How is it possible to deliver more results with shrinking resources?

What’s blocking transformation initiatives? 

Change is no longer a phase. It’s the environment we operate in. Employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. Business priorities evolve before initiatives are complete, and the workforce is under pressure to adjust as change occurs. It is falling on HR, learning, and IT leaders to create a system, rather than another one-time rollout plan, to address this by consistently building new capabilities and confidence to meet the moment. 

But most traditional development processes still treat change like it’s episodic, whereas what is really needed are systems built for continuous adaptation. It’s about building adaptability. Fast.

To support a growing need for continual development alongside change management, we are developing a number of new functions within Degreed Maestro, our AI that’s purpose-built for learning. At LENS we announced these latest innovations** which will be launching soon. They make up a suite of AI-powered experiences designed to turn change management into a repeatable, scalable process.

Driving Skill Proficiency, Alignment, Performance, and Efficiency

To drive effective workforce transformation, L&D and business leaders must find a way to move  from the status quo to a system for continual development that supports the organization’s strategic goals. This will take more than innovative thinking. It will take proficiency, alignment, performance, and efficiency.

Here are four ways to address this challenge, and how new Maestro features** which will be available soon can help. 

1. Proficiency: Identifying the Status Quo

Before you can move toward a goal, it’s critical to understand your starting point. In the case of large-scale transformation initiatives, you must understand the skill profile of your workforce. Traditionally, capturing high-fidelity skill data wasn’t scalable, often taking 10 minutes to assess just one skill.

Maestro Skill Check-Ins allow you to assess 15 skills in 10 minutes, all calibrated to your organization’s unique definitions of proficiency. This allows you to build an accurate picture of workforce skills, moving more quickly from guessing to knowing.

2. Alignment: Synchronizing Strategy and Sentiment 

Transformation often fails due to “friction” or a lack of buy-in that usage data alone can’t explain. Low usage tells you there is a problem, but knowing why a program isn’t working starts you on the path to a solution. Are people confused? Do they feel like the change isn’t relevant to them? Are they running into specific challenges?

With Guided Conversations, Maestro conducts nuanced interviews to uncover the “why” behind the data, asking employees what’s blocking them or where they are hesitant. It then turns those conversations into structured, actionable insights so you can more easily identify and address barriers to transformation.

3. Performance: Closing the “Know-Do” Gap 

Knowledge is only valuable if it is applied. The “Know-Do” gap is where training often fails. To bridge this, employees need to move beyond passive content consumption into interactive practice.

Maestro Roleplays now include custom rubrics. This allows you to define the exact criteria for success and gives employees immediate, structured feedback and coaching. It ensures they don’t just “know” the material, but can execute on it under pressure.

4. Efficiency: Doing More with Less 

The administrative burden of managing a transformation, especially with shrinking resources, can be overwhelming. You need ways to do more with less, and do it faster.

Ask Maestro is a conversational interface for eliminating manual hurdles and navigating Degreed. Whether it’s instantly transforming a PDF into a rich, interactive quiz, finding content in seconds, or building a complex pathway in minutes rather than hours, Ask Maestro automates the L&D “busy work” so your team can focus on high-value strategy.

Maestro in Action: Navigating a High-Stakes Sales Pivot

Let’s consider two common business challenges:

1. Your sales team needs to roll out a new methodology to boost revenue. This is a business-critical change because last year, 70% of B2B reps fell short of their quotas as market complexity outpaced traditional training.

2. You need to develop strong, new leaders with the skills for today’s challenges in a world where leadership has never been more important. But research shows that 60% of new managers fail within their first 24 months.

Here’s how Maestro works in action for these real transformation moments:

Driving Transformation with AI Innovation

As we closed out LENS, one theme was clear: Driving transformation is more important than ever. And transformation fails in the moments when people hesitate or where skills don’t translate into action. 

“Although we don’t know what the future of an AI world might look like, there isn’t a positive outcome that doesn’t involve human development,” Zoe Botterill, Head of Learning and Development at Pearson, told LENS attendees.

To meet this challenge, organizations can’t rely on static programs or one-time initiatives. They need a systematic way to:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction before it compounds
• Build capability through practice, not just exposure
• Keep people aligned as priorities evolve

Degreed Maestro is designed to support that shift by connecting skill data, real-time insight, and guided development. Instead of wondering if a new methodology is sticking or if your new leaders are prepared for their first challenging conversation, you have the data to prove it. The shift is moving from managing the library to managing the movement, ensuring that every employee is equipped to pivot as fast as the business does.

