IA en capacitación: más rápido, pero ¿realmente mejor?

Imagina esta situación: el equipo de capacitación de una empresa decide apoyarse en la inteligencia artificial para avanzar más rápido en el desarrollo de un módulo e-learning para facilitar el onboarding. En poco tiempo generan un primer borrador con estructura, explicaciones, ejemplos e inclusive algunas preguntas de evaluación.

Sin embargo, al hacer la revisión del módulo terminado, alguien detecta que las instrucciones sobre el acceso a una plataforma interna ya no son vigentes, porque el proceso fue modificado hacía unos meses. Lo corrigen antes de publicar el curso, y el módulo sale sin contratiempos.

¿Qué hubiera pasado si nadie lo detecta a tiempo? La IA había producido un contenido bien estructurado y perfectamente creíble, solo que equivocado.
La lección es sencilla: la tecnología puede ayudarnos a producir materiales mucho más rápido, pero no conoce automáticamente nuestros procesos, políticas, excepciones ni la realidad de los colaboradores de nuestra organización.

El desafío no es decidir si usamos la IA o no, sino aprender a usarla sin perder el criterio humano.

Aprovechar la IA donde realmente aporta valor

Hay muchas tareas en las que la IA puede convertirse en un excelente apoyo para el desarrollo de soluciones de capacitación y acelerar gran parte del trabajo inicial, por ejemplo:

• Crear borradores y estructuras de cursos.
• Resumir documentos y detectar los puntos clave.
• Proponer actividades y preguntas de evaluación.
• Adaptar un contenido a diferentes públicos.
• Generar distintas versiones de un mismo mensaje.
• Traducir o ajustar el tono de un material.

El valor está en poder dedicar menos tiempo al trabajo repetitivo y más a revisar, enriquecer y adaptar el contenido.

Entre más contexto real le demos a la IA (como documentos, ejemplos reales de la industria, etc.) menos trabajo de corrección tendremos después. Algunas ideas concretas para lograrlo:

• Indicar a la IA las políticas, instrucciones o procedimientos vigentes antes de pedirle que genere el contenido.
• Darle ejemplos reales de la empresa (se recomienda hacerlo en forma anónima y sin mencionar información sensible) para que el tono y las situaciones sean personalizados y menos genéricos.
• Pedir que marque los puntos donde no tiene la información suficiente, en lugar de utilizar suposiciones incorrectas.
• Revisar las versiones y vigencia de cualquier documento fuente que se le comparte.

No hay que olvidar que existe una diferencia entre generar un borrador y aprobar un contenido. La IA puede hacer muy bien lo primero. Lo segundo sigue requiriendo criterio humano.

No basta con que la información sea correcta

Un contenido puede ser técnicamente correcto y aun así no funcionar. Puede explicar un concepto con precisión, pero utilizar un lenguaje demasiado complejo. Puede tener ejemplos adecuados, pero que no reflejen las situaciones reales del equipo. Incluso puede incluir toda la información necesaria y ser tan extenso que termine dificultando el aprendizaje. Por eso, antes de publicar un contenido generado con IA conviene revisar tres aspectos:

1. Exactitud: ¿la información es correcta y está actualizada?
2. Relevancia: ¿refleja las necesidades y situaciones del público meta?
3. Aprendizaje: ¿ayuda realmente a comprender y aplicar lo que queremos enseñar?

La revisión adquiere todavía más importancia cuando el contenido se relaciona con políticas internas, seguridad, cumplimiento, requisitos regulatorios o procesos críticos. En esos casos, conviene involucrar a un colaborador experto que conozca el tema y pueda validar que lo que estamos enseñando coincide con la realidad.

¿Qué hacer con el tiempo que nos ahorra la IA?

Si la IA nos permite preparar un primer borrador en unas horas en lugar de en varios días, la respuesta no debería ser simplemente producir más cursos. Podemos utilizar ese tiempo para hacer mejor nuestro trabajo: conversar con expertos, entender las necesidades de los colaboradores, mejorar los ejemplos, probar una actividad o eliminar información que no aporta valor.

En otras palabras, la oportunidad no está solamente en producir más rápido, sino en dedicar más tiempo a lo que la tecnología no puede resolver por nosotros. La IA puede ayudarnos a estructurar, redactar, resumir y transformar información. El equipo de capacitación puede aportar el contexto, la experiencia y el criterio necesarios para convertir ese material en una buena experiencia de aprendizaje.

La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo de muchos equipos de capacitación y su utilidad seguirá creciendo. No tendría mucho sentido desaprovechar su capacidad para reducir tareas repetitivas y acelerar la creación de contenidos. Pero hay que tener cuidado de no confundir rapidez con calidad. La mejor manera de aprovechar la IA no es dejar que haga todo, sino encontrar el punto adecuado entre automatización y criterio humano. Que la herramienta nos ayude a avanzar más rápido, mientras las personas se aseguran de que el producto de capacitación al final sea correcto, relevante y útil.

No todas las empresas llegan a nosotros con un proyecto definido. Muchas llegan con una pregunta o con la sensación de que algo no está funcionando del todo bien en su capacitación. Y está bien — a veces ese es el mejor punto de partida. Si estás enfrentando una situación similar, agenda una conversación con nuestro equipo para intercambiar ideas y explorar posibles caminos a seguir.

Conoce a la autora:

Cristina González es Consultora de IDESAA. Ha trabajado en la industria del eLearning durante más de 15 años, adquiriendo experiencia como tutor en línea y como diseñadora instruccional. Se especializa en desarrollar storyboards para cursos online de instituciones educativas y empresas.