{"id":88801,"date":"2026-04-24T17:18:58","date_gmt":"2026-04-24T17:18:58","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/?p=88801"},"modified":"2026-05-06T18:15:45","modified_gmt":"2026-05-06T18:15:45","slug":"guia-convertir-pruebas-ia-resultados-comerciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/es-419\/blog\/guia-convertir-pruebas-ia-resultados-comerciales\/","title":{"rendered":"Tu gu\u00eda para convertir las pruebas con IA en resultados comerciales"},"content":{"rendered":"\n

Seg\u00fan IBM<\/a>, muchas empresas est\u00e1n probando herramientas de IA, pero solo el 25\u00a0% de las iniciativas logra el ROI previsto. La mayor\u00eda de los programas de transformaci\u00f3n digital no avanzan m\u00e1s all\u00e1 de la fase de experimentaci\u00f3n o se estancan justo despu\u00e9s, sin llegar a adoptarse plenamente o generar resultados.\u00a0<\/p>\n\n

El problema no radica en la tecnolog\u00eda, sino en tres factores principales:<\/p>\n\n

    \n
  1. El personal no logra seguir el ritmo.<\/strong> Las empresas se centran en la tecnolog\u00eda y descuidan el eslab\u00f3n decisivo: el elemento humano. \u00bfRecuerdas el modelo de aprendizaje 70:20:10<\/a>? Seg\u00fan una reinterpretaci\u00f3n de esta metodolog\u00eda que hizo Forbes y Boston Consulting Group<\/a> en relaci\u00f3n con la IA, la adopci\u00f3n de esta herramienta depende en un 10\u00a0% de los algoritmos, un 20\u00a0% de la tecnolog\u00eda y un 70\u00a0% del personal y los procesos. La tecnolog\u00eda es solo una variable de la ecuaci\u00f3n, el factor determinante son los empleados y los procesos.<\/li>\n\n\n\n
  2. La prueba piloto no es aplicable a gran escala. <\/strong>Aunque las pruebas con cohortes peque\u00f1as son esenciales, su \u00e9xito no garantiza autom\u00e1ticamente resultados en toda la empresa. Para superar estas demostraciones aisladas, conviene convertir la inversi\u00f3n en IA en procesos y sistemas reproducibles que encajen con tus procesos de trabajo y tu ecosistema tecnol\u00f3gico.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. No hay conexi\u00f3n entre las iniciativas de IA y las necesidades concretas de la empresa y los aprendices.<\/strong> Son pocas las compa\u00f1\u00edas que han alcanzado un nivel de optimizaci\u00f3n tal que les permita generar resultados comerciales de forma constante gracias a la IA. Esto ocurre porque falta apoyo interno y las iniciativas no est\u00e1n vinculadas con objetivos cuantificables ni con los problemas generales de la empresa. As\u00ed, los resultados quedan en un plano te\u00f3rico o, en el mejor de los casos, descriptivo.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    Entonces, \u00bfqu\u00e9 funciona en la pr\u00e1ctica para superar estas dificultades?<\/p>\n\n

    En LENS\u00a02026, los directores de empresas que lograron avanzar de la experimentaci\u00f3n a la implementaci\u00f3n (como Yara, HubSpot, Pearson y GSK) presentaron sus conclusiones. Te contamos sus aportes m\u00e1s relevantes y las iniciativas que generaron mayores resultados.<\/p>\n\n

    \"Panel<\/figure>\n\n

    Fundamenta las iniciativas de IA en problemas concretos de la empresa, sin conceptos te\u00f3ricos<\/strong><\/h2>\n\n

    Aunque es f\u00e1cil dejarse llevar por lo que la IA puede<\/em> hacer, una implementaci\u00f3n eficaz depende de si da respuesta a las necesidades<\/em> particulares de la compa\u00f1\u00eda. Si uno se centra en las funcionalidades de la IA o el revuelo que causa, es probable que termine aplic\u00e1ndola a problemas poco relevantes. Esto puede generar entusiasmo, pero no resultados.<\/p>\n\n

    Leanne Jefferson, directora general de Aprendizaje y Desarrollo de Yara, destac\u00f3 la importancia de adecuar las iniciativas de IA a los problemas concretos de la empresa. Por ejemplo, \u201cen una compa\u00f1\u00eda internacional como Yara, ofrecer a gran escala sesiones de coaching de calidad para adquirir capacidades de liderazgo es un desaf\u00edo\u201d.<\/p>\n\n

    Dado este contexto, el coaching se convirti\u00f3 en una oportunidad ideal para poner a prueba las funcionalidades de la IA, en este caso, con Degreed Maestro. M\u00e1s all\u00e1 del atractivo inicial, la aprobaci\u00f3n de la herramienta se justific\u00f3 con casos de uso relevantes para la empresa, espec\u00edficamente la adquisici\u00f3n de capacidades de liderazgo.\u00a0<\/p>\n\n