Because the goal isn’t to get ready. It’s to stay ready.

Join our Degreed in Action webinar series for a deep dive into these announcements, or reach out to your account team for a personalized walkthrough of the new Maestro features.

**The functionality described in this blog is coming soon.

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That’s the question that is top of mind for HR, learning, and IT leaders alike. Technology is shifting faster than teams can operationalize it. The result is that company goals and workforce strategies often are no longer fixed destinations. In fact, employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. 

Traditional development methods can’t keep up with that. It’s time for a perspective shift.

How to Strengthen Adaptive Change Management and Employee Development

We should be asking, how can we keep pace with a moving target?

Before AI started driving technology innovation at a furious pace, it made sense to determine a goal to support your strategy, adjust work to meet that goal, and continue on that path until it had been achieved. That’s not what work looks like anymore; the world is evolving too quickly to see the process through from beginning to end. 

Employees are noticing the lack of effectiveness in how these shifts are handled. In 2025, only one fourth of employees surveyed felt their organizations effectively managed change rollouts across the business, and nearly half said it increased their workload.

At that rate, change isn’t sustainable. In a modern workplace, the only way to manage the current pace of change is to enable your workforce to continually adapt. Then, instead of missing targets, you’ll be looking for the next ones and feeling confident you can keep up.

That’s the shift. But knowing you need adaptability isn’t the same as operationalizing it.

To make change stick, you need a way to move individuals through it. It isn’t enough just to launch initiatives and hope adoption follows.

Apply the ADKAR Model to Drive Individual Change

Adaptive change fails because people aren’t ready to act on it.

That’s where the ADKAR model comes in. Built on the idea that organizational change only happens when individuals change, ADKAR gives leaders a simple way to identify where progress is breaking down, and what to do about it. It focuses on five outcomes every individual needs to move through:

• Awareness: Do people understand why this change matters right now?
• Desire: Do they actually want to engage with it?
• Knowledge: Do they know what to do differently?
• Ability: Can they apply those changes in real work?
• Reinforcement: Are those behaviors being sustained over time?

Most organizations stall somewhere in the middle. They communicate the change (awareness), maybe even provide training (knowledge), but never confirm whether employees can apply it under real work conditions. Or they skip reinforcement entirely, assuming once a behavior is introduced, it will stick.

In a world where priorities constantly shift, those gaps show up faster at scale.

The ADKAR model works because it gives you a diagnostic lens. Instead of asking, “Why isn’t this working?” you can pinpoint the exact barrier. Is it a lack of clarity? Resistance? Missing skills? Or simply no reinforcement?

Once you know where individuals are getting stuck, you can respond with precision, whether that includes targeted communication, hands-on practice, or ongoing feedback loops.

This approach helps turn change from a one-time rollout into a repeatable, scalable system. It’s not enough to introduce new ways of working. You have to ensure people can adopt, apply, and sustain them as conditions evolve.

How to Address Change Business-Wide

Understanding how individuals move through change is only part of the equation. The next challenge is scaling that across the business, so strategy translates into consistent behavior. Your workforce doesn’t need better planning to make this happen. Not only do they need the organization and leadership to help provide stronger change management. They also need more in-the-flow opportunities to help them develop the required emerging skills.

To keep pace, you need a system that connects what people know, how they feel, and what they actually have the capability to do right now. That means moving beyond static training programs. It means building a repeatable way to activate and accelerate always-on readiness.

Here are the steps to addressing big workplace shifts:

1. Set the baseline. Don’t make assumptions about skill proficiencies. Knowing what employees know (and don’t know) is an essential part of effectively enabling them throughout a transition. Without this knowledge, you’re operating blind.
2. Find out what’s blocking adoption. When adoption of a new method, process, or technology stalls, you can’t fix the problem until you know what’s causing it. Too often, organizations rely on surface-level learning data like completions or logins. But that doesn’t tell you whether employees feel confident, understand the shifts they need to make, or believe the  changes apply to their role. Once you have a better grasp of these factors, you can help employees develop in the right areas.
3. Provide experiential learning opportunities. According to McKinsey, nearly 90% of leaders are seeking a significant change in how to develop employees. And this is now possible, because AI capabilities have illuminated an entirely new learning landscape. Employees can access one-on-one coaching and participate in skill rating sessions in real-time to meet personalized development needs as they arise.
4. Pick up the speed of transformation. The longer it takes to build, update, and deploy learning experiences, the more likely your approach will fall out of sync with current reality. To keep up, organizations need to reduce the operational drag around development by automating content creation, simplifying pathway design, and delivering the right learning to the right people without manual effort.

