Las bases del aprendizaje dinámico y adaptable en el trabajo

Emily Gerson

Viernes, 24 de Octubre de 2025

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Hoy, somos testigos del primer momento crucial para el aprendizaje desde la irrupción de Internet: el auge de la IA. 

Esta fue la frase que usó David Blake (fundador y director ejecutivo de Degreed) para dar comienzo a Vision 2025, el evento anual de la marca dedicado a sus productos. Y es indiscutible. Esta vertiginosa revolución tecnológica no solo cambia nuestra forma de trabajar y vivir, sino también nuestra manera de aprender, tanto ahora como a futuro. 

Para adecuarse a la magnitud de la transformación que se está dando en torno a la IA, los programas de aprendizaje deben ser tan adaptables como los empleados y la tecnología. Deben ser personalizados y pertinentes, de modo que permitan adquirir la mayor cantidad de habilidades posible. Deben responder a las necesidades de los trabajadores y de las empresas a gran escala. La capacidad de adaptación de los programas de aprendizaje será fundamental en la era de la IA. 

“A medida que atravesemos este cambio de paradigma, notaremos consecuencias. Algunos saldrán ganando y otros, perdiendo. Queremos hacer lo posible por que todos terminemos en el equipo ganador”, señaló Blake.

¿Qué son los programas de aprendizaje adaptables?

Los programas de aprendizaje adaptables son planes minuciosamente personalizados y funcionales. Se adecúan a cada aprendiz con itinerarios especiales y comentarios constructivos instantáneos, por lo que resultan muy interactivos y sirven para distintas tareas particulares.

“[Los programas de aprendizaje adaptables] son planes que se adecúan de forma automática a las necesidades de cada aprendiz en función de sus habilidades, su rol, su nivel de dominio y sus objetivos ―explicó Nicole Helmer, Chief Product Officer de Degreed―. Son contextuales y dinámicos, y lo más destacable de todo es que ninguno de sus contenidos es superfluo, así que no hay un solo instante del desarrollo profesional que se desaproveche”.

Para que esto se haga realidad, en Degreed estamos tomando estas medidas:

Generación automática de exámenes

En la era de la IA, el proceso de adquirir habilidades no solo debe ser eficiente, sino también eficaz. Finalizar todos los contenidos no es lo único que importa. También hay que comprenderlos a fondo.

¿Tu plantilla de personal aprende de verdad y es capaz de aplicar nuevas habilidades? ¿Qué es lo que falta? Ahora, Degreed Maestro permitirá generar exámenes de forma automática para que los aprendices puedan poner a prueba sus conocimientos. 

Con los resultados de estos exámenes, los administradores y supervisores podrán ver resúmenes informativos con los que será posible detectar las brechas de habilidades críticas para luego subsanarlas.

Etiquetado del nivel de dominio y correlación de roles y habilidades 

Para que los programas de aprendizaje personalizados resulten eficaces, deben contemplar el nivel de dominio de las habilidades y no solo cuáles figuran en el perfil de los empleados. 

Por eso, ahora es posible asignar etiquetas del nivel de dominio por bloque, con lo cual los usuarios pueden etiquetar de forma automática una gran cantidad de contenidos con habilidades y niveles de dominio específicos. Luego, la IA analiza los títulos, las descripciones y los metadatos de los contenidos y los combina con la taxonomía de habilidades de tu empresa para verificar que las etiquetas sean las correctas.

En ese momento, entra en juego el nuevo proceso de correlación entre roles y habilidades. Se trata de un método simple y flexible para definir las expectativas de cada rol y descubrir las brechas de habilidades. Permite correlacionar de forma fácil y estructurada diferentes habilidades y niveles de dominio particulares con distintos roles y, con esos datos, les recomienda programas de aprendizaje específicos a los empleados.

Protocolo de contexto del modelo 

Imagina qué pasaría si una IA funcionara sin contexto. Sería tan útil como usar una aplicación de mapas sin GPS. En un sistema de aprendizaje, el GPS es el contexto (por ejemplo, los datos sobre habilidades, los objetivos de la institución, los detalles de cada rol) con el cual la IA no se limita a recuperar información genérica, sino que elabora programas personalizados.

El protocolo de contexto del modelo (MCP, por su sigla en inglés) le da a la IA un método sistemático y controlado para recurrir al contexto adecuado de Degreed y los sistemas vinculados, independientemente de dónde se encuentren los modelos de IA y en qué plataforma se hayan desarrollado (sí, incluso otras herramientas con MCP, como Gemini y Copilot). Mediante el MCP, la IA tiene acceso a los datos sobre las habilidades, los roles, los antecedentes de aprendizaje y las medidas de protección más importantes. Así, puede personalizar mejor el desarrollo profesional y preparar a los empleados para el futuro.

Innovación experimental

Ante el panorama que plantea la IA, el aprendizaje seguirá evolucionando a toda velocidad, y en el laboratorio de experimentos de IA de Degreed ya se están creando los prototipos para el futuro. 

Entre estos experimentos se cuentan una serie de experiencias con IA de varios pasos, como minisesiones de coaching, proyectos de práctica para los aprendices puntuados por la IA e incluso preguntas inteligentes y comentarios constructivos integrados en los programas de aprendizaje y los resúmenes de respuestas.

Además, seguimos perfeccionando Maestro para ofrecer experiencias de aprendizaje concretas en el transcurso de las tareas diarias. También ampliaremos Degreed Open Library, nuestro archivo de itinerarios sobre las habilidades más solicitadas del mercado. Los clientes de Degreed Learning tienen acceso a estos itinerarios sin costo adicional. 

Todo esto es apenas el principio de una era de programas de aprendizaje dinámicos y funcionales, personalizados hasta el último detalle. Puedes aprovechar estas experiencias adaptables y preparar a tu plantilla de trabajadores para la transformación en torno a la IA y todo lo que vendrá.