Los desafíos de implementar IA en L&D y cómo resolverlos
La siguiente contribución corresponde al portal de SHIFT, y Aura Interactiva + SHIFT eLearning es una organización líder sobre la creación de experiencias de aprendizaje de vanguardia
Desde 1996, Aura Interactiva ha sido pionera en el aprendizaje electrónico y es reconocida por desarrollar tecnologías SHIFT: herramientas integrales para todas sus necesidades de capacitación digital, desde el diseño de cursos hasta el aprovechamiento de análisis avanzados.
Nuestra colaboración con SHIFT nos permite brindar un espectro completo de servicios de aprendizaje electrónico, personalizados para satisfacer las necesidades únicas de cada cliente, al tiempo que brindamos experiencias de aprendizaje innovadoras y superiores.
La autora es Silvia Rojas que es miembro del equipo
Como profesionales de aprendizaje y desarrollo (L&D), actualmente se encuentran en el centro de una revolución tecnológica que promete redefinir la esencia misma de la capacitación en el lugar de trabajo.
La rápida integración de la IA generativa en las prácticas de capacitación no es solo una tendencia, es un cambio radical que está reconfigurando la forma en que se transmite el conocimiento y se cultivan las habilidades.
Sin embargo, esta ola transformadora trae consigo una serie de desafíos que están poniendo a prueba la resiliencia y la adaptabilidad de los departamentos de capacitación en todas las industrias.
Hay mucho en juego y la presión sobre los profesionales de L&D para navegar este panorama complejo de manera efectiva está aumentando
A medida que se asienta el polvo en esta nueva frontera de IA, queda claro que el camino a seguir requiere más que solo conocimientos técnicos; exige previsión estratégica, resiliencia y voluntad de transformar los desafíos en oportunidades de crecimiento e innovación.
En este artículo, exploraremos los desafíos clave que enfrentan los equipos de L&D debido a la integración de tecnologías de IA.
También proporcionaremos pasos prácticos que pueden ayudar a abordar estos desafíos
asegurando que su departamento pueda aprovechar todo el potencial de la IA para mejorar los resultados de aprendizaje y mejorar la eficiencia de la capacitación.
1) La brecha de habilidades
Para los profesionales de aprendizaje y desarrollo (L&D), se espera que la integración de la inteligencia artificial (IA) en los programas de capacitación revolucione la forma en que se imparte y se personaliza la capacitación.
Sin embargo, un desafío importante se interpone en el camino: una brecha de habilidades en el uso eficaz de la IA.
Si bien las herramientas de IA, incluidas las herramientas de creación de cursos de aprendizaje electrónico impulsadas por IA, están diseñadas para ser fáciles de usar, aún requieren conocimientos específicos para su uso óptimo.
Estas herramientas pueden acelerar drásticamente el desarrollo de la capacitación al automatizar la creación de contenido, pero los equipos deben comprender cómo operarlas por completo.
Si no se aborda esta brecha de habilidades, los beneficios de la IA permanecerán fuera de su alcance
¿Por qué es este un problema crítico para L&D?
Sin las habilidades necesarias en IA, los empleados no pueden aprovechar al máximo las capacidades de las herramientas de IA, lo que puede generar varios resultados negativos:
Programas de capacitación ineficaces: si el personal de L&D carece de las habilidades para usar estas herramientas correctamente, los programas de capacitación pueden no cumplir con los objetivos previstos, no involucrar a los estudiantes ni abordar sus necesidades específicas de manera efectiva.
Subutilización de la tecnología: las herramientas de IA impulsadas por el aprendizaje electrónico, por ejemplo, ofrecen funciones poderosas como generación automática de contenido, desarrollo de medios e incluso grabación de audio eficiente.
Una brecha de habilidades significa que estas funciones se subutilizan, lo que deja a los equipos de L&D con un bajo retorno de la inversión en tecnologías costosas.
Mayor ineficiencia operativa: sin las habilidades adecuadas, los equipos pueden dedicar más tiempo a solucionar problemas y compensar las brechas en el conocimiento en lugar de aprovechar al máximo la eficiencia de los sistemas de IA.
Habilidades esenciales que los equipos de L&D necesitan para la IA:
Comprensión de los conceptos básicos de la IA: los profesionales de L&D necesitan una comprensión fundamental de lo que puede hacer la IA, incluidos los tipos de IA más relevantes para L&D, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Conocer las capacidades y limitaciones de la IA ayuda a establecer expectativas realistas e integrar eficazmente estas tecnologías en los módulos de capacitación.
Alfabetización de datos: la IA prospera gracias a los datos, por lo que los equipos de L&D deben saber cómo recopilar, procesar e interpretar los datos para crear contenido de capacitación significativo. Esto incluye ser consciente de la privacidad de los datos y las consideraciones éticas al utilizar sistemas de IA.
Competencia técnica: si bien las herramientas de IA están diseñadas para ser fáciles de usar, el personal de L&D necesita un nivel básico de habilidad técnica para navegar por el software, solucionar problemas e integrar la IA con las tecnologías existentes.