Successfully managing these four steps is what most organizations are aiming for in this AI-driven era. 

Prepare for Constant Workforce Transformation with AI-Powered Learning

Even the best laid business plans and strategies fail if the workforce doesn’t have the capabilities needed to execute them. And in a world where priorities shift constantly, stalled progress is a huge risk. The organizations that keep up are the ones that can continuously:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction early
• Build capability through practice, not just exposure
• Adapt faster than the pace of change

That’s the shift. Change isn’t something you manage once. It’s something you execute continuously.

Degreed Maestro, our AI tool that’s purpose-built for human learning, is designed to help you do exactly that.

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Esto no es de extrañar para la mayoría de los profesionales de RR. HH., que viven la transformación en carne propia. Según CNBC, el 89 % de los directores sénior de RR. HH. creen que, en 2026, la IA reestructurará los roles laborales de su departamento.

En Degreed LENS 2026, Claudio Muruzábal (miembro independiente de la junta directiva, asesor general de Transformación Empresarial y exdirector de Negocios) y Erik Lossbroek (director de Negocios de Degreed) presentaron la ponencia “El fin del área de RR. HH. (como la conocemos)”. Si bien en la charla se dejó claro que este departamento sigue siendo fundamental y eso no va a cambiar, también se recalcó que está atravesando una reforma profunda a causa de las nuevas tecnologías y otros grandes cambios en los organigramas.

La automatización reinventa la función del área de RR. HH.

Cada vez hay más tareas de RR. HH. que se automatizan o se delegan en la IA. De acuerdo con The Hackett Group, en 2025 el 66 % de los equipos de RR. HH. usaban IA generativa, y alrededor del 77 % de ellos habían puesto en marcha iniciativas tecnológicas para mejorar la eficiencia.

Sin embargo, todo este esfuerzo no es ninguna novedad.

“El área de RR. HH. se viene adelantando desde hace bastante, porque fue la que incorporó la IA a las empresas”, explicó Muruzábal. Luego, ahondó en que, en muchos casos, este departamento fue el primero en usar la IA para seleccionar, contratar y evaluar personal, entre otras cosas. 

Hoy, las herramientas de IA son lo suficientemente sofisticadas como para automatizar de verdad algunas de las tareas repetitivas que retrasan a los equipos de RR. HH. Muruzábal señaló que, con este tipo de automatización, los empleados ahora pueden autogestionar muchos aspectos de los que antes se encargaba el personal de RR. HH. y, gracias a eso, se reduce la carga laboral de los trabajadores de este departamento. 

No obstante, las tareas que llevan a cabo los equipos de RR. HH. no desaparecen, sino que se trasladan a otras áreas. Y esas tareas son cada vez más. De hecho, según el mismo estudio de The Hackett Group, se preveía que la carga de trabajo de RR. HH. aumentaría un 10 % en 2025. A medida que se van suprimiendo más tareas insignificantes, los profesionales de RR. HH. se pueden dedicar a iniciativas empresariales más estratégicas y de mayor magnitud, como la adquisición de competencias.

“Si logramos conceptualizar ese modelo, mediante el cual automaticemos más tareas en todas las áreas tradicionales, y destinamos nuestros recursos al futuro y al desarrollo profesional, la función del área de RR. HH. se parecerá muy poco a lo que estamos acostumbrados ―propuso Muruzábal―. Depende de nosotros, quienes creemos que debemos centrarnos en el aprendizaje para lograrlo, facilitar las condiciones y garantizar la asequibilidad, de modo que se invierta más en el desarrollo profesional constante”.

El hecho de priorizar el aprendizaje y el desarrollo profesional es lo que posibilitará la prosperidad de las empresas a largo plazo, porque es lo que les permitirá adaptarse mejor a los cambios.

