{"id":89171,"date":"2026-05-19T21:15:35","date_gmt":"2026-05-19T21:15:35","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/?p=89171"},"modified":"2026-06-03T18:42:34","modified_gmt":"2026-06-03T18:42:34","slug":"laboratorio-ia-nueva-forma-personalizar-aprendizaje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/es-419\/blog\/laboratorio-ia-nueva-forma-personalizar-aprendizaje\/","title":{"rendered":"Laboratorio de IA: una nueva forma de personalizar el aprendizaje"},"content":{"rendered":"\n

Todo lo publicado sobre el Laboratorio de IA es un trabajo experimental en curso, y no se garantiza que llegue a formar parte del conjunto de productos de Degreed.<\/em><\/p>\n\n

Los cursos de aprendizaje nunca terminan siendo del todo<\/em> personalizados… \u00bfverdad?<\/p>\n\n

Venimos hablando de estos programas desde hace un tiempo ya. Aun as\u00ed, hoy en d\u00eda, cuando la mayor\u00eda de los usuarios inician sesi\u00f3n en un curso, acceden a los mismos contenidos que todo el mundo, independientemente de su puesto, el departamento en que trabajen o la base de conocimientos que usen. Da igual si uno es principiante o un experto en la materia.<\/p>\n\n

La distancia que hay entre lo que planteamos y lo que ofrecemos concretamente en relaci\u00f3n con la personalizaci\u00f3n para el desarrollo profesional es lo que me hizo entrar en este bucle de preguntas: \u00bfy si pudi\u00e9ramos elaborar un curso al instante adecu\u00e1ndolo al aprendiz? \u00bfY si se formulara sobre la marcha en funci\u00f3n del usuario, sus conocimientos y sus objetivos?<\/p>\n\n

Esto es lo que nos proponemos con uno de nuestros experimentos del Laboratorio de IA.<\/p>\n\n

Por qu\u00e9 los cursos est\u00e1ticos ya no funcionan<\/h2>\n\n

Trata de recordar la \u00faltima vez que hiciste el esfuerzo de hacer un curso y terminaste repasando material que ya conoc\u00edas. O tal vez te metiste de lleno en tema y tuviste la sensaci\u00f3n de que te faltaba una base importante antes de empezar. En ambos casos, se pierde tiempo valios\u00edsimo. El primero es comparable a una caminata lenta cuando est\u00e1s para correr, y el otro, una carrera de velocidad cuando a\u00fan no te pusiste el calzado deportivo.<\/p>\n\n

Los cursos predise\u00f1ados est\u00e1n pensados para un aprendiz promedio arquet\u00edpico que dif\u00edcilmente se amolda a tu situaci\u00f3n.\u00a0<\/p>\n\n

Durante a\u00f1os, la personalizaci\u00f3n ha sido la respuesta te\u00f3rica a esta problem\u00e1tica. El aprendizaje adaptativo, las simulaciones con varias opciones y los itinerarios gestionados son todos intentos de resolver esta dificultad; pero, igualmente, parten de una estructura invariable planteada de antemano.<\/p>\n\n

En este experimento, no hay cursos predise\u00f1ados.<\/p>\n\n

Cursos a la medida cuando se necesitan<\/h2>\n\n

Pero \u00bfpor d\u00f3nde empezar\u00edamos si no es con m\u00f3dulos de contenidos predefinidos? Ah\u00ed es cuando entra en acci\u00f3n el aprendizaje conversacional con IA. El avatar de la IA propone diversos temas dentro de categor\u00edas ya establecidas que el usuario conoce a fin de estimular el aprendizaje din\u00e1mico. A partir de ese momento, cada quien elige su propia aventura.\u00a0<\/p>\n\n

Conforme se da la conversaci\u00f3n, el curso se configura en torno a tu perfil: el material visual, los cuestionarios, los textos y las preguntas para reflexionar. Todo el contenido se genera al instante en funci\u00f3n del di\u00e1logo y tus objetivos concretos de aprendizaje.\u00a0<\/p>\n\n

Adem\u00e1s, la metodolog\u00eda es adaptable: se adec\u00faa en el acto seg\u00fan tus necesidades. Puedes pedir a la IA que omita ciertas secciones o que haga hincapi\u00e9 en determinados temas. Si no entiendes algo, postula las cosas de otra manera. Si quieres ahondar en alguna cuesti\u00f3n, se mete de lleno en el tema. Si necesitas reforzar los conocimientos, te hace preguntas para fijar los conceptos. El curso deja de ser un punto de destino y se propone m\u00e1s bien como un di\u00e1logo continuo.<\/p>\n\n

De cierta forma, esta din\u00e1mica reproduce la nueva forma de aprender, en la que el upskilling debe darse de forma constante en vez de espor\u00e1dica.\u00a0<\/p>\n\n

Un ejemplo concreto: aprender sobre el protocolo de contexto de modelo\u00a0(MCP) sobre la marcha<\/h2>\n\n

Para ilustrar esta din\u00e1mica con un ejemplo concreto, quiero contarte c\u00f3mo fue mi experiencia personal.\u00a0<\/p>\n\n

