Escribe: Ana María Martínez, cofundadora de Kaudal
En mi columna anterior resumí un estudio del MIT donde se cita el learning gap como una de las principales causas del fracaso del 95% de las implementaciones de IA en las empresas. En esta columna quiero compartir cinco principios de aprendizaje efectivo que hemos evidenciado después de más de 10 años desarrollando habilidades digitales en miles de adultos sin profesiones o roles tecnológicos.
El aprendizaje, sin duda, es más difícil e incómodo que ser enseñado, pero es mucho más efectivo y satisfactorio. (Foto referencial: freepik.es)
1. Aprendizaje vs. enseñanza
El principio fundamental de todos es fomentar la apropiación del aprendizaje en lugar de la expectativa de ser enseñado. A la mayoría nos acostumbraron a la enseñanza, a sentarnos pasivamente en un salón de clases a escuchar a un experto decirnos lo mismo a todos al mismo tiempo. ¿Pero de cuánto nos acordamos luego de una clase así? ¿Cuánto de lo escuchado nos resulta útil después? La respuesta suele ser muy poco. En la enseñanza el protagonista es el profesor. En el aprendizaje, el protagonista es quien aprende, quien tiene la responsabilidad de decidir qué aprender, por dónde empezar y qué preguntar a quien sabe más (sea una persona o una Inteligencia Artificial). En ese camino, asimilamos mucho más la información, porque nosotros mismos la buscamos y decidimos aplicarla porque la necesitamos. Además, luego la recordamos por más tiempo por el esfuerzo que le pusimos. El aprendizaje, sin duda, es más difícil e incómodo que ser enseñado, pero es mucho más efectivo y satisfactorio. Y solo quienes se pasen el switch y decidan aprender, tendrán un futuro prometedor en esta era donde nos toca reinventarnos continuamente.
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2. Necesidades primero, herramientas después
Antes de aprender una herramienta, las personas deben aprender a identificar sus necesidades. La guía de los expertos debe empezar por ahí, no por llenarlos de información sobre una herramienta. Para que una persona identifique lo que necesita mejorar en su trabajo, es fundamental sacarla del ajetreo del día a día y darle tiempo para pensar y cuestionar. En poco tiempo se puede. He evidenciado en miles de personas y cientos de empresas de Latinoamérica cómo logran identificar ineficiencias en su trabajo si se les dan ejemplos concretos y tiempo para pensar y escribir los procesos manuales e ineficientes que realizan y desean optimizar y automatizar. Cuando las personas tienen estos procesos claros, luego están mucho más receptivas para escuchar sobre las herramientas que les pueden ayudar. Y esa fase de explicación debe ser lo más breve y personalizada posible. Aunque dos personas necesiten conocer la misma herramienta, no significa que necesiten aprender lo mismo. Por ejemplo, una puede necesitar aprender a usar Power Automate para extraer información de PDF, y otra para guardar automáticamente archivos adjuntos de su correo en su drive. Cada quien necesita aprender lo que le sirve, no el “todo” de la herramienta.
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3. Aprender haciendo
Las personas deben ser empoderadas rápidamente a usar las herramientas en su trabajo, bajo la guía de personal experto, que puede mostrarle ejemplos parecidos a lo que les toca hacer y luego estar disponible para responder dudas proactivas de quienes aprenden. Es fundamental que las personas se lancen a usar las herramientas y soporten la incomodidad de aprender. Hay que dejarlas que resuelvan solas (o con ayuda online) las dudas más básicas, para que luego recurran a los expertos con dudas más complejas. Si el experto está siempre presente la gente deja de aprender y regresa a la expectativa de ser enseñado, progresando solo en lo básico con el experto y sin desarrollar una capacidad de seguir aprendiendo después. Esta ilusión de aprendizaje hace perder mucho dinero a las empresas y las mantiene entrampadas en tecnologías del siglo pasado.
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4. Aprendizaje con gobernanza
Muchos líderes me preguntan cómo se puede elevar el uso de herramientas de IA y automatización sin aumentar los riesgos. La respuesta es estableciendo un sistema donde el aprendizaje y la gobernanza de las herramientas vayan de la mano. Es clave delimitar la cancha (por ejemplo, liberar solo herramientas de una suite que operen en la nube segura de la empresa), asignar un equipo gestor que combine perfiles de Tecnología y de Gestión Humana, y darles una plataforma que les permita visualizar lo que están haciendo las personas para poder intervenir cuando sea necesario. Todo esto es mejor que no hacer nada para evitar riesgos, porque en esos casos hay mucho ocurriendo sin que los equipos centrales se den cuenta (el famoso Shadow IT).
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5. Resultados vs. diplomas
Desde la Edad de Piedra, la finalidad de la tecnología siempre ha sido elevar nuestra productividad. Por eso no debemos reconocer a quien acumula diplomas sobre nuevas herramientas, sino a quien genera eficiencias usándolas en su trabajo. En nuestros clientes, por ejemplo, medimos cuántas horas liberan las personas que aprenden e implementan herramientas de automatización o IA en su trabajo. En promedio, liberan 167 horas luego de dedicar 16 horas en 4 semanas al proceso de aprendizaje. Es decir: por cada hora invertida en aprender, liberan más de 10. Ese es un tiempo que vale la pena invertir y un resultado que vale la pena reconocer.
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En esta era donde la tecnología es cada vez más poderosa y accesible, las empresas ganadoras no serán las que tengan más herramientas digitales, sino las que tengan organizaciones más capaces de aprender a usarlas, para sacarle el máximo provecho.