Cambiar los programas de desarrollo profesional por sistemas de adquisición de competencias

El nuevo mandato de adaptarse recae en los equipos de RR. HH., Talentos y Aprendizaje. Para responder a esta necesidad cada vez mayor de propiciar el desarrollo profesional, no alcanza con gestionar y lanzar programas dos veces al año. 

Según Financial Times, se puede tardar entre tres y seis meses en implementar los programas de aprendizaje tradicionales. En el tiempo que lleva investigar, plantear y poner en marcha iniciativas como esas, las funcionalidades y herramientas de IA pueden cambiar mucho.

“Lo importante es ocuparse de que los talentos se desarrollen profesionalmente todos los días”, sugirió Muruzábal.

En otra charla de LENS 2026, Zoe Botterill (jefa de Aprendizaje y Desarrollo Profesional de Pearson), sostuvo que los equipos de Aprendizaje y Desarrollo deben comportarse más como los de productos. De esa manera, los ciclos de elaboración de programas serían más breves, repetirían el proceso de forma constante y perfeccionarían las experiencias de aprendizaje apenas se pusieran en práctica.

Este sería un cambio radical con respecto a los modelos de capacitación tradicionales. Si la idea es concebir una solución de aprendizaje que sea iterativa y dinámica, hay que dejar atrás el desarrollo profesional en función de programas y presentar un sistema integral que se adapte de manera continua para que los trabajadores adquieran competencias. En un sistema de este tipo, las habilidades se correlacionarían con las prioridades de las empresas de forma instantánea; la solución evolucionaría a la par de los roles y crecería al mismo ritmo que las compañías.

El equipo de RR. HH. podría intervenir y montar sistemas para el personal de todas las áreas con el fin de apoyar las iniciativas estratégicas. No obstante, en las transformaciones de esta magnitud siempre hay obstáculos o repercusiones interdisciplinarias.

La IA sube la apuesta del área de RR. HH.

Con el auge de las herramientas, las tendencias y las funcionalidades de la IA, será inevitable que algunos salgan ganando y otros pierdan, es decir, en este nuevo mundo algunas empresas prosperarán y otras no podrán mantenerse a flote. Pese a eso, la labor de los equipos de RR. HH. no desaparecerá. En todo caso, el trabajo se intensificará y será más exigente que nunca, aunque no todas las áreas empresariales se verán afectadas del mismo modo.

“Habrá algunos segmentos y mercados en los que las consecuencias serán mucho más serias que en otros, pero a largo plazo, surgirá una oportunidad mucho más importante que beneficiará a todos ―opinó Muruzábal―. No le tengo miedo a la IA”.

En el marco de esta transición, hay que poner mucha más atención a la organización de las tecnologías, el acceso y las estructuras, para lo cual deberán participar los equipos de TI, Asesoría Legal y Cumplimiento Normativo. 

“Las reglas tienen tanto valor como la tecnología ―afirmó Muruzábal―. A futuro, las decisiones que se tomen para controlar las tecnologías cobrarán más importancia todavía”.

Estas reglas también empezarán a ocupar un lugar más preponderante entre las responsabilidades del personal de RR. HH, sobre todo a medida que las tecnologías de desarrollo profesional se vuelvan más integrales y personalizadas y que los datos personales confidenciales que almacenan esas soluciones comiencen a circular por todo el ecosistema a fin de aprovechar las funcionalidades de IA que vayan surgiendo, como el protocolo de contexto de modelo (MCP).

Según una encuesta a directores de RR. HH. realizada en 2026, los principales obstáculos para adoptar la IA son problemas internos de las empresas, como el temor de los trabajadores a quedarse sin empleo, las limitaciones presupuestarias y la necesidad de tomar medidas para velar por la seguridad y cumplir con las normas. En definitiva, el problema no es la tecnología en sí. 

La transformación del área de RR. HH. en 2026

El personal de RR. HH. se siente obligado a garantizar que los empleados se mantengan actualizados en un entorno laboral que cambia todo el tiempo y, a la vez, a evolucionar y adaptar sus propios modelos y sistemas de trabajo a las nuevas tecnologías.

