Medición de habilidades reales con simuladores apoyados con IA

Imagina a un gerente proporcionando retroalimentación a su equipo en una situación de crisis. ¿Cómo saber si lo hace bien?, confiar en suposiciones, depender de opiniones subjetivas o de evaluaciones teóricas no es opción porque no se conoce la realidad.

Las habilidades, especialmente las conductuales, se observan y validan en acción, no se comprueban con evaluaciones de opción múltiple, o falso y verdadero.

Los simuladores apoyados por Inteligencia Artificial (IA) recrean situaciones reales en entornos virtuales seguros. Estas herramientas analizan acciones en tiempo real y permiten medir tanto habilidades blandas como técnicas con un alto nivel de precisión. Colocan al participante frente a situaciones que exigen criterio, toma de decisiones inmediata y, en muchos casos, actuación bajo presión, lo que provoca respuestas auténticas. Además, la tecnología registra el desempeño, lo evalúa y proporciona retroalimentación automática, inmediata y personalizada, funcionando como un coach invisible que acompaña el proceso de aprendizaje.

¿Por qué los simuladores transforman la forma de medir el desempeño?

La IA convierte cada interacción entre el participante y el simulador en datos valiosos. Estos datos se analizan para identificar patrones de comportamiento, calidad del razonamiento, consistencia en la toma de decisiones e incluso estados emocionales.

Este nivel de análisis es imposible de alcanzar con los métodos tradicionales basados en exámenes. Mientras la evaluación convencional se centra en el resultado final, los simuladores permiten observar y medir todo el proceso: cómo piensa la persona, cómo decide, qué prioriza y cómo reacciona ante la presión.

¿En qué casos es recomendable usar simuladores?

Liderazgo y retroalimentación

Caso: Un líder en una empresa de manufactura evaluando a sus supervisores.

• Medición tradicional: Aplicación de pruebas de “estilo de liderazgo” o evaluaciones sobre modelos de retroalimentación. Sin embargo, estas herramientas no permiten saber si el estilo del líder realmente motiva a su equipo en la línea de producción ni cómo gestiona conversaciones complejas.
• Medición con simulador apoyado en IA: El líder interactúa con un colaborador virtual que responde a su comunicación y decisiones. La IA analiza elementos como tono de voz, velocidad al hablar, lenguaje corporal (a través de la webcam), claridad del mensaje y secuencia de decisiones.

La medición revela patrones reales del estilo conversacional del líder, lo cual permite intervenir antes de que el líder enfrente conversaciones críticas en el entorno laboral real.

Atención al cliente en situaciones críticas

Caso: Un ejecutivo de Call Center atendiendo a clientes molestos.

• Medición tradicional: Evaluación del conocimiento de protocolos, secuencia de pasos o métricas de llamadas (por ejemplo, tiempo de respuesta). Sin embargo, conocer el protocolo no garantiza saber aplicarlo cuando el cliente está molesto o la presión aumenta.
• Medición con simulador apoyado en IA: La plataforma simula a un cliente enojado por un pedido equivocado. La IA evalúa decisiones tomadas en momentos críticos, empatía, tono de voz y resolución, analizando micro-expresiones y palabras clave.

La medición muestra cómo reacciona la persona ante clientes a la defensiva, información clave para mejorar la experiencia del cliente y reducir conflictos.

Toma de decisiones en el uso de Equipo de Protección Personal (EPP)

Caso: Un operador en una planta industrial realizando tareas de mantenimiento rutinario en una zona de riesgo moderado.

• Medición tradicional: Identificación teórica del EPP obligatorio, cuestionarios sobre normas de seguridad o listas de verificación. No obstante, estas evaluaciones no aseguran que el EPP se seleccione y utilice correctamente en situaciones reales.
• Medición con simulador apoyado en IA: En el entorno virtual, el operador debe elegir el EPP adecuado entre varias opciones y tomar decisiones frente a restricciones de tiempo o instrucciones ambiguas. La IA analiza la secuencia de decisiones, la velocidad de elección, la coherencia entre el riesgo identificado y el EPP seleccionado, así como la repetición de errores en distintos escenarios.

La medición evidencia los hábitos de seguridad de cada colaborador, algo difícil de detectar antes de que ocurra un incidente.

Los casos anteriores muestran que los simuladores son herramientas robustas y escalables para observar, medir y comprender el desempeño de cientos o miles de colaboradores en tiempo real. Además, permiten ofrecer retroalimentación personalizada durante el entrenamiento, lo que incrementa la efectividad del aprendizaje.

Conocer la realidad del desempeño, reducir errores costosos y fortalecer la retención de habilidades es posible con el uso de simuladores apoyados con IA.

En IDESAA contamos con experiencia en la implementación de programas de entrenamiento que integran este tipo de tecnologías. Acércate a un asesor para conocer mayores detalles.

Conoce a la autora:

Mayra Nuriulú es Gerente eLearning en IDESAA. Tiene más de 15 años de experiencia en la planeación, diseño e implementación de proyectos para la formación de talento ejecutivo y académico en eLearning, y en la implementación de proyectos apoyados con tecnología.