Durante años, uno de los principales desafíos de la capacitación corporativa ha sido lograr que las personas se involucren con su proceso de aprendizaje. Las organizaciones invierten, año tras año, en contenidos de calidad, plataformas tecnológicas y programas de formación, pero muchas veces los resultados no están a la altura de las expectativas.
Es por ello que las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial están comenzando a cambiar este escenario a través de experiencias de aprendizaje personalizadas. Contar con tecnologías de automatización, análisis, asistentes virtuales, entre otras, les permite a las organizaciones identificar comportamientos para adaptar las experiencias formativas a las necesidades individuales de los colaboradores. En este artículo te contaremos más.
¿Cómo las tecnologías promueven experiencias de aprendizaje más personalizadas?
La percepción de utilidad es uno de los aspectos más importantes a la hora de aprender. Entender para qué sirven las herramientas y cómo estas ayudan a responder a los desafíos cotidianos, aumenta significativamente la participación de los colaboradores.
Por esa razón, el diseño de tecnología como la inteligencia artificial está pensado para impactar ese aspecto y les permite a las organizaciones: recomendar contenidos específicos, responder preguntas en tiempo real, ofrecer ejemplos adaptados al rol del usuario e incluso acompañar el proceso de aprendizaje como si se tratara de un mentor digital.
Es así cómo esta interacción constante entre colaboradores y tecnología permite contemplar las particularidades de cada puesto o nivel de experiencia, brindar retroalimentación inmediata y obtener respuestas cuando realmente se necesitan. En lugar de limitarse a consumir contenidos, los colaboradores participan en conversaciones, resuelven problemas y reciben acompañamiento personalizado durante el proceso.
¿Cómo la personalización impulsa la participación de los colaboradores?
Según un análisis reciente de Udemy Business, sobre cómo la IA está impulsando entornos de aprendizaje personalizados, existen tres mecanismos que resuelven un problema específico de participación que la formación estática no puede abordar:
1. El seguimiento del conocimiento mantiene el contenido calibrado
Al hacer un seguimiento tras cada interacción, se garantiza que se impacte frecuentemente las competencias clave de los colaboradores. En lugar de esperar a un examen final para detectar deficiencias, el sistema se actualiza en tiempo real y ajusta el siguiente contenido en consecuencia, logrando que los colaboradores se interesen más en su propio progreso.
2. La secuenciación adaptativa reduce la sobrecarga cognitiva
La secuenciación adaptativa detecta el nivel de preparación de cada alumno y ordena el contenido en consecuencia. Las herramientas que automatizan el mapeo de habilidades de los empleados pueden alimentar esta lógica de secuenciación con datos a nivel de rol, lo que hace que la adaptación sea más precisa para equipos con diferentes niveles de antigüedad.
3. Personalización basada en intereses mejora la relevancia
En lugar de trabajar con escenarios genéricos de aprendizaje, es necesario utilizar ejemplos del trabajo real, para que el contenido no se abandone sino que se aplique. Los colaboradores que se enfrentan a experiencias reales de aprendizaje según sus intereses y su trabajo diario, tienden a mostrar mayor precisión y a aprender más rápido.
Descubre más contenido de interés en DCH
En DCH ponemos a tu disposición una amplia selección de materiales técnicos y especializados que abordan los retos más actuales en la gestión de personas y organizaciones.
Encontrarás recursos diversos, prácticos y de alto valor añadido, diseñados para aportar soluciones y reflexiones de interés tanto para ti como para tu empresa.
Te invitamos a explorar este espacio de conocimiento y seguir enriqueciendo tu visión con contenidos que marcan la diferencia.
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Es por ello que las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial están comenzando a cambiar este escenario a través de experiencias de aprendizaje personalizadas. Contar con tecnologías de automatización, análisis, asistentes virtuales, entre otras, les permite a las organizaciones identificar comportamientos para adaptar las experiencias formativas a las necesidades individuales de los colaboradores. En este artículo te contaremos más.
¿Cómo las tecnologías promueven experiencias de aprendizaje más personalizadas?
La percepción de utilidad es uno de los aspectos más importantes a la hora de aprender. Entender para qué sirven las herramientas y cómo estas ayudan a responder a los desafíos cotidianos, aumenta significativamente la participación de los colaboradores.
Por esa razón, el diseño de tecnología como la inteligencia artificial está pensado para impactar ese aspecto y les permite a las organizaciones: recomendar contenidos específicos, responder preguntas en tiempo real, ofrecer ejemplos adaptados al rol del usuario e incluso acompañar el proceso de aprendizaje como si se tratara de un mentor digital.
Es así cómo esta interacción constante entre colaboradores y tecnología permite contemplar las particularidades de cada puesto o nivel de experiencia, brindar retroalimentación inmediata y obtener respuestas cuando realmente se necesitan. En lugar de limitarse a consumir contenidos, los colaboradores participan en conversaciones, resuelven problemas y reciben acompañamiento personalizado durante el proceso.
¿Cómo la personalización impulsa la participación de los colaboradores?
Según un análisis reciente de Udemy Business, sobre cómo la IA está impulsando entornos de aprendizaje personalizados, existen tres mecanismos que resuelven un problema específico de participación que la formación estática no puede abordar:
1. El seguimiento del conocimiento mantiene el contenido calibrado
Al hacer un seguimiento tras cada interacción, se garantiza que se impacte frecuentemente las competencias clave de los colaboradores. En lugar de esperar a un examen final para detectar deficiencias, el sistema se actualiza en tiempo real y ajusta el siguiente contenido en consecuencia, logrando que los colaboradores se interesen más en su propio progreso.
2. La secuenciación adaptativa reduce la sobrecarga cognitiva
La secuenciación adaptativa detecta el nivel de preparación de cada alumno y ordena el contenido en consecuencia. Las herramientas que automatizan el mapeo de habilidades de los empleados pueden alimentar esta lógica de secuenciación con datos a nivel de rol, lo que hace que la adaptación sea más precisa para equipos con diferentes niveles de antigüedad.
3. Personalización basada en intereses mejora la relevancia
En lugar de trabajar con escenarios genéricos de aprendizaje, es necesario utilizar ejemplos del trabajo real, para que el contenido no se abandone sino que se aplique. Los colaboradores que se enfrentan a experiencias reales de aprendizaje según sus intereses y su trabajo diario, tienden a mostrar mayor precisión y a aprender más rápido.
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