Introducción

¿Cómo se ve usar la IA en L&D?

Recientemente, este blog se ha centrado principalmente en preguntas más básicas sobre la IA en el aprendizaje: ¿cómo interfiere o augments la inteligencia artificial con la mente humana? ¿Cuáles son los peligros morales y culturales de usar estas herramientas de manera discriminada? ¿Cómo puede la IA promover el florecimiento humano en el lugar de trabajo?

Sin embargo, en esta publicación, quiero abordar una pregunta mucho más concreta: ¿cuáles son las formas específicas en las que podemos usar IA generativa para hacer que los equipos de L&D trabajen mejor? O, dicho de otra manera: ¿por qué deberían las empresas invertir en integrar la IA con los procesos de formación?

Respuesta corta: integrar IA generativa en los procesos de L&D puede mejorar significativamente la creación, entrega y evaluación de materiales de formación. Para mostrar cómo se puede hacer esto, observaremos el modelo ADDIE (Análisis, Diseño, Desarrollo, Implementación, Evaluación) y discutiremos cómo los profesionales de L&D pueden aprovechar sistemáticamente el poder de la IA para impulsar el éxito en sus iniciativas de formación.

Comenzaremos hablando de esa integración en general y luego concluiremos tocando cómo Mindsmith, específicamente, introduce IA en cada etapa de ADDIE.

El Modelo ADDIE y la IA

Análisis

Desarrollar una formación productiva comienza con “[identificar] la brecha entre las habilidades reales y las deseadas” de una organización. La IA puede ayudar a lograr esto a gran y pequeña escala.

A gran escala, la IA puede analizar datos organizacionales para identificar necesidades de formación específicas, permitiendo a los equipos de L&D centrarse en áreas que tendrán el mayor impacto. Las herramientas de análisis predictivo pueden prever brechas de habilidades futuras, permitiendo una planificación proactiva. Además, la IA puede ayudar a comprender las motivaciones y barreras de los aprendices a través del análisis de datos, proporcionando información que informa estrategias de formación más efectivas.

Más importante aún, y de manera más personal, a pequeña escala, la IA puede acelerar el proceso de identificar las necesidades individuales de los aprendices. Imagina, por ejemplo, un “entrevistador de IA” que pueda guiar a los empleados a través de la autorreflexión y la evaluación, ayudándolos a ellos y a una organización a identificar áreas de posible crecimiento.

Diseño

Una vez que se comprenden las necesidades de los aprendices, el contenido de aprendizaje debe alinearse con esas necesidades. Todos los adornos de un LMS elegante, potenciado por IA o de otra manera, son irrelevantes si no están dirigidos a desarrollar habilidades.

La IA es más útil directamente en esta etapa del proceso como integradora de información: un agente que puede tomar entrevistas, encuestas y otros datos recopilados en la etapa de análisis y proponer esquemas generales de cómo debe organizarse el contenido. Estos esquemas pueden ser refinados posteriormente por editores humanos.

Desarrollo

La IA acelera el proceso de desarrollo generando diversos tipos de contenido, como texto, videos y cuestionarios. Las plataformas que utilizan IA para crear simulaciones interactivas y módulos de microaprendizaje mejoran la experiencia de aprendizaje. Además, la IA permite la creación rápida de prototipos y pruebas A/B, refinando continuamente el contenido basado en información impulsada por datos.

Para los profesionales de L&D, esta capacidad significa un cambio de trabajo táctico de bajo nivel a pensamiento de diseño estratégico de orden superior. Las herramientas de IA minimizan el costo de oportunidad de la experimentación y amplían el espacio de contenido de aprendizaje posible. Y una vez que funciones como la generación de video estén disponibles, este espacio solo se ampliará.

Implementación

Uno de los aspectos más prometedores de las plataformas impulsadas por IA es la capacidad de ajustar el contenido en tiempo real según el progreso del aprendiz, personalizando la experiencia de aprendizaje. Las herramientas que implementan intervenciones conductuales, como empujones y retroalimentación personalizada, mejoran aún más el compromiso y la motivación. Esta adaptación en tiempo real ayuda a que los materiales de formación se mantengan relevantes y efectivos.

Evaluación

La IA proporciona información sobre el rendimiento de los aprendices y la efectividad de la formación a través de características de análisis e informes. Al recomendar ajustes en función de datos en tiempo real, la IA apoya la mejora continua de los programas de formación; este enfoque impulsado por datos también garantiza que las iniciativas de L&D estén alineadas con los objetivos organizacionales y las necesidades de los aprendices.

