La mayoría de las organizaciones ya entendió que no puede trabajar hoy con tecnología de hace 15 años. Sin embargo, cuando se trata de capacitación, muchas siguen confiando en plataformas que básicamente hacen lo mismo que hacían hace una década: alojar contenidos, registrar avances y esperar que las personas aprendan.
En un mundo donde usamos IA para vender, atender clientes, analizar datos y tomar decisiones estratégicas, resulta llamativo que el aprendizaje, que es clave para el desempeño, siga apoyándose en plataformas pasivas, que no acompañan, no intervienen y no aprenden de las personas.
Tal vez el problema no sea la falta de capacitación, sino que el modelo de aprendizaje quedó atrasado frente a la realidad actual del trabajo.
1.- El problema no es capacitar. Es cómo ocurre el aprendizaje.
En muchas organizaciones el escenario se repite una y otra vez. Se lanza un curso, se comunica por mail o intranet, se espera que las personas entren, avancen y terminen. Cuando eso no pasa, el equipo de RRHH o Capacitación activa recordatorios, campañas internas y seguimientos manuales.
La plataforma, mientras tanto, espera.
El resultado suele ser conocido:
- tasas de finalización más bajas de lo esperado
- usuarios que “cumplen” sin necesariamente aprender
- desgaste del equipo interno persiguiendo avances
- reportes que muestran progreso, pero no comprensión ni aplicación
El problema no es la falta de contenidos ni de esfuerzo. El problema es que el aprendizaje sigue dependiendo casi por completo de la iniciativa individual del usuario, en un contexto donde el tiempo, la atención y la motivación son cada vez más escasos.
2.- Qué cambia cuando la IA se integra de verdad a un LMS
Cuando la Inteligencia Artificial se incorpora de manera profunda —no como un chatbot decorativo— el rol de la plataforma cambia. El LMS deja de ser un sistema que observa y registra, y pasa a ser un sistema que acompaña activamente el proceso de aprendizaje.
Esto se traduce en cambios muy concretos.
Por ejemplo, en la evaluación. En lugar de limitarse a preguntas de alternativa, la IA permite evaluar mediante conversaciones, pidiendo al usuario que explique con sus propias palabras cómo aplicaría un concepto en su realidad laboral. Esto permite medir la comprensión, criterio y capacidad de aplicación, acercando la evaluación digital a situaciones reales de trabajo.
También cambia la forma de abordar el abandono. La IA puede detectar señales tempranas de estancamiento, confusión o desmotivación y actuar de forma proactiva: recordando, reforzando conceptos, explicando desde otro ángulo o invitando a retomar en el momento adecuado. El resultado es claro: más personas completan, sin aumentar la carga operativa del equipo interno.
3.- De reportes de avance a insights que realmente sirven
Otro cambio clave ocurre en el uso de los datos. Los LMS tradicionales suelen responder preguntas básicas: quién entró, quién avanzó, quién terminó.
Con IA, las organizaciones pueden empezar a responder preguntas mucho más estratégicas:
- ¿Qué conceptos generan más dudas?
- ¿En qué parte del curso se concentran los errores?
- ¿Qué contenidos no están siendo bien comprendidos?
- ¿Dónde es necesario reforzar o rediseñar la experiencia de aprendizaje?
Esto transforma la capacitación en un proceso de mejora continua, basado en evidencia real y no solo en percepciones o encuestas tardías.
4.- Aprender cuando se necesita, no solo cuando hay un curso
La incorporación de IA también permite algo fundamental: conectar el aprendizaje con el trabajo real. El usuario ya no aprende solo cuando “entra al curso”. Puede resolver dudas, practicar, reflexionar o pedir orientación justo cuando enfrenta una situación concreta en su día a día.
Este enfoque —que algunas plataformas más nuevas ya están implementando, como es el caso de Closelly con su asistente de IA LENA— permite que el aprendizaje deje de ser un evento aislado y pase a integrarse al flujo de trabajo cotidiano, aumentando significativamente su impacto en el desempeño.
5.- De plataformas pasivas a sistemas que acompañan
Actualizar metodologías y plataformas de aprendizaje no es solo una decisión tecnológica. Es un cambio de enfoque.
Implica pasar:
- de plataformas que esperan a plataformas que acompañan
- de medir avance a entender aprendizaje y desempeño
- de capacitación puntual a entrenamiento continuo
- de control administrativo a impacto real
Las organizaciones que están avanzando en esta dirección están viendo mejoras claras en engagement, finalización, eficiencia operativa y, sobre todo, en la capacidad de las personas para aplicar lo aprendido.
Para cerrar
La Inteligencia Artificial ya no es una promesa futura. Es una capacidad disponible hoy, que permite pasar de plataformas que observan a sistemas que acompañan, guían y mejoran continuamente.
Por eso, más que preguntarse qué LMS usar, quizá la pregunta correcta sea otra:
¿Estamos invirtiendo en capacitación para cumplir, o en sistemas de aprendizaje capaces de adaptarse, intervenir y generar impacto real en las personas y en el negocio?
Para conocer Closelly y conversar más de este y otros asuntos, INGRESA ACÁ.
