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La importancia del aprendizaje personalizado para capacitar a tus colaboradores

La personalización del aprendizaje logra adaptar de forma individual la interacción de las empresas con cada uno de los colaboradores, fomentando el sentimiento de pertenencia. Esto con la finalidad de mejorar su experiencia educativa, lograr su éxito y crear una relación proactiva con acciones relevantes y oportunas que los apoyen en su aprendizaje.

En la actualidad, las empresas han optado por utilizar herramientas enfocadas en la inteligencia artificial y en el aprendizaje automático o machine learning, puesto que permiten la automatización de procesos administrativos, ofrecen experiencias en tiempo real y son altamente personalizables.


Existen tres retos que obstaculizan la capacidad de las empresas para personalizar las experiencias del aprendizaje en sus colaboradores:

  1. Brechas en la visibilidad de los datos: Los datos de los participantes están divididos en silos, el proceso de extracción y activación de esta información suele ser manual, laboriosa y muy propensa a errores. Por consecuencia, las empresas han realizado grandes inversiones tecnológicas en sistemas de información, gestión del aprendizaje y asesoramiento que los ayuden a solucionar dicha problemática, sin embargo, la falta de integración entre estos sistemas crea compartimentos de datos dispersos, provocando a su vez, perspectivas aisladas a partir de cada conjunto de datos.

  2. Generar información a partir de los datos de los participantes: Las empresas disponen de datos personales de los colaboradores que hacen referencia a sus habilidades e intereses, sus barreras en el aprendizaje, la manera en que prefieren aprender, sus cursos anteriores con calificaciones y sus datos demográficos. Sin embargo, son muy pocas las empresas que hacen buen uso de estos datos, ya que, en muchos casos, las soluciones analíticas no proporcionan la trasparencia de datos que requieren los responsables de toma de decisiones, provocando un desaprovechamiento de información.

  3. Baja satisfacción de los participantes: La mayoría de los sistemas de personalización existentes ofrecen recomendaciones basadas en reglas simplistas y predefinidas. Estos sistemas son estáticos, requieren un mantenimiento manual y carecen de análisis eficaces que les impiden a los tomadores de decisión identificar áreas de oportunidad.


El aprendizaje automático ha impulsado nuevas soluciones de personalización gracias a su mayor escalabilidad e inteligencia, logrando incorporar datos sobre el comportamiento y preferencias de los participantes para ofrecer experiencias altamente relevantes y atractivas adaptadas a cada uno de los candidatos, en lugar de una única solución para un grupo generalizado.


Conoce cómo implementar la personalización en el aprendizaje automático dentro de tu empresa:


  • La segmentación inteligente de participantes aprovecha las tácticas avanzadas de aprendizaje automático para segmentar a los colaboradores en función de sus preferencias por cursos, certificaciones y objetivos profesionales. Esto ayuda a impulsar un mayor grado de compromiso, aumentar la comunicación y mejorar las capacitaciones.

  • Las personalizaciones en el aprendizaje pueden ayudar a los colaboradores a descubrir contenidos que mejoren su experiencia general, incluyendo cursos, programas o información que se encuentre completamente dirigida y personalizada dependiendo de sus necesidades e intereses, con la finalidad de ofrecerle capacitaciones novedosas que puedan ser atractivas para su desarrollo profesional.

  • El método de aprendizaje personalizado se refiere al modo en que cada colaborador prefiere aprender. Los colaboradores cuentan con la posibilidad de elegir el formato de contenido que prefieran, el tema de su interés e introducir el tiempo que tienen disponible para que la plataforma construya horarios de aprendizaje.La inteligencia artificial convencional facilita a los participantes el contacto con el servicio de asistencia cada vez que necesiten soporte o requieran de ayuda u orientación, esto las 24 horas del día los 7 días a la semana a través de una plataforma de aprendizaje en línea.

  • La personalización del aprendizaje automático permite el acceso a los datos de los participantes en tiempo real, con la finalidad de que las empresas sepan si están ofreciendo los cursos adecuados en el momento oportuno y qué apoyos de aprendizaje extracurriculares tienen un mayor impacto en sus colaboradores.

  • El aprendizaje automático puede extraer datos de los participantes como los resultados de sus evaluaciones, sus calificaciones, el nivel de participación en sus actividades extracurriculares, su tasa de asistencia y el número de créditos que aún necesitan para certificarse, todo esto con la finalidad de identificar a los candidatos que podrían estar en riesgo de deserción para proporcionarles vías de aprendizaje más eficaces.

  • El desbloquear información almacenada en varios sistemas ayuda a las empresas a unificar datos y crear experiencias de aprendizaje valiosas para los colaboradores.

Los datos útiles que permiten revelar información se almacenan en los sistemas de gestión del aprendizaje, sistemas de información y sistemas de asesoramiento o de éxito de los participantes. La extracción de dichos datos permite a las empresas generar recomendaciones personalizadas de aprendizaje muy valiosas para los candidatos.


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