La inteligencia artificial (IA) generativa está revolucionando la manera en que se lleva a cabo la educación, especialmente en el ámbito corporativo. Esta tecnología, que permite a las máquinas generar contenido nuevo a partir de patrones de datos previos, está transformando el aprendizaje.
La inteligencia artificial generativa tiene un impacto significativo en cómo las empresas diseñan programas de formación para sus empleados, permitiendo una personalización sin precedentes y facilitando el acceso a materiales actualizados de manera constante.
En este artículo exploraremos cómo la IA generativa está marcando las tendencias de 2024 en la educación, centrándonos en su aplicación especialmente en el entorno corporativo y analizando las expectativas para 2025.
¿Qué es IA generativa y cómo se aplica al aprendizaje corporativo?
La inteligencia artificial generativa es un subconjunto de la IA que utiliza modelos matemáticos avanzados y redes neuronales para crear contenido original. A diferencia de otras formas de IA, que se limitan a analizar y clasificar información, esta tiene la capacidad de producir material nuevo.
Sí, como lo lees. La inteligencia artificial crea textos de todo tipo, desde artículos hasta informes detallados. También es capaz de generar imágenes originales a partir de descripciones textuales o, incluso, crear vídeos de formación.
¿Te puedes hacer una idea del alcance que puede tener esta tecnología en numerosos campos? Por supuesto, se está utilizando mucho la IA generativa para empresas de todo tipo, en la actualidad especialmente para automatizar procesos relacionados con recursos humanos.
Pero la inteligencia artificial también está transformando la educación corporativa al permitir la creación automática de contenido educativo como manuales, ejercicios prácticos o vídeos explicativos. De hecho, plataformas e-learning ya están explotando cómo integrar la IA generativa para personalizar los cursos de formación y mejorar la experiencia de aprendizaje de los empleados.
Aclarando conceptos: los modelos básicos en IA generativa
Cuando comiences a trabajar con la IA generativa seguro que te surgen dudas conceptuales como, por ejemplo, cómo funciona esta tecnología.
Su base son los modelos básicos. ¿Qué son los modelos básicos en IA generativa? Se trata de estructuras matemáticas avanzadas que permiten a una inteligencia artificial crear contenido nuevo como textos, imágenes, sonidos o videos basándose en los datos con los que han sido entrenados.
Estos modelos utilizan técnicas complejas de aprendizaje profundo (deep learning), como las redes neuronales y los modelos de lenguaje que predicen y generan información a partir de grandes volúmenes de datos.
Entre los más destacados encontramos:
- Redes Generativas Antagónicas (GANs), que permiten generar imágenes, simulaciones y gráficos realistas gracias al modelo generador y, por otra parte, distinguir entre los datos reales y los generados gracias al modelo discriminador. Por ejemplo, plataformas como Artbreeder utilizan este tipo de redes para crear imágenes personalizadas a partir de descripciones textuales o imágenes de referencia.
- Transformadores (Transformers), como GPT-3, que tiene la capacidad de procesar datos secuenciales (como texto) en paralelo y con gran capacidad de comprensión textual. Es por tanto especialmente útil en la generación de texto coherente y con un lenguaje natural, así como en la traducción automática de grandes volúmenes de información. Este modelo es la base de la muy conocida herramienta de inteligencia artificial, muy usada en educación virtual, Chat-GPT. También Dall-E usa este modelo para generar imágenes a partir de descripciones textuales.
- Modelos Autoregresivos, que crean contenido paso a paso en función de lo que ya se ha generado. Dicho de otra manera, generan cada paso de una secuencia en función de los pasos anteriores, prediciendo las siguientes partes basándose en lo que ya ha generado previamente. Chat-GPT también utiliza este modelo para crear texto palabra por palabra en función del texto que ha precedido. Otra aplicación muy extendida de este tipo de modelo son los chatbots, capaces de crear diálogos.
