Christian Pantel, Director de Producto en D2L – Serie de Entrevistas

Christian Pantel es el Director de Producto en D2L, donde lidera la estrategia de producto global, gestión de producto, diseño de producto, investigación de experiencia del usuario y accesibilidad. Fue nombrado Director de Producto en 2024 después de unirse a la empresa en 2015, donde expandió su liderazgo en producto, diseño y ingeniería.

Pantel tiene más de 25 años de experiencia en la creación de software empresarial, con roles de liderazgo previos en Workday, Infor y PeopleSoft. Su trabajo se basa en el diseño centrado en el usuario, con un enfoque en la creación de experiencias de aprendizaje intuitivas y accesibles para aprendices y educadores diversos.

D2L es una empresa canadiense de tecnología educativa mejor conocida por desarrollar Brightspace, una plataforma de gestión del aprendizaje basada en la nube utilizada por escuelas, universidades, gobiernos y empresas para ofrecer experiencias de aprendizaje en línea e híbridas. Fundada en 1999 por John Baker, la empresa se centra en la educación digital personalizada y accesible, integrando herramientas impulsadas por IA, análisis, autoría de cursos y características de aprendizaje adaptativo en su ecosistema. La plataforma de D2L admite todo, desde la educación K-12 hasta la formación corporativa y el desarrollo profesional, con un fuerte énfasis en la participación del aprendiz, la accesibilidad y la educación de por vida. La empresa se ha expandido a nivel global y ahora atiende a millones de usuarios a través de una suite de productos diseñados para modernizar la forma en que las organizaciones enseñan, capacitan y gestionan los programas de aprendizaje

Ha pasado más de dos décadas dando forma a la experiencia del usuario en empresas como Workday, Infor y PeopleSoft antes de ascender en D2L. ¿Cómo ha influido ese viaje en su enfoque para integrar la IA en las plataformas de aprendizaje sin comprometer la usabilidad y la accesibilidad? 

Pasar tanto tiempo en software empresarial te enseña dónde se rompen los productos. Los equipos agregan características, pero pierden de vista al usuario y la complejidad se introduce. Esa experiencia ha dado forma a cómo abordo la IA. Evitamos perseguir objetos brillantes y nos centramos en abordar desafíos genuinos que los educadores y los aprendices enfrentan a diario. Eso se traslada directamente a cómo construimos en D2L. La IA tiene que encajar en la forma en que los educadores y los aprendices ya trabajan y apoyar cómo las personas aprenden en realidad. Si una característica agrega fricción, crea confusión o debilita la accesibilidad, no se envía.

Como Director de Producto, supervisa el producto, el diseño y la investigación. ¿Cómo garantiza que las características de IA mejoren realmente los resultados del aprendizaje en lugar de agregar complejidad a la plataforma?

Partimos de un principio simple. El aprendizaje requiere lucha productiva. Si la IA elimina el esfuerzo necesario para aprender, es la solución equivocada. El aprendizaje depende de la práctica, la retroalimentación, la reflexión y la aplicación, y diseñamos la IA para apoyar ese proceso. Cada característica tiene que ayudar a los educadores a alinear las experiencias de aprendizaje y las evaluaciones con los resultados y a entender si los aprendices están progresando en realidad. Medimos ese impacto directamente.

La plataforma Brightspace de D2L integra la IA directamente en la experiencia de aprendizaje en lugar de tratarla como una característica adicional. ¿Qué ventajas crea este enfoque de IA integrada para los educadores y las instituciones?

La integración de la IA es importante porque el contexto es importante. Cuando el sistema comprende el curso, el contenido y lo que el aprendiz está haciendo, puede guiar el aprendizaje en lugar de simplemente generar respuestas. Eso conduce a un mejor apoyo en el momento y resultados más sólidos con el tiempo. También mantiene a las instituciones al mando. Pueden establecer políticas, gestionar datos y comprender cómo se utiliza la IA, lo cual es fundamental para la confianza, la privacidad y la integridad académica.

Muchas herramientas de IA en la educación prometen personalización. ¿Qué aspecto tiene la personalización significativa a gran escala, y dónde fallan la mayoría de las plataformas?

La personalización debe impulsar el aprendizaje hacia adelante, no eliminar el nivel de desafío necesario para el progreso real. La IA puede eliminar la fricción innecesaria, pero el aprendizaje todavía depende del compromiso sostenido, la resolución de problemas y el esfuerzo a lo largo del tiempo. El objetivo es mantener a los aprendices en el nivel de dificultad adecuado para que continúen progresando sin quedar atascados o desenganchados.

Ha enfatizado la accesibilidad a lo largo de su carrera. ¿Cómo deberían diseñarse los sistemas de IA para servir mejor a los aprendices con discapacidades en lugar de excluirlos involuntariamente?

La IA puede eliminar barreras reales al ofrecer múltiples formas de interactuar con el contenido y hacer que el aprendizaje sea más flexible. Puede admitir diferentes formatos, mejorar la subtítulación y reducir el trabajo manual para los educadores. Sin embargo, los sistemas de IA tienden a promediar a los usuarios, lo que significa que pueden pasar por alto a las personas que necesitan apoyo más. Todos aprenden de manera diferente y algunos dependen de tecnologías de asistencia para satisfacer sus necesidades. Los equipos necesitan diseñar y probar para esos aprendices intencionalmente e incluirlos en el proceso de investigación y desarrollo para asegurarse de que la accesibilidad mejore en la práctica. Al priorizar el diseño inclusivo, nos esforzamos por alcanzar a todos los aprendices, independientemente de su capacidad, y crear oportunidades significativas para todos.

