Cómo pueden usar la IA los supervisores para capacitar a su equipo

Casey Adams

Viernes, 16 de Enero de 2026

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El aprendizaje no se define por la cantidad de contenidos que consume el personal, sino por lo que logra hacer al asimilarlos. 

Sin embargo, las métricas de aprendizaje y desarrollo profesional que supervisan la mayoría de las empresas tienen que ver desde hace mucho con el acceso a cursos, su consumo y finalización: lo importante es asistir a clase, terminar los programas y tachar esa obligación de la lista. 

Para desarrollarse profesionalmente de verdad, no alcanza con leer una presentación de diapositivas por encima o asistir a un taller por única vez. Hay que aplicar lo aprendido, practicar, recibir críticas constructivas y repetir el proceso. Hay que probar, reflexionar, adaptarse y volver a intentar.

En esto pueden ayudar los supervisores.

Los supervisores son los que mejor preparados están para convertir los programas de aprendizaje en iniciativas de desarrollo profesional generando espacios para aplicar y poner a prueba las habilidades nuevas. Pueden dar oportunidades para practicar y experimentar y, además, predicar con el ejemplo. 

Esto siempre fue así, pero lo que cambió ostensiblemente es la rapidez y eficacia con que los supervisores pueden propiciar el desarrollo profesional gracias a la IA.

Antes de continuar con este tema, detengámonos a pensar un momento. ¿Por qué el aprendizaje por experiencia y la práctica son tan importantes?

El aprendizaje por experiencia para fomentar el desarrollo profesional de los equipos

En los inicios de mi trayectoria profesional, dirigía el equipo de capacitación en ventas de Cabela’s, una tienda de artículos para actividades al aire libre. Allí, el aprendizaje era práctico y por experiencia porque no había otra alternativa. Los empleados no solo debían conocer los productos que vendían, sino que tenían que demostrar cómo usarlos. Cómo pescar con mosca. Cocinar en un horno holandés. Armar una carpa en unos pocos minutos. Teníamos que tener experiencia práctica en el uso de los productos.

Los clientes esperaban que fuéramos expertos en los productos que vendíamos, y el éxito de la empresa dependía de eso. Si lo vendíamos, debíamos saber cómo funcionaba por haberlo probado. Gracias a estos eventos y demostraciones, acumulábamos experiencia directa con los productos que vendíamos y practicábamos nuestras habilidades en simultáneo. El aprendizaje era práctico, social y… divertido. Además, surtía efecto.

Ese mismo principio se aplica al entorno laboral de hoy, aunque el trabajo sea más que nada virtual. El personal aprende mejor cuando practica en condiciones que se asemejan a las reales.

No obstante, si bien la práctica en situaciones similares a las reales es eficaz, no deja de ser una práctica. En Cabela’s, aprendíamos a usar los productos y los probábamos, pero de una manera lúdica y rodeados de nuestros pares. No aprendíamos en el momento en que estaba en riesgo una venta clave. 

La práctica en entornos seguros y de poco riesgo refuerza la confianza. La repetición alimenta la memoria muscular. Las críticas constructivas favorecen el perfeccionamiento. Y es obligación de los supervisores capacitar a sus equipos para ayudarlos con el upskilling y lograr que estén preparados para los momentos más importantes. 

Cómo los supervisores generan las oportunidades de aprendizaje adecuadas

Las empresas les pueden dar a los empleados los contenidos y las herramientas, e incluso indicarles los aspectos claves en los que se debe centrar el upskilling, pero los supervisores son quienes están mejor preparados para plantear una filosofía de desarrollo profesional y brindar oportunidades de práctica concretas. Pueden decir: “Sé que estuviste practicando mucho, ¿qué tal si te animas a hacer la próxima presentación?” o “Estuviste aprendiendo a hacer eso con IA, ¿por qué no lo pruebas en este proyecto?”.

Los supervisores tienen cuatro responsabilidades clave al fomentar el desarrollo profesional:

1. Definir los límites. Los equipos deben tener claro cuáles son las habilidades que más importan ahora y cuáles serán fundamentales más adelante. Para eso, hay que empezar por objetivos específicos y una noción compartida de qué se necesita ahora y cómo están cambiando los criterios.
   
2. Incentivar la experimentación y dar el ejemplo. Es fácil decirles a los empleados que usen la IA. Aprender delante de los demás es mucho más difícil. Cuando los mismos supervisores experimentan, pueden contar qué sirve (y qué no), y el aprendizaje se agiliza. Se sientan las bases y las expectativas para todo el equipo. 
   Una vez tuve que crear unos tableros básicos de inteligencia comercial sin ningún tipo de experiencia. La primera versión no fue muy buena. La mostré de todos modos. Alguien del equipo dijo: “Jefe, la idea es interesante, pero esto no está muy bien hecho”. Desarrolló mi concepto y el resultado fue diez veces mejor. Esa persona se convirtió en experta, el equipo recabó datos de mejor calidad y se celebró lo aprendido porque resultó útil para todos los integrantes del equipo. A partir de entonces, se sintieron libres de probar y fracasar porque ya lo había hecho yo.
3. Instaurar la filosofía de aprendizaje. La filosofía se pone de manifiesto en pequeñas conductas y hábitos. Cada cuánto se incentiva a los empleados para que practiquen. Cada cuánto se les hacen críticas constructivas. En qué medida se sienten cómodos de probar y fracasar. Cuando el aprendizaje se integra al trabajo, y no es una tarea más, la consecuencia directa es el desarrollo profesional.
   
