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    Las 7 cosas que no debe hacer al usar IA generativa en eLearning

    ¿Está pensando en usar IA para acelerar la creación de sus cursos? Antes de empezar, hay algunos conceptos que debe tener claros.

    No toda la IA funciona igual. La IA generativa es esa herramienta que puede tomar un input inicial, como “Cree un programa de inducción remota para nuevos empleados,” y transformar esa idea en contenido totalmente nuevo. Hablamos de estructuras de cursos, lecciones, videos, cuestionarios y gráficos, todo diseñado específicamente para lo que usted necesita.

    A diferencia de la IA tradicional, que se limita a analizar datos existentes o responder preguntas con información ya almacenada, la IA generativa va mucho más allá. Es como tener un asistente virtual que no solo le da respuestas, sino que le diseña un curso completo desde cero, adaptado a sus necesidades.

    En el mundo del eLearning, esta capacidad ha cambiado las reglas del juego. Muchas empresas ya usan herramientas de IA generativa para desarrollar materiales de capacitación más rápido que nunca. Desde crear gráficos hasta redactar evaluaciones, esta tecnología puede encargarse de las tareas repetitivas, permitiendo que los diseñadores instruccionales se concentren en estrategias más grandes.

    Ahora, la pregunta es: ¿cómo asegurarse de que esta tecnología trabaje a su favor? Porque, aunque la IA generativa es rápida y eficiente, también puede jugarle en contra si no se usa con cuidado. Cursos poco efectivos, participantes desmotivados o problemas con normativas pueden ser algunos de los riesgos.

    Para que eso no le pase, aquí le contamos qué no debe hacer al usar IA generativa para crear cursos eLearning.

    1. No dependa solo de la IA para la precisión del contenido

    La IA generativa puede crear grandes cantidades de contenido instruccional rápidamente, pero no garantiza precisión ni alineación con los estándares de su industria o negocio.

    Por ejemplo, si utiliza IA para generar un curso de cumplimiento normativo, podría omitir actualizaciones regulatorias recientes o malinterpretar leyes complejas, lo que resultaría en información incorrecta o desactualizada. Esto podría derivar en riesgos legales, problemas de cumplimiento o incluso en la difusión de datos erróneos dentro de su organización.

    Qué hacer en su lugar: Siempre incluya a expertos en la materia (SMEs) en el proceso de revisión. Después de que la IA genere el contenido, pida a los expertos que verifiquen su precisión y aseguren que refleja las normativas actuales, las necesidades del negocio y los estándares de la industria. Este nivel adicional de supervisión garantiza que el curso final no solo sea rápido de crear, sino también preciso, relevante y confiable.

     

    2. No permita que la IA tome el control

    Imagine construir una casa sin planos: podría tener paredes y un techo, pero no sería habitable. Lo mismo ocurre al usar IA en programas de capacitación. La IA generativa puede crear módulos, videos y evaluaciones en minutos, pero sin un marco sólido de diseño instruccional, el contenido puede carecer de dirección, relevancia e impacto. Por ejemplo, la IA podría generar un curso completo de liderazgo, pero si no aborda los desafíos específicos que enfrentan sus gerentes, será contenido sin utilidad real.

    Qué hacer en su lugar: Comience con un plano: su marco de diseño instruccional. Primero identifique las necesidades de los estudiantes, los objetivos comerciales y los resultados de aprendizaje que desea alcanzar. Luego, utilice la IA como una herramienta para dar vida a esos planes. Piense en la IA como un constructor hábil, pero recuerde que usted es el arquitecto que guía el proyecto. Siempre revise y ajuste los resultados generados por la IA para asegurarse de que se alineen con su visión y ofrezcan resultados de aprendizaje significativos.

    También leer: Errores que debería evitar al usar IA para crear cursos eLearning

     

    3. No use la IA para reemplazar a los expertos en la materia (SMEs)

    Piense en la IA como un estudiante rápido, pero no como un profesional experimentado. Puede generar contenido en segundos, pero no tiene los años de experiencia, el conocimiento práctico ni la comprensión detallada que aportan los expertos en la materia (SMEs).