- Modelos Variacionales de Autoencoders (VAEs), utilizados para crear versiones nuevas y variadas de contenido estructurado. A diferencia de los GANs, que funcionan en base a una competencia entre el generador y el discriminador, los VAEs se basan en la compresión y descompresión de datos. Crean una representación codificada del conjunto de datos y luego los reconstruyen, generando nuevas variantes. Estos modelos son muy utilizados en herramientas de inteligencia artificial que generan contenido como imágenes y música, como por ejemplo DeepMind’s WaveNet, que es utilizada en la síntesis de audio y generación de voz, y OpenAI Jukebox, una herramienta que genera música a partir de descripciones textuales.
- Modelos Difusivos, que permiten generar imágenes fotorrealistas con gran precisión. Estos modelos son más recientes y funcionan añadiendo ruido a los datos durante el entrenamiento y luego aprendiendo a eliminar ese ruido para generar contenido realista. Las herramientas de inteligencia artificial que se basan en este modelo están enfocadas, por lo tanto, en la creación de imágenes de alta calidad y fotorrealistas, donde la precisión y el detalle visual son fundamentales. DALL-E 2 de OpenAI es un ejemplo.
Por lo tanto, cada uno de estos modelos son la base de herramientas de IA muy útiles para profesores y de gran aplicación en la educación corporativa. Por ejemplo, los modelos como transformers pueden generar textos formativos, mientras que las GANs y VAEs son útiles para crear simulaciones visuales o entornos interactivos para el aprendizaje práctico.
Al integrarse en plataformas LMS, los modelos generativos pueden adaptar los materiales formativos de forma individualizada, asegurando que los empleados reciban un contenido ajustado a su nivel de competencia y áreas de mejora. Así, al mismo tiempo que la formación e-learning es clave para acompañar a las empresas en la transformación digital de las empresas, las nuevas tecnologías digitales (¿o deberíamos hablar de la revolución digital?) también es clave para la formación e-learning.
¿Qué puede hacer la IA generativa por la formación corporativa?
La IA generativa ofrece una variedad de aplicaciones revolucionarias en la formación corporativa, mejorando tanto la eficiencia como la efectividad del aprendizaje en las empresas.
La inteligencia artificial generativa es capaz de automatizar la creación de contenido, personalizar los itinerarios de formación y proporcionar análisis avanzados sobre el progreso de los empleados, y esto produce un impacto muy significativo que puede cambiar la forma en la que realizamos los programas de capacitación empresarial.
La formación corporativa ahora puede ofrecer un aprendizaje más flexible, accesible y eficaz a los empleados. A medida que las empresas continúan adoptando la IA en sus estrategias de formación, la IA generativa se consolidará como una herramienta esencial para impulsar la productividad y el crecimiento empresarial.
La IA generativa es capaz de personalizar el aprendizaje
Uno de los aspectos más poderosos de la IA generativa en la formación corporativa es su capacidad para ofrecer personalización a escala del aprendizaje.
Es decir, la IA puede analizar el perfil, las competencias y los objetivos de cada empleado para generar un plan de formación personalizado, adaptado a sus necesidades específicas.
En lugar de un enfoque generalizado donde todos los empleados reciben la misma formación, la IA puede diseñar itinerarios individuales de aprendizaje.
Por ejemplo, si un empleado tiene experiencia previa en habilidades técnicas, la IA puede ajustar el contenido formativo para ofrecerle desafíos más avanzados o asignarle módulos específicos que se alineen con sus conocimientos previos y área de interés.
Gracias a ello se mejora la eficiencia del proceso de aprendizaje y aumenta el compromiso del empleado, ya que el contenido es más relevante y adecuado para su rol.
Creación automática de contenido formativo
Otra gran ventaja de la IA generativa es su capacidad para automatizar la creación de contenido. En lugar de depender de un equipo de formadores para crear manualmente los materiales educativos, gracias a esta tecnología es posible crear textos, presentaciones, videos e imágenes por IA, de forma autónoma.
De esta manera, las empresas que apuestan por la formación de sus empleados logran ahorrar tiempo y recursos que antes destinaban a la creación de sus formaciones y, además, pueden tener los contenidos actualizados de manera constante y rápida.
Por ejemplo, una empresa que implementa nuevas normativas o procesos puede utilizar la IA generativa para actualizar automáticamente los módulos de formación correspondientes, garantizando que el contenido esté siempre al día y alineado con las necesidades de la empresa.
