Personalizar la formación es el objetivo número uno de cualquier equipo de L&D, pero también uno de los más difíciles de alcanzar. Hasta ahora, la vía principal para lograrlo pasaba por formatos con formador humano —clases virtuales, coaching individual— con un problema conocido: la logística.
Según el último “Barómetro de la formación profesional Edflex - 2026”, los responsables de formación señalan varias barreras muy concretas al implementar este tipo de formatos:
- Logística compleja: 44 %
- Calidad desigual entre formadores: 37 %
- Coste elevado de los formadores: 33 %
- Dificultad para implementar a nivel internacional: 23 %
- Aprendizaje pasivo, poco atractivo: 15 %
No es casual, entonces, que el 94 % de los responsables de formación considere que los formatos potenciados por IA —simulaciones o coach IA— son una respuesta creíble a estos retos. Prometen la misma personalización, sin la fricción logística.
Dos formatos, no uno
Es habitual pensar en "la IA en formación" como una sola cosa. En realidad hoy conviven dos formatos con lógicas distintas:
1. La simulación IA (roleplay)
En una simulación IA, el empleado interpreta un rol —normalmente el suyo— y conversa con un agente de IA que actúa como un cliente, un colega o un manager, según el objetivo del ejercicio. El agente adapta tono, reacciones y nivel de dificultad en función de las respuestas del usuario, y ofrece feedback inmediato al final.
Es un formato corto (5 a 15 minutos), centrado en un momento muy concreto del aprendizaje: la práctica. Sirve para entrenar sin riesgo situaciones como una negociación difícil, gestionar a un cliente enfadado o dar un feedback delicado. Se puede repetir tantas veces como haga falta, sin coste adicional ni necesidad de un formador disponible en ese instante.
2. El AI Learning Coach
Este formato va más allá de la práctica puntual: es una sesión individual completa, guiada de principio a fin por un formador de IA especializado. Dura entre 30 minutos y una hora, y recorre todo el ciclo de aprendizaje:
- Evalúa el nivel real de partida del empleado a partir de su situación concreta.
- Forma, aportando la teoría exactamente donde hay una carencia detectada (sin repetir lo que la persona ya domina).
- Entrena, primero de forma guiada con correcciones en tiempo real, después de forma autónoma sobre un nuevo escenario.
La sesión termina con una evaluación antes/después, un plan de acción y recomendaciones de contenido personalizadas: una verdadera prueba de competencia que un responsable de formación puede presentar a dirección.
La diferencia en una frase: la simulación IA es una pieza de práctica puntual; el AI Learning Coach es un recorrido completo que puede, además, integrar una simulación dentro de sí mismo.
No todo lo que se llama "IA" tiene el mismo valor
Muchas empresas ya probaron un chatbot genérico y salieron decepcionadas: respuestas inconsistentes, ningún progreso medible. La conclusión no debería ser "la IA no funciona para formar", sino algo más simple: un chatbot no es un formato pedagógico.
Como resume Raphaël Dollat, Learning Innovation Director en Edflex: "un formato potenciado por IA no es un chatbot. Cada situación, cada reacción, cada nivel de dificultad está diseñado, escrito, probado y calibrado."
Para distinguir un formato de IA realmente sólido, en Edflex utilizamos el método OPAD (Origen, Pedagogía, Accesibilidad, Diseño), desarrollado por nuestros propios ingenieros pedagógicos. No es un estándar genérico del sector: es la metodología propia que aplicamos internamente para validar la calidad de cada contenido y cada escenario de IA antes de que llegue a un usuario, y es precisamente lo que marca la diferencia entre nuestro enfoque y el de un simple chatbot conectado a un modelo de lenguaje sin supervisión pedagógica.
En la práctica, esto significa que detrás de cada simulación o sesión de AI Learning Coach de Edflex hay expertos pedagógicos que escriben, prueban y calibran los escenarios, y expertos de cada sector que los validan antes de publicarlos. Es este trabajo humano, sistematizado a través de OPAD, el que convierte un modelo de IA genérico en un formato de formación realmente fiable, y no al revés.
A esto se añaden preguntas ineludibles sobre protección de datos: los intercambios individuales deben permanecer confidenciales, el acceso a datos nominativos debe basarse en el consentimiento, y conviene verificar la clasificación de riesgo del sistema según el AI Act, así como si ha pasado auditorías independientes.
Privacidad y seguridad: el otro gran tema
Más allá de la calidad pedagógica, adoptar formatos de IA implica tratar datos de aprendizaje, y esto suele ser una de las principales preocupaciones de cualquier equipo de RR. HH. o de TI antes de dar luz verde a un proyecto de este tipo. Conviene preguntar, como mínimo:
- ¿Quién, dentro de la empresa, puede acceder a qué información?
- ¿Los intercambios individuales quedan protegidos, o son visibles para el manager?
- ¿El sistema ha sido auditado por un tercero independiente?
- ¿Cómo se clasifica el riesgo del sistema de IA según la normativa vigente (en la UE, el AI Act)?
En Edflex, estos requisitos ya forman parte del diseño de la solución: los intercambios individuales durante el uso de un formato permanecen estrictamente confidenciales y anónimos, mientras que los equipos de RR. HH. acceden solo a una visión agregada (competencias adquiridas, áreas de mejora, tendencias de aprendizaje) que permite guiar sin necesidad de vigilar. El acceso a puntuaciones individuales detalladas requiere el consentimiento explícito de cada persona.
Además, la solución de Edflex ha sido auditada por Ernst & Young, y su sistema de IA está clasificado como de riesgo limitado según el AI Act europeo, lo que facilita su implementación en un entorno corporativo. Es, en definitiva, la misma seriedad que se le exige a cualquier otro sistema que trate datos de empleados, aplicada también a la formación potenciada por IA.
Casos de uso reales
Algunos ejemplos concretos de dónde estos formatos ya están marcando diferencia:
- Onboarding comercial internacional: un AI Learning Coach entrena a comerciales recién incorporados en varios países, en su propio idioma, con el mismo nivel de calidad para 10 o para 10.000 personas.
- Despliegue de una competencia a gran escala: la misma sesión, adaptada al nivel de cada uno, sin necesidad de coordinar formadores ni sesiones presenciales.
- Preparar una conversación delicada: un manager ensaya con una simulación IA cómo dar un feedback difícil antes de tener la conversación real.
- Gestionar a un cliente complicado: los equipos de atención al cliente practican con un avatar que objeta, insiste y sube el tono, sin ningún riesgo sobre clientes reales.
Cómo empezar sin arriesgar todo el plan de formación
No hace falta rediseñar todo el catálogo de formación para incorporar estos formatos. El camino recomendado es progresivo:
- Identificar un punto de dolor concreto: una formación que hoy funciona mal (poco compromiso, coste alto, imposible de escalar).
- Evaluar el formato de IA con criterios claros (por ejemplo, el método OPAD).
- Lanzar un piloto reducido con un grupo de empleados que puedan convertirse en embajadores internos.
- Medir y ampliar, comparando satisfacción y retención frente al formato anterior.
Lo que realmente cambia
La verdadera novedad no es la tecnología en sí, sino lo que por fin se vuelve posible: un acompañamiento individual completo —evaluar, formar, entrenar— para cada empleado, sin que dependa de la disponibilidad de un formador humano.
Estos formatos no sustituyen la formación presencial, ni a un coach, ni los contenidos ya existentes. Extienden a todos los empleados algo que hasta ahora era un privilegio reservado a unos pocos.
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