Nicole Helmer, Chief Product Officer de Degreed, líder del sector en plataformas de aprendizaje impulsadas por IA, habló sobre los cinco mitos más persistentes sobre el aprendizaje corporativo en la era de la inteligencia artificial;
Mito 1: «Las bibliotecas de contenidos se han extinguido – y aún no lo saben»
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Por qué persiste el mito: Un argumento común en estos días es: «¿Por qué invertir en contenidos de aprendizaje corporativo si puedo pedirlos a ChatGPT?». Suena plausible: todos los grandes proveedores de LLM prometen respuestas rápidas en el flujo de trabajo. Sin embargo, lo extraño es que, aunque tengamos la idea de que el aprendizaje se desplazará hacia este modelo, nunca hacemos la misma analogía en otros contextos. No dejaríamos de ir al cine sólo porque ChatGPT pueda contarnos una historia.
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La realidad: Los contenidos bien hechos ganarán aún más protagonismo, mientras que los malos perderán cada vez más terreno. Los proveedores basados en el mero volumen de contenidos también se verán obligados a cambiar de rumbo, mientras que las plataformas que den prioridad a la calidad estarán más preparadas para destacar.
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Consecuencias: Los líderes del aprendizaje corporativo invertirán cada vez más en contenido premium, donde el dominio, la credibilidad y el compromiso realmente importan. También es importante utilizar la IA para complementar, no sustituir, las bibliotecas de calidad. Esto permitirá a las empresas ahorrar en general y, al mismo tiempo, aumentar la calidad de los recursos proporcionados a los empleados.
Mito 2: «Crear software de aprendizaje se ha vuelto tan fácil como optimizar un prompt»
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Por qué persiste el mito: Muchas empresas se preguntan por qué siguen necesitando software de aprendizaje: «¡Dale a todo el mundo ChatGPT o algún LLM corporativo y ya está!». Pero esta noción simplifica en exceso la complejidad de las experiencias reales de aprendizaje.
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La realidad: No todo se traduce fácilmente al lenguaje. Algunos temas requieren diagramas, laboratorios interactivos o demostraciones en vídeo. Entender qué funciona en cada contexto es clave para maximizar la eficacia de cualquier contenido de aprendizaje. Diseñar experiencias de aprendizaje también es un arte. Los mejores profesores saben exactamente cuándo hacer una pausa en una clase, plantear una pregunta para debatir o guiar a los estudiantes a través de un ejercicio práctico. El contexto también es importante. El software que guía a los estudiantes debe reconocer sus antecedentes, seguir sus progresos y adaptarse dinámicamente. Incluso los programas LLM más avanzados no incorporan automáticamente todos los matices del entorno del estudiante, al menos no sin una personalización significativa.
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Implicaciones: En lugar de sustituir a las plataformas de aprendizaje dedicadas, la IA debería integrarse con ellas, enriqueciendo la experiencia del usuario con elementos generativos y adaptativos. Un LLM potente también tiene un valor incalculable, pero no lo hace todo. La verdadera mejora de las competencias requiere estructura, variedad y personalización.
Mito 3: «Si la IA puede escribir el esquema, es lo suficientemente buena para impartir el curso»
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Por qué persiste el mito: Todos hemos visto lo rápido que la IA puede producir un esquema, un guión o incluso un plan de clase de muestra. Esto puede alimentar la idea de que los propios instructores pueden llegar a ser irrelevantes.
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La realidad: Hay una diferencia entre un guión útil y un profesor dinámico que realmente capte nuestra imaginación. La IA puede generar una estructura aproximada, pero convertirla en una «actuación» convincente (completa con empatía, espontaneidad y conexiones con los alumnos) es un reto totalmente distinto.
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Implicaciones: En los próximos años, habrá más producción de contenidos asistida por IA, mientras que los instructores con talento mantendrán el «alma» del curso.
Mito 4: «El aprendizaje corporativo y la gestión del conocimiento son la misma cosa»
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Por qué persiste el mito: Durante dos décadas, la gente ha predicho que los sistemas de gestión del conocimiento y de aprendizaje se fusionarían en una única solución. Ahora, con las herramientas de investigación de IA empresarial, la idea vuelve a estar de moda: «¿Por qué no unificar toda la información corporativa en un solo lugar y ofrecer automáticamente aprendizaje a partir de ella?»
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La realidad: Se trata de dos trabajos diferentes. La gestión del conocimiento consiste en almacenar y recuperar documentos, procesos y conocimientos internos. El aprendizaje consiste en desarrollar capacidades, medir el progreso de las habilidades y garantizar que los alumnos retengan realmente los conocimientos y las prácticas. Un motor de IA que indexe su intranet puede ser estupendo para responder a la pregunta «¿Cuál es nuestra política de viajes?», pero no está diseñado para identificar lagunas de competencias u organizar itinerarios de aprendizaje estructurados.
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Implicaciones: Es aconsejable vincular las herramientas de gestión del conocimiento a sus sistemas de aprendizaje y desarrollo para que los alumnos puedan acceder a los documentos pertinentes. Aun así, es importante no tratarlos como un único sistema.
Mito 5: «Ahora la personalización es fácil»
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Por qué persiste el mito: A primera vista, la IA parece hacer trivial la personalización. Los primeros esfuerzos, como las recomendaciones al estilo de los proveedores de streaming – «¿Quieres aprender JavaScript? Aquí tienes un curso!» – fueron un gran paso adelante. Es fácil suponer que, con LLM más avanzados, la hiperpersonalización está a un clic de distancia.
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La realidad: La verdadera personalización va más allá de los intereses. Debe incorporar la función, las aspiraciones profesionales y las necesidades en tiempo real, así como los comentarios de jefes, colegas y mentores.
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Implicaciones: Para lograr una personalización de alta calidad, las plataformas de aprendizaje y desarrollo necesitan taxonomías de habilidades sólidas, datos de usuarios, definiciones de funciones, datos de tendencias y análisis que se adapten en tiempo real. Vincule su enfoque de IA a la práctica en el mundo real, a bucles de feedback continuos y a actualizaciones dinámicas que reflejen las necesidades cambiantes de los alumnos.
Si reconocemos dónde destaca la IA y dónde seguimos necesitando la creatividad, la empatía y la selección humanas, podemos canalizar esta tecnología para crear un aprendizaje significativo y duradero para la mano de obra moderna.
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