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Transformar la formación y el desarrollo con la IA: conocimientos accesibles para LIFOW
"Los empleados no piden más cursos; piden respuestas en el momento en que las necesitan".
Esta revelación, planteada durante el reciente seminario web de Panopto The Future of Learning Isn't More Training-It's Accessible Knowledge + AI (El futuro del aprendizaje no es más formación, es conocimiento accesible + IA), marcó el tono de una conversación que cuestionó la forma en que las organizaciones piensan sobre el aprendizaje y el desarrollo.
El debate, en el que participaron la Dra. Katie Campbell, Directora Senior de Aprendizaje y Gestión del Talento en Equifax, Bill Sodeman, Ph.D., coach empresarial en Focal Point, Jillian Moulton, Vicepresidenta de Personas en Fabric, e Inna Horvath, Estratega Senior de Aprendizaje en Panopto, exploró una verdad simple: el lugar de trabajo moderno no sufre un problema de formación; sufre un problema de acceso.
En todos los sectores, los empleados no tienen problemas porque les falte contenido. Lo hacen porque no pueden encontrar o aplicar los conocimientos cuando más importa. Y a medida que la IA se entreteje en todos los flujos de trabajo, este reto y esta oportunidad nunca han sido mayores.
De los cursos al contexto: El cambio hacia el acceso
Durante años, las organizaciones han equiparado "aprendizaje" con "cursos". Los módulos estructurados, los certificados de finalización y las rutas de aprendizaje dominaban las estrategias de L&D. Pero como señaló la Dra. Katie Campbell, "Lo que los profesionales esperan hoy es tener un problema resuelto en el momento exacto en que se enfrentan a él."
El público se rió con complicidad cuando ella añadió: "¿Por qué no iba a utilizar la plataforma de mi organización del mismo modo que utilizo ChatGPT: para obtener una solución rápida cuando la necesito?".
Ese comentario captó el corazón de una transformación ya en marcha. En la era de las respuestas instantáneas, el modelo tradicional de cursos parece a menudo demasiado lento y alejado del flujo de trabajo. En lugar de diseñar programas de aprendizaje largos y lineales, las organizaciones deben crear sistemas en los que la información sea localizable, contextual y procesable.
Como lo describió Bill Sodeman: "La gente ya no va a pasar por la misma puerta del centro comercial para llegar a donde quiere ir, ni siquiera va a entrar en el centro comercial". Los jardines amurallados del aprendizaje corporativo están dando paso a ecosistemas abiertos en los que los empleados navegan por sus propios caminos, guiados por la curiosidad y la relevancia.
La propiedad y la nueva arquitectura del conocimiento
Un tema central que surgió fue la propiedad: ¿quién es el verdadero "propietario" del conocimiento en una organización? ¿Es TI, RRHH o el departamento de I+D?
Jillian Moulton lo enmarcó en una cuestión de libertad y capacitación. "Con la personalización de la IA, nos estamos acercando a la verdadera capacitación", dijo. "La formación y el desarrollo solían consistir en mantener los contenidos actualizados y conformes. Ahora, se trata de hacer que el conocimiento sea más prospectivo, más personalizado y más cercano a lo que los empleados realmente necesitan en sus trabajos."
Esa libertad conlleva complejidad, sobre todo en sectores regulados como el financiero o el sanitario. La Dra. Katie Campbell reconoció que no se puede sacrificar el cumplimiento de la normativa por la flexibilidad, pero que ambas cosas no se excluyen mutuamente. "El reto es el equilibrio: preservar la integridad normativa y, al mismo tiempo, proporcionar autonomía donde tenga sentido".
En este panorama en evolución, el conocimiento no es algo que pertenezca a un departamento, sino que se crea, distribuye y actualiza continuamente en toda la organización. La IA, cuando se utiliza con criterio, se convierte en el tejido conectivo que transforma la experiencia dispersa en conocimiento accesible y vivo.
La colaboración entre el ser humano y la inteligencia artificial: La tecnología como compañera de equipo
Si hubo una idea que unió a los tres ponentes fue que la IA debe considerarse un socio, no un sustituto.
"El mejor aprendizaje se produce a través de la colaboración entre los humanos y la IA", afirma Jillian Moulton. "Existe un enorme potencial cuando los profesionales experimentados aportan su criterio y contexto, y los empleados más nuevos aportan fluidez técnica. Juntos, pueden utilizar la IA para sintetizar información y acelerar el rendimiento."
Bill Sodeman abundó en esta idea, refiriéndose al concepto emergente de la tecnología como compañera de equipo. "La IA no está aquí para sustituir a las personas; es una parte de un todo mucho mayor que refuerza el equipo", explicó.
Ya abundan las aplicaciones prácticas. Las herramientas de IA pueden generar rutas de aprendizaje personalizadas, resumir debates, sugerir recursos de microaprendizaje pertinentes e incluso proporcionar "espacios seguros" para practicar. Como dijo Campbell: "Practicar con tu jefe puede ser intimidante; practicar con la IA no lo es. Si puedo cometer errores con la IA primero, seré mejor cuando entre en el momento real".
El tema de que la IA amplía la seguridad psicológica del aprendizaje resonó con fuerza. En lugar de automatizar el aprendizaje de los seres humanos, la IA puede humanizar la experiencia haciendo que la retroalimentación sea más inmediata, privada y de apoyo.
Construir el aprendizaje en el flujo de trabajo
Uno de los debates más prácticos del seminario se centró en cómo diseñar un aprendizaje que se produzca en el flujo de trabajo, no al margen de él.
