La aceleración tecnológica ha reducido la vigencia de muchas habilidades. Para los equipos de L&D, el objetivo ya no es “tener más cursos”, sino acortar el time-to-skill, el tiempo que tarda un empleado en alcanzar el nivel de competencia requerido, y demostrar los resultados de esa formación en el negocio.
La adopción de la Inteligencia Artificial en las empresas avanza a velocidad de crucero, pero la formación en esta tecnología va varios pasos por detrás. Según una encuesta realizada por la firma estadounidense de formación digital General Assembly, propiedad del grupo Adecco, en Reino Unido y EEUU el 82% de los profesionales de Recursos Humanos (RRHH) utiliza la IA en su entorno profesioal, pero menos de 30% cuenta con formación específica para ello.
En España, el 60% de las empresas tiene en marcha iniciativas asociadas a la IA, pero con una base formativa limitada (solo un 9% de los trabajadores cuentan con formación, por el 11% de directivos, según datos de Red.es, la entidad pública española que impulsa la digitalización del país). En este contexto, el modelo formativo tradicional, basado en catálogos genéricos, se ha quedado obsoleto.
Aplicada con criterios de gobernanza, la IA permite producir contenidos más rápido y personalizar los itinerraios formativos según el desempeño de cada persona, además de medir la adopción real de ese conocimiento con métricas relevantes. En este artículo te explicamos qué casos de uso funcionan hoy y cómo implantarlos con control y seguimiento efectivos.
Cómo se está utilizando ya la IA en el sector L&D
La aportación más visible de la IA en formación es la personalización a escala. Antes requería un acompañamiento intensivo por parte de tutores, pero hoy es posible adaptar el aprendizaje a cada persona sin multiplicar recursos, manteniendo criterios de calidad y control.
Los programas tradicionales organizaban la formación por puesto o nivel. La IA cambia ese enfoque, al combinar indicadores individuales, como el desempeño previo del empleado, sus resultados en formaciones previas, o sus hábitos de consumo (vídeo, texto, práctica guiada). También tiene en cuenta otros factores clave, como los objetivos de desarrollo de cada profesional. En base a esa información, genera itinerarios adaptativos, es decir, que el recorrido se ajusta, en tiempo real, a lo que la persona sabe y a cómo progresa.
En la práctica, la IA actúa como un copiloto instruccional. Si alguien se atasca, propone otro formato o inserta una práctica guiada y reduce la dificultad. Si el empleado demuestra que domina el contenido, le permite avanzar o convalidar contenidos. Todo ello supervisado y aprobado por los equipos de L&D, lo que garantiza la trazabilidad de la formación y contenidos validados por la empresa.
Los sistemas más avanzados de IA incorporan capacidad predictiva. Aprenden de patrones para anticipar puntos de fricción y sugerir refuerzos antes de que afecten al rendimiento del empleado. Estas recomendaciones se presentan con supervisión humana y trazabilidad, para que el departamento de L&D y los mandos puedan aceptarlas, modificarlas o posponerlas según prioridades operativas.
¿El resultado? Un uso más efectivo del tiempo. Las métricas que reflejan ese impacto son; la reducción del time-to-skill, mejora de la finalización útil (no solo matrícula), aumento de la aplicación en el puesto y señales de adopción sostenida. Estos indicadores permiten conectar formación y negocio sin recurrir a medidas indirectas.
Creando nuevo contenido a gran velocidad
Diseñar materiales de calidad para distintos perfiles y formatos exige tiempo y equipos. En muchos departamentos, producir un curso completo puede llevar semanas. Con IA generativa, ese ciclo se acorta de forma significativa sin renunciar al control editorial ni al cumplimiento normativo.
Las soluciones de IA pueden analizar manuales internos, bases de datos y documentación de compilance para proponer borradores de recursos didácticos. El proceso incorpora supervisión humana, flujos de aprobación y versionado, de modo que el resultado final se ajusta al tono y normativa de la organización. Por su impacto en el tiempo de producción y en el coste, es uno de los casos de uso con retorno más rápido en L&D.
Aplicaciones habituales:
- Reutilización del curso.
A partir de un curso regulatorio, generar un guion de vídeo breve, tarjetas de repaso y un quiz alineado con los objetivos de aprendizaje, dejando trazabilidad de las fuentes. - Simulaciones y prácticas guiadas.
Crear escenarios de ventas, atención al cliente o soporte técnico basados en incidentes y FAQs reales, con rúbricas de evaluación y revisión por expertos antes de su publicación. - Traducción y localización.
Adaptar contenidos a varios idiomas y variantes locales utilizando glosarios corporativos y reglas estilísticas, reduciendo tiempos y errores en la entrega.