    La decisi\u00f3n de ce\u00f1irse a resolver un problema concreto fue lo que, en \u00faltima instancia, permiti\u00f3 conseguir el apoyo necesario de las partes interesadas y generar entusiasmo, incluso en medio de cambios constantes dentro de la empresa y pese a su postura de baja tolerancia al riesgo.<\/p>\n\n

    Convierte el \u00e1rea de Aprendizaje y Desarrollo en un sistema de IA integrado<\/strong><\/h2>\n\n

    A medida que la IA avanza, la funci\u00f3n que cumple el \u00e1rea de Aprendizaje y Desarrollo tambi\u00e9n debe hacerlo. Para el \u00e9xito de una empresa, que su personal aprenda es m\u00e1s importante que nunca. Seg\u00fan McKinsey<\/a>, casi el 90\u00a0% de los directores quieren modificar sustancialmente las iniciativas de desarrollo profesional para los empleados.<\/p>\n\n

    \u201cCon la irrupci\u00f3n de la inteligencia artificial, no sabemos c\u00f3mo ser\u00e1 el mundo a futuro, pero en todos los escenarios optimistas se destaca la importancia del desarrollo profesional\u201d, coment\u00f3 Zoe Botterill, jefa de Aprendizaje y Desarrollo de Pearson.<\/p>\n\n

    Las empresas con visi\u00f3n de futuro est\u00e1n dejando atr\u00e1s los modelos est\u00e1ticos de aprendizaje virtual y adoptando sistemas din\u00e1micos dise\u00f1ados internamente. En HubSpot, este cambio ha sido tan dr\u00e1stico que la compa\u00f1\u00eda no ha lanzado cursos tradicionales de e-learning desde abril de\u00a02024. Es m\u00e1s, ha redefinido sus roles laborales t\u00edpicos.<\/p>\n\n

    \u201cGran parte de los que dise\u00f1\u00e1bamos experiencias de aprendizaje ahora somos arquitectos de sistemas de aprendizaje con IA, ya que dejamos de crear cursos de e-learning\u201d, coment\u00f3 Jackson. En este nuevo rol, el objetivo es integrar sistemas y potenciar el trabajo de quienes han usado la IA desde el momento cero dentro de la empresa, en lugar de tratar de usar la herramienta por cuenta propia.<\/p>\n\n

    Al crear un sistema que funcione a gran escala, la forma de producir y distribuir los contenidos de aprendizaje tambi\u00e9n debe adaptarse al ritmo de evoluci\u00f3n constante. El tiempo disponible para planificar experiencias de aprendizaje de calidad es menor, ya que los materiales en los que se basan cambian de un d\u00eda para otro y los plazos comerciales se aceleran a\u00fan m\u00e1s.\u00a0<\/p>\n\n

    Ante esta situaci\u00f3n, Botterill propuso un m\u00e9todo de trabajo iterativo que permite ajustar los contenidos sobre la marcha: \u201cLanzaremos las experiencias, nos centraremos en el producto, lo mejoraremos y aprenderemos en el proceso\u201d.<\/p>\n\n

    \"Zoe<\/figure>\n\n

    Las novedosas funcionalidades de la IA est\u00e1n haciendo posible esta nueva forma de trabajar gracias a experiencias de aprendizaje din\u00e1micas<\/a> y bibliotecas de contenidos<\/a> que se actualizan de forma autom\u00e1tica.<\/p>\n\n

    Crea un \u201cgimnasio\u201d de pr\u00e1ctica para cultivar habilidades<\/strong><\/h2>\n\n

    Uno de los beneficios menos reconocidos de la IA, especialmente en lo que refiere al desarrollo profesional de los talentos, es que brinda un entorno de pr\u00e1ctica con seguridad psicol\u00f3gica. Cuando los empleados necesitan poner a prueba sus habilidades, pero a\u00fan no est\u00e1n preparados para asumir el riesgo de hacerlo en contextos reales, las herramientas como los juegos de rol con IA y las sesiones de coaching individuales pueden subsanar esa brecha.\u00a0<\/p>\n\n

    \u201cA nadie le resulta c\u00f3modo participar en juegos de rol frente a otros. Esto le permiti\u00f3 al personal practicar como si fuera un gimnasio\u201d, acot\u00f3 Antonia Jackson, gerente s\u00e9nior de Innovaci\u00f3n del Aprendizaje y Tecnolog\u00eda de HubSpot.\u00a0<\/p>\n\n

    Seg\u00fan explic\u00f3, cuando los trabajadores utilizaban Degreed Maestro<\/a> para practicar conversaciones dif\u00edciles, estaban m\u00e1s dispuestos a recibir comentarios constructivos de la IA que de un superior, ya que percib\u00edan los primeros como neutrales y libres de juicios.<\/p>\n\n

    \u201cHay que saber equivocarse, porque al fracasar se aprenden lecciones muy valiosas\u201d, opin\u00f3 Jackson.<\/p>\n\n

