Perspectiva
La IA puede construir el curso. Esa nunca fue la parte más difícil.
La IA está colapsando rápidamente la distancia entre una idea y un artefacto de aprendizaje terminado. Pero una producción más rápida no resuelve la pregunta más difícil: ¿Estamos construyendo la solución correcta para el problema correcto?
Hemos llegado al punto en que la IA puede producir casi todos los componentes visibles de un curso de eLearning.
Dale un tema y puede desarrollar el esquema. Dale material de origen y puede escribir el guion gráfico, generar los visuales, crear la narración, construir las interacciones, escribir la evaluación y empaquetar todo para un LMS.
Lo que antes requería varias herramientas especializadas y semanas de producción ahora puede lograrse cada vez más a través de una colección de indicaciones, plataformas de IA y flujos de trabajo automatizados.
Ese es un logro técnico notable.
También es cierto que no es el avance que más necesita el aprendizaje y desarrollo.
Estamos acortando la distancia equivocada
Gran parte de la conversación sobre la IA en nuestra profesión se centra en qué tan rápido podemos pasar de "Sé lo que quiero enseñar" a "El curso está en vivo."
El espacio entre esas dos afirmaciones se está volviendo dramáticamente más pequeño. Los guiones gráficos que antes tomaban días pueden producirse en minutos. Las interacciones que requerían experiencia en desarrollo pueden generarse a partir de una descripción. Las grabaciones de voz ya no requieren una sesión de grabación. Incluso el empaquetado técnico y la implementación de un curso pueden automatizarse.
Desde una perspectiva de producción, esto es un avance.
Pero la distancia más importante en el diseño de aprendizaje no es la distancia entre tener contenido y publicar un curso.
Es la distancia entre "Tenemos un problema" y "Entendemos qué lo está causando realmente."
El trabajo más difícil y más significativo ocurre antes de que el primer aviso pida a la IA que cree algo.
El flujo de trabajo comienza con una suposición no probada
"Sé lo que quiero enseñar" suena como un punto de partida razonable. En muchas organizaciones, es el punto de partida.
Un interesado identifica la información que las personas necesitan saber. Se presenta una solicitud de aprendizaje. El diseñador instruccional organiza el contenido, escribe objetivos, crea actividades, construye una evaluación y publica el curso final.
El proceso parece funcionar porque produce algo tangible.
Pero comenzar con lo que queremos enseñar significa que varias decisiones importantes pueden haberse tomado ya sin suficiente examen. Hemos asumido que enseñar es necesario. Hemos asumido que la falta de conocimiento o habilidad está causando el problema. Hemos asumido que un curso es la intervención adecuada. Hemos asumido que el contenido solicitado es relevante para el trabajo. Hemos asumido que publicar algo en el LMS ayudará a las personas a desempeñarse de manera diferente.
Esas suposiciones existieron mucho antes de la IA generativa. La IA simplemente nos permite convertirlas en artefactos de aprendizaje pulidos mucho más rápido.
La pregunta que falta
Antes de pedirle a la IA que construya el curso, deberíamos preguntarnos si el problema de rendimiento realmente requiere un curso.
El artefacto no es el resultado
Aprendizaje y desarrollo ha pasado décadas describiendo su trabajo a través de entregables.
Construimos cursos, videos, ayudas laborales, simulaciones, talleres y evaluaciones. Seguimos la inscripción, la finalización, la satisfacción y las puntuaciones. Nuestras plataformas están organizadas en torno al contenido, y nuestros procesos a menudo están diseñados para mover ese contenido hacia la publicación.
Como resultado, es fácil confundir la producción de un artefacto de aprendizaje con la solución de un problema de rendimiento.
Un curso puede estar bellamente diseñado y aún así ser innecesario. Un escenario ramificado puede ser interactivo y aún así practicar las decisiones equivocadas. Un chequeo de conocimiento puede producir puntuaciones perfectas y aún así no decirnos nada sobre el rendimiento en el trabajo. Un paquete SCORM puede funcionar exactamente como se pretendía y aún así no cambiar un solo comportamiento significativo.
Nada de esto hace que los artefactos sean inherentemente malos. Su valor simplemente depende de la calidad de las decisiones que los moldearon.
Antes de comenzar a construir, necesitamos entender qué se espera que hagan las personas, qué están haciendo hoy y qué les impide cerrar esa brecha.
¿Es el problema realmente una falta de conocimiento? ¿O los empleados están trabajando dentro de un proceso roto? ¿Son poco claras las expectativas? ¿Son difíciles de usar las herramientas necesarias? ¿Los incentivos recompensan el comportamiento equivocado? ¿Los gerentes refuerzan una prioridad diferente? ¿Está la información crítica no disponible en el momento de necesidad?
Un curso no puede resolver todas las barreras de rendimiento.
Generar el curso más rápido no cambia eso.
La producción sin esfuerzo puede amplificar decisiones débiles
La IA está cambiando la economía de la producción de contenido. Los guiones gráficos, guiones, ilustraciones, grabaciones de voz, interacciones, evaluaciones y código funcional ahora pueden generarse en una fracción del tiempo.
Eso crea enormes oportunidades para los equipos de aprendizaje. También crea un nuevo riesgo.
Cuando los cursos se vuelven más fáciles de producir, las organizaciones pueden crear más de ellos sin volverse más selectivas sobre cuáles deberían existir. Cada actualización de política puede convertirse en un módulo. Cada solicitud de interesado puede convertirse en un curso. Cada preocupación de rendimiento puede dirigirse hacia el LMS porque el costo de decir que sí parece haber disminuido.