    Si confía únicamente en la IA, corre el riesgo de crear cursos que parecen completos pero carecen de profundidad crítica. Por ejemplo, imagine usar IA para desarrollar un módulo de capacitación en seguridad sin consultar a ingenieros o responsables de seguridad. Esto podría omitir protocolos clave o no abordar escenarios reales, poniendo en riesgo a su equipo.

    Qué hacer en su lugar: Use la IA como un asistente, no como el único creador. Deje que se encargue de tareas repetitivas, como redactar o formatear contenido, pero siempre involucre a los SMEs en el proceso para validar y enriquecer la información. Los SMEs aseguran que la capacitación sea precisa, práctica y basada en conocimientos reales, brindando a los estudiantes la confianza necesaria para aplicar lo aprendido de manera efectiva. Juntos, la IA y los SMEs forman el equipo perfecto.

     

    4. No abuse de recursos visuales genéricos generados por IA

    Las herramientas de IA generativa pueden recomendar o crear imágenes avatares y gráficos en segundos. Aunque algunos pueden lucir excelentes, otros requieren más cuidado, estrategia y reflexión para realmente conectar con sus estudiantes.

    Confiar demasiado en los visuales generados por IA sin revisarlos puede dar como resultado un diseño genérico, similar a imágenes de archivo, o peor aún, visuales que no representan la diversidad y la cultura de su fuerza laboral. Por ejemplo, usar avatares genéricos que no reflejan la composición única de su equipo puede hacer que la capacitación se sienta desconectada e impersonal.

    Qué hacer en su lugar: Trate los elementos visuales como una parte estratégica de su capacitación. Use las imágenes generadas por IA como punto de partida, pero revíselas y ajústelas para que se alineen con los valores de su organización y las características demográficas de sus colaboradores. Por ejemplo, asegúrese de que los avatares reflejen la diversidad de su equipo, incluyendo género, etnia y habilidades. Recursos visuales bien pensados pueden marcar una gran diferencia al hacer sus cursos más relevantes.

     

    5. No confíe en la IA 10%% para el tono y la empatía

    La IA puede ser increíblemente rápida, pero no tiene corazón. Cuando se trata de temas sensibles como el acoso laboral, la salud mental o la diversidad, la IA generativa puede producir textos que se sienten fríos, robóticos o desconectado de las realidades emocionales y culturales de las personas.

    Por ejemplo, un curso sobre diversidad podría presentar datos precisos, pero si no aborda la carga emocional del tema o las experiencias reales de los empleados, puede dejar a los participantes sintiéndose ignorados o incomprendidos. Esto no solo disminuye el impacto del curso, sino que también puede afectar negativamente la percepción de los valores de su organización.

    Qué hacer en su lugar: Colabore estrechamente con su equipo para humanizar el contenido generado por IA. Combine la rapidez de la IA con la experiencia de diseñadores instruccionales, profesionales de recursos humanos y expertos en la materia que entiendan las sutilezas del tema. Revise y edite el texto para agregar calidez, empatía y un contexto que refleje las realidades de los colaboradores. Incorpore historias reales, desafíos cotidianos y un lenguaje inclusivo que fomente una conexión genuina. De esta manera, su curso no solo será informativo, sino también significativo y transformador.

    Lectura recomendada: Las nuevas reglas del diseño instruccional en un mundo impulsado por la IA

     

    6. No omita el control de calidad: La velocidad no lo es todo

    La IA puede generar contenido a una velocidad increíble, pero apresurarse a publicarlo sin una revisión exhaustiva puede provocar errores o inconsistencias. Imagine lanzar un curso y descubrir que el cuestionario generado por la IA tiene preguntas mal redactadas o respuestas irrelevantes. Esto no solo frustrará a los colaboradores, sino que también dañará la credibilidad de todo su programa de capacitación.

