En un entorno donde el conocimiento ya no está solidificado, el aprendizaje será un proceso continuo que se redefine y evoluciona constantemente.
Una publicación de Contract Workplaces
La inteligencia artificial (IA) no solo cambia lo que hacemos, sino cómo aprendemos a hacerlo. ¿Qué habilidades seguirán siendo relevantes y cómo podemos desarrollarlas en un entorno que evoluciona más rápido que nosotros?
Según un informe de Gallup1, el uso de la IA en el ámbito laboral ha experimentado una aceleración notable en los últimos dos años, especialmente en las áreas de tecnología, servicios profesionales y finanzas, junto con los trabajadores del conocimiento. Aunque casi la mitad de los empleados afirma que su organización ha comenzado a integrar la IA, solo el 22% dice haber recibido una estrategia clara para hacerlo. Esto indica la necesidad de ofrecer programas de aprendizaje para recapacitar y mejorar las habilidades en nuevos roles.
Sin embargo, las empresas no parecen estar ayudando a sus empleados a desarrollar estas habilidades. Un informe de LinkedIn2 señala que, aunque un 80% de las personas desea aprender más sobre el uso de la IA en su trabajo, la falta de preparación es la mayor barrera para su adopción. El mismo informe sostiene que ofrecer oportunidades de aprendizaje es la mejor estrategia de retención para el 90% de las organizaciones preocupadas por conservar a sus colaboradores.
Está claro que el ritmo del cambio tecnológico está superando la velocidad de adaptación de los sistemas de aprendizaje, y para cuando una currícula se actualiza, la tecnología ya cambió tres veces. Esto demuestra la urgencia de capacitar a las personas para trabajar con las nuevas herramientas de IA que están transformando el mercado laboral.
La formación tradicional fue diseñada para un mundo más estable; hoy se necesita algo completamente distinto: una estrategia enfocada en la adaptabilidad, el pensamiento crítico y tolerancia a la incertidumbre. Los ciclos de obsolescencia del conocimiento se aceleran tanto que el “saber cómo aprender continuamente” se vuelve más valioso que cualquier conocimiento específico.
En este nuevo escenario, la IA se posiciona como un actor que cumple un doble rol: por un lado, impulsa una transformación masiva en el mundo laboral, mientras que por el otro, facilita el acceso al conocimiento y el aprendizaje necesarios para que las personas puedan desarrollarse y prosperar. Lejos de ser una simple herramienta, la IA puede convertirse en una poderosa palanca para “aprender a aprender”.
Tradicionalmente, la educación seguía una progresión lineal: información – conocimiento – aprendizaje. Pero la IA está reorganizando esta ecuación de manera acelerada. Ahora podemos enfocarnos menos en memorizar datos y más en desarrollar habilidades que nos permitan interactuar mejor con la información: evaluar respuestas, reconocer inconsistencias y aplicar criterio propio frente a lo que recibimos. Además, por primera vez contamos con una tecnología que no solo almacena información (como los libros) sino que puede “razonar” con ella.
Así, la IA tiene el potencial de revolucionar la educación de forma radical, brindando herramientas a medida para el desarrollo profesional tales como2:
• Personalización: permite a los empleados trazar su propia carrera. Esto se ve reforzado por el hecho de que el aprendizaje se valora más cuando se adapta a los intereses y metas profesionales de cada uno.
• Asistencia y orientación en tiempo real: la IA se convertirá en un coach personal. Puede proporcionar orientación en tiempo real para diseñar estrategias de formación, ofreciendo asesoramiento sobre las habilidades y experiencias necesarias para alcanzar los objetivos.
• Eficiencia y microaprendizaje: el microaprendizaje (o “nanolearning“) se integrará cada vez más en el trabajo diario, ofreciendo ráfagas cortas de instrucción para un progreso eficiente, rápido y flexible.
• Aprendizaje inmersivo: esto reducirá la brecha entre la teoría y la práctica a través de entornos simulados donde los empleados pueden practicar habilidades técnicas y recibir retroalimentación.
No obstante, para aprovechar al máximo los entornos de aprendizaje mediados por IA, es necesario desarrollar habilidades metacognitivas –esenciales para aprender de forma autónoma– y habilidades blandas tales como la empatía y la ética, fundamentales para interactuar humanamente en estos contextos .
El nuevo paradigma de aprendizaje exige habilidades que nos permitan navegar el conocimiento de forma activa: formular hipótesis, experimentar, equivocarse y ajustar. No se trata de acumular respuestas, sino de construir una forma de pensar adaptable.
Estas habilidades –que nos permiten comprender, monitorear y regular nuestros propios procesos de pensamiento y aprendizaje– se han vuelto fundamentales en la era de la IA, ya que nos permiten interactuar eficazmente con las nuevas herramientas sin perder el control ni la autonomía sobre nuestro ciclo de formación.