4. Destacar los logros en los procesos de aprendizaje. Las empresas celebran cuando las negociaciones llegan a buen puerto, se entregan los productos y se cumplen los objetivos. El aprendizaje merece el mismo protagonismo. Cuando los supervisores destacan las habilidades recién adquiridas, reconocen los avances y premian la experimentación, refuerzan conductas que promueven el crecimiento profesional a largo plazo.

No obstante, hasta los mejores jefes tienen limitaciones. La más grande es el tiempo. Las agendas se llenan rápido, las sesiones de coaching se dejan para más tarde en lugar de ser preventivas, y se descuidan las iniciativas de desarrollo profesional.

En este sentido, las experiencias de aprendizaje con IA son totalmente revolucionarias.

Cómo usar la IA para ampliar y potenciar el aprendizaje personalizado

Nadie quiere poner en práctica una habilidad nueva delante de un cliente o una parte interesada decisiva. Las negociaciones se pueden ir a pique. Se pueden poner en riesgo las relaciones. Se pierde credibilidad. 

En momentos en los que hay mucho en juego, “aprender mientras se trabaja” es un lujo que la mayoría de los equipos no se pueden dar.

Por eso es importante la práctica. Y por eso los supervisores no pueden dejar el desarrollo profesional librado al azar. Con los métodos de aprendizaje tradicionales, esto termina siendo mucho más difícil de lo que debería ser. Las dificultades son constantes: hay que buscar los contenidos adecuados, esperar las críticas constructivas, tratar de encontrar un buen momento para aplicar las habilidades nuevas. Todo eso lleva tiempo, recurso que de por sí ya es limitado. Y cuando no tenemos tiempo, lo primero que abandonamos es la práctica.

La IA cambia esta situación. 

Con esta tecnología, los supervisores posibilitan el aprendizaje y lo encauzan antes de que se corran riesgos. Pueden hacer críticas constructivas más rápido, personalizar la práctica, permitir que los trabajadores ensayen en entornos realistas y de poco riesgo a su propio ritmo y en su propio contexto, de modo que estén preparados cuando tengan que lucirse.

Estos son algunos ejemplos de cómo los supervisores pueden usar la IA con fines prácticos:

Optimiza los procesos y las normas

Si quieres que tu equipo practique con la IA, haz todo lo posible por que sea fácil. Define criterios claros y situaciones repetibles, como un agente de IA personalizado, un proceso con IA y hasta una instrucción en común. Luego, incentiva a los integrantes de tu equipo para que, desde un principio, hablen de sus logros con frecuencia frente al resto. De esa manera, podrán trabajar más rápido e, idealmente, seguir mejorando a fuerza de repetición. 

Dale al equipo herramientas de aprendizaje con IA y oportunidades de desarrollo profesional gratificantes

No todas las IA son iguales. Es importante disponer de la IA correcta. Las herramientas más eficaces cuentan con datos sobre las habilidades y conocimientos internos sobre la empresa, son adaptables y tienen integrados principios de la ciencia del aprendizaje en función del contexto. Los equipos deben poder usar herramientas de IA para poner en práctica sus habilidades nuevas de inmediato, en su propio contexto, con el nivel de especialización adecuado y en su propio idioma. Con esa velocidad y capacidad de adaptación, los empleados se sienten más seguros y preparados y su rendimiento es mejor. 

Predica con el ejemplo para instaurar la filosofía que deseas

Los supervisores siguen siendo los que sientan las bases. Usa la IA por tu cuenta y averigua qué resulta útil (y qué no). Invita a tu equipo a hacer lo mismo y elogia las nuevas ideas y las reflexiones superadoras que surjan. Descubran juntos las posibilidades de la IA. Cuando la experimentación se convierte en hábito, se estimula el aprendizaje. Y cuando, inevitablemente, las prioridades cambien, los equipos que saben aprender serán capaces de adaptarse.  

Tengo la suerte de disponer de herramientas como Degreed Maestro para crear simulaciones realistas que mi equipo puede usar para practicar una y otra vez; por ejemplo, conversaciones para concretar ventas o responder a objeciones, diálogos con la cúpula directiva y situaciones en las que se brinda asesoramiento. La mayor ventaja es que los empleados pueden recibir críticas constructivas sobre su desempeño sin que yo tenga que dárselas en cada sesión. Como jefe, mi principal limitación es mi agenda, pero ahora eso no tiene por qué afectar el desarrollo profesional de mi equipo. Las críticas constructivas se pueden hacer en cuestión de días y horas en lugar de semanas y meses. 

Desarrollo profesional de los supervisores con IA

A medida que los equipos se perfeccionan, los supervisores deben hacer lo mismo. Al usar la IA, los supervisores pueden ensayar conversaciones en las que hay mucho en juego, ajustar sus estrategias comunicativas y ofrecer sesiones de coaching más especializadas gracias a que tienen información fundamentada en datos.

Con los datos correctos y la orientación de la IA, los supervisores pueden dedicarse a lo más importante: guiar a los empleados partiendo de su situación actual hasta que lleguen al nivel que la empresa necesita. Por otra parte, esta es una de las maneras más rápidas de agilizar el crecimiento profesional de cada persona.  

La IA, el aprendizaje personalizado y la capacidad de liderazgo

La IA no reemplaza el aprendizaje ni la capacidad de liderazgo, sino que los complementa.

Cuando los supervisores recurren a la IA para intensificar la práctica, personalizar las críticas constructivas y celebrar los avances en los procesos de aprendizaje, el desarrollo profesional pasa a ser parte de la labor diaria. Los equipos progresan más rápido. La confianza se refuerza. Los materiales de aprendizaje dejan de ser algo que el personal consume y se convierten en una práctica activa.

Ese tipo de transformación comienza con los supervisores, y sus equipos la llevan adelante.