Esto es especialmente útil en sectores donde la información cambia rápidamente y en los que mantenerse actualizado es fundamental para seguir siendo competitivo, como la tecnología o la salud.
Automatizar evaluaciones y ofrecer retroalimentación
La IA generativa también se puede aplicar en la automatización de las evaluaciones y la retroalimentación inmediata.
Gracias a esta tecnología es posible diseñar, por ejemplo, exámenes adaptativos que ajustan su nivel de dificultad en función de las respuestas del empleado. Además, puede analizar las respuestas de los exámenes en tiempo real y ofrecer retroalimentación instantánea, ayudando a los empleados a identificar sus puntos fuertes y áreas de mejora.
De esta manera, algunas aplicaciones de la inteligencia artificial en la educación corporativa permiten realizar una evaluación más precisa y personalizada, reduciendo al mismo tiempo la carga de trabajo de los formadores, que ya no necesitan calificar manualmente cada examen.
Por otra parte, la retroalimentación inmediata es clave para mantener el ritmo de aprendizaje y motivar a los empleados a seguir mejorando.
Creación de simulaciones interactivas
A través de la realidad aumentada (AR) o la realidad virtual (VR), la IA puede generar entornos de simulación completamente inmersivos que replican escenarios de la vida real.
Estas simulaciones interactivas permiten a los empleados en proceso de formación practicar sus habilidades en un entorno controlado antes de enfrentarse a situaciones reales en el trabajo, algo que resulta especialmente útil en áreas como la atención al cliente, la resolución de conflictos o el uso de herramientas técnicas complejas.
De esta manera, los empleados pueden tener una experiencia práctica invaluable que les permite perfeccionar sus habilidades antes de enfrentarse a situaciones laborales reales.
Chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA
Por último, otra aplicación clave de la IA generativa en la formación corporativa es el uso de chatbots y asistentes virtuales que proporcionan soporte en tiempo real a los empleados. Este tipo de herramientas de inteligencia artificial pueden responder preguntas, guiar a los empleados a través de módulos de formación y proporcionar recursos adicionales para aclarar conceptos difíciles.
Gracias a los chatbots, los alumnos dependen menos de los formadores humanos para resolver sus dudas y tienen un acceso más ágil a información complementaria.
Los asistentes virtuales, además, pueden integrarse muy fácilmente con las plataformas LMS, adaptándose a las necesidades de cada empleado y ofreciendo respuestas personalizadas que mejoran la experiencia de aprendizaje.
Retos de la inteligencia artificial generativa en la educación
A pesar de su potencial transformador, la IA generativa también enfrenta desafíos importantes, especialmente en el ámbito educativo, que deben abordarse para garantizar su correcta implementación y efectividad.
Estos retos no solo abarcan aspectos técnicos sino, más allá, también éticos, pedagógicos y concernientes a la privacidad. Por ello, y como veremos en profundidad más adelante, la implementación de esta tecnología debe hacerse con precaución y supervisión humana con el objetivo de maximizar sus beneficios y minimizar los riesgos.
Conociendo cuáles son los principales obstáculos que plantea el uso de la IA generativa en la educación será posible hacerles frente para aprovechar al máximo todas las posibilidades que ofrece. ¿Están las instituciones educativas preparadas para enfrentar estos retos y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA generativa?
Falta de confianza en la precisión de los resultados generados
Uno de los principales problemas de la IA generativa es la falta de confianza en la precisión y exactitud de los contenidos que genera.
Aunque los modelos de IA generativa, como GPT-3 o las redes generativas antagónicas (GANs), son cada vez más sofisticados, todavía existe el riesgo de que produzcan información incorrecta o incompleta. Esto se debe a que la IA genera contenido basado en patrones de datos previos, lo que puede llevar a errores si la información en la que se basan no es fiable o está desactualizada.
En el ámbito de la educación la exactitud de los contenidos es crucial, ya que los estudiantes confían en la información para adquirir nuevos conocimientos. Si los modelos de IA generan conceptos erróneos, esto puede tener un impacto negativo en el proceso de aprendizaje y en la confianza de los estudiantes y profesores en la tecnología.