Bill Sodeman observó que los empleados se sienten cada vez más atraídos por plataformas como LinkedIn Learning, precisamente porque ofrecen un acceso rápido y de tamaño reducido. Pero la clave no está solo en el formato del contenido, sino en la arquitectura.
"Necesitamos sistemas de aprendizaje por los que los empleados puedan navegar con la misma naturalidad con la que navegan por sus herramientas de trabajo", afirma. "Cuando la IA se integra directamente en los sistemas que ya utilizan -ya sea un CRM, una herramienta de asistencia o una plataforma de gestión de vídeo- es cuando se produce el verdadero aprendizaje en el momento."
Katie Campbell ofreció una vívida metáfora: "Es como añadir una nueva ala inteligente a una casa en la que ya vives. Si la tecnología hace la vida más fácil, no más complicada, la gente la adopta de forma natural."
La conclusión: la tecnología del aprendizaje debe desaparecer en el flujo de trabajo. Cuanto menos piensen los empleados en "hacer formación", más tiempo dedicarán realmente a aprender.
Medir lo que importa: De las finalizaciones al rendimiento
Durante décadas, los equipos de L&D han informado sobre métricas como las tasas de finalización y participación. Los panelistas coincidieron en que esa era ha terminado.
"Medimos lo que es fácil, no lo que importa", afirma Sodeman sin rodeos. "Terminar no equivale a ser competente. La verdadera medida es el rendimiento".
Campbell insistió en la necesidad de obtener resultados empresariales. "Si no se pone en marcha una iniciativa de aprendizaje, con o sin IA, con un resultado empresarial en mente, no se debería poner en marcha", afirmó. El mantra de su propio jefe caló en la audiencia: "RRHH y el aprendizaje deben funcionar como un centro de beneficios".
Moulton describió cómo su equipo redefinió la medición implicando directamente a los líderes empresariales. "Preguntamos a los jefes de departamento: ¿Qué significa el éxito para su personal? ¿Más operaciones cerradas? ¿Una integración más rápida tras una adquisición? Ésas son las métricas con las que debemos alinearnos, no sólo si alguien ha completado un curso".
El cambio es evidente: en la era de la IA y las plataformas ricas en datos, los equipos de aprendizaje pueden por fin conectar el conocimiento con el impacto. Los cuadros de mando que relacionan la actividad de aprendizaje con el rendimiento de las ventas, la satisfacción del cliente o la innovación de productos no son un sueño lejano, sino que se están convirtiendo en una práctica habitual.
Redefinir el papel de la formación y el desarrollo: de administrador a líder del cambio
La conversación también se tornó introspectiva. A medida que la IA transforma la propia profesión, ¿qué significa ser un profesional de la I+D hoy en día?
"Se nos pide que hagamos más que nunca, a menudo más de lo que nuestras funciones incluyen oficialmente", reflexionó Campbell. "Pero quizá eso se deba a que L&D se está convirtiendo en el impulsor del cambio, no solo en el que responde".
Moulton se mostró de acuerdo, argumentando que la profesión debe evolucionar de la administración a la aspiración. "Si te limitas a recibir peticiones, te quedarás atrás. Tenemos que ser proactivos para construir lo que la empresa necesitará después, no solo lo que pide hoy".
Sodeman añadió que el mejor trabajo de L&D que ha visto últimamente se centra en el entusiasmo, no en el cumplimiento. "La gestión del cambio entusiasma a la gente sobre hacia dónde va la organización y sobre su propio viaje dentro de ella".
En este sentido, la IA no solo está transformando la forma en que las personas aprenden, sino también la forma en que los líderes de L&D lideran como estrategas, traductores de datos y conectores de innovación interfuncional.
La revolución del acceso: Liderar, no alcanzar
En respuesta a la pregunta de si L&D está liderando la revolución de la IA o luchando por mantenerse al día, los panelistas se mostraron optimistas.
"Este es nuestro momento", afirma Moulton. "La adopción de la IA ya no viene solo de los CIO; también la lideran los CHRO. Es una gran oportunidad para que RRHH y L&D den un paso adelante y muestren cómo es la innovación responsable."
Sodeman señaló que la IA está rompiendo los silos dentro de las organizaciones, pero solo cuando L&D ayuda a coordinar los esfuerzos entre los departamentos. "Todo el mundo está entusiasmado y experimentando", dijo, "pero no siempre juntos. L&D puede ser el puente que haga que todos remen en la misma dirección."
Esa colaboración entre RRHH, TI, operaciones y liderazgo puede ser la clave para transformar la IA de una palabra de moda en una ventaja sostenible centrada en el ser humano.
Mirando al futuro: El aprendizaje como sistema vivo
Al final del debate, quedó claro que el aprendizaje ya no es algo que ocurre en un aula o en un LMS. Es un sistema vivo y en evolución, que debe adaptarse tan rápidamente como las organizaciones a las que sirve.
El futuro del aprendizaje, coincidieron los panelistas, estará definido por tres principios:
- Acceso antes que acumulación. El conocimiento debe estar disponible en el flujo de trabajo, no encerrado en cursos o carpetas.
- La colaboración por encima de la automatización. La IA debe ampliar los conocimientos humanos, no sustituirlos.
- Impacto sobre actividad. Lo que importa no es cuántos cursos completan los empleados, sino cómo su aprendizaje cambia los resultados empresariales.
Al clausurar la sesión, la moderadora se hizo eco de un poderoso recordatorio:
"El futuro del aprendizaje ya está aquí. Sólo que aún no está distribuido uniformemente. Es nuestro trabajo hacer que el conocimiento sea accesible, localizable y útil cuando más importa."
En un mundo rebosante de contenidos, esa misión puede ser la ventaja más estratégica que cualquier organización puede construir.
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