    Qué hcer en su lugar: Reduzca la velocidad para avanzar con solidez. Establezca un proceso robusto de control de calidad que incluya múltiples niveles de revisión. Involucre a los miembros del equipo para revisar el contenido y asegurarse de que sea preciso, claro y esté alineado con sus objetivos. Realice revisiones entre pares para identificar errores que puedan haberse pasado por alto y ejecute pruebas piloto con un grupo pequeño de estudiantes para detectar lagunas o elementos confusos. Dedicar tiempo a perfeccionar el contenido generado por IA asegura que su capacitación sea profesional, pulida y lista para ofrecer resultados.

     

    7. No Abrume a los colaboradores con demasiado contenido

    Solo porque la IA generativa puede crear mucho contenido de forma rápida, no significa que sus colaboradores puedan—o deban—consumirla. Saturarlos con demasiados módulos, páginas o detalles puede dejarlos abrumados y desconectados.

    Imagine crear un programa de capacitación con 15 módulos llenos de lecciones generadas por IA. Aunque parezca un curso muy completo, los empleados podrían perder rápidamente el enfoque, lo que resultaría en bajas tasas de finalización y una retención de conocimientos deficiente.

    Qué hacer en su lugar: Pregúntese: "¿Qué necesitan realmente los colaboradores para tener éxito?" Concéntrese en lo esencial y divida el contenido en módulos pequeños y accionables. Use estrategias de microlearning para ofrecer lecciones breves y de alto impacto que se ajusten a horarios ocupados. Priorice siempre la claridad y la relevancia sobre la cantidad, asegurándose de que cada pieza de contenido tenga un propósito claro. Los cursos estructurados de manera cuidadosa mantendrán a los estudiantes comprometidos y les ayudarán a retener más, transformando el exceso de información en progreso significativo.


    La IA generativa es transformadora, pero el Diseño Instruccional sigue siendo clave

    La IA generativa ha cambiado las reglas del juego al permitir crear contenido eLearning de manera rápida y eficiente, pero no es un sustituto del diseño instruccional.

    La IA es una herramienta, y como toda herramienta, funciona mejor cuando está guiada por estrategias claras y experiencia humana.

    Al integrar el diseño instruccional en sus flujos de trabajo con IA, puede crear materiales de capacitación rápidos, escalables, impactantes y alineados con los objetivos de su negocio.

    Incluso en esta era impulsada por la IA, el diseño instruccional y la estrategia formativa sigue siendo la base para ofrecer experiencias de aprendizaje significativas y efectivas.

    Preguntas de Reflexión

    • ¿Están sus materiales de capacitación alineados con los objetivos de su negocio y las necesidades de los estudiantes?

    • ¿Ha revisado el contenido generado por IA para garantizar precisión, empatía y relevancia?

    • ¿Su capacitación incluye un equilibrio de interactividad, elementos visuales y aplicaciones del mundo real?

    • ¿Está saturando a los estudiantes con demasiado contenido o su curso es claro y enfocado?

    • ¿Cuenta con un proceso de control de calidad para perfeccionar el contenido generado por IA?

    Próximos pasos

    1. Comience con un marco claro de diseño instruccional. Defina sus objetivos, necesidades de la audiencia y resultados de aprendizaje antes de usar herramientas de IA.

    2. Colabore con expertos en la materia. Asegúrese de que el contenido generado por IA refleje conocimientos del mundo real y perspectivas prácticas.

    3. Divida el contenido en módulos pequeños. Utilice estrategias de microlearning para mantener a los estudiantes comprometidos y enfocados.

    4. Realice controles de calidad. Revise los materiales generados por IA en busca de errores, evalúe su impacto y pruebe los cursos con un grupo piloto.

    5. Refine su enfoque continuamente. Recoja comentarios de los estudiantes y partes interesadas para mejorar los cursos futuros.

    Al combinar la velocidad de la IA con la profundidad del diseño instruccional, podrá crear eLearning que realmente aporte valor, tanto para sus estudiantes como para su negocio.