Pensamiento crítico y resolución de problemas: las soluciones de IA no siempre son perfectas. Los profesionales de L&D deben estar equipados para pensar críticamente sobre cómo la IA encaja en sus objetivos de capacitación más amplios y cómo resolver cualquier desafío que surja durante la implementación.
Consejos prácticos para abordar la brecha de habilidades en IA para L&D:
Ofrezca programas de capacitación específicos de IA: desarrolle o obtenga programas de capacitación centrados en las habilidades esenciales de IA. Estos pueden variar desde talleres sobre conceptos básicos de IA hasta cursos más avanzados sobre análisis de datos y gestión de sistemas.
Aproveche los recursos de aprendizaje en línea: muchas plataformas en línea ofrecen cursos sobre inteligencia artificial y alfabetización de datos en distintos niveles de habilidad. Alentar a su equipo a interactuar con estos recursos puede ayudarlos a avanzar más rápidamente en la curva de aprendizaje.
Cree una comunidad de aprendizaje: establezca una comunidad de práctica dentro de su organización donde los profesionales de L&D puedan compartir conocimientos, hacer preguntas y aprender de las experiencias de los demás con la IA.
Realice evaluaciones periódicas de habilidades: evalúe periódicamente los niveles de competencia en IA de su equipo de L&D. Utilice estas evaluaciones para identificar brechas específicas y adaptar los esfuerzos de capacitación para abordar estas áreas rápidamente.
Fomentar una cultura de aprendizaje continuo: fomentar una cultura organizacional que priorice el aprendizaje y el desarrollo continuos, especialmente en campos de rápida evolución como la IA. Proporcionar recursos y tiempo para que los profesionales de L&D exploren nuevas herramientas y tecnologías de forma continua.
2) Crisis de integridad de los datos
Los departamentos de aprendizaje y desarrollo (L&D) utilizan cada vez más la inteligencia artificial (IA) en sus programas de capacitación para que el aprendizaje sea más rápido, más inteligente y más personalizado para cada empleado.
La IA ayuda a los equipos de L&D a crear experiencias de capacitación personalizadas mediante el análisis de datos sobre las habilidades, las necesidades y el desempeño de los empleados.
Pero para hacer esto de manera efectiva, la IA necesita datos de alta calidad. Desafortunadamente, muchas organizaciones enfrentan un desafío serio: mantener sus datos precisos y confiables.
Comprender la calidad de los datos y su impacto en L&D
La calidad de los datos en el contexto de L&D se refiere a la precisión, integridad, puntualidad y consistencia de los datos utilizados para informar los programas de capacitación. Cada aspecto de la calidad de los datos cumple una función vital:
Precisión: garantiza que la información refleje las condiciones del mundo real sin errores. Los datos precisos ayudan a identificar correctamente las brechas de habilidades y las necesidades de capacitación.
Integridad: implica tener todos los datos necesarios disponibles. La falta de información puede generar lagunas en la comprensión del rendimiento y el potencial de los empleados.
Puntualidad: los datos deben estar actualizados para reflejar las necesidades actuales de la organización y sus empleados. Los datos obsoletos pueden no representar con precisión las habilidades y los desafíos actuales de la fuerza laboral.
Coherencia: requiere que los datos se recopilen y se informen de manera uniforme en los diferentes departamentos o programas de capacitación, lo que facilita la comparación y el análisis precisos.
Si los datos que se introducen en los sistemas de IA no son buenos, la IA no puede hacer su trabajo correctamente
Los datos deficientes conducen a malas decisiones, como recomendar programas de capacitación incorrectos o pasar por alto brechas de habilidades importantes que deben abordarse.
Esto desperdicia tiempo, dinero y recursos, y puede frustrar a los empleados que sienten que su capacitación no los ayuda a crecer. En última instancia, hace que todo el proceso de capacitación y desarrollo sea menos efectivo y puede ralentizar el desarrollo de una fuerza laboral calificada.
Pasos prácticos para mejorar la integridad de los datos en capacitación y desarrollo
Para asegurarse de que los programas de capacitación impulsados por IA funcionen bien, los departamentos de capacitación y desarrollo deben centrarse en mejorar la calidad de sus datos. A continuación, se muestra cómo:
Establezca estándares de datos claros: defina cómo se ven los «datos buenos» en su organización.
Asegúrese de que sean precisos, completos, actualizados y consistentes.
Establecer estas pautas ayuda a que todos comprendan lo que se espera.
Audite sus datos con regularidad: programe controles de rutina para revisar y limpiar sus datos. Esto ayuda a encontrar y corregir errores antes de que causen problemas en sus programas de capacitación.
Capacite a su equipo en las mejores prácticas de datos: asegúrese de que todos los que manejan datos sepan cómo administrarlos correctamente. La capacitación adecuada reduce errores como ingresar información incorrecta o faltar puntos de datos importantes.
Use herramientas avanzadas de administración de datos: invierta en herramientas que puedan verificar y limpiar automáticamente sus datos. Estas herramientas facilitan mantener la alta calidad de los datos sin depender de controles manuales.