Con la IA cada vez más involucrada en las evaluaciones y la retroalimentación, ¿cómo cree que las instituciones deberían equilibrar la automatización con el mantenimiento de la confianza y la integridad académica?

La IA debería apoyar la evaluación, no tomar el control. Puede ayudar a escalar la retroalimentación y crear múltiples versiones de las evaluaciones que prueban los mismos conceptos, lo que fortalece la integridad y profundiza la experiencia de aprendizaje en general. Los educadores todavía necesitan poseer la calificación y las decisiones finales. La confianza depende de saber que un ser humano está detrás del resultado.

Desde una perspectiva de producto, ¿cuáles son los mayores malentendidos que las universidades tienen al adoptar la IA en sus ecosistemas de aprendizaje?

Tratar a la IA como una herramienta que se puede activar y resolver el problema. En algunos casos, puede empeorar las cosas al eliminar el esfuerzo que requiere el aprendizaje. Las instituciones necesitan ser claras sobre lo que están tratando de mejorar. Más automatización no significa mejores resultados sin los datos, la gobernanza y el diseño adecuados en su lugar.

D2L opera en K-12, educación superior y aprendizaje empresarial. ¿Cómo difiere el papel de la IA en estos segmentos, y dónde está viendo la adopción más rápida?

El papel de la IA cambia según lo que cada segmento valora más. En K-12, el enfoque está en la seguridad, el uso adecuado para la edad y dar a los educadores y los padres un control fuerte sobre cómo se introduce la IA en el aula. En la educación superior, las instituciones se preocupan más por la escala y la calidad, especialmente en torno a la evaluación, el apoyo al aprendiz y la gestión de grandes poblaciones de estudiantes. En el aprendizaje empresarial, el énfasis se desplaza hacia la velocidad y la eficiencia, con la IA ayudando a los equipos a moverse más rápido y reducir el gasto operativo.

La adopción tiende a seguir esas prioridades, pero también varía significativamente por región. Vemos un impulso particularmente fuerte en la educación superior a nivel global, especialmente en lugares como Singapur, donde las instituciones están invirtiendo agresivamente en la IA para escalar el aprendizaje y mejorar los resultados. En todo Singapur, hemos tenido adoptantes tempranos y de larga data de D2L Lumi, nuestro asistente de aprendizaje impulsado por IA. Fueron de los primeros en adoptar estas capacidades, y en 2025 solo, las generaciones aumentaron 7,5 veces. Lo que destaca no es solo el volumen de uso, sino la amplitud del mismo. Las instituciones allí a menudo son las primeras en experimentar con nuevas características de IA y desplegarlas a gran escala en entornos de aprendizaje reales.

También estamos viendo un impulso fuerte y acelerado en LATAM. Desde septiembre de 2025 hasta abril de 2026, Lumi mantuvo un uso consistentemente alto en la región, lo que indica que las instituciones han pasado más allá de la experimentación y están integrando la IA directamente en los flujos de trabajo instructivos.

En contraste, los mercados como el de EE. UU. a menudo adoptan un enfoque más estructurado, con pilotos, revisiones de gobernanza y despliegues escalonados antes de una implementación más amplia.

La IA ahora es capaz de generar contenido, evaluaciones e incluso tutoría. ¿Cómo deberían replantear los educadores su papel en un mundo donde estas capacidades se están volviendo estándar?

Los educadores no se vuelven menos importantes a medida que la IA mejora. Se vuelven más importantes. Su papel se desplaza hacia guiar el proceso de aprendizaje, establecer expectativas y asegurarse de que los estudiantes se comprometan con el material de manera significativa. La IA puede asistir con el contenido y la retroalimentación, pero no puede reemplazar el juicio, la motivación o la rendición de cuentas. Deberíamos estar utilizando la IA para escalar lo que realmente importa en el aprendizaje, no reemplazar el proceso de pensamiento o entregar evaluaciones completas para los aprendices.

Mirando hacia adelante, ¿cuáles son las decisiones de producto más importantes que las empresas de tecnología educativa necesitan tomar correctamente hoy para asegurarse de que la IA mejore, y no diluya, la calidad de la educación en la próxima década?

Si ancla eso en las decisiones de producto, los ganadores serán aquellos que construyen sobre datos sólidos, integren la IA en flujos de trabajo reales y basen todo en la confianza, la accesibilidad y la ciencia del aprendizaje.

Si hacemos eso correctamente, la IA se convierte en una capacidad central que mejora continuamente el aprendizaje, ayudando a los educadores a centrarse en el trabajo de alto impacto y brindando a los aprendices apoyo en el momento adecuado.

La verdadera oportunidad es ir más allá de la educación de un tamaño único para algo mucho más receptivo y efectivo, donde cada aprendiz esté mejor apoyado y cada educador esté mejor equipado para ayudarlos a tener éxito.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar D2L.