 A lo largo de esta transición, observamos lo siguiente:

• Gracias a la automatización y la IA, el área de RR. HH. está dejando de ocuparse de tareas cotidianas menores para hacerse cargo de iniciativas más estratégicas y esenciales para las empresas.
• En lugar de programas de capacitación únicos, se están implementando sistemas más integrales y dinámicos para facilitar la adquisición constante de competencias.
• La labor de los trabajadores y el control de la tecnología están cobrando más trascendencia, aunque cada vez se deriven más tareas a la IA.

En 2026, el nuevo modelo operativo para el área de RR. HH será esta intersección singular con la tecnología. 
Si quieres leer más reflexiones como esta, inscríbete en la serie de webinars en seis partes Degreed en acción.

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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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El auge de las herramientas de IA nos ha llevado a exigirles más a los mismos trabajadores, pero a ellos les cuesta cumplir con las expectativas. Se ha hecho mucho hincapié en implementar las herramientas, pero no tanto en capacitar a los empleados para usarlas.

Hoy, esa es la paradoja y la realidad de los directores de RR. HH., Aprendizaje y Tecnología. Las empresas deben demostrar el ROI de la IA, pero cuando las inversiones no rinden, no se debe a la tecnología, sino a la falta de preparación del personal.

La semana pasada, David Blake (el director ejecutivo de Degreed) se subió al escenario de LENS 2026 para ponerle nombre a esta nueva etapa de trabajo ultraexigente: la era de la intensificación.

En esta nueva era, el trabajo, las iniciativas de aprendizaje y el desarrollo profesional de los talentos deben cambiar. En LENS, varios expertos del sector y clientes y directores de Degreed hablaron de estos cambios y de cómo adaptarse a ellos. Estas fueron algunas de las ideas más destacadas:

En la era de la intensificación, los trabajadores siguen siendo la clave

El mundo tiene cada vez menos tiempo y el ritmo de los cambios se está acelerando. No obstante, la IA no ha reducido la carga de trabajo de los empleados, sino que ha ampliado las posibilidades y subido el nivel mínimo aceptable de desempeño (además de las expectativas). 

Lo que se pide ahora es que el personal haga más en la misma cantidad de tiempo. Los trabajadores deben aprender a usar la IA y hacerlo bien, pero sin depender demasiado de ella. Es una demanda enorme. Un esfuerzo intensivo.

De todos modos, que sea fácil acceder a las herramientas de IA no quiere decir que sean útiles. Solo se logra el ROI buscado cuando el personal las usa con eficacia y las integra a sus procesos. Teniendo en cuenta las importantes inversiones que hicieron las empresas en la IA, la cúpula directiva pretende rendimientos cuantificables. 

“Los directores ejecutivos necesitan que esas inversiones rindan, y ese objetivo y la presión recaen en ustedes”, señaló Blake.

La transformación es inevitable. La única duda es si es intencional y surte el efecto deseado. Y la tecnología por sí sola no puede generar ese tipo de transformación. Lo sabemos porque la tecnología ya llegó, pero el rendimiento no. Según IBM, apenas el 25 % de las iniciativas de IA tienen el rendimiento previsto.

En la era de la intensificación, también está el temor irrefrenable de que la IA reemplace la labor humana, pero el mensaje que dejó LENS fue más matizado. La IA no solo no puede reemplazar la labor humana, sino que no se concibió con ese fin. Según Sol Rashidi, la primera directora de IA del mundo, se pensó para “facilitar, agilizar y potenciar la magia que aportamos como trabajadores”.

Si bien es fácil maravillarse con las funcionalidades de la IA, carece de pensamiento crítico, originalidad, capacidad de liderazgo y criterio. Cualquier persona puede obtener acceso a las herramientas de IA, pero tu empresa es la única que cuenta con las características y las habilidades singulares de tu plantilla de personal. Eso es lo que define a tu compañía.

O, como les recordó Rashidi a los asistentes de LENS: “La tecnología es increíble. Nosotros lo somos más. No hay que perder esa cualidad”.

El aprendizaje debe ser tan dinámico como los cambios

Cuando los cambios son constantes, el desarrollo profesional no puede ser esporádico. Los contenidos de aprendizaje estáticos no son suficientes si en el mundo entero todo es interactivo y personalizado.

Durante su charla sobre el Laboratorio de IA de Degreed, Taylor Blake explicó cómo podría ser un modelo de desarrollo profesional pensado a partir de la IA: “Para mí, el modelo planteado a partir de la IA será algo así. Las experiencias de aprendizaje van a estar más circunscritas a cada tarea. Se van a personalizar más según las necesidades de cada usuario y van a estar más adaptadas al contexto”.

