4 poderosas aplicaciones de la IA y el Machine Learning en la formación empresarial
IA, RV, RA, análisis del alumno, aprendizaje híbrido, microcredenciales... Es fácil catalogar a estos términos como simples palabras de moda, pero estar "al tanto" de las innovaciones tecnológicas es vital para el éxito de su organización. Más del 86% de las empresas esperan aumentar sus nuevas implementaciones tecnológicas de aquí a 2028. Para seguir siendo competitivos y garantizar las aptitudes de sus empleados, las organizaciones deben mantenerse a la vanguardia de las nuevas tecnologías.
Aunque la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías de aprendizaje no son conceptos nuevos, las empresas son cada vez más creativas a la hora de aplicarlos. Desde la racionalización de los procesos hasta el aumento de la productividad, estas herramientas están redefiniendo la forma en que se realizan las funciones laborales, así como las habilidades que los empleados deben emplear para tener éxito en el trabajo. Combinar la nueva tecnología con la ya existente, como un sistema de gestión del aprendizaje (LMS), puede aportar nuevas ideas, aumentar la participación de los alumnos y ayudar a impulsar los objetivos de la empresa.
Siga leyendo para compartirle cuatro usos de la IA y el Machine Learning en los programas de formación corporativa.
En primer lugar, definamos la IA y el Machine Learning
La IA y el Machine Learning son tecnologías con décadas de antigüedad que han surgido recientemente como herramientas revolucionarias en varios sectores. La IA se refiere a la capacidad de una máquina para simular procesos de pensamiento humano, como el análisis de datos, el aprendizaje a partir de patrones y la toma de decisiones informadas.
El Machine Learning (o “aprendizaje automático” en español), es un subconjunto de la IA que se centra en permitir que los sistemas aprendan y mejoren automáticamente a partir de la experiencia sin programación explícita. El Machine Learning se ha utilizado en distintos campos desde principios de los años 70, y variantes de estas tecnologías han formado parte de nuestra vida cotidiana desde hace muchos años.
En un contexto de formación corporativa, la IA y el Machine Learning pueden personalizar la experiencia de aprendizaje de los empleados, apoyar el éxito de los usuarios y agilizar los procesos de enseñanza. Esto les ofrece a los instructores más tiempo para trabajar directamente con los alumnos y ayudar a satisfacer sus necesidades.
Las herramientas basadas en IA pueden utilizarse para:
- Elaborar preguntas de opción múltiple
- Generar ideas para ensayos
- Desarrollar planes de formación
- Evaluar las respuestas
- Identificar a los usuarios en riesgo
- Ofrecer a los usuarios información oportuna
- Sugerir contenidos de aprendizaje pertinentes
“Habrá una curva de aprendizaje para que los formadores y diseñadores pedagógicos integren eficazmente las herramientas de IA y el Machine Learning en la enseñanza existente y en otras prácticas empresariales. Una formación y apoyo adecuados son cruciales para maximizar los beneficios de la IA y superar cualquier posible obstáculo.”
Esta automatización libera tiempo a los instructores, que no tienen que dedicar horas o días a buscar material, redactar evaluaciones o alinear los objetivos de formación con los de su organización. La IA y el Machine Learning también mejoran la experiencia del usuario al adaptar los comentarios y sugerencias a las necesidades educativas de cada trabajador.
Sin embargo, la implementación de la IA conlleva sus retos. Cuando se recopilan y analizan grandes cantidades de datos de los empleados, surgen consideraciones éticas y problemas de privacidad. Las organizaciones deben garantizar medidas adecuadas de protección de datos y políticas transparentes de uso de datos para mantener la confianza entre los trabajadores y la empresa.
Además, habrá una curva de aprendizaje para que los formadores y los diseñadores pedagógicos integren eficazmente las herramientas de IA y el Machine Learning en la enseñanza existente y otras prácticas empresariales. Una formación y apoyo adecuados son cruciales para maximizar los beneficios de la IA y superar cualquier posible obstáculo.
A pesar de estos retos, aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático puede crear entornos de aprendizaje dinámicos, personalizados y eficientes. A continuación exploramos con más detalle las siguientes cuatro aplicaciones de IA y aprendizaje automático:
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Visión por ordenador
- Aprendizaje personalizado con sistemas de recomendación
- Análisis predictivo
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“En lo que respecta a la formación del personal, el uso del PLN puede proporcionar a los alumnos comentarios basados en sus respuestas a una tarea o evaluación. Los empleados de una organización también podrían utilizar un chatbot integrado en el LMS para investigar más a fondo un tema o concepto.”
