LA NACION

robots en problemas

Pese al avance de la automatiza­ción en el mundo del trabajo, la capacitaci­ón sigue siendo un terreno en el que las habilidade­s humanas continúan teniendo un peso decisivo /

- Texto Josh Davis | Foto Fast Company Traducción Gabriel Zadunaisky

EEs el mejor y el peor momento para la gente cuya tarea es enseñar a los demás a hacer mejor su trabajo, adaptarse al cambio y dominar nuevas tecnología­s. Por un lado, las organizaci­ones tienen mayor necesidad que nunca de learning and developmen­t (aprendizaj­e y desarrollo) –conocida como L&D, por sus siglas en inglés– con el gasto en capacitaci­ón trepando casi un 33% hasta alcanzar los US$90.600 millones en Estados Unidos el año pasado. Pero al mismo tiempo los profesiona­les de L&D se preguntan si pronto la automatiza­ción los dejará de lado. Al fin de cuentas Google y YouTube son los departamen­tos de capacitaci­ón de facto para muchos empleados: son ubicuos, gratis y tienen contenido aparenteme­nte ilimitado. A esto se suma que también está en auge tecnología más sofisticad­a. Por ejemplo, la inteligenc­ia artificial puede determinar lo que alguien necesita aprender basándose en datos sobre su desempeño y el punto en el que se encuentra en su carrera, y hacerle llegar contenido a medida que lo necesita. Todo esto hace que muchos capacitado­res se concentren en controlar la calidad y la coherencia de los recursos de capacitaci­ón, pero ese es un territorio en reducción. Compañías como Pathgather, Degreed y Edcast están desarrolla­ndo soluciones tecnológic­as para esa tarea.

¿Entonces hay que reconcilia­rse con un futuro en el que los robots y los algoritmos nos irán actualizan­do a medida que avancemos en nuestra carrera y nos adaptemos al cambio? No necesariam­ente. Un área en la que los profesiona­les de L&D siguen teniendo ventaja es en superar la brecha entre aprender y hacer. La ciencia del aprendizaj­e sugiere que

el arte de enseñar sigue siendo en gran medida un emprendimi­ento humano. Esto es lo que los expertos de L&D (y las organizaci­ones que los emplean) tendrán que hacer no solo para mantener a raya a los robots, sino para contar con empleados mejor capacitado­s ahora y en el futuro.

La forma en la que se comunica el contenido es igual de importante o más importante que la informació­n misma y los expertos en capacitaci­ón pueden centrarse en determinar la forma. Por ejemplo, la gente presta especial atención a historias; piense lo fácil que es sentirse atrapado por una película o un libro. Y las historias son maneras inusualmen­te poderosas de crear una visión compartida, logran que se alineen los cerebros de distintas personas. Dicho de otro modo, los profesiona­les de L&D son buenos narradores de historias. También son profesiona­les de adecuar demostraci­ones para distintos públicos, partiendo de la premisa de que la gente también aprende por medio de la observació­n.

Las metas simples y claras también ayudan al cerebro a organizar lo que se aprende, por lo que los capacitado­res que puedan editar y condensar el contenido instructiv­o pueden ser más efectivos que un video de YouTube. Las cosas que la gente comúnmente dice que quiere en los recursos de capacitaci­ón –como gran valor de producción y ludificaci­ón– no ayudan necesariam­ente al aprendizaj­e.

¿Hay que motivar a la gente para que ponga en práctica lo que aprendió? Lo mejor es personaliz­ar la enseñanza. Por ejemplo, un jefe recién ascendido puede estar estudiando cómo mantener conversaci­ones difíciles. Su meta personal es mejorar en la transferen­cia rápida de informació­n sin perder la confianza de los miembros de su equipo. Si las capacidade­s de comunicaci­ón que se le pide aprender se relacionan directamen­te con ese objetivo, tendrán más probabilid­ades de absorber esas técnicas. Un rol crucial nuevo para los profesiona­les de L&D es encontrar esas relaciones individual­es, actuando como orientador­es para guiar a la gente en los programas de capacitaci­ón, manteniend­o la motivación de cada uno.

No se puede aprender una nueva conducta sin actuarla. Los sistemas cerebrales involucrad­os en el aprendizaj­e de nuevos conceptos, como el hipocampo, son muy buenos para recordar datos, pero completame­nte diferentes de los que aprenden acciones, incluyendo el cuerpo estriado, que aprende por la experienci­a. Dicho de otro modo, no se puede llegar a todos los componente­s del cerebro solo con argumentos. Para superar la brecha entre aprender y hacer se requiere flexionar cada uno de estos sistemas cerebrales simultánea­mente para asegurarse de que el hábito deseado se adquiera realmente. Una plataforma tecnológic­a podrá aportar la informació­n instructiv­a necesaria en el momento indicado, pero por lo general se necesita aún un humano para crear oportunida­des para llevar el aprendizaj­e a la práctica en el mundo real

No importa lo bien diseñado que esté el contenido para el cerebro, lo motivada que esté la persona o cuánto practique, el esfuerzo fracasará probableme­nte si el que aprende solo se relaciona una vez con el nuevo conocimien­to. Los caminos neuronales que representa­n nuevas ideas tienen que ser activados múltiples veces para que crezcan y sobrevivan conexiones neuronales a largo plazo.

Hay estudios que sugieren incluso que nuestros cerebros deben recuperar informació­n recién aprendida tres veces para tener los mejores resultados. Más aún, el proceso de aprendizaj­e se beneficia con el sueño, por lo que esas oportunida­des de rescate de memorias deben darse idealmente en días separados. Los expertos en L&D pueden ayudar a armar estos cronograma­s, asegurándo­se de que el contenido de la capacitaci­ón tenga la oportunida­d de incorporar­se a la mente del empleado.

El hecho es que para adaptarnos al futuro del trabajo todo el mundo tiene mucho que aprender y no solo una vez, sino en forma continua. Y el acceso a buenos contenidos a través de robots instructor­es no bastará. Habrá que encontrar la manera para cerrar la brecha entre el aprendizaj­e y el hacer. Hasta ahora la ciencia del aprendizaj­e sugiere que los que mejor resuelven este problema no son los algoritmos, sino las personas.

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