David James, Chief Learning Officer en 360Learning – Serie de entrevistas

360Learning es una plataforma de aprendizaje en la nube que combina elementos de un Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS) y una Plataforma de Experiencia de Aprendizaje (LXP). Su enfoque está en aprendizaje colaborativo — permitir que los expertos internos coautoren contenido, den feedback a los aprendices, permitan interacciones entre pares y revelen brechas de habilidades. Las herramientas automatizadas ayudan a gestionar la formación de cumplimiento, la incorporación y la escalabilidad, mientras que las características de IA ayudan a personalizar los caminos de aprendizaje. Se utiliza en miles de equipos en todo el mundo y tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a “capacitarse desde dentro”.

Usted fue Director de Talento, Aprendizaje y Desarrollo Organizacional en Disney (EMEA) antes de convertirse en CLO en 360Learning. ¿Cuáles son algunas de las lecciones que aprendió en su experiencia en Disney que todavía aplica hoy, especialmente al escalar L&D en entornos impulsados por IA?

En Disney, aprendí que la escala solo funciona cuando se acerca al problema empresarial primero. La capacitación por sí sola no era suficiente; tenía que impulsar el rendimiento. Esa mentalidad ha permanecido conmigo, especialmente ahora con el advenimiento de la IA y su impacto en el lugar de trabajo. Independientemente de la tecnología, el principio se mantiene: comience con lo que la empresa necesita, luego diseñe el aprendizaje que lo resuelve.

Como presentador de The Learning & Development Podcast, ¿cuáles han sido algunos de los conocimientos más sorprendentes o menos discutidos que ha obtenido de los invitados que han cambiado su forma de pensar sobre L&D?

Uno de los temas más sorprendentes de los invitados del podcast es lo frecuente que los equipos de L&D subestiman el conocimiento que ya existe en su fuerza laboral. Los líderes me dicen una y otra vez que su aprendizaje más efectivo no es comprado, sino que se extrae de dentro. Otro es el cambio hacia estrategias basadas en habilidades, con menos énfasis en bibliotecas de contenido y más en la alineación con resultados de desempeño.

Usted publica regularmente y es reconocido como influyente en L&D. ¿Cómo equilibra el liderazgo de pensamiento (escritura, hablar) con la entrega de programas como la Academia de Desempeño? ¿Qué concesiones enfrenta?

El liderazgo de pensamiento y la entrega son dos lados de la misma moneda. La escritura y el hablar me mantienen conectado a los desafíos emergentes y conectado a la comunidad de L&D, mientras que liderar programas como la Academia de Desempeño me hace estar en el día a día de los desafíos de los practicantes de L&D. La concesión es el tiempo, pero la interacción entre ambos hace que ambos sean más fuertes: lo que aprendo de hablar y interactuar con la comunidad se incorpora a los productos y servicios que entregamos.

¿Qué motivó a 360Learning a crear la Academia de Desempeño de L&D en este momento? ¿Hubo señales en el mercado o de los clientes que hicieron que este fuera el momento adecuado?

La presión que los equipos de L&D han estado bajo para demostrar el ROI solo aumenta, en medio de la presión de la IA y la vida útil de las habilidades que se reduce a cinco años o menos. Esto significa que lo que la gente aprende hoy podría estar obsoleto en dos años: ¿cómo pueden los equipos de L&D mantener el ritmo con eso? Al mismo tiempo, demasiadas funciones de L&D todavía se ven como reactivas o “agradables”, en lugar de estratégicas. Las empresas necesitan que los equipos de L&D sean aceleradores de desempeño, impulsando un impacto medible, no solo entregando cursos y queremos darles a los equipos las habilidades para hacerlo.

La Academia les ayudará a hacer exactamente eso: les dará a los profesionales de L&D las herramientas para cambiar de reactivos a estratégicos en el momento exacto en que las empresas lo necesitan más. Les dará la astucia empresarial, el conocimiento de IA y las herramientas prácticas para alinearse con la estrategia y demostrar su valor. Estamos emocionados de ver el impacto que esto tendrá.

La Academia incluye dos cursos centrados en IA: “principios básicos de IA” y “incorporación de la estrategia de IA en los flujos de trabajo de L&D”. ¿Podría dar un ejemplo práctico de cómo una organización podría utilizar estos para cambiar su práctica de L&D en el corto plazo?

Una forma en que esto podría ser utilizado en la práctica es en la incorporación, que es un aspecto crítico de L&D. En lugar de dar a los nuevos empleados una biblioteca de módulos genéricos, los equipos de L&D pueden utilizar la IA para cartografiar las habilidades exactas necesarias para un rol, luego incorporar el aprendizaje colaborativo para que los pares experimentados creen y validen ese contenido. Nuestro curso de principios básicos de IA da a los practicantes la confianza para utilizar esas herramientas, y el curso de estrategia de IA muestra cómo integrarlas en los flujos de trabajo.