La automatización de la producción libera a los equipos de L&D de tareas repetitivas y les permite dedicar su tiempo a otra serie de tareas más estratégicas o de mayor valor, como la curación de contenidos, el diseño instruccional y el acompañamiento en la implantación. Las métricas que permiten seguir el impacto son: time-to-content, coste por pieza, tiempo de aprobación y tasa de reutilización del contenido en distintos equipos o mercados. Con ellas, el departamento de L&D puede demostrar eficiencia sin perder calidad ni control.
IA para identificar brechas de habilidades en tu empresa
En un entorno impulsado por la IA, las habilidades son el activo operativo que condiciona productividad y capacidad de adaptación. Para gestionarlas, las organizaciones necesitan saber qué competencias tienen hoy y cuáles van a necesitar en los próximos meses. Sin ese inventario, la formación sigue siendo reactiva y los resultados tardan en llegar.
Las plataformas de aprendizaje con IA integran analítica de skills para elaborar el mapa de competencias de toda la plantilla. Lo hacen cruzando fuentes internas -descripciones de puesto, evaluaciones de desempeño, resultados de formación, proyectos- con datos de uso y, cuando procede, referencias externas del mercado laboral. El objetivo es ofrecer una visión clara por rol y unidad, con niveles de dominio y prioridad para el negocio.
A partir de ese mapa, el sistema detecta brechas y propone rutas, desde recomendaciones personalizadas que priorizan contenidos internos ya validados, a cursos externos necesarios y actividades en el puesto (prácticas, job shadowing, simulaciones). Cada recomendación queda registrada para saber qué la genera, con qué evidencia y qué resultado se espera. Así, los equipos de L&D mantienen el control mediante flujos de aprobación y criterios de calidad.
La implantación ocurre en el flujo de trabajo, con microcontenidos accesibles desde las herramientas que ya usan los equipos, recordatorios y puntos de práctica guiada cuando aparecen tareas críticas. Este enfoque convierte la formación en una mejora continua y acorta los tiempos entre detectar una carencia y demostrar progreso.
Para vincular el esfuerzo con el negocio, conviene seguir métricas específicas: tiempo de cierre de brecha por rol, porcentaje de roles críticos sin gap, aplicación en el puesto (medida por hitos operativos) y movilidad interna hacia posiciones de mayor responsabilidad. Con estos indicadores, el sector del L&D puede priorizar inversiones y demostrar cómo la formación sostiene la agilidad organizativa.
Automatización administrativa en L&D
Las tareas administrativas consumen gran parte del tiempo de los equipos de L&D. El objetivo de la automatización no es “sustituir” el criterio de estos profesionales, sino reducir la carga administrativa y la latencia de reporting para dedicar más tiempo a decisiones que tienen mayor impacto en el negocio.
La IA permite automatizar tareas repetitivas con control y bajo flujos de aprobación, trazabilidad y reglas de calidad que garantizan que cada publicación procede de fuentes validadas y respeta las políticas internas.
En el terreno del análisis, los modelos pueden generar y actualizar cuadros de mando que conectan señales de aprendizaje con indicadores operativos. Más allá de la “finalización de cursos”, lo que se busca son métricas accionables: progreso por rol, rutas completadas frente a tareas críticas, alertas de riesgo de abandono y evolución de la adopción por equipos. Poder explicar cada cifra, así como la procedencia del dato, para que queden documentadas y puedan usarse en una auditoría.
Cuando usas las métricas correctas, el impacto de tus estrategias de formación es real. ¿Cuáles son los indicadores más relevantes? Algunos KPIs clave son: número de horas administrativas ahorradas por mes, tiempo medio de publicación (de borrador a curso disponible), precisión del etiquetado e integridad de metadatos, latencia del informe ejecutivo y porcentaje de comprobaciones de cumplimiento resueltas sin intervención manual. Con estos datos, el departamento de L&D puede demostrar su eficiencia sin sacrificar el control.
AI Experts, los asistentes virtuales a medida de Netex
Para que la IA genere valor en el sector del L&D, necesita una plataforma que garantice la calidad del contenido, permisos adecuados, trazabilidad y métricas orientadas a negocio. Ese es el enfoque de Netex.
AI Experts son los tutores virtuales de Netex Cloud. Se entrenan con el contenido verificado de cada organización y ofrecen respuestas precisas con referencias verificadas, justo cuando tus equipos lo necesitan. Además, guían al empleado en su siguiente paso formativo según su rol y desempeño. Todo ello con controles de gobernanza: versionado de contenidos, flujos de aprobación, registro de consultas y políticas de retención de datos.
Sobre esta capa de IA, Netex Cloud permite crear, gestionar y escalar la formación en toda la empresa. Incluye Share, nuestra herramienta de social learning integrada en el LMS, y Netex Studio, la factoría de Netex en la que creamos contenido a medida para tu organización.