Ahora mismo, muchas empresas están construyendo soluciones de análisis predictivo a medida en torno a la IA, pero para empezar, no necesariamente necesitas una. Cualquiera que tenga una suscripción al servicio ChatGPT Premium de OpenAI puede subir archivos a ChatGPT y realizar análisis de datos, visualización y hablar con ChatGPT sobre los insights de esos datos. Y la versión Enterprise del producto lo hace escalable.

Esto significa que los profesionales de L&D con mínima experiencia en ciencia de datos ahora tienen acceso individual a un asistente de ciencia de datos de IA: alguien que les ayudará a tomar decisiones de diseño informadas empíricamente.

Cómo Mindsmith Utiliza ADDIE

Mindsmith se está construyendo con cada etapa del modelo ADDIE en mente. Específicamente, tenemos como objetivo introducir IA de maneras que mejoren y complementen el trabajo que los profesionales de L&D ya realizan.

Análisis

‍Desde el principio, el generador de lecciones de Mindsmith tiene en mente al aprendiz. La interfaz está diseñada para dar a los creadores la máxima flexibilidad en la creación de módulos de lecciones, con campos que pueden preparar al generador para prestar atención a consideraciones de contexto, longitud, tipo de contenido, estilo y audiencia.

Además, parte de la hoja de ruta a largo plazo de Mindsmith es un asistente de IA que sea sensible a la identidad de un aprendiz; en el futuro, haremos de ese entrevistador de IA que mencionamos anteriormente una realidad extremadamente útil. Los aprendices en la plataforma ingresarán a las lecciones habiendo ya enseñado a la IA adaptativa de la lección sobre sí mismos. Como veremos en etapas posteriores del proceso ADDIE, esto significará un aprendizaje más significativo y duradero.

Diseño‍

La herramienta de esquema de Mindsmith logra exactamente la funcionalidad discutida anteriormente. Después de que un creador ofrece al generador de lecciones alguna información inicial sobre los parámetros de una lección dada, Mindsmith generará un esquema amplio que luego se convierte en la base de todo el módulo de la lección. Los creadores pueden editar fácilmente y agregar más detalles a este esquema para satisfacer sus necesidades de instrucción.

Desarrollo

El asistente de lecciones de IA puede generar una lección desde cero basada en instrucciones personalizadas sobre audiencia y estilo, así como documentos existentes. Dentro del editor, puedes continuar colaborando con el asistente de IA solicitando la inserción de tipos específicos de imágenes y el rediseño de diapositivas individuales o secciones completas de una lección.

Implementación

‍La personalización en tiempo real está en el centro de la visión a largo plazo de Mindsmith. El contenido de formación que es fácil de producir y refinar también se personalizará a un nivel granular. Esto equivale a más que simplemente reorganizar bloques de contenido preelaborados. Un tutor o entrenador de IA que conozca el amor de un aprendiz por las pinturas de la naturaleza del siglo XIX, por ejemplo, puede crear preguntas de comprensión que aprovechen este interés. Más críticamente, quizás, un entrenador de IA comprenderá, con el contexto adecuado, el estilo de aprendizaje de un individuo y presentará el contenido de una manera que coincida con ese estilo.

Evaluación

Mindsmith ya ofrece análisis detallados sobre el éxito de los aprendices; en el futuro, planeamos agregar recomendaciones impulsadas por IA sobre qué hacer con esos datos. Esto significa que los equipos de L&D tendrán más tiempo para diseñar e implementar ajustes a los programas de formación más rápidamente.

Conclusión

Como señaló Josh Bersin, un destacado analista de recursos humanos y formación corporativa, el año pasado, “no podemos detener el tren de carga que viene”. La IA está llegando a toda fuerza en todas las industrias, en todos los dominios y en cada parte de la vida. Los profesionales de aprendizaje y desarrollo que prosperen en el futuro serán aquellos que comprendan cómo usar la IA, especialmente la IA generativa, en cada paso de su proceso.

Esto implica una revolución en la forma en que L&D realiza su trabajo. Significa un nuevo tipo de alfabetización de datos: una propensión para que cada miembro de un equipo entienda y extraiga de manera independiente insights de los análisis impulsados por IA. Significa un cambio en el alcance del trabajo de la mayoría de los diseñadores: el profesional promedio de L&D será, como en muchos otros campos, más un editor que un escritor, como New York Times el columnista Ezra Klein ha escrito. Y significa que la implementación del aprendizaje corporativo será más personalizada—y, con suerte, más efectiva—que nunca.

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