IA como mentor personal: cómo potenciar habilidades más rápido

Sus ventajas son evidentes: automatización de los procesos rutinarios, obtención rápida de información, verificación de hechos de forma inmediata, sistematización de grandes volúmenes de datos, etc. Quienes empezaron a "domesticar" la IA desde su difusión masiva hoy sorprenden por su eficacia; pero incluso si al principio eras un adversario de las redes neuronales, todavía hay tiempo para ponerse al día. Se puede comenzar, por ejemplo, usando la IA para el autoaprendizaje. En este artículo contaremos cómo las redes neuronales ayudan en el desarrollo sistemático de cualquier habilidad.

Retroalimentación instantánea y crítica objetiva

Imagínate que intentas resolver un problema en Python. Antes te tocaba verificar todo tú mismo: buscar fuentes abiertas, comparar soluciones, o enviar tu trabajo a un profesor y esperar retroalimentación para saber en qué te equivocaste. Ahora eso ocurre al instante. Las redes neuronales - desde la china DeepSeek hasta la estadounidense ChatGPT - no solo identifican errores e imprecisiones, sino que explican por qué pudiste haberlos cometido y cómo corregirlos. Además, un asistente de IA como GitHub Copilot sugerirá inmediatamente una versión más óptima del código.

La IA evalúa no solo la corrección, sino también la calidad del trabajo realizado. Puedes pedirle que evalúe un ensayo escrito, el estilo de tu redacción, la creatividad de una idea de diseño, la exactitud de un informe (pero recuerda la confidencialidad: no cargues datos personales ni información que no deba divulgarse) y demás. La red neuronal te entregará una crítica sustancial y te aconsejará cómo mejorar ese proyecto. Por eso, incluso si sigues haciendo manualmente procesos rutinarios o tareas pequeñas y sencillas, puedes usar la IA para revisarlos. Al recibir retroalimentación regularmente, crítica objetiva y sugerencias para mejorar tus trabajos, aprenderás más rápido a no cometer errores en primer lugar, y además te volverás más tranquilo frente a la crítica - parte inseparable de la perfección de cualquier habilidad.

Personalización de nivel 100

No es un secreto que la mayoría de los libros de texto, manuales y cuadernos de trabajo están hechos para un estudiante promedio, es decir, no pueden tener en cuenta las particularidades únicas de cada persona: por ejemplo, la velocidad de asimilación del material. La IA puede, sin embargo, crear un plan de estudio según tus propias necesidades, preferencias, intereses y particularidades del aprendizaje. Para ello basta compartir con la red neuronal los datos iniciales: para qué quieres aprender tal tema, qué habilidad quieres perfeccionar. Las metas pueden variar ampliamente: por ejemplo, quieres prepararte para una entrevista de trabajo y te falta una habilidad concreta; deseas reconvertirte profesionalmente y cambiar de sector; entrar a la universidad; conseguir un ascenso; perfeccionar un idioma para un viaje turístico; y así sucesivamente. El algoritmo analizará tus respuestas, hará preguntas aclaratorias y propondrá un plan de estudio, literatura adicional, tareas concretas y ejercicios para desarrollar la habilidad necesaria. Luego la red neuronal tendrá en cuenta la velocidad de tu progreso en el tema, analizará los errores que se repiten frecuentemente y ajustará el plan según ello.

Interactividad

La IA no supone una interacción pasiva, sino activa: es decir, el aprendiz no solo recibe información, sino que puede dialogar con la red neuronal, probar diferentes formas de resolver una tarea, recibir retroalimentación mientras resuelve misiones, ejercicios, test u otras tareas interactivas. La IA puede desempeñar varios roles: maestro, interlocutor, entrevistador, examinador. El principal enemigo del autoaprendizaje es la pérdida de interés. La IA ayuda a evitar esto, porque convierte el proceso en algo parecido a un juego y refuerza la sensación de alcanzar una meta, aumentando la motivación y la implicación.

