El ecosistema del aprendizaje corporativo atraviesa una transformación sin precedentes, impulsada por la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el corazón de las estrategias de talento. Lo que antes se limitaba a repositorios estáticos de cursos, hoy evoluciona hacia entornos de aprendizaje adaptativos y dinámicos que ocurren en el flujo real de trabajo. De cara al 2026, como se apreciará en el HR Learning Day 2026 de este 27 de mayo, el desafío para las organizaciones no es solo adoptar la tecnología, sino reconfigurar sus metodologías para pasar de una instrucción tradicional a una arquitectura de aprendizaje que combine agilidad, personalización extrema y una alfabetización digital que garantice el uso ético y estratégico de estas herramientas.
En este informe, a propósito de la cercana tercera edición del HR Learning Day, exploramos las tendencias, demandas y desafíos de esta nueva era de la mano de tres referentes del sector: Carolina Posso, Directora General de Aprendizaje en Learningtic, quien aporta una visión estratégica sobre la modernización de los ecosistemas educativos; Mónica Ramos Li, Founder & COO en Musa, especialista en el uso de IA y microlearning para conectar con la primera línea operativa; y Patricia Tamanaja, Gerente de Gestión Humana en la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP (SBS), quien brinda la perspectiva interna sobre los retos de adopción, la optimización de procesos y la medición de impacto en las organizaciones. A continuación, sus perspectivas sobre cómo la IA está moldeando el mañana del desarrollo profesional.
Carolina Posso sostiene que la IA está desplzando el modelo de instrucción tradicional hacia ecosistemas más dinámicos e integrados: “La formación ya no puede ser un evento aislado; hoy diseñamos simulaciones y juegos de rol con IA para que el aprendizaje ocurra directamente en el flujo de trabajo. El enfoque estratégico para 2026 es integrar la IA en las plataformas existentes, apostando por metodologías como el Microlearning y el Aprendizaje Adaptativo para combatir la rápida obsolescencia de habilidades”, explica la especialista de Learningtic.
Por su parte, desde Musa, destacan que la Inteligencia Artificial ha convertido el diseño instruccional en un proceso de prototipado ágil: “Esto nos permite transformar manuales técnicos densos en microlecciones dinámicas en tiempo récord. Utilizamos a nuestra IA (MIA) para ajustar el tono y la narrativa de los guiones, de modo que hablen el mismo lenguaje que el colaborador de primera línea. Pasamos de estructuras rígidas a una arquitectura de aprendizaje que se adapta a la velocidad que el negocio exige”, señala Mónica Ramos Li.
En sintonía con este cambio, Patricia Tamanaja comparte cómo la tecnología se está evaluando para potenciar el desarrollo desde un enfoque netamente analítico e interno: “Actualmente estamos evaluando la incorporación de IA para fortalecer nuestros procesos de aprendizaje y desarrollo. En particular, buscamos utilizarla para identificar de manera más precisa brechas de desempeño a partir de datos, y así vincularlas con acciones de capacitación más personalizadas. Adicionalmente, exploramos su uso como apoyo en las conversaciones de desarrollo, generando recomendaciones que contribuyan a elevar la calidad, objetividad y consistencia del feedback entre líderes y colaboradores”, afirma la Gerente de Gestión Humana en la SBS.
Para Carolina Posso, las organizaciones están priorizando la preparación básica antes que la sofisticación técnica: “La demanda más urgente es la Alfabetización en IA (AI Literacy); las empresas necesitan que sus equipos entiendan las capacidades y la ética de la tecnología. También se solicita desarrollar el pensamiento crítico para que los empleados puedan validar los resultados de la IA y tomar decisiones complejas basadas en ellos, cerrando brechas de habilidades ante los cambios del mercado”.
En contraste, Mónica Ramos Li observa que las empresas buscan soluciones que se integren de forma invisible y actúen como un sistema de escucha activa: “Hoy las organizaciones necesitan detectar problemas antes de que escalen. En Musa, resolvemos esto usando WhatsApp como canal principal, donde MIA ofrece soporte 24/7. Esto no solo capacita, sino que captura insights valiosos sobre las dudas recurrentes de los equipos, transformando la formación en una herramienta de inteligencia de negocio en tiempo real”.
Llevando esto a la práctica en la gestión del día a día, Patricia Tamanaja detalla los hitos tangibles que ya se logran automatizar en las estructuras corporativas: “Hemos desarrollado agentes basados en modelos GPT que nos permiten monitorear la calidad de los sustentos en las evaluaciones de desempeño, asegurando mayor coherencia y trazabilidad en el proceso. Asimismo, estos agentes contribuyen a identificar posibles sesgos o riesgos laborales asociados a evaluaciones subjetivas, fortaleciendo así la equidad, transparencia y una gestión del desempeño basada firmemente en evidencias”, destaca la ejecutiva de la SBS.
Al analizar los obstáculos, Carolina Posso advierte que el entusiasmo por la IA a menudo choca con realidades operativas descuidadas: “Muchas organizaciones carecen de gobernanza y ética, lo que genera resistencia. Además, existe una brecha de fluidez digital en los propios equipos de L&D y una infraestructura fragmentada con sistemas de datos que no se comunican entre sí, lo que impide realizar análisis de calidad o personalizar el aprendizaje a gran escala”.
