11 de junio de 2025
La IA ya forma parte de nuestro día a día
Por qué es hora de replantear la conversación en el aprendizaje corporativo
A finales de la década de 1990 y principios de la de 2000, las dudas en torno a Internet eran generalizadas.
La preocupación por la privacidad, la fiabilidad y la sobrecarga de información prevalecía en los círculos empresariales. Veinticinco años después, la infraestructura digital se ha convertido no sólo en algo aceptado, sino en algo esencial para el funcionamiento, la comunicación y el aprendizaje de las organizaciones. Ahora estamos viendo un patrón similar con la inteligencia artificial.
Muchos líderes de RRHH y L&D son comprensiblemente cautelosos. Aplicar la inteligencia artificial a algo tan humano como el aprendizaje plantea cuestiones importantes, como la privacidad, la calidad y el papel de los instructores en la era digital. Pero la historia nos dice que los grandes cambios tecnológicos suelen empezar con dudas, antes de integrarse en la vida cotidiana.
En lugar de preguntarse si deberían utilizar la IA, muchos líderes están explorando ahora una línea de investigación más estratégica: cómo utilizar la IA de forma responsable y eficaz, y qué buscar a la hora de elegir las herramientas.
La IA en el aprendizaje: Evolución, no sustitución
La idea de que la IA podría deshumanizar el aprendizaje sustituyendo a los profesores es una preocupación común expresada por los profesionales del aprendizaje y los líderes de RRHH. En realidad, las aplicaciones más eficaces de la IA en el aprendizaje corporativo de idiomas están diseñadas para potenciar a los profesores, no para sustituirlos.
Cuando se trata del aprendizaje de idiomas y la comunicación, las conexiones humanas siguen siendo fundamentales. Donde la IA puede aportar más valor es en el apoyo a partes de la experiencia de aprendizaje que antes eran difíciles de escalar o personalizar, como la práctica de conversación individual o la retroalimentación específica. Esto crea más oportunidades para que los alumnos adquieran fluidez y confianza, especialmente entre las sesiones con un profesor y en el mundo real.
Los mejores modelos de aprendizaje ofrecen un enfoque híbrido, con un equilibrio entre el apoyo humano y el de la IA, lo que permite un uso más eficaz del tiempo del profesor y mejores resultados de aprendizaje.
No es un chatbot más: Qué aporta valor real al aprendizaje con IA
El auge de herramientas como ChatGPT ha puesto a la IA en el punto de mira. Pero no toda la IA está diseñada para el aprendizaje.
Los modelos de propósito general tienen amplios conocimientos, pero a menudo carecen de la estructura, la alineación temática y el diseño pedagógico necesarios para el desarrollo eficaz de habilidades. En el aprendizaje de idiomas, por ejemplo, la coherencia, la retroalimentación y la alineación curricular son fundamentales.
Aquí es donde los modelos de tareas específicas, entrenados a partir de datos de aprendizaje propios de alta calidad y con mecanismos de control específicos, destacan. La IA que se basa en el comportamiento real de los alumnos, en los comentarios de los profesores y en los contenidos estructurados se ajusta para apoyar el progreso real.
El auge de herramientas como ChatGPT ha puesto a la IA en el punto de mira. Pero no toda la IA está diseñada para el aprendizaje.
Aprender de los datos de los alumnos de forma responsable
Otra consideración importante es la privacidad de los datos. Los sistemas de IA suelen depender de grandes volúmenes de datos, por lo que las preocupaciones en torno a la transparencia y el control son válidas. Del mismo modo, en un momento en que casi cualquier aplicación puede comercializarse como "potenciada por IA", sigue siendo clave elegir socios de IA que tengan experiencia en el manejo seguro de los datos de los alumnos.
En entornos de aprendizaje, las herramientas de IA más responsables están diseñadas para trabajar con datos de comportamiento anónimos -como índices de finalización de lecciones, patrones de habla o tendencias de compromiso- dentro de un sistema cerrado y propietario. El objetivo no es supervisar a los individuos, sino comprender dónde tienen dificultades los alumnos y qué les impulsa a mejorar, para ofrecer un apoyo más personalizado a escala.
Lo que los responsables de RRHH deberían preguntarse
La trayectoria de la mayoría de las tecnologías digitales sigue un patrón conocido: escepticismo inicial, experimentación cautelosa e integración gradual. Lo que cambia la curva es el liderazgo y la estrategia.
En lugar de preguntar: "¿Es segura la IA?" o "¿Va a sustituir a los profesores?", las preguntas más estratégicas para los líderes de RRHH y L&D podrían ser:
• ¿Dónde puede la IA ayudarnos a personalizar a escala, sin aumentar significativamente los costes?
• ¿Cómo pueden los datos mejorar el apoyo a los alumnos?
• ¿Cuál es el papel de la facilitación humana cuando las herramientas digitales se vuelven más inteligentes?
Estas preguntas cambian la narrativa de la mitigación de riesgos a la creación de capacidades, y posicionan a los líderes de RRHH como administradores de estas innovaciones.
Integrar la IA en el aprendizaje no significa abandonar los métodos tradicionales. Se trata de comprender dónde pueden mejorarlos las nuevas herramientas. La instrucción humana siempre será fundamental para un aprendizaje significativo. Pero con el apoyo adecuado de la IA, se vuelve más específica, más inclusiva y más impactante.
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