Integración con cursos y aplicaciones

Por supuesto, el aprendizaje es más efectivo cuando la IA deja de ser simplemente un chatbot y empieza a funcionar en conjunto con otras plataformas o aplicaciones. Por ejemplo, cursos en línea inteligentes: muchas plataformas educativas ya integran IA que, por ejemplo, selecciona las siguientes lecciones según tus éxitos en sesiones anteriores, crea tareas personalizadas y responde en tiempo real todas las dudas que surjan respecto al material. Así, gracias a la IA, el tiempo de aprendizaje del contenido se reduce en promedio a la mitad.

Entre las aplicaciones que usan IA, el ejemplo más destacado es Duolingo. Allí la IA se emplea para adaptar la dificultad de los ejercicios. Si cometes errores constantemente en cierto tiempo verbal, la aplicación te propondrá justamente esas tareas hasta que el tema quede automatizado.

También surgen servicios donde la IA simula situaciones reales. Por ejemplo, para perfeccionar la habilidad de negociación - ahí la IA puede presentarse como un socio difícil de convencer; o para ensayar discursos frente a públicos, etc. Las posibilidades de las redes neuronales en este ámbito son prácticamente ilimitadas. Existe también Quizlet Q-Chat, un chat interactivo con IA que ofrece "mini-lecciones", ajusta la dificultad de los tests según tus respuestas en ejercicios anteriores y plantea preguntas aclaratorias para mejorar la comprensión.

En entornos corporativos (por ejemplo, Microsoft 365) la IA analiza las tareas que realizas y sugiere cursos y materiales relevantes para desarrollar las competencias necesarias. Por ejemplo, si trabajas con análisis de datos, Copilot podría proponerte un curso sobre Power BI o SQL.

De ese modo, la IA convierte lecciones aisladas en un único ecosistema de mejora continua de habilidades.

Recomendaciones para usar la IA por los expertos de Lectera

Ante todo, no veas la IA solo como una máquina. Trata las redes neuronales que empleas como mentores pacientes y competentes, siempre dispuestos a ayudar. Para construir una relación de trabajo efectiva con ellas y obtener rápidamente los primeros resultados:

• Formula claramente tu objetivo - qué es lo que deseas lograr. Por ejemplo, no simplemente "aprender inglés", sino "poder entablar small talk con colegas extranjeros con confianza en dos meses".

• Mantén un diálogo completo con la red neuronal - hazle muchas preguntas aclaratorias y responde a sus objeciones, de modo que la IA pueda adaptarse a tus particularidades de aprendizaje y tú recibas retroalimentación rápida y de calidad. Es decir, no basta con aceptar las observaciones, hay que discutirlas: "¿Por qué crees que este argumento es débil? ¿Cómo lo harías más sólido?"

• Usa distintas redes neuronales para diferentes tareas - por ejemplo, ChatGPT es mejor para práctica conversacional y revisión gramatical; DeepL si estás estudiando traducción; ELSA Speak para mejorar la pronunciación; Character.AI para simular conversaciones complejas, etc.

• Crea una "memoria personal" en la IA dentro del diálogo - si aprendes con la misma red neuronal con frecuencia, recuérdale regularmente tu nivel, metas, dificultades y preferencias. "Recuerda que soy visual, me resulta más fácil si explicas con imágenes o ejemplos."

• Enseña a la IA, no sólo aprende de ella - la forma más eficaz de consolidar conocimientos es intentar explicárselos a la red neuronal. Pídele que asuma el rol de estudiante, y tú actúa como profesor: "Imagínate que eres principiante y te explico qué es un embudo de marketing. Hazme preguntas si algo no está claro."

La principal ventaja de la IA es que convierte el aprendizaje en algo continuo e integrado a tu vida diaria. ¿Tienes cinco minutos libres mientras haces fila por un café? En vez de desplazarte por redes sociales, puedes resolver un par de ejercicios de programación o repasar vocabulario extranjero. Tu mentor personal siempre está en tu bolsillo.