas con IA;
• información estratégica fundamentada en datos que correlaciona los programas de aprendizaje con las habilidades adquiridas y el desempeño.

4. Los productos y servicios con IA integrada surgen cuando el personal es más inteligente y puede innovar

La IA puede ayudar a tu empresa de un montón de maneras, pero para aprovechar verdaderamente sus ventajas, te conviene incorporarla a tus productos y servicios. Degreed Maestro puede preparar a toda tu plantilla de personal para llevar adelante este cambio de la siguiente manera:

• adecuando los programas de aprendizaje a tus estrategias empresariales y para los talentos;
• acelerando la preparación para nuevos roles y estructuras con itinerarios de aprendizaje adaptables.

Este es el momento de marcar el rumbo

“La preparación de los entornos de trabajo depende de nosotros, los directores del área de Aprendizaje ―concluyó Purohit―. No es cuestión de herramientas. Lo importante es propiciar espacios en los que el personal pueda crecer, experimentar y, con suerte, dar lo mejor de sí”.

La era de la IA exige mucho más que una transformación digital. Requiere transformar el aprendizaje para que el personal sea el eje y pueda adaptarse, crecer y llevar la delantera.

Reinventa el aprendizaje para que, en lugar de ser un mero complemento, posibilite la capacidad de adaptación e innovación de los trabajadores. Descubre cómo la IA está transformando el aprendizaje con el informe Cómo el personal aprende a usar la IA generativa.

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