![\"\"](\"https:\/\/worldwidetrainings.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2016\/11\/persona-que-usa-herramienta-ai-trabajo1-300x152.jpg\")
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Hoy en d\u00eda, cada vez que alguien habla sobre el \u00abfuturo del aprendizaje\u00bb, inevitablemente surgen los mismos temas: realidad aumentada, realidad virtual, aprendizaje autom\u00e1tico, inteligencia artificial y datos. Se hablan de dichos temas en t\u00e9rminos del futuro, pero varios de estos \u00abtemas de moda\u00bb no son exactamente nuevos. Por ejemplo, manej\u00e9 una atracci\u00f3n de realidad virtual en Walt Disney World hace 10 a\u00f1os. Y Netflix demostr\u00f3 el poder de los datos hace 3 a\u00f1os cuando cre\u00f3 el \u00e9xito \u201cHouse of Cards\u201d. Dicha serie fue creada basada en los h\u00e1bitos y preferencias del espectador, en lugar de confiar \u00fanicamente en la creatividad humana. Aunque muchos de estos temas \u00abfuturistas\u00bb no son necesariamente nuevos, estamos empezando a darnos cuenta de sus aplicaciones potenciales, incluso dentro del lugar de trabajo. Esto es especialmente cierto respecto a la data… mejor dicho\u2026 Big Data!<\/span><\/p>\n La tecnolog\u00eda moderna ya est\u00e1 ayudando a las organizaciones a reunir enormes cantidades de datos sobre sus clientes. Dicho datos crean unos resultados de los cuales salen ideas que pueden oscilar desde la creaci\u00f3n de productos hasta estrategias de mercadeo. El mismo potencial existe en el lugar de trabajo, pero la mayor\u00eda de las empresas no han podido identificar y aprovechar estos datos para obtener informaci\u00f3n de gran alcance y generar resultados empresariales. Este es el momento en el que los empleadores deben de ponerse al d\u00eda con el mundo de los consumidores y aprovechar los datos para evolucionar las experiencias en el lugar de trabajo, espec\u00edficamente con el aprendizaje y el rendimiento.<\/span><\/p>\n Desde hace bastante tiempo Axonify, ha estado colaborando con empresas globales para aprovechar data obtenida con la finalidad de impulsar el aprendizaje, la capacidad y los resultados empresariales. Por ejemplo, nuestra funcionalidad de \u201cConductas\u201d est\u00e1 ayudando a Walmart a recolectar casi un mill\u00f3n de observaciones del mundo real mensualmente. Tales resultados se utilizan para orientar el entrenamiento de actualizaci\u00f3n para los empleados que tienen una brecha de rendimiento identificada. Tambi\u00e9n estamos utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico y la tecnolog\u00eda adaptable para mejorar: el contenido de nuestros clientes, las estrategias de apoyo y para establecer firmemente las conexiones entre el conocimiento y los resultados empresariales. Estaremos compartiendo muchas ideas continuas sobre estos esfuerzos en el futuro cercano.<\/span><\/p>\n Uber es ahora sin\u00f3nimo de disrupci\u00f3n de una industria a trav\u00e9s de la tecnolog\u00eda. Si tiene duda, \u00a1preguntele a cualquier conductor de taxi! Un art\u00edculo de TechRepublic explora hasta qu\u00e9 punto los datos son fundamentales para la estrategia de negocio de Uber. El aprendizaje autom\u00e1tico basado en datos (\u201cData-driven machine learning\u201d) le permite a dicha empresa obtener un sin n\u00famero de datos de la experiencia de sus clientes mientras estos utilizan el servicio (al instante). Todas las conclusiones que se sacan de dicha data es justamente su mayor diferenciador en un mercado de transporte competitivo. El art\u00edculo tambi\u00e9n se\u00f1ala importancia de \u00abdatos limpios\u00bb. Las organizaciones deben ser inteligentes acerca de la forma en que obtienen y usan los datos. Utilizar data obtenida sin un real an\u00e1lisis de la misma dar\u00e1 lugar a ideas defectuosas y a la mala toma de decisiones.<\/span><\/p>\n Asi como la data se puede utilizar para entender mejor el mercado y ofrecer servicios innovadores de calidad, tambi\u00e9n se puede impactar el mundo del trabajo. Mi compa\u00f1era de la industria, Melissa Daimler, recientemente pas\u00f3 de ser Jefe de Aprendizaje en Twitter para convertirse en la Vicepresidente de Talento de WeWork. Dicha empresa se dedica a proporcionar espacios de trabajo y de vida comunitarios. La revista Fast Company present\u00f3 recientemente WeWork en un art\u00edculo que explora c\u00f3mo esta organizaci\u00f3n utiliza los datos para maximizar la experiencia de los empleados en sus espacios de oficina compartidos. Piense en lo dif\u00edcil que puede ser encontrar un espacio para reuniones abiertas en su oficina. Incl\u00fayale a esa idea lo retante que es mezclar personas (en un mismo espacio) de diferentes organizaciones, industrias y roles. WeWork est\u00e1 monitoreando los datos sobre la utilizaci\u00f3n de las instalaciones para no s\u00f3lo mejorar la experiencia existente, sino tambi\u00e9n para desarrollar sus espacios futuros. Este es un gran ejemplo de c\u00f3mo los datos basados en lo que la gente realmente hace en el trabajo pueden dar forma a nuestra capacidad de apoyarlos mejor.