Pilares
La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo a un ritmo acelerado, y el ámbito de la formación no es una excepción. La irrupción de tecnologías como el aprendizaje automático, el big data y la inteligencia artificial exige un replanteamiento del enfoque tradicional del análisis de necesidades formativas (ANF).
El nuevo paradigma del ANF en la era de la IA se basa en cuatro pilares fundamentales:
- Enfoque centrado en el individuo: La IA permite personalizar la formación como nunca antes. El ANF debe identificar las necesidades y preferencias de cada individuo, utilizando herramientas como el análisis de datos de aprendizaje y la evaluación adaptativa.
- Anticipación de las necesidades: La IA puede predecir las habilidades que serán necesarias en el futuro, lo que permite al ANF diseñar programas formativos proactivos que preparen a los profesionales para los desafíos venideros.
- Aprendizaje continuo: La IA facilita el aprendizaje continuo, adaptándose al ritmo y progreso de cada individuo. El ANF debe enfocarse en crear ecosistemas de aprendizaje que brinden oportunidades de actualización constante.
- Evaluación y medición: La IA permite evaluar el impacto de la formación de manera más precisa y granular. El ANF debe incorporar herramientas de análisis de datos para medir el ROI de la formación y optimizar su diseño.
Herramientas de la IA para el ANF
1. IntelliBoard
- Se conecta a múltiples fuentes de datos, por lo que no depende de un LMS específico.
- Sus potentes dashboards y reportes ayudan a analizar todos los aspectos del proceso de aprendizaje.
- Proporciona información muy valiosa para la toma de decisiones.
2. Learnerscript
- Esta herramienta ayuda a medir los resultados de tus acciones de formación.
- Permite entender las necesidades concretas de los alumnos.
- Se integra con muchos LMS populares.
- Aquí te compartimos algunos de ellos:
3. Watershed LRS
- Se trata de un Learning Record Store (LRS) que recopila datos de múltiples fuentes según el estándar xAPI.
- La gran flexibilidad del estándar xAPI hace posible obtener métricas no siempre soportadas por los LMS tradicionales, incluso de fuentes fuera del entorno de aprendizaje en línea (ejemplo: simulaciones presenciales).
- Se pueden generar visualizaciones e informes detallados.
4. Learning Locker
- Este es otro LRS (Learning Record Store) basado en xAPI.
- Ofrece almacenamiento de datos, reporting y herramientas analíticas con dashboards poderosos.
- También es muy conocido como repositorio open-source que puedes desplegar en tu propia infraestructura para un control del 100% de los datos.
Beneficios del nuevo enfoque del ANF
El nuevo enfoque del ANF basado en la IA ofrece una serie de beneficios, entre los que se encuentran:
- Mayor eficiencia y eficacia en la formación.
- Mayor satisfacción e implicación de los alumnos.
- Mejor preparación para los desafíos del futuro laboral.
- Mayor retorno de la inversión en formación.
Framework para el análisis de necesidades formativas
El Framework se desarrolla en cuatro fases secuenciales:
Fase 1: Recopilación de datos:
- Análisis del contexto: Se examinan los objetivos del negocio, los resultados del ejercicio anterior, las tendencias en la formación, el énfasis en el autoaprendizaje, la personalización y los ecosistemas de aprendizaje.
- Recopilación de datos históricos: Se analizan las evaluaciones de cursos anteriores, los planes de formación y los datos de rendimiento laboral.
- Recopilación de datos de aprendizaje: Se estudian las plataformas de aprendizaje online, las simulaciones y evaluaciones, y las interacciones con chatbots y asistentes virtuales.
- Encuestas y entrevistas: Se consultan las necesidades, preferencias y expectativas de los alumnos sobre la formación.
Fase 2: Determinación de las necesidades:
- Análisis de las necesidades formativas: Se identifican las necesidades más relevantes, segmentando a los alumnos en grupos con necesidades similares y anticipando las habilidades que serán necesarias en el futuro.
- Definición de los objetivos de la formación: Se establecen objetivos SMART que estén alineados con los objetivos del negocio.
Esta fase proporciona el insumo necesario para el proceso de diseño de la formación y la producción de recursos y su posterior implementación.
Fase 3: Seguimiento:
- Monitorización del progreso de los alumnos: Se analiza el tiempo dedicado a la formación, la completitud de las actividades, los resultados de las evaluaciones y se ofrece retroalimentación personalizada.
