La semana pasada, junto a miembros del equipo, participamos en el Learning Day Lima y en el EdTech Summit 2025. Fueron dos jornadas de mucho aprendizaje donde, junto a líderes de aprendizaje y desarrollo organizacional, reflexionamos sobre el papel de lo humano frente a la inteligencia artificial.
Lo que más nos marcó fue ver cómo la tecnología puede impulsar proyectos con impacto social real, y cómo el aprendizaje sigue siendo, ante todo, un espacio profundamente humano.
Durante una hackatón sobre el papel de la IA, surgió una pregunta que resonó entre todos:
— “En medio de tanto avance, ¿cómo revalorizamos lo humano en el aprendizaje?”
Esa reflexión conecta con una idea que en SOOM Metrix venimos explorando hace tiempo: la IA no solo cambia lo que hacemos, sino quiénes somos como profesionales del aprendizaje.
Como mencionamos en nuestro artículo anterior, la tecnología acelera procesos; el desafío ahora es orientar esa velocidad hacia un aprendizaje con propósito. En esta oportunidad, exploraremos cómo la llegada de la IA está redefiniendo las principales funciones del área de Learning:
- De creadores de contenido a orquestadores de ecosistemas de aprendizaje
Hasta hace poco, veíamos a los equipos de Learning & Development como quienes solo brindan capacitaciones, pero con la IA, ese rol se transforma. Según The Future Learning, los profesionales del aprendizaje hoy deben transformarse en orquestadores que integran múltiples flujos de conocimiento, aseguran coherencia entre sistemas y alinean la experiencia educativa con objetivos estratégicos.
En nuestras propias experiencias con clientes, este cambio ya se refleja cuando los equipos de Learning piden soluciones integradas más que cursos aislados: buscan ecosistemas donde la IA, los expertos internos, los datos y los aprendices dialoguen constantemente.
- Capacitación con propósito, no solo automatización
El verdadero valor de la IA no está en automatizarlo todo, sino en liberar a los equipos para enfocarse en lo que sigue siendo exclusivamente humano: interpretar, cuidar la ética y crear conexiones emocionales con los contenidos. La IA puede producir múltiples versiones de un contenido, pero alguien debe evaluar su alineación pedagógica, detectar sesgos y decidir qué ajustar para que el resultado tenga verdadero valor formativo.
- Analítica y decisiones basadas en evidencia
La IA nos permite recolectar más datos que nunca, pero solo cuando los traducimos en decisiones de aprendizaje reales generan valor. En este contexto, el rol del analista de Learning toma más fuerza, siendo importante que sea capaz de interpretar data como cantidad de interacciones, tasas de finalización, tiempos o patrones de uso para descubrir qué funciona, qué no y por qué.
El siguiente paso es usar esa evidencia para diseñar ciclos de mejora continua, es decir, ajustar estrategias, formular hipótesis y retroalimentar tanto a la IA como a los equipos humanos. De esa interacción constante entre tecnología y criterio humano surge lo que Harvard Business Review denomina inteligencia colectiva organizacional: un ecosistema donde las personas y los sistemas aprenden juntos y evolucionan con cada decisión informada.
- Ética y gobernanza del uso de la IA
Sabemos que con la IA surgen preguntas como: ¿qué datos pueden alimentar los modelos? ¿Qué filtros de sesgo aplicar? ¿Cuándo dejar explícitamente el control a lo humano?
La alfabetización en IA no se limita a saber usar las herramientas, sino a comprender sus implicaciones éticas, sesgos y límites. Por eso, el área de Learning debe ser también un actor en la gobernanza de la IA organizacional, garantizando transparencia y responsabilidad.
- El nuevo perfil del profesional de Learning
Al combinar los puntos anteriores, podemos apuntar a que el perfil del profesional de L&D será:
- Híbrido: une pensamiento pedagógico, técnico y ético.
- Estratégico: alinea la formación con los objetivos del negocio.
- Reflexivo: entiende los límites de la IA y decide cuándo no usarla.
La IA no suplantará a los equipos, los invitará a evolucionar.
Entonces, ¿por dónde empezar?
- Mapea las tareas que ya están siendo automatizadas internamente.
- Identifica qué decisiones siguen siendo esencialmente humanas.
- Incorpora pilotos pequeños donde el equipo revise outputs de IA y proponga mejoras.
- Establece instancias de reflexión colectiva (feedback loops) sobre uso, errores, ética.
- Usa investigaciones para nutrir tus discusiones internas.
En SOOM Metrix estamos convencidos de que la IA no reemplaza el talento, sino que lo potencia.
Nuestro compromiso es seguir cultivando las competencias que nos hacen únicos: empatía, ética y propósito.
Cuéntanos, ¿cómo estás viviendo esa transformación desde tu rol?
Autor: Alexandra Solórzano / Learning Experience Designer Trainee
Fuentes:
- Making Sense of AI Limitations: How Individual Perceptions Shape Organizational Readiness for AI Adoption. https://arxiv.org/abs/2502.15870
- Generative AI in Training and Coaching: Redefining the Design Process of Learning Materials. https://arxiv.org/abs/2508.11662
- The Evolving Role of L&D Teams in the AI Era. https://thefuturelearning.com/2025/05/05/the-evolving-role-of-ld-teams-in-the-ai-era/
- Amplifying with AI: L&D’s Role in Scaling Collective Intelligence. https://www.harvardbusiness.org/insight/amplifying-with-ai-lds-role-in-scaling-collective-intelligence/
