¡La Inteligencia Artifical (IA) no es solo una palabra de moda!
Escuchamos utilizar el término "IA" en todo lado, en las noticias, redes sociales y en las conferencias, pero no muchas personas saben lo que realmente significa este concepto. A menudo se usa para referirse a otros algoritmos complejos que no califican como IA en absoluto.
Entonces, ¿cómo deberíamos definirla?
¿Qué es la Inteligencia Artificial?¿Y cómo se diferencia del "Machine Learning"?
A veces, la IA se usa indistintamente con otro término, "aprendizaje automático" o "Machine Learning", pero no son exactamente lo mismo. De hecho, ML se considera un subconjunto particularmente innovador de IA.
Se le llama inteligencia artificial (IA) a la habilidad de una máquina de imitar capacidades de los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear. Aplicada a los entornos de aprendizaje digital (de los que ya hablamos en esta publicación), es una de las innovaciones disruptivas que está revolucionando la educación empresarial.
Existen tres tipos de IA:
- Automatizar los procesos comerciales
- Obtener información a través del análisis de datos
- Interactuar con clientes y empleados.
El aprendizaje automático es uno de los tipos más comunes de Inteligencia Artificial. El aprendizaje automático se utiliza principalmente para procesar grandes cantidades de datos rápidamente.
¿Por qué aplicar la Inteligencia Artificial en el contexto de capacitación corporativa?
El modelo de capacitación corporativa tradicional presenta algunos retos comúnes, por ejemplo:
- Demasiado contenido y de larga duración: la mayoría de las herramientas tradicionales de aprendizaje utilizan módulos de capacitación de formato largo, como presentaciones en powerpoint, seminarios y conferencias presenciales. Y crear una hora de dicho contenido de formación requiere un mínimo de 43-185 horas. Esto abruma a los colaboradores muy fácilmente.
- Falta de personalización: dado que la creación de contenido consume mucho tiempo, las sesiones de formación suelen ser genéricas y no se adaptan a las necesidades específicas de cada empleado.
- Dificultad para medir su efectividad: calcular el ROI de la capacitación tradicional implica procesos de recopilación e ingreso de datos que requieren mucho tiempo.
- No se adapta a la fuerza laboral digital: la capacitación ya no es una iniciativa que sucede una o dos veces al año, sino es un proceso continuo. La fuerza laboral actual con millennials y Gen Z prefiere autogestionar sus experiencias de aprendizaje, según un informe de LinkedIn Learning.
La Inteligencia Artificial viene a solucionar muchos de estos retos.
¿Cómo aplicar la IA a los entornos de eLearning?
El aprendizaje organizacional utilizando la IA no significa solo que las máquinas aprendan de forma autónoma. O humanos enseñando a máquinas. O máquinas que enseñan a los humanos. Son los tres. Las organizaciones que permiten que los humanos y las máquinas aprendan continuamente unos de otros con los tres métodos tienen cinco veces más probabilidades de obtener beneficios financieros significativos que las organizaciones que aprenden con un solo método.
Las empresas reconocen cada vez más el potencial de la IA. De hecho, según la Encuesta CIO de Gartner de 2019, el 37% de las empresas habían implementado algún tipo de IA, lo que representa un enorme aumento del 270% en los últimos cuatro años. Además, ese mismo reporte estima que para el 2021, el 80% de las tecnologías emergentes tendrán sus bases en la IA.
1) Ofrecer contenido adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado: Aprendizaje personalizado
La personalización ya no es un deseo de los colaboradores modernos; es una expectativa. Quieren contenido que incluya algún tipo de enfoque personalizado.
Las plataformas de eLearning que aprovechan la Inteligencia Artificial pueden adaptar el contenido en función del conocimiento existente de cada alumno en lugar de proporcionar un enfoque único para todos.
El aprendizaje personalizado o adaptativo es un enfoque basado en datos, que consiste en realizar un seguimiento continuo del rendimiento de cada alumno, utilizar algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados y modificar el material para reflejar el conocimiento de ese alumno en particular. Por lo tanto, si el perfil de aprendizaje de un empleado menciona la competencia en comunicación, la plataforma eLearning no asignará módulos relacionados con ese conjunto de habilidades para reducir el tiempo de capacitación. Y si un alumno está intentando dominar un nuevo módulo, el sistema seguirá alterando el material y los niveles de dificultad en función de su progreso, hasta que haya comprendido el concepto. Preparar una ruta de aprendizaje personalizada para cada alumno con temas relevantes no solo mejora la eficiencia del tiempo, sino que también aumenta sus niveles de motivación.