Esta fase se activa durante el proceso de ejecución con la finalidad de asegurar la cosnecusión de los objetivos deseados y proporciona a su vez, los insumos necesarios para la fase de evaluación del proceso y resultados.
Fase 4: Evaluación:
- Evaluación del impacto de la formación: Se mide la eficacia en la consecución de los objetivos, la satisfacción de los alumnos y el ROI.
Esta fase proporciona los insumos necesarios para un nuevo ciclo formativo.
El Framework es adaptable a las necesidades específicas de cada empresa o sector. La selección de las herramientas y recursos, la implementación de un sistema de seguimiento y evaluación eficaz y la búsqueda constante de la mejora y la innovación en la formación son claves para el éxito.
Caso de estudio:
Empresa de retail – Implementación de un programa de formación basado en el marco de análisis de necesidades formativas en la era de la IA
Introducción:
Esta empresa de retail con 500 empleados en 10 tiendas busca mejorar las habilidades de su personal en tres áreas clave: atención al cliente, ventas y manejo de inventario. Para ello, se implementará un nuevo programa de formación basado en el marco de análisis de necesidades formativas en la era de la IA.
Fase 1: Recopilación de datos:
1. Análisis del contexto:
Objetivos del negocio:
- Aumentar las ventas en un 10% en el próximo año.
- Mejorar la satisfacción del cliente en un 5%.
- Reducir las mermas en un 3%.
Resultados del ejercicio anterior:
- Las quejas de los clientes son frecuentes, especialmente en relación con la atención al cliente.
- Las ventas no han crecido al ritmo esperado.
- Se observa un alto índice de mermas en el inventario.
Tendencias en la formación:
- Creciente demanda de formación online y flexible.
- Necesidad de personalizar la formación a las necesidades de cada tienda y rol.
- Importancia de la gamificación y el aprendizaje experiencial.
Énfasis en el autoaprendizaje:
- Fomentar la autonomía de los empleados en su proceso de aprendizaje.
- Ofrecer recursos y herramientas para el aprendizaje autodirigido.
Personalización:
- Adaptar la formación a las necesidades individuales de cada empleado.
- Utilizar la IA para crear experiencias de aprendizaje personalizadas.
Ecosistemas de aprendizaje:
- Integrar la formación con diferentes plataformas y recursos.
- Crear una red de aprendizaje colaborativo entre los empleados.
2. Recopilación de datos históricos:
Evaluaciones de cursos anteriores:
- Identificar las áreas de mejora en cada tienda y rol.
- Evaluar la eficacia de la formación actual.
Planes de formación:
- Analizar la alineación con los objetivos del negocio y las necesidades de los empleados.
- Identificar las áreas que necesitan ser reforzadas.
Datos de rendimiento laboral:
- Evaluar la correlación entre la formación y el desempeño laboral.
- Identificar las áreas donde se necesita mejorar el rendimiento.
3. Recopilación de datos de aprendizaje:
Plataformas de aprendizaje online:
- Evaluar la participación de los empleados en la formación online.
- Identificar los formatos de contenido más utilizados.
Simulaciones y evaluaciones:
- Evaluar el desempeño de los empleados en las simulaciones y evaluaciones.
- Identificar las áreas donde se necesita mayor refuerzo.
Interacciones con chatbots y asistentes virtuales:
- Analizar las consultas realizadas por los empleados a través de chatbots y asistentes virtuales.
- Identificar las áreas donde se necesita ofrecer más información y apoyo.
4. Encuestas y entrevistas:
Necesidades formativas:
- Consultar a los empleados sobre sus necesidades y preferencias en cuanto a la formación.
- Identificar las áreas donde se necesita mayor apoyo.
- Preferencias en cuanto a la formación:
- Conocer las preferencias de los empleados sobre el formato, la metodología y el contenido de la formación.
Expectativas sobre la formación:
- Conocer las expectativas de los empleados sobre la nueva formación.
- Asegurarse de que la formación sea atractiva y útil para los empleados.
Fase 2: Determinación de las necesidades:
1. Análisis de las necesidades formativas:
Identificar las necesidades formativas más relevantes:
- Priorizar las necesidades en función de los datos recopilados.
- Considerar los objetivos del negocio, los resultados del ejercicio anterior, las tendencias en la formación y las necesidades de cada tienda y rol.
Segmentar a los alumnos en grupos con necesidades similares:
- Agrupar a los empleados por tienda, rol, nivel de experiencia o necesidades específicas.
- Permitir una mejor personalización de la formación.