Por ello, es imprescindible que haya un proceso de revisión y validación humana que supervise los materiales generados.
Falta de comprensión contextual y adaptativa
Aunque la IA generativa puede producir contenido personalizado, todavía carece de la comprensión contextual necesaria para adaptar el material educativo a las necesidades pedagógicas específicas de cada grupo de estudiantes.
Los modelos generativos son eficientes para producir contenido en masa pero no siempre logran captar la complejidad de los diferentes estilos de aprendizaje, las necesidades emocionales y la interacción social que son fundamentales para una educación de calidad.
Por ejemplo, una IA generativa puede producir una lección de matemáticas avanzada para un estudiante que muestra habilidades destacadas en el área, pero podría no tener en cuenta otros factores importantes como su nivel de comprensión emocional o su estilo preferido de aprendizaje (visual, auditivo, kinestésico).
Por ello, la supervisión y guía de un profesor o experto en educación es vital para asegurarse de que el contenido generado sea adecuado para el contexto particular.
Privacidad y seguridad de los datos
El uso de la IA generativa en la educación depende en gran medida de la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos personales.
Para personalizar el contenido educativo, los modelos de IA necesitan acceso a información sobre el rendimiento académico, las preferencias de aprendizaje y otros datos sensibles de los estudiantes. Esto plantea riesgos importantes en términos de privacidad y seguridad.
El manejo inadecuado de estos datos puede llevar a violaciones de privacidad, especialmente si la información se comparte o utiliza sin el consentimiento adecuado.
Además, las leyes de privacidad como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa, exigen estrictos protocolos para el manejo y la protección de la información personal.
Las instituciones educativas que implementan IA generativa deben asegurarse de cumplir con estas regulaciones y adoptar medidas de ciberseguridad avanzadas para proteger la información de los estudiantes.
Sesgos y falta de equidad
Otro reto importante de la IA generativa en la educación es la posibilidad de sesgos en el contenido generado.
Los modelos de IA se entrenan utilizando grandes volúmenes de datos, lo que puede incluir datos sesgados o discriminatorios como estereotipos de género, raciales o culturales. Estos sesgos pueden ser reflejados en los materiales educativos generados, perpetuando la discriminación y creando barreras para una educación equitativa.
Para mitigar este riesgo, es esencial que haya una revisión ética de los materiales generados, asegurando que el contenido sea inclusivo y respetuoso con todas las audiencias.
Resistencia al cambio y falta de preparación
La adopción de la IA generativa en la educación puede encontrar resistencia tanto por parte de los docentes como de las instituciones educativas.
Muchos educadores y administradores pueden sentir que la tecnología amenaza su rol o que requiere un nivel de capacitación técnica que no tienen. Esta falta de preparación técnica puede dificultar la integración de la IA en las prácticas educativas tradicionales.
Además, el miedo a que la IA reemplace el trabajo humano puede generar una percepción negativa hacia la tecnología.
Sin embargo, es importante que la implementación de la IA en la educación se vea como una herramienta complementaria y no como un reemplazo del papel fundamental de los docentes. Capacitar a los educadores para trabajar con estas tecnologías y enfatizar su valor como herramienta de apoyo puede ayudar a superar esta resistencia.
Costo de implementación
La adopción de tecnologías avanzadas como la IA generativa en el ámbito educativo requiere una inversión significativa en infraestructura tecnológica, capacitación del personal y mantenimiento continuo. No todas las instituciones educativas, especialmente aquellas con presupuestos limitados, están en condiciones de implementar estas tecnologías de manera eficiente.
Además del acceso a la tecnología, el costo de implementación incluye también la creación de entornos de datos seguros, la integración con sistemas existentes (como plataformas LMS) y la formación de los educadores en el uso de estas herramientas.
Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente si los beneficios potenciales de la IA generativa superan los costos asociados con su adopción.
¿Qué papel juega la revisión y validación humana en el uso de la IA generativa en la educación?
Ya hemos dejado entrever algo fundamental a la hora de incorporar la inteligencia artificial en la educación corporativa: la revisión y validación humana.
