Este artículo marca la segunda entrega de nuestra serie sobre la utilización de la Inteligencia Artificial (IA) en la capacitación y el desarrollo profesional. En esta ocasión, nos enfocamos en la pregunta fundamental: ¿Para qué utilizar IA?
Aunque la inteligencia artificial no necesariamente busca replicar el pensamiento humano, su verdadero potencial radica en aumentar y asistir a las personas en tareas donde nuestras capacidades pueden ser limitadas. Desde procesar grandes volúmenes de datos hasta automatizar tareas repetitivas, la IA tiene el poder de transformar cómo trabajamos y aprendemos. Sin embargo, también surgen preocupaciones legítimas sobre su impacto en el empleo, la privacidad y la ética.
En este artículo, exploraremos cómo los profesionales de la formación y desarrollo pueden aprovechar las ventajas de la IA sin perder de vista los desafíos y responsabilidades que conlleva su implementación.
🤔 ¿Para qué utilizar Inteligencia Artificial?
El objetivo de la inteligencia artificial (IA) no es necesariamente imitar el pensamiento humano, sino que debemos pensar en el uso de la tecnología de manera inteligente para aumentar y asistir a las personas.
La IA sobresale claramente en áreas donde existen limitaciones humanas, como procesar grandes cantidades de datos rápidamente, realizar tareas repetitivas de manera consistente y no cansarse. Debido a estas capacidades, algunas personas tienen preocupaciones sobre la posibilidad de que la IA les quite sus trabajos y sean desplazadas; muchas también expresan inquietudes sobre su privacidad, cómo se utiliza su información y quién la maneja.
Debemos reconocer que la IA todavía tiene limitaciones en comparación con nuestras capacidades humanas.
Antes de incorporar la IA generativa en nuestros flujos de trabajo y en tu contenido de aprendizaje, es importante hacer una pausa para reflexionar.
Las herramientas de IA generativa simplifican las complejidades de la tecnología, ofreciendo interfaces sencillas a las personas usuarias, lo que puede hacer que parezca que no es una gran hazaña tecnológica, pero cuidado, porque no todo lo que brilla es oro. Miremos juntos algunos mitos y realidades sobre la IA en el aprendizaje y desarrollo.
💬 Mitos vs. Realidades sobre la Inteligencia Artificial
👀 No te dejes llevar por la moda
Los profesionales del aprendizaje y desarrollo deben prestar atención al «bombo» que rodea la IA generativa. Aborda las herramientas de IA generativa, que prometen facilidad en la productividad y generación de contenido en segundos, pero hazlo con moderación.
La investigación y los datos sobre las tendencias de adopción en la capacitación aún están emergiendo. Las innovaciones que están captando la mayor atención carecen de evidencia rigurosa que valide su impacto o superioridad sobre otras herramientas de aprendizaje.
Muchas de las tendencias proclamadas en IA representan potenciales hipotéticos más que transformaciones cuantificadas de la práctica en el mundo real.
Las posibilidades de tutores de IA personalizados, creación automatizada de contenido y análisis predictivo son prometedoras, pero aún requieren pruebas piloto extensas e iteración antes de que la industria de aprendizaje y desarrollo pueda sacar conclusiones. ChatGPT no es una solución mágica.
Comienza creando y validando casos de uso, realizando comparaciones científicas de resultados y exigiendo transparencia de los proveedores al evaluar herramientas de IA.
Los equipos de aprendizaje también deben buscar análisis independientes de firmas de investigación confiables, como Gartner y Forrester, mientras evitan sobreprometer beneficios no probados a las personas interesadas. Adopta un espíritu de experimentación informada y encuentra un equilibrio pragmático entre el optimismo y la cautela respecto a la IA, a medida que la tecnología madura.
Acepta la innovación mientras estableces supervisión. Adopta la IA con los ojos bien abiertos.
🔗 Desarrolla alianzas estratégicas
Al integrar la IA generativa en los flujos de trabajo, adopta un enfoque de ecosistema y cultiva asociaciones estratégicas con diferentes proveedores y expertos para crear un conjunto equilibrado de capacidades adaptadas a tu organización. En lugar de intentar construir todas las soluciones de IA internamente, acelera el progreso colaborando con socios en el ecosistema de IA.
- Colabora con proveedores de modelos para personalizar modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) para aplicaciones específicas de la educación.