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    La curva del olvido: por qué tu capacitación se borra en una semana — y cómo evitarlo

    Ciencia del aprendizaje y retención Tu gente no tiene un problema de motivación. Tiene un problema de memoria — y un experimento de hace 140 años lo describe con precisión. Esto es lo que dice la ciencia, y qué hacer al respecto desde el lunes por la mañana. Piensa en la última capacitación obligatoria que realizó tu organización. El tablero de finalización se puso en verde. La gente aprobó el cuestionario. La dirección marcó la casilla. Ahora hazte una pregunta incómoda: ¿cuánto de eso podrían usar realmente esos mismos colaboradores dos semanas después? Si la respuesta honesta es “no mucho”, no estás ante una falla de esfuerzo o de atención. Estás ante una propiedad fundamental del cerebro humano — una que fue medida, graficada y publicada antes de que la bombilla eléctrica fuera de uso común. Se llama la curva del olvido, y hasta que tu estrategia de aprendizaje la tenga en cuenta, estás pagando en silencio por llenar un balde con un agujero en el fondo. Un experimento del siglo XIX que aún gobierna tu presupuesto de capacitación En la década de 1880, un psicólogo alemán llamado Hermann Ebbinghaus decidió hacer algo que nadie había intentado: medir la memoria en sí misma. Creó cientos de sílabas sin sentido, las memorizó y luego midió cuánto podía recordar después de 20 minutos, una hora, un día y más. Graficó los resultados. Lo que encontró tiene una forma que cualquier directivo reconocería como un problema: la memoria no se desvanece de forma suave y pareja. Se desploma rápido al principio — la mayor pérdida ocurre en las horas siguientes al aprendizaje — y luego la caída se ralentiza a medida que lo que sobrevive se asienta. Dibújalo en una gráfica y obtienes un acantilado, no una pendiente suave. Esta es la versión que le importa a cualquiera que sea responsable de un equipo de trabajo: 100% 75% 50% 25% 0% Conocimiento retenido Día 0 Día 1 Día 3 Día 7 Día 30 Tiempo tras la capacitación repaso repaso repaso Capacitación única Capacitación + refuerzo espaciado La línea roja es lo que compra la mayoría de la capacitación corporativa: una caída pronunciada en los días posteriores a la sesión. La línea verde muestra el mismo contenido reforzado a intervalos espaciados. Cada repaso vuelve a elevar la retención — y cada vez, la memoria se desvanece más lentamente que antes. La curva se aplana con cada contacto. El detalle importante no son las cifras exactas del eje — esas varían según la persona, el material y qué tan significativo sea el contenido. El detalle importante es la forma. El aprendizaje que se entrega una sola vez, y nunca se retoma, sigue la línea roja hacia abajo. Y ninguna cantidad de pulido en la sesión original cambia esa trayectoria. Un curso bellamente producido que nunca se refuerza se olvida tan rápido como uno aburrido. Esto no es una teoría. Se ha replicado durante 140 años. Sería razonable ser escéptico ante un resultado de la década de 1880 basado en una sola persona memorizando sílabas sin sentido. Por eso vale la pena saber que la curva de Ebbinghaus es uno de los hallazgos más sólidos de toda la psicología. Una rigurosa replicación de 2015 reprodujo su curva del olvido con gran fidelidad, confirmando que la forma básica se sostiene bajo métodos modernos. Aún más importante para las organizaciones, la solución que implica la curva se ha probado mucho más ampliamente que la curva misma. Una revisión científica de referencia sintetizó 317 experimentos sobre cómo el momento de la práctica afecta a la memoria. La conclusión es una de las más consistentes en la ciencia del aprendizaje: distribuir el aprendizaje a lo largo del tiempo produce una retención a largo plazo muchísimo mejor que concentrarlo en una sola sesión. Mismo contenido, mismo tiempo total — resultado distinto, únicamente por cuándo se entregó. 