Decid\u00ed usar esta metodolog\u00eda para tantear el protocolo de contexto de modelo\u00a0(MCP), soluci\u00f3n que Degreed ha desarrollado de cero. Tenemos nuestro propio servidor, Degreed MCP<\/a>, as\u00ed que ten\u00eda informaci\u00f3n previa y contexto, pero me daba curiosidad ver ad\u00f3nde apuntaba esta tecnolog\u00eda. Es una buena prueba porque es un tema complejo y tiene muchas aristas distintas.<\/p>\n\n

Primero, la inteligencia artificial me propuso varios temas, yo eleg\u00ed los conceptos b\u00e1sicos sobre el MCP. Mientras se cargaba el primer esquema, me pregunt\u00f3 qu\u00e9 conocimientos ten\u00eda sobre integrar modelos de lenguaje grande en herramientas internas.<\/p>\n\n

Eso fue clave porque no empec\u00e9 de cero. La herramienta tuvo en cuenta lo que yo sab\u00eda.<\/p>\n\n

Le coment\u00e9 sobre el trabajo que ven\u00eda haciendo Degreed con MCP y la respuesta que me dio a continuaci\u00f3n de inmediato fue consecuente: no volvi\u00f3 a explicarme ciertas cuestiones b\u00e1sicas, suponiendo que yo ya estaba al tanto de ellas. En su lugar, hizo hincapi\u00e9 en el mecanismo: c\u00f3mo el MCP crea canales de comunicaci\u00f3n estructurados, separa la intenci\u00f3n de la ejecuci\u00f3n y aplica un esquema de datos que no usan las llamadas a la API sin procesar.<\/p>\n\n

Cuando le pregunt\u00e9 en concreto por qu\u00e9 conviene usar el MCP en vez de hacer llamadas directamente a las API, me dio una respuesta clara y concisa: \u201cla seguridad de los tipos de datos, la separaci\u00f3n de las inquietudes, la previsibilidad\u201d. Luego, sin tener que preguntarme nada, se concentr\u00f3 en el pr\u00f3ximo tema que ameritaba profundizar.<\/p>\n\n

Despu\u00e9s del contenido t\u00e9cnico, me pregunt\u00f3 si quer\u00eda ahondar en tema, ver un video instructivo, completar un cuestionario o reflexionar a partir de una pregunta.<\/p>\n\n

El curso no sigui\u00f3 con las explicaciones, la IA me pregunt\u00f3 qu\u00e9 necesitaba para poder avanzar.<\/p>\n\n

\u00bfEn qu\u00e9 se diferencian los cursos din\u00e1micos de los programas tradicionales de aprendizaje adaptativo?<\/h2>\n\n

La mayor\u00eda de las iniciativas de aprendizaje adaptativo siguen partiendo de un itinerario predefinido. El sistema decide qu\u00e9 ruta conviene tomar bas\u00e1ndose en tus respuestas, pero las bifurcaciones est\u00e1n dadas de antemano. La experiencia es personalizada porque se plantean diversos caminos. No obstante, estas posibilidades est\u00e1n preestablecidas.<\/p>\n\n

Lo que proponemos en este experimento funciona de otra forma. Se trata de contenidos generados al instante en virtud de tus conocimientos y material visual que se muestra conforme se da la conversaci\u00f3n. Las preguntas se formulan a partir de tu forma de razonamiento y tus dudas puntuales. Esto no es posible en las iniciativas tradicionales de aprendizaje.<\/p>\n\n

Qu\u00e9 implica todo esto a la hora de aprender<\/h2>\n\n

Quiero tener cuidado de no sobredimensionar la herramienta que hemos creado. Se trata de un experimento y, como muchas de las pruebas que hacemos, puede no salir del Laboratorio de IA.<\/p>\n\n

No obstante, creo que esta propuesta apunta a una cuesti\u00f3n primordial: la queja m\u00e1s com\u00fan que surge al aprender en el entorno laboral no tiene que ver con el acceso a los contenidos, sino con la pertinencia de estos. Casi el 80\u00a0% de los empleados<\/a> quieren aprender cosas que guarden relaci\u00f3n directa con sus responsabilidades. Pero \u00bfc\u00f3mo pueden lograrlo cuando las actividades de aprendizaje no contemplan su situaci\u00f3n personal y concreta sobre sus habilidades actuales y objetivos? Los equipos de Aprendizaje, los responsables de los talentos y los supervisores no siempre tienen el tiempo de subsanar esa brecha, caso por caso, de forma manual.\u00a0<\/p>\n\n

Es algo imposible de hacer a gran escala.<\/p>\n\n

Una posible soluci\u00f3n a este problema podr\u00eda ser un curso que se configure en torno al perfil de los usuarios, no porque sea algo novedoso (las novedades duran poco), sino porque es una estrategia \u00e1gil, pr\u00e1ctica y eficiente. Los empleados deben mantenerse a la par de los cambios y, para ello, deben movilizarse pronto con experiencias personalizadas y pertinentes que trasciendan los m\u00e9todos de aprendizaje tradicionales.<\/p>\n\n

Eso es lo que permite lograr la personalizaci\u00f3n cuando se aplica de verdad. Es un futuro interesante de imaginar.<\/p>\n\n

Si este experimento te da curiosidad, escr\u00edbeme por LinkedIn<\/a>. Te explicar\u00e9 con gusto todo al respecto o incluso te dar\u00e9 acceso a algunas de nuestras pruebas.<\/p>\n\n

Mira la grabaci\u00f3n de la ponencia completa que di en LENS\u00a02026 sobre nuestros <\/em>experimentos con IA<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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