Predecir las habilidades que serán necesarias en el futuro:
- Anticipar las necesidades del mercado laboral y las tendencias tecnológicas.
- Incluir en la formación las habilidades que serán necesarias en el futuro.
2. Definición de los objetivos de la formación:
Establecer objetivos SMART:
- Aumentar en un 20% la participación de los empleados en la formación online en atención al cliente.
- Reducir en un 10% las quejas de los clientes relacionadas con el proceso de compra.
- Disminuir en un 2% las mermas en el inventario mediante la mejora de la gestión del stock.
Alinear los objetivos de la formación con los objetivos del negocio:
- La formación debe contribuir al aumento de las ventas.
- La formación debe mejorar la satisfacción del cliente.
- La formación debe contribuir a la reducción de las mermas.
Fase 3: Seguimiento:
1. Monitorización del progreso de los alumnos:
Análisis de datos de aprendizaje:
- Monitorizar el tiempo dedicado a la formación, la completitud de las actividades y los resultados de las evaluaciones.
- Identificar los puntos fuertes y débiles de cada alumno.
Evaluaciones:
- Implementar evaluaciones formativas y sumativas para medir el logro de los objetivos de aprendizaje.
- Ofrecer retroalimentación personalizada y oportuna a los alumnos.
Fase 4: Evaluación:
1. Evaluación del impacto de la formación:
Eficacia en la consecución de los objetivos:
- Medir el grado en que se han alcanzado los objetivos SMART establecidos.
- Comparar los resultados con los datos históricos y las expectativas.
Satisfacción de los alumnos:
- Evaluar la satisfacción de los alumnos con la formación mediante encuestas y entrevistas.
- Considerar la utilidad, la accesibilidad y la calidad de la formación.
Retorno de la inversión (ROI):
- Calcular el ROI de la formación en términos de productividad, eficiencia y desarrollo de habilidades.
- Considerar los costes de la formación, los beneficios tangibles e intangibles y el tiempo de implementación.
Resultados:
- El programa de formación fue un éxito, con una alta tasa de participación y satisfacción de los empleados.
- Los empleados mejoraron significativamente sus habilidades en atención al cliente, ventas y manejo de inventario.
- La empresa experimentó un aumento en las ventas, la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
El rol del Analista del Aprendizaje (Learning Analyst)
El analista del aprendizaje juega un papel fundamental en el desarrollo e implementación del Framework para el análisis de necesidades formativas en la era de la IA. Dentro de sus habilidades y competencias principales podemos considerar:
- Sólidas habilidades analíticas y de interpretación de datos.
- Conocimiento de las últimas tendencias en formación y aprendizaje.
- Experiencia en la implementación de sistemas de seguimiento y evaluación.
- Capacidad para comunicar de forma efectiva los resultados de la formación.
El analista del aprendizaje es un profesional clave que ayuda a las empresas a desarrollar e implementar programas de formación eficaces que respondan a las necesidades de sus empleados y contribuyan al logro de los objetivos del negocio.
Hacia dónde vamos con respecto al análisis de la formación
El análisis de necesidades formativas (ANF) está evolucionando rápidamente gracias a la IA. En el futuro, podemos esperar ver:
- Un mayor uso de la IA para personalizar la formación y crear experiencias de aprendizaje inmersivas.
- Un enfoque más proactivo en el ANF, que se centrará en anticipar las necesidades futuras de las habilidades.
- Un mayor énfasis en el aprendizaje continuo y en la creación de ecosistemas de aprendizaje.
- Un uso más sofisticado de las herramientas de análisis de datos para evaluar el impacto de la formación.
La IA ofrece un enorme potencial para reimaginar el ANF y crear experiencias de aprendizaje más personalizadas, eficientes y relevantes. Las organizaciones que adopten este nuevo enfoque estarán mejor preparadas para afrontar los desafíos del futuro y asegurar el éxito de sus empleados.
Referencias
- Artículo: Voz experta: El impacto actual y perspectivas futuras de la IA https://www.ucr.ac.cr/noticias/2023/5/15/voz-experta-el-impacto-actual-y-perspectivas-futuras-de-la-ia.html
- Guía: Cómo utilizar la IA para el análisis de necesidades formativas: Oportunidades y desafíos de la era de la inteligencia artificial para la educación superior: una introducción para los actores de la educación superior: https://www.iesalc.unesco.org/2023/09/06/manual-aborda-oportunidades-y-desafios-de-la-era-de-la-inteligencia-artificial-para-la-educacion-superior/
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