Muchos practicantes de L&D luchan por demostrar el valor empresarial medible. ¿Qué métricas o enfoques encuentra más efectivos (o subutilizados) para demostrar el ROI de L&D en entornos de trabajo impulsados por IA?

La métrica más subutilizada es el desempeño empresarial en sí. Las tasas de finalización de cursos todavía se confían en toda la industria, pero esto no logra mostrar el impacto general. En su lugar, rastree el impacto en los KPI que la gerencia ya se preocupa, como la conversión de ventas, la reducción del tiempo de productividad o la reducción de errores. Cuando vincula el aprendizaje directamente con los resultados comerciales, el ROI se vuelve innegable.

¿Cómo ve 360Learning el uso de la IA para personalizar el aprendizaje sin sacrificar la escalabilidad o aumentar el sesgo?

La clave es combinar el mapeo de habilidades impulsado por IA con la validación humana. La IA puede revelar patrones y recomendar caminos, pero los expertos en la materia proporcionan la sutileza y el contexto que lo mantienen relevante y justo. Esto garantiza que el aprendizaje se personalice a escala, sin caer en la trampa del sesgo algorítmico.

Dado lo rápido que están cambiando las habilidades (con estimaciones de que la vida útil de las habilidades es de 5 años o incluso 2,5 en algunos dominios), ¿cómo deberían estructurar los líderes de L&D los ciclos de aprendizaje continuo o “recapacitación” en sus organizaciones?

El aprendizaje continuo no puede ser un programa de una vez al año. Los líderes deben pensar en ciclos de recapacitación más cortos, quizás cada 12 a 18 meses, directamente vinculados a las prioridades comerciales cambiantes. Por ejemplo, si la empresa se está expandiendo a nuevos mercados o implementando herramientas impulsadas por IA, el ciclo de recapacitación debe abordar directamente esas necesidades.

La IA hace que esto sea más práctico al escanear datos de mercado, roles de trabajo y perfiles de habilidades internas a través de ontologías de habilidades para destacar las brechas emergentes antes de que se vuelvan críticas. Pero el trabajo real está en cómo L&D integra esas perspectivas en las operaciones diarias. Eso significa incorporar el aprendizaje en los flujos de trabajo, para que la gente no solo pause su trabajo para “tomar capacitación”, sino que constantemente adquiera habilidades como parte de sus roles. Se trata de pasar de eventos de aprendizaje episódicos a un desarrollo continuo e iterativo. Si se hace bien, estos ciclos no solo mantienen a los empleados actualizados, sino que también protegen a la organización contra la interrupción.

¿Cuáles son los riesgos o desafíos más grandes que enfrentan las organizaciones cuando saltan demasiado rápido a la IA para el aprendizaje / capacitación (por ejemplo, sobreprometer, baja adopción, preocupaciones éticas)?

Los obstáculos más grandes que enfrentan las organizaciones cuando saltan demasiado rápido al uso de la IA para cualquier cosa, no solo L&D, son sobrevalorar las capacidades, impulsar herramientas sin contexto y no apoyar la adopción. La IA debe introducirse como un habilitador, no como una solución mágica. Si no se conecta al trabajo real, la gente no lo utilizará. Peor aún, apresurarse puede crear desconfianza si los empleados se sienten vigilados, juzgados o quedan atrás.

¿Cómo garantiza que L&D siga siendo inclusivo al introducir herramientas de IA? Por ejemplo, asegurando que las personas con menor alfabetización digital o en lugares con menos recursos no se queden atrás.

La inclusión comienza con el reconocimiento de que no todos tienen la misma alfabetización digital. La capacitación debe reunir a las personas donde estén, con casos de uso prácticos y sencillos. Emparejar a los jóvenes nativos digitales con colegas más experimentados para el aprendizaje entre pares también ayuda – esta es parte de por qué somos grandes defensores del aprendizaje colaborativo. Si las herramientas de IA se implementan sin ese apoyo, se arriesga a ampliar las brechas en lugar de cerrarlas y esto generará aún más problemas en el futuro.

En 5 años, ¿cómo ve evolucionar el papel del CLO (especialmente en relación con la IA, el desempeño y la alineación empresarial)?

El papel del CLO está evolucionando desde un enfoque en la capacitación hasta convertirse en un orquestador de desempeño. La IA automatizará la administración, liberando a los CLO y sus equipos para centrarse en alinear habilidades con la estrategia, demostrar el impacto y guiar el uso ético de la tecnología. El papel será juzgado no por cuánta capacitación se entrega, sino por cuánto impulsa el crecimiento empresarial y mantiene a las personas empleables.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar 360Learning o escuchar The Learning & Development Podcast.