Una empresa puede acumular durante años procedimientos, manuales técnicos, presentaciones y documentos elaborados por sus especialistas. El problema aparece cuando ese conocimiento necesita llegar a una persona nueva o convertirse en una capacitación que pueda repetirse dentro de toda la organización.
La inteligencia artificial generativa está abriendo una alternativa: utilizar esos materiales como punto de partida para estructurar cursos, actividades y evaluaciones.
Esto puede reducir parte del trabajo de producción, pero no elimina la necesidad de revisar la información ni de definir qué debería aprender realmente cada persona.
El fenómeno coincide con una expansión de la formación digital en la región. Diferentes organismos públicos mantienen alianzas con empresas tecnológicas para capacitar en competencias como inteligencia artificial, ciberseguridad, análisis de datos y gestión de proyectos. En Chile, por ejemplo, un acuerdo con Microsoft plantea una meta de capacitar a 200 mil personas hacia 2027.
Tener documentos no significa haber transferido conocimiento
Un manual puede contener toda la información necesaria para realizar una tarea y, aun así, ser un mal instrumento de capacitación.
Leer decenas de páginas no garantiza que una persona identifique qué conceptos debe recordar, pueda practicar un procedimiento o compruebe posteriormente si entendió lo necesario.
Diseñar formación requiere tomar decisiones adicionales: establecer objetivos, organizar contenidos, determinar actividades y crear mecanismos de evaluación.
La IA generativa puede acelerar parte de ese trabajo. El desafío consiste en evitar que la velocidad termine produciendo cursos que simplemente reformulan documentos sin comprobar su precisión o utilidad.
La IA puede ayudar a convertir conocimiento interno en cursos
Ya existen herramientas orientadas específicamente a este problema. BCN Global trabaja con IA aplicada a la creación de e-learning corporativo, utilizando documentos, manuales, presentaciones y otros materiales internos como base para estructurar objetivos, competencias, módulos, actividades y evaluaciones.
La tecnología permite automatizar una parte del diseño y mantener posteriormente una etapa de revisión humana antes de publicar el contenido.
Esa última parte resulta especialmente relevante cuando el material contiene procedimientos propios de una empresa. Una respuesta generada automáticamente puede estar bien redactada y aun así introducir una interpretación que no corresponde a la política interna o al procedimiento técnico original.
Por eso, la automatización puede acelerar la transformación del conocimiento, pero el responsable del contenido sigue necesitando validar lo que aprenderán los trabajadores.
El conocimiento más difícil de transferir no siempre está escrito
Existe otro límite. Parte de lo que sabe una organización permanece en la experiencia de sus trabajadores.
Un técnico puede conocer excepciones que nunca fueron incorporadas al procedimiento. Una persona de ventas puede haber desarrollado formas de resolver situaciones con clientes que no aparecen en ninguna presentación.
Antes de generar un curso, por tanto, también conviene identificar qué información falta en los documentos disponibles.
La combinación de entrevistas con especialistas, documentación interna e IA puede resultar más útil que limitarse a cargar un PDF y esperar un producto terminado.
Cuando una persona con años de experiencia deja una organización, parte de ese conocimiento puede salir con ella. Convertirlo en material estructurado antes de que eso ocurra es un problema de capacitación, pero también de continuidad interna.