Aplicación # 1: Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El PLN es una rama de la informática que se ocupa de la IA y de cómo los ordenadores entienden el lenguaje escrito y hablado de forma similar a los humanos. Los asistentes virtuales y los chatbots, como ChatGPT, utilizan el PLN para interpretar instrucciones y proporcionar respuestas basadas en su conocimiento acumulado.
En lo que respecta a la formación del personal, el uso del PLN puede proporcionar a los usuarios comentarios basados en sus respuestas a una tarea o evaluación. Un chatbot integrado en el LMS de una organización también podría ser utilizado por los empleados para profundizar en un tema o concepto a medida que avanzan por los módulos de instrucción.
Los instructores también pueden utilizar la tecnología PLN para ayudar en el desarrollo de contenidos, la planificación de lecciones y la calificación de evaluaciones. Los chatbots de los LMS también pueden ayudar a personalizar los contenidos para los empleados según sus itinerarios de aprendizaje o funciones laborales.
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Aplicación # 2: Visión por ordenador
La visión por ordenador es una subcategoría de la IA centrada en la creación y el uso de sistemas digitales para procesar, analizar e interpretar datos visuales digitales. Con esta tecnología, los dispositivos informáticos pueden "ver" objetos mediante el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones. El ordenador interpreta lo que "ve" y toma las medidas adecuadas.
En el uso generalizado, la tecnología de visión por ordenador es la que permite la detección de colisiones y el estacionamiento automático en los vehículos más nuevos, equipados con los sensores y el hardware adecuados. El ordenador de un coche aprende a reconocer patrones de conducción y "ve" el tráfico, lo que permite al vehículo reaccionar acorde a la proximidad de otros objetos (por ejemplo, frenando bruscamente si detecta un peatón en la carretera).
Gracias a su capacidad para interpretar objetos del mundo real, la tecnología de visión por ordenador puede utilizarse para desarrollar experiencias de realidad aumentada (RA) para los estudiantes. Esta tecnología ayuda al ordenador a reconocer objetos y superponer con precisión información complementaria sobre el mundo real.
La combinación de visión por ordenador y tecnología de realidad aumentada puede producir simulaciones especialmente útiles para evaluar conceptos prácticos. Las lecciones que no podrían impartirse fácilmente en un entorno totalmente digital, como los procesos de triage para una enfermera, pueden completarse mediante una experiencia de realidad aumentada.
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Aplicación # 3: Aprendizaje personalizado con sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación basados en IA aprovechan los algoritmos para analizar grandes cantidades de datos de los usuarios, como:
- Preferencias del alumno
- Patrones de comportamiento
- Datos de rendimiento
Al aprovechar los datos recogidos de las interacciones de los usuarios con un LMS, la IA puede generar recomendaciones, contenidos e itinerarios personalizados adaptados a cada empleado. Esto permite a los alumnos trabajar a su propio ritmo y atender sus necesidades y estilos de aprendizaje particulares.
“Mediante el análisis de los datos de los usuarios y su rendimiento, el análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias que sirvan de base para el diseño de materiales didácticos, la estructura de los cursos o las estrategias de evaluación.”
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Aplicación # 4: Análisis predictivo
Mediante el análisis de los datos históricos de los usuarios y la aplicación de algoritmos de Machine Learning, el análisis predictivo es una herramienta de IA que puede proporcionar información valiosa y fundamentar los procesos de toma de decisiones en los entornos de eLearning.
La IA utiliza diversos datos, como la participación del usuario, el rendimiento en las evaluaciones y los patrones de interacción, para identificar a los alumnos que podrían estar teniendo dificultades académicas. Además, el análisis predictivo puede utilizarse para optimizar el diseño pedagógico y la entrega de contenidos:
- Mediante el análisis de los datos de los usuarios y su rendimiento, el análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias que sirvan de base para el diseño de materiales didácticos, la estructura de los cursos o las estrategias de evaluación.
- Al analizar los datos sobre los patrones de interacción y participación de los usuarios en un LMS, el análisis predictivo puede sugerir modificaciones de los contenidos que podrían mejorar los materiales didácticos o aumentar la participación de los alumnos.
Como puede ver, las aplicaciones de IA y Machine Learning pueden ofrecer un avance significativo en la formación corporativa. Desde textos generados por computadora que proporcionan comentarios pertinentes hasta la recopilación de analíticas precisas y valiosas para mejorar su programa de formación entero.
A medida que la tecnología avance, nuevas e inesperadas herramientas surgirán.. Para la formación y el desarrollo corporativo, no es el momento de ser meros observadores, es el momento de aprovechar al máximo esta transformación.
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