¿El LMS ha muerto? ¡Larga —y compleja— vida a la formación!

La inteligencia artificial puede multiplicar por mil la producción de cursos, y con ello también multiplicar un modelo que solo completa una minoría y que rara vez cambia comportamientos. El debate de fondo se aleja de lo tecnológico y se centra en si la función de Formación y Desarrollo existe para que la gente aprenda o para que trabaje mejor. ¿Qué papel le queda cuando el conocimiento de la empresa deja de estar en el LMS?

Sergio Sotelo

Cornerstone · Consultor y asesor de learning para el sur de Europa.

Jorge Diéguez

Banco Santander · Consultor de transformación en IA y experiencia de empleado.

¿Estamos aquí para que la gente aprenda o para que haga mejor su trabajo? Con esa pregunta ha abierto Jorge Diéguez, consultor de transformación en IA y experiencia de empleado de Banco Santander, el Webinar ORH “El futuro del learning no empieza con la IA”, planteado como una conversación con Sergio Sotelo, consultor y asesor de learning para el sur de Europa de Cornerstone. Durante una hora, ambos han enlanzado preguntas sobre el sentido de la función de formación, la herencia del e-learning, lo que la IA generativa cambia y lo que no, y el papel que le queda a los equipos de L&D.

Aprendizaje o desempeño: la pregunta que la inercia esquiva

En las organizaciones, el foco está en los resultados de negocio y la formación es un instrumento para conseguirlos, por ello lo importante es definir cuál es realmente el entregable que se espera del área de formación. “Si dedicas un recurso, necesitas ver un retorno, pero el problema es la inercia”, ha explicado Jorge. Al cliente interno se le suele ofrecer lo que hay en el catálogo: cursos, programas, itinerarios, experiencias… Si el valor no es un curso, entregar otra cosa (un rediseño de proceso, una herramienta, información) obliga a salir de las casillas habituales.

No obstante, el problema tiene otra cara y es que muchos departamentos de formación querrían participar en la definición del problema, pero cuando el encargo les llega ya viene formulado como “necesito dos kilos de curso”. La relación se vuelve transaccional y el área queda encasillada como proveedor.

Deberíamos intentar ser equipos de desempeño más que equipos de learning.Jorge Diéguez, Banco Santander

¿Se puede rendir más sin aprender?

Sí, reconoce Sotelo, aunque vaya contra los valores de la persona y también los corporativos. Para ilustrarlo cita un estudio en el que un grupo trabajó con ChatGPT y otro sin él: el primero mejoró su desempeño en torno a un 50 %, pero cuando se les retiró la herramienta y ambos grupos hicieron un examen, los que la habían usado respondieron alrededor de un 20 % peor. Su conclusión no es rechazar la ayuda, sino distinguir sobre qué se usa: delegar tareas estándar o periféricas le preocupa poco, como no le preocupa usar la calculadora; delegar lo que es nuclear en su trabajo, sí.

¿Quién decide entonces qué se aprende y qué se delega? Para Sotelo, la persona. El área de formación puede orientar, pero recordó que hace quince o veinte años el debate era el mismo con Google: la gente buscaba allí en lugar de hacer los cursos de la empresa porque necesitaba inmediatez y le daba mejores resultados.

El 10 % que escala y el 90 % que no se mide

Reconociéndose como un apasionado del aprendizaje y poco aficionado a la formación, Diéguez reconoce que lo que ha aprendido de verdad lo ha aprendido trabajando con personas que sabían. Lo mismo que intuye cualquiera que conozca el modelo 70-20-10, aunque admitió que buscó el estudio que lo sustenta y no lo encontró. Sotelo lo considera vigente y explica por qué la formación se ha quedado en una de sus partes:

• El 10 % corresponde a la formación formal,
• el 20 %, al aprendizaje con el manager o con expertos
• y el 70 %, a lo que ocurre en el día a día.
• Solo el 10 % tiene trazabilidad.

Cuando llegó el curso online, hace unos 25 años, ofrecía una forma de escalar y medir muy sencilla: horas, quién empieza, quién termina, quién aprueba el test. Eso no demuestra que funcione, pero escala, y por eso la mayoría del presupuesto se concentró ahí. ¿Y todo lo que vino después, del mobile learning al microlearning, las plataformas de experiencia o la gamificación? Para Diéguez no hemos pasado de pantalla: la de hoy es mucho más bonita que la de hace treinta años, pero es la misma. Solo rescata dos cosas que sí cambiaron algo: el vídeo, porque hoy casi todo el mundo aprende con YouTube, y lo que en su día se llamó learning 2.0, que puso el foco en socializar, en que las personas generaran contenido y en conectar a quien sabe con quien necesita saber. Pero la tecnología no permitió que eso se convirtiera en el centro de gravedad y se siguió con el contenido enlatado.

