Los equipos de aprendizaje y desarrollo se enfrentan a expectativas cada vez mayores de los altos ejecutivos y los consejos de administración, mientras la inteligencia artificial transforma el trabajo. Gartner identifica cuatro prioridades para los responsables de aprendizaje y desarrollo de cara a 2027: crear sistemas repetibles de recapacitación, proteger el conocimiento organizacional, usar con cautela la orientación mediante IA y enseñar a los empleados a examinar minuciosamente el trabajo generado por IA.
El cambio está impulsado por la demanda de mejorar y actualizar las habilidades con mayor rapidez, la necesidad de alfabetización en IA en toda la organización y dentro de los equipos de aprendizaje y desarrollo, y la presión para controlar los costos y mejorar la eficiencia. En el Gartner HR Symposium/Xpo del 26 de octubre, Rebecca Burton, analista principal sénior en la práctica de RR. HH. de la firma, afirmó que la demanda de aprendizaje y desarrollo proviene cada vez más de los altos directivos. Las encuestas de Gartner revelaron que la capacitación, en particular en habilidades relacionadas con la IA, y la reasignación de empleados figuraban entre las cinco principales medidas que los miembros de los consejos de administración quieren que adopten los directores de recursos humanos (CHRO) en respuesta a la IA.
Burton señaló que los equipos de aprendizaje y desarrollo deben ir más allá de impartir cursos y ayudar a las organizaciones a gestionar los cambios continuos en los puestos de trabajo, las habilidades y las formas de trabajar. Las investigaciones de Gartner estiman que el número de habilidades necesarias para un puesto individual aumenta aproximadamente un 5 % al año, mientras que un tercio de las habilidades requeridas en 2025 quizá ya no sean necesarias en 2030. La firma también calcula que hasta 2031 podrían necesitar rediseñarse 32 millones de puestos de trabajo al año.
Para los equipos de aprendizaje y desarrollo, esto significa crear un proceso repetible de recapacitación en vez de depender de programas desconectados entre sí. Burton también instó a los empleadores a hacer visibles para los empleados los cambios en los puestos y ayudarlos a evaluar sus habilidades, para que puedan prepararse para los nuevos requisitos.
Una segunda prioridad es evitar la pérdida de conocimientos esenciales. Las jubilaciones y los despidos asociados con la automatización pueden hacer que las organizaciones pierdan experiencia más rápido de lo que logran transferirla. Burton afirmó que las empresas deben hacer más que documentar lo que saben sus empleados: deben establecer formas de conectar y aprovechar esos conocimientos entre las personas y las herramientas. Entre las posibles medidas figuran la mentoría, las rotaciones laborales, el intercambio informal de conocimientos y las plataformas de gestión del conocimiento.
La orientación mediante IA es otra posible forma de ampliar el desarrollo de los empleados, en particular de los directivos, que ya tienen una carga de trabajo considerable. Gartner predice que, para 2028, el 40 % de los empleados recibirá por primera vez capacitación y orientación de una IA al comenzar un nuevo puesto, frente a menos del 5 % en la actualidad. La firma también descubrió que el 38 % de los responsables de recursos humanos está probando o utilizando orientadores de IA para desarrollar el liderazgo.
Burton advirtió que las herramientas de IA deben respaldar, y no desplazar, las interacciones significativas entre directivos y empleados. Una evaluación deficiente de los riesgos relacionados con los datos o los sesgos de la IA podría socavar la confianza, mientras que depender demasiado de la orientación automatizada podría debilitar las propias habilidades de acompañamiento y pensamiento crítico de los directivos. Un modelo combinado, en el que las personas brindan apoyo en torno a las herramientas de IA, puede ayudar a afrontar esos riesgos.
Por último, los equipos de aprendizaje y desarrollo deben ayudar a los empleados a evitar lo que Gartner denomina «cesión cognitiva»: confiar en que la IA emita juicios sin pensar críticamente ni comprobar sus resultados. Los ejercicios de capacitación pueden pedir a los empleados que investiguen las respuestas generadas por IA, verifiquen las afirmaciones con fuentes primarias y busquen problemas como citas inventadas, salvedades omitidas o premisas falsas. Burton recomendó tratar los resultados de la IA como no confiables hasta que hayan sido validados.
Fuentes: HR Dive.