317 experimentos independientes, sintetizados en una revisión de referencia, apuntan a la misma conclusión: el aprendizaje espaciado supera al aprendizaje concentrado para lograr una retención duradera. No es una moda ni la afirmación de un proveedor — es ciencia establecida. “La palanca más desaprovechada en el aprendizaje corporativo no es mejor contenido ni más presupuesto. Es el momento. Cuándo entregas la capacitación es tan decisivo como qué entregas.” Por qué el modelo estándar de capacitación corporativa lucha contra el cerebro La mayoría del aprendizaje organizacional está diseñado casi a la perfección para ubicarse en la línea equivocada de esa gráfica. Considera cómo funciona un programa típico: 1 Es un evento, no un proceso Un taller de medio día, un módulo anual de cumplimiento, un maratón de incorporación de una sola vez. El cerebro trata una exposición única como información de baja prioridad y la descarta — exactamente como predice la curva. 2 Lo carga todo al inicio Meter el equivalente a un año de políticas en una sola sesión se siente eficiente y es lo contrario. La entrega concentrada es la forma más rápida de garantizar la pronunciada curva roja. 3 Mide la finalización, no la retención Una tasa de finalización del 95% te dice que la gente estuvo presente durante el contenido. No dice nada sobre si lo recordará cuando llegue el momento de aplicarlo — que es lo único que afecta al desempeño. 4 Nunca regresa Sin un segundo, tercer y cuarto contacto deliberados, no hay mecanismo que interrumpa el olvido. El refuerzo que aplana la curva simplemente nunca ocurre. El resultado es una costosa ilusión de aprendizaje. La actividad es real. La capacidad duradera no lo es. Y como el olvido ocurre en silencio, semanas después de la capacitación cuando nadie está mirando, la pérdida rara vez aparece en algún reporte. Cómo se ve trabajar a favor de la curva La buena noticia escondida en la curva del olvido es que también te entrega la solución. Cada vez que una memoria se recupera y se refuerza, se desvanece más lentamente después. Así que todo el juego se reduce a esto: interrumpir la caída, en los momentos correctos, con la menor fricción posible. Así se traduce en la práctica. El modelo de evento (lucha contra la curva) El modelo de refuerzo (trabaja con ella) Una sesión larga y luego silencio Una sesión inicial breve y luego seguimientos espaciados durante días y semanas Releer las diapositivas de forma pasiva Recuperación activa — una pregunta rápida que obliga al cerebro a recuperar la respuesta Todos repasan todo Cada persona vuelve sobre lo que ella falló, no sobre lo que ya sabe La capacitación vive en un portal aparte El refuerzo llega en el flujo de trabajo, en dosis de dos minutos Éxito = curso completado Éxito = el conocimiento sigue ahí semanas después, y se ve en el comportamiento 1. Convierte el evento en una secuencia El cambio más poderoso casi no cuesta nada: deja de pensar en la capacitación como un día y empieza a pensarla como una campaña. Un curso de 40 minutos seguido de tres breves contactos de refuerzo durante el mes siguiente superará a un curso de dos horas seguido de nada — con menos tiempo total frente a la pantalla. 2. Haz que la gente recupere, no que relea El refuerzo funciona porque el cerebro tiene que extraer la respuesta, no porque vuelva a ver el contenido. Una sola pregunta bien colocada — “¿Cuál es el primer paso si detectas esto?” — hace más por la retención que volver a ver el módulo completo. Integra la recuperación en cada contacto. 3. Espacia los contactos y luego amplía los intervalos Retoma el material nuevo poco después de la primera exposición y luego deja que los intervalos crezcan — un día, luego varios días, luego un par de semanas. A medida que la memoria se fortalece, necesita menos refuerzo. Cada ciclo compra una curva más plana y una mayor duración. 4. Personaliza qué se repasa Obligar a un colaborador destacado a repasar lo que ya sabe desperdicia su tiempo y erosiona su buena voluntad. El refuerzo debe concentrarse en los puntos débiles de cada persona. Aquí es donde el modelo de refuerzo deja de ser un ejercicio de calendario y empieza a requerir un sistema capaz de adaptarse al individuo. Idea clave La curva del olvido no es una razón para gastar más en capacitación. Es una razón para gastar de forma distinta. Las organizaciones que ganan no son las que tienen las bibliotecas de cursos más grandes — son las que refuerzan una menor cantidad de contenido en los momentos correctos, para que de verdad perdure. El argumento de negocio es más simple de lo que parece Deja de lado la neurociencia y el argumento para las organizaciones es contundente. Si la mayor