Este principio también se aplica de forma más directa al proceso de elaboración y distribución de los contenidos de aprendizaje. Como se mencionó en Financial Times, implementar programas de aprendizaje tradicionales lleva entre tres y seis meses, y en ese lapso la IA puede cambiar por completo. Por eso, si bien los equipos del área de Aprendizaje son expertos en producción y gestión de contenidos tradicionales, esta nueva era requiere algo mucho más dinámico: comportarse como un equipo de productos que planea lanzamientos rápidos y ajustes frecuentes. 

Las iniciativas de aprendizaje ya no pueden ser programas únicos que se implementen una vez al año. 

“Vamos a repetir las iniciativas y aprender sobre la marcha”, afirmó Zoe Botterill, jefa de Aprendizaje y Desarrollo de Pearson.

Con eficiencia sola no alcanza

Cuando la presión arrecia, la mayoría de las empresas agregan más componentes: más programas, más herramientas, más iniciativas. De hecho, McKinsey descubrió que los empleados de ahora participan en cinco veces más iniciativas de cambio que hace una década. Pero la realidad es que, entre la idea inicial y la puesta en práctica de estas iniciativas, se pierde el 59 % de sus beneficios. En parte, esto explica por qué el 89 % de los altos mandos quieren cambiar de manera drástica los métodos de desarrollo profesional de su empresa. Saben que son esas las oportunidades de las que dependerá el rendimiento de sus inversiones en IA.

“Cuando la presión arrecia, la mayoría de las empresas reaccionan agregando más componentes. Ustedes son equipos de alto desempeño, así que les propongo esto: hagan una pausa. Piensen bien cómo pueden simplificar la situación. Céntrense en las funcionalidades, las habilidades y los procesos”, sugirió Jennifer Sutherland, jefa de Learning Enablement en ZS.

No siempre es mejor sumar más elementos. De hecho, a veces es perjudicial. Rashidi les comentó a los asistentes de LENS que el fin último no es lograr más productividad, sino más eficacia: “Tenemos que ayudar a las empresas a dejar de obsesionarse tanto con la productividad y la eficiencia, porque esos parámetros solo tienen que ver con ‘aumentar la cantidad’. Pero ¿qué pasa si lo que aumentamos es la cantidad de iniciativas incorrectas?”.

La eficiencia por sí misma no trae los beneficios que creen muchos altos mandos. De hecho, en ciertos aspectos, debilita la estrategia general.

“La eficiencia no fortalece al personal ―señaló Blake―. Piénsenlo. Si una tarea se puede automatizar, seguramente ya se automatizó”.

La experimentación en entornos seguros y la práctica son clave

Otro componente esencial de la agilidad es tener la curiosidad y la valentía de experimentar. Esto cobra cada vez más importancia, sobre todo con la velocidad vertiginosa a la que sigue evolucionando la tecnología.

“Hay que saber equivocarse, porque al fracasar se aprenden lecciones muy valiosas”, opinó Antonia Jackson, coordinadora de Aprendizaje y Tecnología de HubSpot.

Y parte de esa experimentación consiste en poner a prueba los sistemas y las herramientas. Si se está evaluando una tecnología nueva, Carlo José (jefe internacional de Aprendizaje y Desarrollo de GSK) apuntó a que las pruebas piloto son la ocasión perfecta para cuestionar los sistemas.

“Conviene que fallen mientras estamos en la etapa de prueba, así podemos determinar cómo seguir adelante”, recalcó José.

Esto también entra en juego en el proceso de aprendizaje. Las nuevas herramientas de IA, como Degreed Maestro, les dan a los usuarios la posibilidad de practicar, recibir críticas constructivas e incluso equivocarse con habilidades recién adquiridas, como dar presentaciones, hacer discursos de venta o entablar conversaciones muy importantes. Y con la IA, lo pueden hacer sin miedo a ser juzgados.

TEKSystems, por ejemplo, recurrió a Maestro para que sus equipos de ventas tuvieran la oportunidad de practicar de forma personalizada, con rapidez y a gran escala. Estos son algunos de los comentarios que recibieron: 

“Se empezaron a sentir más seguros ―admitió Stefanie Kuehn, supervisora sénior de Programas de Desarrollo Profesional de TEKSytems―. 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”.