    En este entorno de pr\u00e1ctica seguro, los empleados pueden equivocarse sin presi\u00f3n, o aprender de sus errores, y desarrollar sus habilidades antes de aplicarlas sin tener que exponerse frente a un colega o un supervisor. Esta pr\u00e1ctica repetible y controlada, adem\u00e1s de ser m\u00e1s eficaz, permite a los supervisores dedicar menos de su valioso tiempo a las sesiones de coaching para ayudar al personal a cultivar habilidades.<\/p>\n\n

    https:\/\/youtu.be\/dg8VUL_dutw <\/div><\/figure>\n\n

    Los controles: el factor clave y subestimado para ampliar las pruebas piloto<\/strong><\/h2>\n\n

    En las pruebas piloto de IA, muchos directores consideran que los controles son un obst\u00e1culo. Sin embargo, contar con evaluaciones s\u00f3lidas sobre los riesgos y la privacidad de los datos es lo que, en realidad, genera la confianza necesaria para que la IA pueda adoptarse a gran escala. Las fallas de adecuaci\u00f3n en los permisos o las integraciones que se dan en la fase inicial se pueden convertir en problemas cr\u00edticos al implementar el proyecto en toda la empresa.\u00a0<\/p>\n\n

    Seg\u00fan Carlo Jos\u00e9, director general de Tecnolog\u00eda del Aprendizaje y para los Talentos de GSK, las pruebas piloto de tecnolog\u00eda son el mejor momento para evaluar los controles y sistemas en condiciones reales y acondicionarlos para una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia<\/em>. En sus palabras: \u201cPrefiero que las cosas fallen ahora, en la fase de prueba, para ver c\u00f3mo se pueden mejorar\u201d.<\/p>\n\n

    Su m\u00e9todo basado en detectar fallas en una primera instancia implica involucrar a perfiles de distintas \u00e1reas para determinar las deficiencias antes de implementar los controles y el sistema a gran escala en toda la empresa. Corregir los errores de antemano no solo es mucho m\u00e1s sencillo, sino que tambi\u00e9n permite desplegar un sistema s\u00f3lido y controles bien definidos, lo que sienta las bases para que el personal logre resultados.<\/p>\n\n

    \"Carlo<\/figure>\n\n

    Redefine las habilidades para el trabajo actual<\/strong><\/h2>\n\n

    Las habilidades evolucionan, y con ellas, las formas de adquirirlas y evaluarlas.\u00a0<\/p>\n\n

    Si consideramos las habilidades desde la \u00f3ptica de la transformaci\u00f3n en torno a la IA, lo que buscan y priorizan las empresas ha cambiado por completo. Botterill coment\u00f3 que en Pearson, por ejemplo, se centran en tres habilidades estrat\u00e9gicas para prosperar en este nuevo mundo dominado por la IA:<\/p>\n\n

      \n
    1. Capacidad de aprendizaje continuo:<\/strong> Saber c\u00f3mo asimilar y fijar conocimientos con eficacia.<\/li>\n\n\n\n
    2. Dominio de la IA:<\/strong> Integrar la IA en el trabajo diario.<\/li>\n\n\n\n
    3. Adaptabilidad:<\/strong> Mantener el desempe\u00f1o frente al ritmo acelerado de los cambios tecnol\u00f3gicos.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      En Yara, el equipo de Aprendizaje identific\u00f3 que la adquisici\u00f3n de capacidades de liderazgo no solo era un caso de uso relevante para la empresa y una prioridad dentro de las inversiones destinadas al personal y procesos, sino tambi\u00e9n la iniciativa con mejor recepci\u00f3n. Seg\u00fan Jefferson, al final de la prueba piloto con Maestro, \u201clas sesiones de coaching de liderazgo fueron la funci\u00f3n mejor valorada\u201d.<\/p>\n\n

      La necesidad de vincular la implementaci\u00f3n de la IA con los resultados empresariales<\/strong><\/h2>\n\n

      Las empresas que est\u00e1n viendo resultados concretos no son las que m\u00e1s pruebas hacen, sino las que se han replanteado de forma sistem\u00e1tica c\u00f3mo se articulan el trabajo, la tecnolog\u00eda y las competencias.<\/p>\n\n

      La transformaci\u00f3n en torno a la IA no es un proyecto puntual. Ya sea que busques avanzar r\u00e1pido como Pearson o aplicar el m\u00e9todo de prueba y error una y otra vez como GSK, hay un principio com\u00fan: todas las piezas deben coordinarse. La estrategia debe adecuarse a los resultados deseados, la tecnolog\u00eda a los procesos de trabajo diarios y lo aprendido a una pr\u00e1ctica tangible.<\/p>\n\n

      Incluso en las fases de experimentaci\u00f3n con la IA, el desarrollo profesional sigue siendo el factor decisivo. La tecnolog\u00eda por s\u00ed sola no genera resultados sostenibles o adaptables. Para potenciar sus beneficios en toda la empresa, es necesario cambiar de forma intencional la manera en que aprenden y trabajan los equipos.<\/p>\n\n

      \"\"<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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