Pero el verdadero costo de un curso ineficaz nunca se limitó a las horas requeridas para construirlo.
Hay el tiempo del aprendiz. Hay el tiempo operativo que se aleja del trabajo. Hay la atención consumida por contenido que puede no ser relevante. Hay la carga de mantenimiento creada por otro activo. Hay la falsa confianza que proviene de altas tasas de finalización. Hay el costo de oportunidad de no abordar la verdadera barrera.
La IA puede reducir el costo de producción, pero no elimina las consecuencias de resolver el problema equivocado.
Puede, de hecho, hacer que esas consecuencias sean más fáciles de multiplicar.
La oportunidad es más grande que la producción automatizada de cursos
El papel más emocionante de la IA en el diseño de aprendizaje puede no ser generar el artefacto final.
Puede ser ayudarnos a mejorar las decisiones que vienen antes de eso.
La IA debería ayudarnos a interrogar una solicitud antes de cumplirla. Debería ayudarnos a examinar la evidencia detrás de una brecha de rendimiento percibida. Debería ayudarnos a distinguir entre un problema de conocimiento, un problema de habilidad, un problema ambiental y un problema de motivación. Debería ayudarnos a conectar las necesidades comerciales con comportamientos observables y esos comportamientos con prácticas significativas.
Debería desafiar objetivos que no pueden ser observados. Debería identificar evaluaciones que miden lo incorrecto. Debería revelar cuándo un escenario no se asemeja a la presión, ambigüedad o consecuencias del trabajo real. Debería ayudarnos a determinar si los aprendices necesitan instrucción, práctica, retroalimentación, apoyo al rendimiento, cambios en el flujo de trabajo o alguna combinación de ellos.
Lo más importante, debería ayudarnos a reconocer cuándo no se necesita un curso.
Esa versión de la IA no solo hace que los diseñadores instruccionales sean más rápidos. Les ayuda a volverse más rigurosos.
Mejores herramientas requieren diseñadores más sólidos
A medida que la IA asume más trabajo de producción, el papel del diseñador de aprendizaje se vuelve más estratégico, no menos importante.
Los diseñadores necesitarán convertirse en mejores enmarcadores de problemas. Necesitarán reconocer cuándo una solicitud de aprendizaje se basa en una suposición. Necesitarán conectar los objetivos organizacionales con comportamientos específicos y evidencia creíble. Necesitarán diseñar prácticas que reflejen decisiones reales en lugar de decorar el contenido con interacciones.
También necesitarán pensar más allá de los límites de un curso y considerar el sistema completo que rodea el rendimiento.
Si seguimos posicionando el diseño instruccional principalmente como la capacidad de convertir contenido en cursos, la IA, comprensiblemente, parecerá reemplazar gran parte de ese trabajo.
Si definimos el diseño de aprendizaje como la práctica de diagnosticar necesidades de rendimiento, diseñar prácticas significativas, apoyar la transferencia y medir el cambio, entonces la IA se convierte en algo diferente.
Se convierte en un poderoso socio de producción dentro de una disciplina de diseño mucho más amplia.
La IA puede redactar el guion gráfico. Puede generar la interacción. Puede escribir el código. Puede crear la narración. Puede empaquetar el curso.
Pero no puede rescatar una solución construida en torno al problema equivocado.
Deberíamos elevar el estándar.
Un curso funcional generado a través de un flujo de trabajo de IA es una demostración impresionante de hacia dónde se dirige la tecnología.
Deberíamos aprender de ello. Deberíamos experimentar con ello. Deberíamos considerar cómo podría hacer nuestro trabajo más rápido y accesible.
Pero "Está en vivo en el LMS" no puede seguir siendo nuestra definición de éxito.
El futuro del diseño de aprendizaje no debería medirse por qué tan rápido podemos pasar de contenido a curso. Debería medirse por la calidad de las decisiones que tomamos antes de que se construya algo.
¿Identificamos el verdadero problema de rendimiento? ¿Determinamos si el aprendizaje era necesario? ¿Definimos el comportamiento que necesitaba cambiar? ¿Creamos oportunidades significativas para practicar? ¿Abordamos las condiciones que rodean el trabajo? ¿Proporcionamos apoyo en el momento de necesidad? ¿Mejoró algo después de la experiencia?
La IA puede ayudarnos a responder esas preguntas, pero solo si le pedimos que haga más que construir.
El futuro del diseño de aprendizaje no será determinado por quién puede generar más cursos o quién puede mover contenido a un LMS más rápido. Será determinado por quién puede usar herramientas cada vez más poderosas para tomar mejores decisiones sobre lo que realmente necesitan las personas.
La IA puede construir el curso. Eso nunca fue la parte más difícil.
Learning Rewired Lab
Usa la IA para mejorar el pensamiento, no solo para acelerar la construcción.
The Lab es el espacio profesional completo para convertir una solicitud de aprendizaje en una solución de rendimiento defendible. Desafía la solicitud, investiga el sistema, diseña la respuesta y planifica la evidencia en un proyecto conectado.
Desafía la solicitud, examina el sistema y diseña para el rendimiento antes de que comience la producción.
- Un registro de proyecto conectado
- Solicitud y diagnóstico de rendimiento
- Herramientas de aprendizaje orientadas al producto
- Flujos de trabajo de diseño asistidos por IA
- Aplicación práctica en el lugar de trabajo