parte de lo que enseñas desaparece en una semana, entonces el costo real de la capacitación de una sola vez no es el precio del curso. Es el precio del curso más todo lo que sale mal porque el conocimiento no estaba ahí cuando importaba — el incumplimiento normativo, el descuido de seguridad, la conversación de ventas que no cuajó, el nuevo colaborador que tarda el doble en volverse productivo. El refuerzo no solo mejora una métrica de capacitación. Es la diferencia entre un aprendizaje que cambia lo que la gente hace y uno que apenas cambia lo que la gente puede recitar. Para cualquier líder que alguna vez se preguntó por qué un programa de capacitación bien ejecutado no movió el desempeño, la curva del olvido suele ser la respuesta — y el modelo de refuerzo suele ser el remedio. Cómo SHIFT te ayuda a vencer la curva Este es precisamente el problema que SHIFT fue creado para resolver. Durante casi tres décadas hemos ayudado a organizaciones globales a mover el aprendizaje fuera de la pronunciada línea roja y hacia la línea verde más plana — no con más contenido, sino con una entrega más inteligente. Nuestro ecosistema impulsado por IA está diseñado en torno a cómo funciona realmente la memoria: crea aprendizaje atractivo con rapidez y luego refuérzalo con contactos espaciados basados en la recuperación, que se adaptan a cada persona y la alcanzan en el flujo de trabajo. En lugar de un evento único que se desvanece para el viernes, obtienes una secuencia diseñada para que el conocimiento perdure — y la medición para demostrarlo. 1 Diseñado para el refuerzo, no solo para la entrega El aprendizaje se diseña como una secuencia de contactos bien programados, de modo que la retención queda integrada desde el inicio en lugar de dejarse al azar. 2 Adaptativo por diseño Cada persona dedica su tiempo a lo que aún no domina — la personalización que hace que el refuerzo sea eficiente en vez de tedioso. 3 Probado a escala global Seis millones de personas capacitadas en más de 43 países, con el respaldo de casi 30 años de experiencia en eLearning y alrededor de 20 premios de la industria. Es tecnología probada, no un experimento. Deja de pagar por que te olviden. Descubre cómo SHIFT convierte la capacitación de una sola vez en aprendizaje que sobrevive a la curva del olvido — y que se refleja en el desempeño. Solicita una demo En resumen Ebbinghaus demostró en la década de 1880 algo que la mayoría de las organizaciones sigue ignorando en la década de 2020: sin refuerzo, el aprendizaje se evapora, rápido. La curva del olvido no es una nota al pie en un libro de psicología. Es una línea en tu presupuesto — el costo invisible de cada programa que termina en el instante en que termina la sesión. No puedes apagar el olvido. Pero sí puedes decidir por cuál curva transita tu gente. La pregunta no es si tu capacitación se está olvidando. Es si vas a hacer algo al respecto. Fuentes: Ebbinghaus, H., Über das Gedächtnis (1885) • Murre, J.M.J. & Dros, J., “Replication and Analysis of Ebbinghaus' Forgetting Curve,” PLOS ONE (2015) • Cepeda, N.J., Pashler, H., Vul, E., Wixted, J.T. & Rohrer, D., “Distributed Practice in Verbal Recall Tasks,” Psychological Bulletin (2006)

    Cada empleado tiene ahora un tutor que nunca duerme. La pregunta es quién lo controla.

    El cambio más importante que la inteligencia artificial trae al aprendizaje corporativo no es que pueda generar un curso en minutos. Es que, por primera vez, cada empleado de su organización puede tener algo que antes estaba reservado para ejecutivos y atletas de élite: un guía paciente y siempre disponible que responde la pregunta exacta que tienen, en el momento exacto en que la tienen.

    Tu mejor conocimiento no debería entrenar el modelo de otra empresa

    Toda organización está sentada, casi sin notarlo, sobre un cuerpo de conocimiento que le tomó años y mucho dinero construir: la forma en que incorpora a su gente, los métodos que hacen que su capacitación funcione, las respuestas ganadas con esfuerzo a las preguntas que los clientes realmente hacen, los manuales que la separan de la competencia. En la mayoría de las empresas, ese conocimiento vive disperso en documentos, cursos, sesiones grabadas y en la cabeza de unas pocas personas con experiencia.

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