Parece que todo se resuelve con un curso, cuando el curso es, como mucho, una parte de la solución.

Sotelo ha recordado un análisis de un analista independiente realizado en 2021, en plena pandemia, sobre una base que situó en torno a 200 millones de personas:

Datos citados de memoria por el ponente durante la sesión; no se identificó la fuente.

A esa cifra sumó la estimación que atribuyó a Josh Bersin de que la industria de la formación mueve unos 400.000 millones de dólares en el mundo. “El modelo está roto”, ha afirmado. Y llevado el debate a si la IA acabará con el diseño instruccional, ha afirmado que dedicamos una energía intelectual enorme a decidir si una pantalla tiene botones o una ruleta interactiva para que el resultado acabe en ese mismo 4 %.

La IA abre dos caminos (y uno intermedio)

El primer caso de uso de la IA generativa en learning fue el más fácil y esperado: producir cursos en una fracción del tiempo. Pero eso puede agravar el problema:

Sotelo ha descrito casos de uso que ya empiezan a ser técnicamente posibles, como que un manager comparta una presentación o documentación y la IA personalice a partir de ella el aprendizaje de cada persona de su equipo. Para eso hay que alimentar los modelos con conocimiento propio mediante técnicas como la RAG (generación aumentada por recuperación), porque un modelo frontera puede haberse entrenado con medio internet y no saber nada del tema concreto de una empresa.

Ambos expertos han coincidido en el freno real que supone el coste de los tokens. Algunas facturas casi arruinan un departamento. “Con los planes que la mayoría está dispuesta a pagar el último modelo puede agotarse en una tarde, y que preparar toda esa información también exige tiempo”.

Para mí, el LMS tiene que morir.Jorge Diéguez, Banco Santander

Sotelo no comparte esa sentencia. Cree, eso sí, que el LMS puede acabar como los sistemas de gestión de capital humano: un sistema de registro, necesario para todo lo normativo y de compliance que exige dejar constancia, mientras el trabajo real ocurre en otras herramientas. También avisa de que en muchas plataformas hay documentación obsoleta que nadie sabe que sigue ahí, de modo que volcarlo todo en la IA sin revisión es un error.

Pero el conocimiento de una organización no está en las políticas ni en los procedimientos, sino en las cabezas y en lo que hacen las personas. Por eso, quien más sabe de él en su empresa es su entorno de Microsoft 365: sus reuniones, su agenda, sus transcripciones, su correo, con quién habla. Sotelo lo completó con la idea de las señales: si alguien responde a diario las preguntas de sus compañeros en un chat, ese conocimiento debería poder documentarse para que la próxima vez responda la IA.

A qué deberían dedicarse los equipos de learning

Diéguez propuso dos focos:

1. Obsesionarse con el desempeño aunque la inercia empuje en otra dirección.
2. Convertirse en gestores del conocimiento de la empresa: aunque la IA ya etiqueta, clasifica y ordena por sí misma, ese conocimiento necesita gobierno y alguien que sepa orientarla.

Sotelo reclama un área de formación pegada al negocio que use la IA generativa no solo para ser más eficiente (ahorrar cinco minutos aquí y cinco allí), sino para transformar el trabajo. A su juicio, ahora sí se puede empezar a trabajar y medir el 70 y el 20 del modelo. TI gobernará la seguridad de los modelos, pero learning tiene un papel en gestionar el conocimiento experto, darle contexto y trabajar la distinción entre tareas de alto valor y tareas sustituibles por tecnología. Eso exige cambiar el chip: no se puede seguir fabricando cursos y esperando que todo se resuelva a la manera de siempre.

A una pregunta de los asistentes sobre si la gestión del conocimiento también ha muerto con la IA, Diéguez respondió con una anécdota de hace unos veinte años, cuando trabajaba en una consultora de formación y se pedía a los empleados que volcaran su conocimiento en una base de datos. La IA hace innecesario ese esfuerzo y, paradójicamente, puede hacer que la gestión del conocimiento por fin funcione. Ve más futuro para los equipos de learning ahí que en su papel actual, aunque reconoció que no sabe qué pasará dentro de un año.

Creencias y realidades en torno al L&D

Para seguir profundizando

Jorge Diéguez y Sergio Sotelo recomendaron el blog de Philippa Hardman, que analiza con frecuencia el impacto de la IA en el diseño instruccional y en el que se inspira parte de su reflexión sobre los dos caminos.

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