Fomente la responsabilidad de los datos en todos los equipos: anime a todos los miembros de su organización a comprender la importancia de contar con datos de calidad. Cuando todos valoran la calidad de los datos, es más fácil mantener estándares elevados.
3) El factor de resistencia humana
En muchas organizaciones, la resistencia al cambio es un desafío común, especialmente cuando se introducen nuevas tecnologías. Esta resistencia puede ser particularmente fuerte en el área de aprendizaje y desarrollo (L&D), donde se han implementado enfoques tradicionales centrados en el ser humano durante años.
La tecnología de IA, si bien promete mejorar la eficiencia y personalizar el aprendizaje, puede ser recibida con vacilación
Tomemos como ejemplo las herramientas impulsadas por IA, como las plataformas de creación de cursos de aprendizaje electrónico.
Estas herramientas son una gran mejora, aceleran la creación de contenido y agilizan el desarrollo de cursos.
Los equipos de L&D lo saben, pero el miedo al cambio todavía puede ser profundo. Algunos profesionales pueden preocuparse de que si la IA se hace cargo de estas tareas, sus roles se volverán obsoletos.
Es posible que se resistan a adoptar la IA no porque duden de su eficiencia, sino porque temen perder el toque personal que aportan a la capacitación o incluso su relevancia en el lugar de trabajo.
Esta resistencia no solo frena la innovación; crea frustración para los equipos ansiosos por ver mejoras y para los empleados que esperan beneficiarse de una capacitación más eficiente.
¿Por qué las personas se resisten al cambio en L&D?
Miedo a lo desconocido: las personas pueden estar preocupadas por perder el control o no entender cómo usar la nueva tecnología. La IA puede resultar intimidante, especialmente si los empleados no están familiarizados con ella.
Comodidad con el método antiguo: muchos profesionales de L&D han estado usando los mismos métodos durante años y los han visto funcionar. Cambiar a algo nuevo puede parecer innecesario o incluso amenazante.
Falta de confianza en la tecnología: puede haber escepticismo sobre si la IA realmente puede reemplazar o mejorar los procesos dirigidos por humanos. Los empleados pueden cuestionar la confiabilidad o la eficacia del sistema de IA, prefiriendo el toque personal al que están acostumbrados.
Preocupaciones por la seguridad laboral: algunos empleados pueden temer que la IA reemplace sus funciones, especialmente si creen que la tecnología puede hacer su trabajo de manera más eficiente.
Pasos prácticos para superar la resistencia en L&D
Para integrar con éxito la IA y reducir la resistencia, los líderes de L&D deben abordar el cambio con cuidado y estrategia.
Estos son pasos específicos para ayudar a facilitar la transición:
Comunique los beneficios con claridad: sea sincero sobre cómo la IA mejorará no solo la organización, sino también la vida cotidiana de los empleados.
Resalte cómo puede ahorrar tiempo en tareas repetitivas, lo que les permite concentrarse en un trabajo más significativo, como el coaching, la tutoría o el desarrollo de contenido más atractivo.
La IA no es un reemplazo, es una herramienta para mejorar su rol.
Involucre a las partes interesadas clave desde el principio: involucre a los tomadores de decisiones y a los miembros influyentes del equipo desde el principio.
Su aceptación puede ayudar a allanar el camino para los demás. Pedirles su opinión sobre cómo la IA puede adaptarse a los flujos de trabajo existentes también puede ayudar a abordar las inquietudes desde el principio.
Brinde capacitación y soporte prácticos: muestre a los empleados cómo funcionan las herramientas de IA con capacitación práctica.
Cuanto más familiarizados estén con la tecnología, menos intimidante se vuelve.
Demostrar cómo las plataformas de aprendizaje electrónico impulsadas por IA pueden crear contenido más rápido, al mismo tiempo que permiten la participación humana, puede aliviar los temores de perder el control sobre la capacitación.
Cree un plan de transición: introduzca la IA gradualmente. Comience con tareas más simples y amplíe gradualmente a tareas más complejas.
Esto permite que los empleados se adapten con el tiempo y vean los beneficios de la IA en acción, en lugar de sentirse abrumados por cambios inmediatos a gran escala.
Celebre los éxitos tempranos: comparta historias de éxito sobre cómo la IA ya está haciendo que los procesos sean más eficientes, como reducir el tiempo para desarrollar materiales de capacitación.
Resalte cómo la IA ha permitido a los empleados centrarse en tareas de mayor valor.
Estos logros pueden ayudar a generar confianza y entusiasmo sobre la tecnología.
Aborde las preocupaciones sobre la seguridad laboral: sea abierto y honesto sobre el papel de la IA en la organización.
Asegure a los empleados que la IA está destinada a complementar su trabajo, no a reemplazarlo.
Enfatice que la IA puede manejar las partes repetitivas de su trabajo, mientras ellos se concentran en tareas que requieren creatividad y conocimiento humano, áreas en las que la IA se queda corta.
Lectura recomendada: Reglas de oro para usar la IA para potenciar el desarrollo de contenido de aprendizaje electrónico
Conclusión: Adopción