El futuro depende de la preparación de los trabajadores

¿La conclusión más contundente que escuchamos una y otra vez? La tecnología por sí sola no alcanza para culminar el proceso de transformación en torno a la IA. Se pueden tener todas las herramientas de IA del mundo, pero si el personal no está preparado, no se logrará el rendimiento que se espera.

“Lo importante es el personal y cómo usa la tecnología para las actividades empresariales”, sostuvo Ingrid Urman, directora general de Aprendizaje y Desarrollo de Tenaris.

Las empresas no consiguen que la IA rinda porque, si bien disponen de las herramientas, no priorizaron el upskilling de los empleados. Si, en esta era de la intensificación, pretendemos que el personal trabaje más en la misma cantidad de tiempo, tenemos que darle la formación para que domine estas herramientas y las use con eficacia. 

Esa es la verdadera labor transformadora: facilitar la adquisición de competencias humanas para que estén a la altura de las ambiciones tecnológicas.

Las reflexiones planteadas en el escenario de LENS marcan el rumbo de lo que vendrá, pero mientras tanto, no debemos olvidar que nosotros forjamos el futuro. 

“Encuentren su diferencial ―recomendó Rashidi―. Sigan dando rienda suelta a su creatividad. Deduzcan lo que las máquinas no pueden inferir. Háganse cargo de los resultados de su empresa. Tienen la responsabilidad moral de hacerlo”. 

La tecnología va a seguir acelerándose. Las expectativas van a seguir aumentando. La transformación de los trabajadores será lo que determine si las empresas prosperarán o quedarán atrás.

Si quieres saber más sobre las novedades y los productos de Degreed anunciados en LENS, inscríbete en Degreed en acción, una serie de webinars en seis partes, o lee nuestro comunicado de prensa sobre los nuevos productos.

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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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Casi todas las empresas tienen acceso a herramientas de IA, pero la tuya es la única que dispone de tu plantilla de personal. Lo que distingue a tu compañía son los trabajadores. En definitiva, ese es el factor diferenciador a la hora de competir. Y estos han tomado la (inteligente) decisión de centrar todos sus esfuerzos en las habilidades humanas.

Degreed analizó cuáles son las diez habilidades principales que se proponen adquirir los profesionales en 2026. Lo curioso es lo siguiente: siete de las diez principales son intrínsecamente humanas o empresariales, como la capacidad de liderazgo o la comunicación.

Las 10 habilidades principales que se proponen adquirir los profesionales en 2026

De acuerdo con los itinerarios de aprendizaje generados en Degreed en 2025, estas son las diez habilidades principales que se proponen adquirir los profesionales en 2026:

1. Capacidad de liderazgo
2. Comunicación
3. Gestión de proyectos
4. Resolución de problemas
5. Atención a los clientes
6. Microsoft Excel
7. Análisis de datos
8. Python
9. Adaptabilidad
10. Gestión de las partes interesadas

Por lo que se puede apreciar en la lista, queda claro que desarrollar habilidades técnicas sigue siendo esencial. El dominio del análisis de datos y Python cobra cada vez más importancia. 

Aun así, la mayor parte de la lista da cuenta de algo más primordial. A medida que aumenta la automatización, se revalorizan el criterio, la coordinación y la influencia. Esas son las habilidades que la competencia no puede conseguir automáticamente por el simple hecho de usar ChatGPT.

Además, se desprende otra conclusión importante: no todas las tareas se pueden hacer con IA. De hecho, según el Foro Económico Mundial, las probabilidades de que esta modifique la forma en que se llevan a cabo “las tareas vinculadas a la empatía, la creatividad y la curiosidad” son apenas de un 13 %. Se trata de actividades que requieren demasiado criterio humano y experiencia como para ser automatizadas.

La tecnología avanza y, al mismo tiempo, aumenta la complejidad y se aceleran los cambios. Para que los empleados puedan sobrellevar esta situación, necesitan habilidades y competencias humanas o sociales que les permitan aprovechar al máximo la tecnología y seguir adaptándose con agilidad a los cambios que supone. Estas son las habilidades gracias a las cuales las inversiones en IA pueden tener un rendimiento sostenido. En otras palabras, imagina lo caótico y estresante que sería estar al frente de tu empresa y atravesar esta etapa de transformación a la que dio lugar la IA si no contaras con una buena capacidad de liderazgo, comunicación, resolución de problemas y gestión de las partes interesadas.