- Asóciate con empresas de tecnología educativa que ofrezcan herramientas fáciles de usar y adaptadas al aprendizaje, como Kepler
- Aprovecha a los socios de infraestructura para permitir la computación en la nube escalable para las herramientas de IA.
La clave es aprovechar la experiencia externa mientras mantienes flexibilidad.
✨ Las habilidades necesarias detrás de la IA
El auge de las herramientas de IA sin código ha moldeado la percepción de que cualquiera puede construir fácilmente sus propias soluciones de IA. En realidad, a menudo se subestiman los niveles de habilidad que mejor facilitan aplicaciones efectivas. Muchas personas del campo del aprendizaje y desarrollo no tienen las habilidades técnicas avanzadas para diseñar sistemas de IA robustos desde cero, pero juegan un papel vital en guiar aplicaciones éticas y centradas en el participante.
Para construir soluciones exitosas de IA para el aprendizaje, los equipos necesitan roles complementarios como ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático (ML), científicos de datos y gestores de proyectos.
- Las personas dedicadas al diseño instruccional y especialistas en conocimiento y aprendizaje pueden experimentar para descubrir formas en que las herramientas de IA pueden mejorar la pedagogía y el currículo basados en principios de diseño instruccional. Diseñadores de aprendizaje y facilitadores pueden probar los sistemas para asegurarse de que mejoren los resultados de aprendizaje. Las personas líderes de aprendizaje pueden establecer políticas para el uso ético de la IA.
- En el lado técnico, las personas ingenieras construyen pipelines de datos, integran sistemas y aseguran la calidad de la recopilación de datos. Las analistas de datos derivan conocimientos de los datos de aprendizaje para guiar el desarrollo de la IA. Las científicas de datos y las ingenieras de ML tienen habilidades en programación, algoritmos y estadísticas para construir modelos de IA optimizados. Las gestoras de proyectos coordinan los plazos, requisitos y la comunicación.
Cada rol aporta fortalezas únicas, así que los equipos de aprendizaje se pueden enfocar en la experiencia humana en pedagogía, diseño curricular y comprensión del usuario. El personal técnico aporta sus habilidades en modelado de datos, programación y diseño de sistemas robustos de IA.
Las asociaciones entre los dominios técnicos y pedagógicos son clave para llevar la educación a la nueva era de la IA.
Tu equipo de Aprendizaje y Desarrollo no necesita tener todas las habilidades internamente, pero debe cultivar un ecosistema de expertas y expertos internos y externos. Si necesitas apoyo en este camino, puedes contactar a nuestro equipo de especialistas en Kepler.
Conclusión
La IA generativa marca una nueva era de posibilidades para los equipos de aprendizaje que va más allá de lo que otras tecnologías, como la realidad aumentada y la realidad virtual, prometieron en el pasado. Después de años de innovación incremental en el mundo del aprendizaje, esta tecnología disruptiva promete desbloquear los objetivos de aprendizaje personalizado y escalable que han parecido un sueño imposible para los profesionales de la industria.
Sin embargo, nuestra industria debe contrarrestar el “bombo publicitario” y el optimismo exagerado con estrategia y monitoreo reflexivo.
Los equipos de aprendizaje deberían pilotear la IA generativa de manera que aumenten la experiencia humana mientras se gestionan proactivamente los riesgos mediante el establecimiento de políticas, la evaluación sistemática de herramientas y el mantenimiento de la supervisión de las relaciones con los proveedores.
Con responsabilidad y transparencia, los equipos pueden aprovechar los beneficios de la IA mientras protege la privacidad y la experiencia del aprendiz.
Para adoptar un enfoque equilibrado:
- Comienza en pequeño, aprende rápido. Realiza pilotos controlados de IA generativa centrados en casos de uso de alto valor. Recoge rápidamente la retroalimentación del usuario para refinar tus soluciones antes de escalar.
- Mantén el elemento humano. Mantén a los diseñadores instruccionales y a los expertos en curaduría de aprendizaje involucrados en la curaduría y revisión del contenido de IA; combina la IA personalizada con el apoyo humano.
Hasta aquí llegamos con la segunda entrega de nuestra serie de 4 artículos sobre la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la capacitación y el aprendizaje. ¡Suscríbete a nuestro blog para recibir notificaciones de próximas entradas!
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