<\/span><\/p>\n Ahora cambiemos el enfoque de donde trabajamos a c\u00f3mo aprendemos en el trabajo. \u00abImagine la gran ventaja que puede tener para desarrollar una estrategia de dise\u00f1o de aprendizaje cuando ya conoce la longitud, el medio, el estilo y el tono \u00f3ptimos, e incluso el mejor d\u00eda de la semana y la hora del d\u00eda para lanzar su contenido\u00bb. Lori Niles-Hofmann postula esta idea como parte de su blog reciente, explorando el valor estrat\u00e9gico de los datos para mejorar las pr\u00e1cticas de dise\u00f1o de aprendizaje. Muchos profesionales de Aprendizaje y Desarrollo son r\u00e1pidos en se\u00f1alar que aprender es tanto arte como ciencia. Yo no estoy totalmente en desacuerdo, pero creo que hay un orden natural la forma como operan estos conceptos. En lugar de operar en base a la intuici\u00f3n o la pr\u00e1ctica anterior, debemos aprovechar los datos para comprender mejor a nuestra audiencia y proporcionar contenido y experiencias que REALMENTE funcionan y conducen los resultados de negocio deseados.<\/span><\/p>\n Los datos sobre el lugar de trabajo representan una tremenda oportunidad para mejorar las experiencias de aprendizaje y desempe\u00f1o de nuestros empleados. Tambi\u00e9n es un camino lleno de peligros para aquellos que no entienden y aprecian las mayores implicaciones de las decisiones basadas en datos. Un art\u00edculo de SHRM se\u00f1ala correctamente estas preocupaciones y sugiere las mejores pr\u00e1cticas para los empleadores que buscan hacer un mejor uso de sus datos. No s\u00f3lo debemos considerar nuestras obligaciones legales, sino tambi\u00e9n nuestra responsabilidad ante nuestra gente para asegurar que los modelos predictivos y los marcos se examinen continuamente para ver si son exactos y justos. Adem\u00e1s de usar los datos para informar la estrategia de aprendizaje, debemos capacitar a todos los involucrados, especialmente a los gerentes de primera l\u00ednea, sobre c\u00f3mo utilizar mejor los datos en su toma de decisiones.<\/span><\/p>\n Una de las partes m\u00e1s interesantes del cambio de Big Data ser\u00e1 la identificaci\u00f3n de cu\u00e1n ineficaces son muchas de nuestras pr\u00e1cticas actuales. Basta con comparar los tipos de programaci\u00f3n original procedentes de la tienda Netflix (basada en datos de hoy en d\u00eda) en comparaci\u00f3n con las redes tradicionales. Muchas estrategias probadas y comprobadas van a ser descartadas gracias a nuevos patrones identificados utilizando Big Data. Dichos patrones solo pueden ser descubiertos utilizando tecnolog\u00eda moderna. Este art\u00edculo de McKinsey proporciona algunos grandes ejemplos de pr\u00e1cticas de RRHH establecidas que est\u00e1n empezando a evolucionar en funci\u00f3n del mejor uso de los datos. Tambi\u00e9n destaca la disposici\u00f3n de la funci\u00f3n de aprendizaje a centrarse en iniciativas prioritarias y listas para datos. No s\u00f3lo debe Recursos Humanos aprovechar los datos para encontrar y motivar a los talentos, pero tambi\u00e9n debe aprovechar estos principios para determinar la mejor manera de desarrollar y retener los empleados altamente codiciados.<\/span><\/p>\n Darse cuenta de ello o no, ya vivimos en un mundo basado en datos. La mayor\u00eda de los lugares de trabajo simplemente deben de actualizarse para obtener el mismo tipo de conocimientos y eficiencias que los vendedores han estado utilizando durante a\u00f1os. En lugar de pensar en esta idea como parte del \u00abfuturo del aprendizaje\u00bb, los profesionales de Recursos Humanos deben de cambiar de mentalidad y adoptar el potencial actual de Big Data. Ya no estamos limitados a los datos obtenidos de encuestas y debemos aprovechar las nuevas ideas y los socios que pueden dar vida a los datos que se pueden obtener\u00a0 del aprendizaje y desempe\u00f1o cotidiano.<\/span><\/p>\n Por – JD Dillon<\/em><\/strong><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Hoy en d\u00eda, cada vez que alguien habla sobre el \u00abfuturo del aprendizaje\u00bb, inevitablemente surgen los mismos temas: realidad aumentada, realidad virtual, aprendizaje autom\u00e1tico, inteligencia artificial y datos. Se hablan de dichos temas en t\u00e9rminos del futuro, pero varios de estos \u00abtemas de moda\u00bb no son exactamente nuevos. 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