Por Lidia Llera, Sales Executive de Actua Solutions

Desde un punto de vista práctico, la misión de la formación no es otra que ayudarnos a abarcar el mundo que nos rodea y aprender de él lo más rápido y lo mejor posible. Precisamente, el objetivo de la Inteligencia Artificial (IA o AI) es automatizar y acelerar una tarea tan humana y compleja como es obtener información, procesarla, razonarla y dar una solución a un problema. Partiendo de estas premisas, la IA y otras tecnologías asociadas como el Big Data o el Machine Learning se presentan como grandes aliadas y tendrán mucho que aportar aún a los entornos formativos de las empresas en el reto de procesar de manera eficiente y relevante toneladas de información.

Pero, ¿cómo se traduce en la práctica?

A medida que un usuario viaja por nuestro LMS/LXP (como Totara) podemos medir su participación y desempeño en base a diferentes estrategias: según las decisiones que toma (navegación, accesos, etc), de acuerdo a los resultados de la evaluación (test, actividades, encuestas, etc.) o en función de sus interacciones y aportaciones en entornos de aprendizaje informal. Es más, el análisis puede llevarse a cabo tanto de manera individual como teniendo en cuenta el comportamiento de un grupo de usuarios con unas determinadas características.

El acceso y segmentación de los datos nos permitirá predecir el comportamiento y diseñar una experiencia más personalizada. Es decir, el sistema puede ser capaz de ofrecer los contenidos didácticos adaptados a cada estilo de aprendizaje y de reforzar automáticamente aquellos aspectos que resultan más complicados o requieran un mayor esfuerzo.

Supongamos que, como usuarios, nos enfrentamos a una tarea sobre la que necesitamos información de contexto. Realizamos una búsqueda sobre el tema en la plataforma de formación corporativa. El sistema “sabe” que tenemos una mayor tendencia a consumir podcast, por encima de aquellos recursos de lectura. Supongamos más: el motor de búsqueda “recuerda”, incluso mejor que nosotros mismos, los resultados de nuestra evaluación. Conoce a la perfección el catálogo y el punto exacto del anaquel virtual en el que buscar. Está al corriente de las necesidades de consulta de otros usuarios a los que apenas les ponemos cara y con los que nunca hemos hablado del tema. Dos clicks y tendremos exactamente lo que necesitamos para avanzar. La interpretación y aplicación de esa información dependerá de nosotros.

La AI puede recopilar datos sobre el comportamiento de cada usuario, identificar el progreso y los desafíos, y generar contenido sugerido, material adicional, o alarmas para el experto/ tutor /manager en caso de que requieran su atención directa. Diseñar itinerarios diferenciados, analizar el perfil y desempeño de los alumnos, ofrecer evaluaciones y ejercicios adaptados a sus dificultades; evaluar y acreditar aprendizajes efectivos determinando cuáles son los más valiosos e incluso generando nuevos recursos. Unos sistemas de IA bien preparados pueden ayudar a extraer valiosa información y convertirla en contenido inteligente para el aprendizaje digital.

Volvamos a suponer que, ahora como administradores de un entorno formativo, podemos tener acceso a un feedback mucho más objetivo y minucioso del que se produciría, por ejemplo, en un aula presencial. El análisis de interacciones de una manera automatizada y sin sesgo permitirá detectar flaquezas: problemas en el proceso de realización de un curso derivados de errores en el diseño didáctico o técnico (repetición inusual de fallos en una evaluación, tiempos de lectura elevados en determinadas pantallas…) que permitan identificar necesidades de mejoras en el material didáctico o el LMS. La interpretación y análisis de las causas y posibles soluciones a esos problemas va a depender de nuestra inteligencia humana y no será un atributo mágico que le podamos otorgar a la IA.

Nos hemos acostumbrado a apoyarnos en los motores de búsqueda web y en las redes sociales para encontrar las respuestas. La IA puede ayudar al proporcionar filtros que brindan recomendaciones y selección de contenido en función del etiquetado y los metadatos. La recopilación y tratamiento de datos externos a los cursos, en base a las consultas que realizan fuera de un LMS, permite enriquecer y complementar los contenidos de forma coherente y útil para el día a día. Por supuesto, estos datos se pueden recopilar y combinar entre sí para analizar el aprendizaje de manera global.

¿Qué pasa con los Chatbots?

Una de las últimas tendencias es el uso de Chatbots para ayudar al alumno a filtrar y/o descubrir el contenido o bien como evaluadores al plantear preguntas en forma de cuestionarios a realizar de manera flexible y ágil. Los bots utilizan los datos que recopilan del comportamiento de los estudiantes para responder al instante. Una plataforma LMS de aprendizaje online basada en inteligencia artificial (como Totara) puede actuar como profesor y responder a preguntas en tiempo real. Estamos hablando de aprendizaje por repetición: a más interacciones, más información; a más información, mejores y relevantes resultados.

Otra de las claves del éxito de los asistentes virtuales está en el procesamiento del lenguaje natural: cuanto más eficiente sea su interpretación, más facilitará la comunicación y se traducirá en una experiencia de aprendizaje más satisfactoria.

¿Podemos confiar el elearning a la Inteligencia Artificial?

La IA es un complemento para la gestión del conocimiento y no un sustituto. La función de los algoritmos es que el aprendizaje sea más preciso y eficiente. Pero para que funcionen correctamente tienen que estar basados en modelos pedagógicos que tengan en cuenta la ergonomía, los valores, las habilidades y el conocimiento. Habilidades como la creatividad, la intuición, la adaptabilidad y la innovación siguen siendo indispensables para el éxito y, por el momento, imposibles de predecir y cuantificar. Ni el Big Data ni el Machine Learning serán capaces de abordar cuestiones de Diseño Instruccional. No podrán evaluar el contenido más que en función del consumo. El éxito depende de que en ambos extremos del LMS/LXP haya usuarios talentosos, analíticos, flexibles, creativos y motivados; que definan sus objetivos de aprendizaje en base a unos valores y competencias significativos. La inteligencia artificial necesita nutrirse de la inteligencia real.

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