En efecto, la revisión y validación humana desempeñan un papel crucial en el uso de la IA generativa en la educación, particularmente en garantizar la precisión, calidad y confiabilidad de los contenidos generados.
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial para transformar la forma en que creamos (y entregamos) el material educativo, existen una serie de limitaciones inherentes a su uso, que ya hemos comentado, que hacen imprescindible la intervención humana.
Pero ¿es necesaria en todos los puntos del proceso? ¿Cuáles son los principales aspectos en los que se requiere, de manera casi obligatoria, la validación humana?
Corregir y puntualizar la información
Uno de los retos más grandes en el uso de la IA generativa es la precisión de los contenidos que genera. Aunque los modelos avanzados de IA con los que trabajamos en la actualidad son capaces de generar material educativo coherente y útil, no siempre son capaces de discernir entre información precisa e inexacta o, por ejemplo, ofrecer una información no sesgada.
En la educación es particularmente importante que la información sea exacta, de calidad, libre de sesgos de todo tipo y, también, inclusiva. Por ello, aunque la base de los contenidos la cree la inteligencia artificial, los profesores o expertos en la materia deben revisar los materiales creados para asegurarse de que la información es correcta, verificar los datos y ajustar los errores que puedan surgir.
Aportar ajustes pedagógicos y contexto
La IA generativa puede producir contenido relevante en muchos campos pero carece de la capacidad contextual para adaptar el material a las necesidades pedagógicas específicas de los estudiantes.
Por ello, los docentes o expertos en educación juegan un papel vital a la hora de adaptar el contenido generado por inteligencia artificial a los objetivos de aprendizaje. La figura humana ajusta la dificultad, el tono y el enfoque de los materiales para que coincidan con el nivel educativo y el estilo de aprendizaje de los estudiantes.
Por ejemplo, una diferencia clara entre la tecnología y un profesor de matemáticas es que la primera puede generar una lección sobre la materia pero el segundo tiene la capacidad de ajustar el material para que se alinee mejor con los planes de estudio o las competencias que necesita desarrollar el alumnado.
Personalizar el aprendizaje y ajustar los contenidos
Ya hemos visto que la IA generativa tiene un enorme potencial para personalizar el aprendizaje. Sin embargo, la validación humana es fundamental para garantizar que esta personalización sea realmente la adecuada y resulte eficaz.
Las personas estamos llenas de complejidades y aristas en nuestra personalidad y nuestros estilos de aprendizaje. También difieren nuestras necesidades educativas, las materias que controlamos o las que necesitamos mejorar. Si hablamos de una formación personalizada, el docente debe tener todo esto en cuenta.
Por ello, los profesores deben supervisar cómo la IA ajusta los materiales para cada estudiante y determinar si la personalización responde realmente a sus necesidades, ajustando los contenidos si es necesario.
Por ejemplo, en una plataforma LMS la IA puede asignar ejercicios adaptados al nivel de un alumno pero el profesor debe verificar que esos ejercicios sean apropiados para los objetivos de aprendizaje a largo plazo y no estén simplemente basados en datos previos.
La combinación de inteligencia artificial e inteligencia humana asegura una personalización más precisa y efectiva.
Retroalimentación continua y mejora de los modelos de inteligencia artificial
En este punto es donde te vas a alegrar de haber comprendido lo que hablábamos al principio del post sobre qué son los modelos básicos en IA generativa. Y es que, además de ser la base con la que trabaja esta tecnología, también pueden ser perfeccionados a través de la retroalimentación continua que puede ofrecer la intervención humana.
Para comprenderlo mejor, digamos que los educadores que revisan y corrigen los errores de la inteligencia artificial están proporcionando, al hacerlo, datos valiosos que pueden utilizarse para reentrenar los modelos de IA y mejorar su precisión a lo largo del tiempo.
De esta manera, las herramientas de IA con las que crear imágenes o textos, por ejemplo, para generar los contenidos educativos pueden ser entrenadas para que cada vez funcionen mejor y creen contenidos de cada vez mayor calidad.