La formación en IA es cada vez más necesaria para preparar al personal

Si bien las habilidades humanas son esenciales para garantizar el crecimiento constante y la capacidad de adaptación, las empresas no piensan dejar de implementar la IA. La transformación en torno a esta dejó de ser opcional, pero el aspecto en que las empresas suelen fallar es el factor humano. Los empleados deben poder usar las herramientas de IA de manera acertada y productiva; de lo contrario, la transformación se estanca.

Todo se reduce a la preparación de los trabajadores, razón por la cual los encargados de selección de personal ya consideran que la formación en IA es un requisito básico. De hecho, más de la mitad de ellos opinan que no contratarían a nadie sin formación en IA. La expectativa es clara: los empleados deben saber cómo funciona la IA, para qué casos sirve y cómo usarla con responsabilidad complementándola con sus conocimientos humanos. No obstante, incluso cuando los nuevos empleados aportan habilidades recién adquiridas para usar la IA, si se selecciona personal en función de esas competencias, el problema solo se soluciona a corto plazo. Una estrategia a largo plazo más sólida es apostar al upskilling de la plantilla de trabajadores actual para mantenerse a la par de cualquier cambio imprevisto que pueda surgir.

La formación en IA se ha convertido en una competencia fundamental, y se debe perfeccionar todo el tiempo. Las habilidades relacionadas con la IA y otras tecnologías digitales tienen una vida útil de unos dos años, por lo que pierden vigencia con casi el doble de rapidez que las habilidades tradicionales.

Para las empresas, la ventaja de la formación en IA se concreta al combinar ese dominio con habilidades como la capacidad de liderazgo, la comunicación y la resolución de problemas, de modo que los beneficios de las iniciativas de transformación sean más duraderos. Por eso, los profesionales con visión de futuro reivindican ambos aspectos.

Las habilidades más buscadas en todos los sectores

Las diez habilidades principales mencionadas antes se basan en datos generalizados de diferentes empresas, pero cada sector tiene su propio conjunto de nuevas competencias esenciales. Hay distintas habilidades humanas y técnicas que se están empezando a destacar en cada sector. 

Según nuestros datos, estas son algunas tendencias en los sectores clave:

• Los profesionales de los servicios financieros se proponen reforzar la capacidad de liderazgo y de gestión de las partes interesadas, además de las competencias analíticas.
  
• Los equipos de salud se quieren centrar en la inclusividad, la colaboración, la capacidad de adaptación y la de tomar decisiones fundamentadas en datos.
  
• A medida que la automatización transforma sus actividades, las empresas fabriles y energéticas priorizan la capacidad de liderazgo, de ejecución de proyectos y de gestión de los cambios.
  
• En los servicios profesionales y de informática se observa un perfil mixto. Por un lado, hay una gran demanda de competencias de programación y análisis. Por el otro, se advierte un marcado interés por la capacidad de gestión de proyectos, la comunicación y la resolución de problemas.

En líneas generales, los sectores demuestran que se necesitan tanto habilidades puramente humanas como habilidades relacionadas con la IA y la tecnología. Lo que predispone las empresas al éxito es la fuerza conjunta de ambas.

Habilidades humanas + formación en IA = una estrategia empresarial inteligente

En cualquiera de los sectores, las competencias técnicas propician la eficiencia, pero lo que determina los logros es la capacidad humana. Los sistemas de IA generan recomendaciones, pero los que orientan a los equipos para que las interpreten, innoven y actúen en función de ellas son los empleados con excelente capacidad de liderazgo. La IA procesa datos a gran escala, pero los que deben decidir qué hacer con los resultados son los equipos. 

Las empresas más destacadas apuntan a ambas dimensiones. No alcanza con adoptar herramientas de IA más rápido. Tu organización necesita empleados especializados y con experiencia que puedan guiar la transformación en torno a la IA desde el principio y sostenerla a lo largo del tiempo.

*Los datos se desprenden de la cantidad de itinerarios de aprendizaje creados en la plataforma de Degreed en 2025 para adquirir esas habilidades.

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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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