De la productividad a la experiencia: el verdadero reto de la IA para las áreas de formación
- feliperivera2
- 26 mar
- 3 Min. de lectura
Autor: Ricardo Tanco - Cofundador y Director de Hemisferio D - CLAP
Como líder de una compañía dedicada a la creación de contenido para el aprendizaje, he visto cómo la inteligencia artificial pasó muy rápido de ser algo experimental a convertirse en parte del día a día.
No es solo nuestra percepción, según un informe de Synthesia* sobre la adopción de IA en formación y desarrollo, el 87% de los equipos ya están usando IA en sus procesos, y más de la mitad la utiliza activamente en producción.
En nuestro caso, la Inteligencia Artificial (IA) ya está completamente integrada en todas nuestras actividades, abarcando desde la ideación y la investigación, pasando por la estructuración de contenidos, la creación de guiones y la producción, hasta la etapa final de revisión.
Es decir, estamos usando IA principalmente para ser más productivos. De hecho, el mayor valor que hoy las áreas de formación y desarrollo están viendo es la velocidad. El 84% afirma que la IA les permite producir más rápido y el 88% ya percibe ahorro de tiempo en la creación de contenido . Nosotros lo experimentamos igual: ciclos más cortos, mayor productividad de los recursos y menos fricción.
Pero, si bien estamos ganando en eficiencia, todavía no estamos desbloqueando el verdadero potencial de la IA. Ese potencial no está solo en producir más contenido, sino en crear mejores experiencias.
Hoy solo una parte de los equipos reporta mejoras reales en experiencia o engagement (alrededor del 40%) , y eso refleja algo que nosotros también sentimos: aún no estamos diseñando interacciones donde la IA no solo genere contenido, sino que acompañe procesos, responda en contexto y evolucione con el usuario.
Este salto no es fácil, porque requiere aprender a diseñar con IA. Y eso implica cambiar cómo pensamos el contenido: dejar de verlo como piezas y empezar a verlo como sistemas vivos, conversacionales y dinámicos, con todo lo que implica su diseño (Los invito a leer este artículo sobre el tema:https://www.linkedin.com/pulse/la-metamorfosis-del-especialista-en-capacitaci%C3%B3n-de-dise%C3%B1ador-tanco-ny6we)
También puedes leer: Habilidades vs Capacidades. Más allá de las habilidades técnicas: por qué las organizaciones necesitan capacidades
Pero más allá de este aprendizaje, hay un aspecto clave que no es tan fácil de resolver, ya que requiere la participación de otras áreas de la organización. No es solo un tema técnico: implica infraestructura, integraciones, seguridad, datos y gobernanza.
Infraestructura: no se trata solo de tener tecnología, sino de contar con acceso real a modelos, bases de conocimiento y entornos donde la IA pueda operar de forma consistente. Muchas veces podemos experimentar con herramientas aisladas, pero no tenemos una infraestructura que permita escalar su uso.
Integraciones: la IA no puede vivir aislada. Su verdadero valor aparece cuando se conecta con LMS, plataformas de gestión (HCM - HRIS) y herramientas de trabajo.
Seguridad: el uso de IA abre preguntas críticas sobre protección de la información, especialmente cuando se trata de datos internos o sensibles. Esto incluye también los niveles de acceso: no todos los equipos pueden usar las mismas herramientas ni con el mismo grado de autonomía, lo que limita la adopción real.
Acceso a datos: más allá de tener datos, el reto es poder acceder a ellos de forma oportuna y útil. En muchas organizaciones, la información está fragmentada, bloqueada o no preparada para ser utilizada por sistemas de IA.
Gobernanza de datos: incluso cuando hay acceso, se necesita claridad sobre qué datos usar, cómo usarlos y bajo qué reglas. Sin esto, es difícil avanzar hacia experiencias personalizadas y escalables.
Estas barreras son reales y pueden frenar significativamente el avance hacia el verdadero potencial de la IA. Pero ignorarlas no es una opción. Más allá de los obstáculos organizacionales, el primer paso es empezar a abrir estas conversaciones dentro de la organización y asumirlas como parte del proceso de transformación. Porque el reto no es sólo adoptar tecnología, sino alinear capacidades, procesos y decisiones para que esa tecnología sea viable y realmente genere valor.
Estamos avanzando, pero todavía estamos en una etapa donde la productividad va por delante de la experiencia. Y hasta que no cerremos esas brechas que permitan el despliegue de mejores experiencias con IA, no vamos a ver el verdadero impacto de la inteligencia artificial.
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