Por ejemplo, si un modelo genera respuestas incorrectas o inexactas repetidamente, los expertos humanos pueden intervenir, corregirlas y después utilizar estas correcciones para mejorar el rendimiento futuro del modelo. Este ciclo de retroalimentación permite que la inteligencia artificial se vuelva más precisa con el tiempo, reduciendo, a su vez, la necesidad de intervenciones futuras.
Principales tendencias de la IA generativa en la educación corporativa
La inteligencia artificial generativa está en boca de todos. Desde hace un año más o menos a ahora, quien más quien menos ha oído hablar de esta tecnología y de las muchas aplicaciones que puede tener en numerosos campos y sectores. Ya sabes que el mundo de la educación y la formación es uno de esos campos que pueden sacarle mucho jugo pero ¿cuál es el camino que va a seguir su implantación y popularización?
Las expectativas para el uso de la IA generativa en la educación, tanto en lo que llevamos de 2024 como en las previsiones para 2025, apuntan hacia una mayor personalización del aprendizaje y la automatización de procesos educativos. Sin embargo, hay más tendencias hacia las que nos encaminamos y que conviene conocer.
La personalización avanzada del aprendizaje
La personalización es una de las áreas donde la IA generativa tendrá un mayor impacto en los próximos años.
Las plataformas de aprendizaje podrán adaptar los contenidos a las necesidades específicas de cada empleado, ajustándose a su ritmo de aprendizaje y a sus habilidades previas.
Por ejemplo, si un empleado progresa rápidamente en un tema, la IA puede proporcionarle material más avanzado, mientras que a otro empleado con más dificultades se le ofrecerán ejercicios de refuerzo.
Creación automática de contenido educativo
Otra tendencia clave es la creación automática de contenido educativo.
La IA generativa puede producir textos, exámenes, videos y otros materiales educativos sin intervención humana. Esto reduce el tiempo y los costos asociados con el desarrollo de contenido y, además, permite que el material formativo esté siempre actualizado.
Uso de chatbots educativos
Los chatbots impulsados por IA están ganando popularidad en el ámbito educativo. Estos sistemas pueden responder preguntas en tiempo real, proporcionar explicaciones adicionales y guiar a los empleados a través de su proceso de aprendizaje, lo que mejora la experiencia formativa y facilita el acceso a la información fuera del horario laboral.
Implementación de metodologías activas de enseñanza con IA
Además de revolucionar la forma en la que se crea contenido educativo, la inteligencia artificial también está impactando de manera significativa en la implementación de metodologías activas de enseñanza que buscan involucrar más a los estudiantes en su proceso de aprendizaje.
Por ejemplo, la ia generativa permite llevar la gamificación, una técnica pedagógica que incorpora elementos propios de los juegos, a un nivel superior al personalizar los escenarios, desafíos y recompensas en función del progreso de cada empleado. De esta manera se optimiza el proceso de aprendizaje, aumentando la motivación y el compromiso de los alumnos.
Otra metodología activa de enseñanza que se beneficia enormemente de las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial generativa es el microlearning. Esta técnica presenta el contenido en pequeñas dosis que los empleados pueden consumir rápidamente y en cualquier momento, adaptándose a las necesidades y limitaciones de tiempo del entorno laboral.
Gracias a la IA generativa es posible crear módulos de microlearning personalizados para cada empleado, basados en su rendimiento y necesidades específicas, lo que permite que la formación sea más eficaz y que los empleados adquieran los conocimientos de manera rápida y precisa.
Asimismo, la IA generativa puede crear escenarios realistas, problemas y casos prácticos personalizados para cada empleado con los que aplicar el aprendizaje basado en problemas (ABP), una metodología que fomenta el pensamiento crítico y la resolución de problemas a través de la exposición a situaciones complejas y reales. De esta manera, los empleados pueden exponerse a situaciones que encontrarán en su día a día laboral de una manera teórica pero práctica, garantizando que cuando se encuentren de verdad con una situación parecida podrán resolverla de una manera óptima.