Desde la perspectiva de Musa, el error más crítico es el “tecnocentrismo”: “Priorizar la herramienta sobre el entendimiento profundo del usuario es una falla común. Se implementan plataformas complejas que el trabajador de campo no tiene tiempo de usar, o se genera contenido por IA sin curaduría humana, perdiendo precisión y empatía. Nosotros mitigamos esto enfocándonos en la simplicidad radical, asegurando que la experiencia ocurra en canales accesibles eliminando cualquier barrera tecnológica”, enfatiza Mónica Ramos Li.
Por su parte, Patricia Tamanaja pone el foco sobre el factor humano y la resistencia al cambio interna que enfrentan los líderes: “Uno de los principales desafíos ha sido gestionar el temor o la percepción de que la IA podría sustituir el rol humano, lo cual requiere un trabajo activo en gestión del cambio y comunicación. Adicionalmente, la brecha en capacidades digitales y la curva de aprendizaje para identificar casos de uso relevantes puede limitar la adopción. Por ello, venimos impulsando iniciativas de alfabetización en IA y la generación de quick wins que faciliten su incorporación progresiva”, explica.
Carolina Posso considera que la clave reside en la transición tecnológica y metodológica hacia plataformas de experiencia: “Es fundamental migrar de los LMS tradicionales a las LXPs (Learning Experience Platforms), que personalizan el contenido según el perfil del usuario. Implementar rutas de carrera fluidas y utilizar la IA para el Performance Enablement (apoyo continuo en el puesto) permite que el aprendizaje se ajuste automáticamente al progreso del colaborador”.
Para Mónica Ramos Li, la efectividad se logra cuando la IA deja de ser un emisor y se convierte en un tutor: “En Musa, personalizamos la experiencia mediante rutas dinámicas; si un colaborador domina un tema, MIA acelera el proceso, pero si detecta una duda, profundiza en la explicación de forma conversacional. Este enfoque de refuerzo espaciado garantiza que el conocimiento no sea fugaz, sino un hábito que se aplica directamente en la operación diaria”.
Complementando estas estrategias, Patricia Tamanaja subraya las competencias blandas y adaptativas que los profesionales deben cultivar obligatoriamente en el nuevo entorno: “Consideramos clave promover habilidades como la curiosidad por la innovación, la apertura al aprendizaje continuo y el pensamiento crítico para cuestionar y validar los resultados generados por la IA. También resulta fundamental fortalecer el coraje organizacional para desafiar el status quo, junto con la humildad profesional para adoptar nuevas formas de trabajar. En este escenario, se vuelve cada vez más relevante el desarrollo de habilidades digitales y de colaboración con herramientas de IA, apuntando al human + AI teaming”.
Mirando hacia el futuro, Carolina Posso visualiza tecnologías que escalan el factor humano para el 2026: “Veremos sistemas de inteligencia y agentes autónomos que anticipan brechas de habilidades de forma proactiva. Asimismo, los entornos inmersivos como la Realidad Virtual y el Metaverso serán claves para el desarrollo de habilidades interpersonales, junto al uso de microcredenciales digitales para validar el aprendizaje continuo adquirido mediante IA”.
Mónica Ramos Li define el futuro a través de la multimodalidad y los agentes con memoria: “La tendencia es borrar la línea entre aprender y trabajar. En Musa ya habilitamos una visión donde un trabajador puede enviar una foto o un audio de un desafío operativo y recibir una respuesta experta de MIA al instante. El aprendizaje se convertirá en un ecosistema predictivo que anticipa brechas de desempeño y acompaña al talento durante toda su trayectoria profesional”.
Para cerrar este bloque, Patricia Tamanaja traza la ruta hacia donde debe migrar la medición del éxito real en las organizaciones: “Actualmente estamos utilizando indicadores principalmente transaccionales, como cobertura, alcance, niveles de satisfacción y cumplimiento presupuestal. No obstante, estamos avanzando hacia un modelo de medición más maduro, que nos permita capturar el impacto en términos de generación de valor, como mejoras en el desempeño, productividad, calidad de decisiones y reducción de riesgos. A mediano plazo, buscamos integrar métricas de People Analytics que conecten el aprendizaje con el cumplimiento de objetivos de nuestro mapa estratégico”, concluye la representante de la SBS.
El futuro del aprendizaje corporativo hacia el 2026 no reside únicamente en la sofisticación de los algoritmos, sino en la capacidad de las organizaciones para humanizar la tecnología. Como señalan nuestras expertas, la personalización real se alcanza cuando la IA actúa como un facilitador invisible que elimina barreras de acceso y se adapta al ritmo de cada individuo. El éxito de las estrategias de L&D dependerá de encontrar el equilibrio entre la agilidad técnica y un propósito pedagógico claro, donde el aprendizaje deje de ser un evento aislado para convertirse en un ecosistema predictivo y constante que acompañe al talento en toda su trayectoria. Y, sin duda, el HR Learning Day 2026 de este 27 de mayo será el mejor lugar para apreciar estos cambios y tendencias (www.hrlearningday.pe).