La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que las organizaciones abordan el aprendizaje y el desarrollo de habilidades. Si bien la IA generativa ya se utiliza ampliamente para aumentar la productividad y el aprendizaje informal, el futuro reside en la creación de tutores de IA especializados.
Los tutores personalizados de IA se posicionan como
herramientas clave en las estrategias formativas de las organizaciones. Este tipo de aprendizaje, por su aplicabilidad, será un acelerador no solo del conocimiento y el aprendizaje, sino de la productividad de los profesionales.
Estos tutores, diseñados a medida para los procesos y
habilidades clave de una organización, ofrecen un potencial sin precedentes para la formación formal e informal, proporcionando respuestas contextualizadas, ejemplos prácticos y asistencia en la resolución de problemas.
La Revolución de las Habilidades y el Aprendizaje
Para las organizaciones, la disrupción tecnológica provocada
por la IA no es solo una revolución tecnológica, sino una profunda
transformación en las habilidades y el aprendizaje. La transformación digital exige una gestión del cambio que impacte en las formas de trabajo y las habilidades requeridas. El aprendizaje organizativo, tanto formal como informal, adquiere una importancia crítica.
La tecnología impulsa el aprendizaje a través de nuevas
plataformas, contenidos accesibles y conectividad. Sin embargo, la IA
generativa emerge como la herramienta con mayor potencial para el desarrollo de habilidades, especialmente a través de tutores de IA.
Estos tutores se dividen en dos categorías principales:
aquellos enfocados en la formación formal (similares a los bots de Duolingo o plataformas como Sapiens (de Salesforce) y aquellos diseñados para el aprendizaje informal, ofreciendo soporte para resolver tareas, aclarar conceptos o abordar problemas específicos.
La IA Generativa como Herramienta de Aprendizaje
Informal
La IA ya está siendo utilizada por profesionales para
aprender de forma independiente y resolver dudas. Esta adopción se ha producido de forma espontánea. Los empleados perciben la IA como un tutor o fuente de información que contribuye significativamente al aprendizaje informal, permitiéndoles complementar sus conocimientos de manera flexible y sencilla en
cualquier momento.
Si bien los chatbots no fueron diseñados originalmente para
la formación, su uso para ampliar el conocimiento es cada vez más común. Esto refleja una creciente necesidad de acceder a información y aprender de manera independiente para resolver problemas o ampliar el conocimiento.
Aunque en el futuro los tutores de IA para la formación formal serán más comunes, en la actualidad son herramientas de apoyo al
aprendizaje informal.
Personalizar el conocimiento del tutor de IA con : «Conocimiento
Organizacional»
Uno de los mayores desafíos del uso de la IA en el
aprendizaje es que los tutores desconocen los procedimientos propios de una organización, sus datos, sus informes y marcos de referencia.
La naturaleza generalista de los LLM, la IA generativa, no
siempre proporciona respuestas adecuadas o relevantes en entornos de trabajo específicos. Ni siquiera con las nuevas versiones cada vez más sofisticadas o con una AGI (Inteligencia Artificial General) que llegará en el futuro, no se resolverá el problema de la especificidad de los entornos laborales.
La solución reside en personalizar el contenido de la IA con
el material propio de la organización. Al entrenar la IA con documentos y recursos específicos de la empresa, se garantiza que las respuestas estén alineadas con la cultura, las políticas y los procedimientos internos. Esto reduce el riesgo de «alucinaciones» y asegura que el conocimiento sea relevante, actualizado y específico para el contexto organizacional.
La IA, en este caso, no solo complementa la formación sino
que la transforma, brindando aprendizaje personalizado y acceso instantáneo a información contextualizada.
Cómo construir Tutores personalizados con Agentes con metodologías RAG
Aunque nuestro objetivos sea construir un Bot, la simplificación
del proceso exige la creación de agentes que utilizan técnicas Recuperación Generación Aumentada(RAG) se presenta como la solución ideal para crear tutores personalizados.
El RAG integra las respuestas de un LLM (Chat GPT, Gemini,..) con la información específica de la organización, permitiendo que el
tutor genere respuestas basadas tanto en el conocimiento general como en los datos internos, garantizando respuestas relevantes y actualizadas. La calidad de estos tutores dependerá de la calidad de la información que se proporciona.
El proceso de personalización de la IA para crear tutores se
lleva a cabo a través de varios pasos:
- Identificación de Habilidades: Análisis de las necesidades formativas y las habilidades críticas para las diferentes funciones y que son susceptibles de convertirse en BOTS
- Creación comunidad de expertos: determinar los profesionales que formaran la comunidad, reglas y objetivos.
- Recopilación y actualización de material : Los expertos recopilan documentos, procedimientos y manuales relevantes y los van actualizando con un orden y formato prestablecido.
- Digitalización y Estructuración: Los agentes de IA convierten los documentos con formatos digitales mediante tecnologías RAG (Realidad Aumentada Generativa)
- Creación del Bot: Integrar la matriz vectorial con LLM, agentes, prompt y ventana del Chat para recuperar información contextualizada
- Pruebas y ajustes: Los expertos velan por que las respuestas sean correctas, no solo al inicio, si no en cualquier momento que el Tutor Bot este activo y establecer un índice de calidad
Las Comunidades de Expertos: el alma de los Tutores personalizados
Es fundamental que cada habilidad tenga un experto o una
comunidad de gestión del conocimiento que vele por la calidad y actualización de la información y por las respuestas del BOT Tutor. Estas comunidades no son solo los impulsores de los tutores, si no especialmente actúan como evaluadores que certifican la calidad de los tutores.
En un paso más avanzado y mediante agentes guiados por
prompts estos tutores además pueden ofrecer informes y soluciones a problemas complejos previamente establecidos que incrementan la productividad del BOT Tutor y, en este caso, se convertirían no solo en mejores tutores si no en Copilotos pues ofrecerían soluciones, análisis e informes personalizados.
Nuestra experiencia en Comunidades de Práctica y Gestión de
Conocimiento nos muestra que a menudo la parte más compleja no es tecnológica, sino organizativa. Pero el potencial transformador de los tutores de IA especializados para el aprendizaje organizacional ofrece más incentivos para la creación de Comunidades de aprendizaje
y expertos y su correcta gestión.