El futuro de la IA generativa en la educación corporativa
A medida que la IA generativa continúa evolucionando, se espera que tenga un impacto aún más significativo en la educación corporativa durante los próximos años. Para 2025, las empresas estarán utilizando herramientas de IA de manera más integrada en sus plataformas de aprendizaje, aprovechando todo el potencial de la IA para automatizar, personalizar y optimizar la formación de sus empleados.
Personalización profunda del aprendizaje
Una de las tendencias clave para el futuro de la IA generativa en la educación corporativa es la personalización a gran escala.
Si bien la personalización ya es una ventaja clara de la IA generativa, se espera que para 2025 este proceso sea mucho más avanzado y preciso. La IA será capaz de analizar grandes volúmenes de datos de los empleados para generar itinerarios de aprendizaje completamente únicos, ajustados tanto a las habilidades actuales de cada individuo como a sus trayectorias profesionales y áreas de interés dentro de la empresa.
Este nivel de personalización también permitirá una adaptación dinámica del contenido en función del progreso de los empleados, ajustando los cursos y ejercicios a medida que avancen en su formación. Con esto, los empleados recibirán material formativo que evoluciona a su ritmo, ayudando a mantenerlos comprometidos y mejorando la retención de conocimientos.
Automatización de la creación de contenidos avanzados
Se espera que para 2025 la automatización de la creación de contenido sea una característica estándar en la mayoría de las plataformas LMS que emplean IA generativa.
Las empresas podrán generar, en cuestión de segundos, cursos completos que incluyan módulos, exámenes, materiales complementarios y guías de estudio, todo ajustado a las necesidades específicas de su sector o equipo.
Además, estas herramientas permitirán una actualización continua de los contenidos formativos, asegurando que los empleados siempre reciban la información más reciente sin la necesidad de intervenciones manuales por parte de los formadores.
Esto será crucial en industrias en constante cambio, como la tecnología o la medicina, donde los conocimientos deben estar actualizados constantemente.
Inteligencia artificial colaborativa
Una de las áreas en la que se espera un avance significativo es el concepto de IA colaborativa, donde la IA generativa trabajará de manera conjunta con los formadores y tutores humanos.
En lugar de reemplazar a los formadores, la inteligencia artificial servirá como una herramienta para ayudarles a optimizar y mejorar sus métodos de enseñanza.
Los formadores podrán utilizarla para obtener recomendaciones personalizadas sobre los contenidos que deben reforzarse en cada grupo o individuo, creando un sistema de aprendizaje mucho más adaptativo y efectivo.
Esta colaboración también incluirá la capacidad de ofrecer retroalimentación en tiempo real y ajustar los materiales sobre la marcha, basándose en los resultados de los alumnos.
Integración de IA generativa con otras tecnologías emergentes
Para 2025, se espera que la IA generativa no esté funcionando de manera aislada, sino que se integre con otras tecnologías emergentes como la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) y los asistentes virtuales. Juntas, estas tecnologías crearán entornos de aprendizaje mucho más inmersivos y dinámicos.
Por ejemplo, un empleado que esté recibiendo formación en una tarea compleja, como la reparación de maquinaria industrial, podría interactuar con un entorno de realidad aumentada generado por IA. Este entorno podría ofrecer simulaciones interactivas personalizadas y en tiempo real, basadas en las necesidades del empleado, permitiéndole adquirir experiencia práctica sin la necesidad de asumir riesgos.
IA y la mejora del análisis de datos en la educación corporativa
Otro aspecto clave en el futuro de la IA generativa será su capacidad para mejorar el análisis de datos en la educación corporativa. Esta tecnología permitirá a las empresas acceder a informes detallados y en tiempo real sobre el rendimiento de sus empleados, identificando no solo las áreas de mejora en las que pueden formarse sino también los empleados con mayor potencial de desarrollo.
Asimismo, la inteligencia artificial generativa permitirá a las organizaciones realizar un seguimiento más preciso del retorno de la inversión (ROI) de sus programas de formación, analizando qué métodos y contenidos generan mejores resultados en términos de productividad y aprendizaje.
Esta capacidad de analítica avanzada se convertirá en una herramienta indispensable para las empresas que deseen optimizar sus estrategias de formación a largo plazo.