Algunas de las más relevantes para el aprendizaje mediado por IA:
• Planificación estratégica. Implica tener claridad sobre el objetivo a alcanzar, qué conocimientos existentes utilizar y en qué centrarse, junto con la capacidad de autoevaluar y corregir el rumbo de ser necesario. En un mundo saturado de información, saber consultar inteligentemente a las máquinas es fundamental: significa definir con precisión las metas, identificar palabras clave y refinar las consultas de forma iterativa.
• Pensamiento crítico. Sigue siendo el filtro fundamental, independientemente de la fuente; lo que ha cambiado es el contexto. Antes se evaluaba la credibilidad del autor, la editorial, las citas. Con la IA, estas referencias tradicionales se desvanecen y hay que desarrollar nuevos criterios: contrastar respuestas, verificar datos, entender las limitaciones del modelo.
• Alternancia entre razonamiento autónomo y asistencia algorítmica. La IA actúa como un “asistente” que personaliza y facilita el aprendizaje. La clave es usarla para complementar la cognición humana, no para reemplazarla. El desafío es encontrar el equilibrio justo entre el esfuerzo intelectual propio y la ayuda que proporciona la IA.
Vimos cómo la IA se puede convertirse en catalizador del aprendizaje en el entorno laboral. Sin embargo, para implementarla con éxito se necesita equilibrar la eficiencia técnica con el desarrollo de habilidades blandas (soft skills) que, por ahora, las máquinas no tienen. Son capacidades basadas en cualidades humanas que se adquieren a través de la experiencia social y la interacción con otras personas.
Algunas de las más importantes para aprender con sistemas de IA son:
• Inteligencia emocional. Es la capacidad de reconocer, comprender y manejar las emociones propias, así como interpretar y responder adecuadamente a las emociones ajenas. Facilita las relaciones, reduce el estrés y mejora la gestión de conflictos. La automotivación, la autorregulación y las habilidades sociales complementan la dimensión cognitiva del aprendizaje para afrontar los retos académicos con mayor eficacia.
• Comunicación. El aprendizaje en la era de la IA se está volviendo cada vez más conversacional. Esto implica un diálogo constante donde la habilidad para intercambiar información, ideas o emociones mejora la cooperación con los algoritmos y convierte a la IA en un “socio” del desarrollo formativo.
• Colaboración. Aplica tanto a la interacción entre personas como entre humanos y máquinas. Esta habilidad potencia el aprendizaje mediado por IA, aprovechando las fortalezas de ambos.
• Curiosidad y exploración. Las recomendaciones algorítmicas tienden a encerrarnos en “burbujas cognitivas”. Esto puede limitar la exposición a distintas perspectivas y afectar negativamente tanto el proceso de aprendizaje como el desarrollo de habilidades esenciales. Para contrarrestarlo, es necesario fomentar un entorno de curiosidad y exploración que desafíe las restricciones algorítmicas y promueva el descubrimiento constante.3.
Promover estas habilidades es fundamental en el ámbito laboral, tanto para el desarrollo profesional como para la retención del talento. La capacidad de análisis profundo, de tolerar la ambigüedad, de generar ideas complejas, de cultivar la empatía, no son habilidades nostálgicas. Son las que nos permiten entender problemas difíciles, tomar decisiones éticas y crear conocimiento original.
Tradicionalmente, educar implicaba transmitir conocimientos y habilidades para un mundo relativamente estable. Hoy, el saber se ha transformado en un elemento dinámico, profundamente ligado al contexto y las prácticas que lo generan; surge de la interacción entre datos, comprensión humana y capacidades tecnológicas. Es por esto que, en el ámbito laboral, el aprendizaje será un proceso continuo que exigirá adaptarse a un entorno donde el conocimiento no está solidificado, sino que se redefine y evoluciona constantemente.
Pero si la IA se vuelve tan efectiva que reemplaza muchos de los trabajos actuales, ¿para qué aprendemos? ¿Qué habilidades seguirán siendo relevantes? ¿Necesitamos repensar por completo qué significa educar y aprender?
Tal vez el futuro requiera formar personas que puedan trabajar eficientemente con la IA en lo técnico, pero que conserven sus capacidades de conexión humana. Y aunque nadie puede predecir con certeza cómo evolucionará la revolución de la IA, invertir en el desarrollo de los colaboradores es un gran punto de partida.
Referencias:
1 PENDELL, R. (2025): “AI Use at Work Has Nearly Doubled in Two Years”.
2 LINKEDIN (2024): “Workplace Learning Report 2024”.
3 ALBARRAS, F. (2024): “Aprender a aprender con la IA: Hacia una nueva ecología cognitiva”.
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