La IA hace que seguir los procesos de aprendizaje de cada empleado sea más fácil y más preciso. Para entender un tema en profundidad, y apropiarse de forma permanente del conocimiento, el colaborador necesita varias perspectivas de lo que está estudiando, sobre todo en temas complejos.
En ingeniería mecánica, para diseñar un motor de combustión interna, un estudiante necesita entender cómo funciona el motor, las partes de las que se compone y cómo interactúan entre sí. Para tener un entendimiento profundo, necesita ver varios modelos y analizar cómo en cada caso sistemas que se articulan diferente, pero siguen los mismos principios, cumplen con la misma función.
Este proceso no es lineal, y no es igual para cada estudiante. Puede que a un estudiante le resulte más rápido ver y desarmar un motor para entenderlo, mientras que a otro le resulte más fácil ver un plano, y otra lo entienda leyendo una descripción detallada de cómo funciona. La mayoría de los estudiantes necesitan varias formas de acercarse al motor para comprenderlo de forma amplia.
En el estudio de otras materias funciona igual: no es suficiente con un solo método para apropiarse por completo de un conocimiento, y los distintos métodos que se utilicen, la forma en la que se utilicen y el grado en que el estudiante necesite apoyarse en cada uno, cambia de una persona a otra.
Con el enfoque de formación tradicional hay una ruta de aprendizaje definida, y el instructor/creador del curso define el mismo orden de los contenidos para todos los estudiantes por igual; son genéricos, y no están pensados en relación a los intereses particulares de cada colaborador.
Bajo el enfoque de formación autogestionada esto no sucede, porque es el mismo estudiante quien define la trayectoria de su aprendizaje, pero es un formato que requiere de tiempo de investigación, y de ciertas habilidades que no todos los empleados dominan con tanta fluidez como para poder practicarlo con la eficiencia que los entornos de trabajo más ágiles exigen.
Si la incorporación de plataformas de eLearning es un primer paso hacia la creación de sistemas de desarrollo empresarial más efectivos, la incorporación de la IA es el segundo: a través del análisis de datos de la actividad de los empleados en las plataformas de aprendizaje, esta tecnología se usa para modificar los contenidos y sugiere caminos de aprendizaje diferenciados, basados en los gustos, preferencias, y el comportamiento previo de cada usuario.
El resultado es un enfoque de enseñanza dinámico, flexible, personalizado y efectivo, que se adapta como un organismo vivo a las necesidades de cada empleado, y lo asiste en el proceso de ser el director de su aprendizaje.
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2) Mejor toma de decisiones: Analíticas avanzadas
Cuando se trata de evaluar el conocimiento de sus colaboradores, los instructores o líderes tienen limitaciones obvias: toman mucho tiempo y los resultados realmente no ofrecen información detallada.
Sin embargo, con la ayuda de un sistema basado en Inteligencia Artificial, se puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos, así como identificar patrones y tendencias.
Específicamente, el análisis de contenido se refiere a plataformas de eLearning que aprovechan la IA (específicamente el aprendizaje automático) para optimizar los módulos de aprendizaje. De esta forma, se analiza el contenido de un curso para obtener el máximo efecto y optimizarlo para satisfacer las necesidades de los alumnos. Esto permite a los líderes corporativos no solo crear y administrar su contenido eLearning, sino también obtener información importante sobre el progreso y la comprensión del alumno a través de un poderoso análisis de datos.
Los instructores o líderes organizacionales reciben información sobre el desempeño, las fortalezas, las áreas más problemáticas e incluso los problemas relacionados con la asistencia de cada estudiante. Esto facilita la toma decisiones y la posibilidad de optimizar y tomar acción pertiente antes de que el colaborador no tenga motivación para continuar y simplemente abandone el curso.
Lecturas recomendadas:
¿Qué son los Micro Momentos? ¿Y cómo aprovecharlos en su estrategia de eLearning?
