Capacitar a los colaboradores sigue siendo uno de los pilares fundamentales para el crecimiento de las empresas y la sostenibilidad de los negocios. De hecho, la Organización Internacional del Trabajo sostiene que el desarrollo continuo de competencias es uno de los principales factores para aumentar la productividad, facilitar la adaptación a los cambios tecnológicos y mejorar la empleabilidad de los trabajadores.
Sin embargo, durante años, la capacitación sigue una lógica tradicional. Un relator enseña contenidos estandarizados, existe una evaluación y se mide si el colaborador “aprendió algo”.
El problema de este método es que con la Inteligencia Artificial avanzando a pasos acelerados, la capacitación cobra cada vez más relevancia y las formas de llevarla a cabo también.
Según explica Paulina Vittini, Co-Founder & CEO de MentorU, “el modelo tradicional de capacitación no transfiere conductas al trabajo real. Pero cuando un programa se diseña bien, la formación puede triplicar la productividad de un ejecutivo novato en pocas semanas”.
El primer gran error, en la mayoría de las capacitaciones, es evaluar si la persona “sabe” algo, no si lo hace bien. “Esta distinción cambia todo. Una evaluación no debería reflejar cuánto memorizó alguien, sino cuántas conductas críticas demostró en una situación real. Cuando adoptamos esa lógica, los datos dejan de ser una formalidad y se convierten en un diagnóstico accionable”, explica Paulina Vittini.
Es por esto que la profesional de MentorU entrega ciertas bases a considerar cuando se va a iniciar un proceso de capacitación, en la era IA:
1-El diagnóstico previo es tan importante como el programa: Antes de diseñar cualquier contenido, es importante levantar información diagnóstica sobre las habilidades reales del equipo. Un buen programa de capacitación empieza por saber exactamente dónde está parado el equipo, no donde uno cree que está.
2-La práctica independiente no reemplaza a la práctica guiada: El diseño del aprendizaje debe contemplar ambos momentos de forma explícita. Primero práctica guiada para instalar la conducta, y luego práctica autónoma con retroalimentación para consolidarla. Saltarse cualquiera de los dos produce aprendizaje superficial.
3-Los novatos necesitan más práctica, no menos contenido: Existe un supuesto frecuente en los equipos de formación: el hecho de que los novatos necesitan más teoría y más tiempo de onboarding. La evidencia apunta a lo contrario. Lo que necesitan es más práctica deliberada y escenarios realistas donde puedan equivocarse sin consecuencias. Un programa bien diseñado puede ser un acelerador masivo de talento junior.
4- La disposición al cambio predice el resultado más que el nivel inicial: Cuando se cruzan datos del compromiso declarado por los participantes con sus resultados finales, los usuarios que muestran una disposición positiva al cambio incrementan directamente sus competencias. En tanto, cuando se tiene un grupo que sólo cumple formalmente con las actividades, pero sin adoptar realmente las nuevas conductas, este segmento no evidencia mejoras significativas.
5-El entrenamiento intensivo en el nivel avanzado es donde ocurre la transferencia real: Las mejoras significativas de un programa, generalmente, no ocurren entre el diagnóstico y el inicio de la capacitación. El rango de “excelencia” se logra gracias a una etapa de entrenamiento avanzado que combinaba reflexión, repaso de contenido y evaluación en simulaciones de alta fidelidad.