Why Aren’t Employees Completing Your eLearning Courses?
3) Usar la Inteligencia Artificial para crear cursos eLearning más rápido
Para los expertos de la materia y los profesionales de diseño instruccional, la creación de cursos es uno de los factores del e-learning que consumen más tiempo. Las plataformas de eLearning que utilizan inteligencia artificial, pueden ayudar a extraer información valiosa y convertirla en contenido inteligente para el aprendizaje digital.
Por ejemplo, utilizando funcionalidades como la traducción automática.
Tradicionalmente, los cursos de eLearning también pueden ser difíciles de traducir, lo que conlleva sus propias limitaciones de audiencia. Esas barreras del idioma, junto con la gran cantidad de contenido que se necesita crear, hacen que sea difícil, y que requiera mucho tiempo, crear un excelente contenido para múltiples idiomas.
Pero con la IA, ahora es posible desarrollar contenido multi-lenguaje para empresas globales que se enfrentan al desafío de crear contenidos útiles para sucursales de varios países, o para la cada vez más común situación de empresas que trabajan con equipos remotos que hablan diversos idiomas.
A pesar de que los empleados tengan un muy buen nivel de inglés, un plan de estudios con contenidos adaptados a su idioma forma parte del proceso de personalización, y facilita la apropiación de los conocimientos y su aplicación.
En promedio, utilizando una herramienta de autoría que utiliza la inteligencia artificial, las empresas pueden reducir el tiempo de traducción de un plan de contenidos de meses a solo días, lo que dinamiza mucho el proceso de preparación para proyectos que necesitan de conocimientos específicos.
4) Apoyo a cada usuario a lo largo del camino: Chatbots y tutores virtuales
A través de la Inteligencia Artificial se pueden realizar evaluaciones y procesar las consultas de los colaboradores/estudiantes y responder a ellas en tiempo real, de forma que aceleran y personalizan el proceso de aprendizaje.
Un ejemplo podría ser un chatbot que "decide" qué pregunta hacerle a un alumno basándose en las respuestas anteriores del alumno, por ejemplo, agregando preguntas en áreas donde el alumno ha tenido más respuestas incorrectas o saltando a un nivel superior cuando el alumno consistentemente ingresa las respuestas correctas. Otro uso común es responder preguntas simples: el algoritmo de IA puede recibir información básica que, por ejemplo, un nuevo colaborador pueden necesitar. Puede presentarse como un chatbot inteligente que analiza y responde a los mensajes de texto conversacionales y las preguntas de esos empleados.
De manera similar a los chatbots, los asistentes virtuales pueden ayudar tanto a los estudiantes como a los instructores al responder preguntas que de otro modo podrían haber ido director al instructor, o al ayudar a los estudiantes a navegar por el material del curso de una forma más amigable.
Además, a través de la Inteligencia Artificial las plataformas de eLearning utilizan los chatbots pueden ayudar a los estudiantes a descubrir recursos relevantes según su perfil y temas de interés sugiriendo varios activos de aprendizaje, eliminando el tiempo y el esfuerzo que llevaría realizar esta tarea manualmente.
También leer: El nuevo rol del diseñador instruccional
El futuro del eLearning
En los últimos 4 años, el uso de esta tecnología en la industria de capacitación y desarrollo aumentó un 47,5%, y se espera que la inversión en inteligencia artificial alcance los 190.610 millones de dólares en 2025.
En un futuro, podemos esperar que muchos procesos que hoy en día recaen sobre personas estén a cargo de inteligencias artificiales, pero no es para alarmarse: esto solo quiere decir que las personas estarán cada vez mejor capacitadas, y que podrán hacerse cargo de tareas más complejas.
Al aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial, las organizaciones modernas podemos ofrecer un aprendizaje personalizado a escala para ahorrar tiempo tanto a los instructores como a los empleados, lo que nos permitirá concentrarnos en tareas más críticas. Y gracias a los beneficios que discutimos anteriormente, como el aprendizaje adaptativo, las analíticas avanzadas y optimización de la productividad en el proceso de creación, los empleados estarán más comprometidos y más interesados en el aprendizaje, lo que se traduce en mejores resultados y una mayor productividad.
