{"id":390,"date":"2022-01-11T18:52:36","date_gmt":"2022-01-11T18:52:36","guid":{"rendered":"https:\/\/theelearninghub.net\/?p=390"},"modified":"2022-02-16T20:16:38","modified_gmt":"2022-02-16T20:16:38","slug":"como-la-inteligencia-artificial-puede-ayudarte-a-crear-planes-de-formacion-personalizados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alumnelms.com\/recursos\/2022\/01\/como-la-inteligencia-artificial-puede-ayudarte-a-crear-planes-de-formacion-personalizados\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la Inteligencia Artificial puede ayudarte a crear planes de formaci\u00f3n personalizados"},"content":{"rendered":"\n<p>Las recomendaciones forman parte de nuestra vida. Qu\u00e9 libro leer, en qu\u00e9 tienda comprar, en qu\u00e9 restaurante comer o qu\u00e9 ciudad visitar son, a menudo, decisiones basadas en la experiencia de amigos o expertos de confianza. Son \u00fatiles y pr\u00e1cticas porque nos ayudan a simplificar el proceso de elecci\u00f3n. En el mundo digital, ante un cat\u00e1logo infinito de productos y servicios, este sistema es especialmente \u00fatil para los usuarios. <\/p>\n\n\n\n<p>En este entorno, las recomendaciones les permitir\u00e1n filtrar el gran volumen de informaci\u00f3n disponible para tomar la decisi\u00f3n que cumpla mejor con su criterio. Estas sugerencias o consejos se desarrollan empleando herramientas como los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning o el Big Data. La gran diferencia es que, en lugar de pedir consejos a dos o tres personas, las consultas equivaldr\u00edan a hablar con todos los habitantes de una ciudad.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data<\/h4>\n\n\n\n<p>Cada d\u00eda, a trav\u00e9s del uso de herramientas digitales y dispositivos m\u00f3viles, las personas y las organizaciones generan una <strong>gran cantidad de datos<\/strong>. Estos, <strong>procesados y analizados<\/strong> de forma adecuada, son una fuente infinita de informaci\u00f3n que puede ser utilizada con m\u00faltiples fines. Esta colecci\u00f3n de datos se denomina <a href=\"https:\/\/www.sas.com\/es_es\/insights\/big-data\/what-is-big-data.html#:~:text=El%20t%C3%A9rmino%20%22big%20data%22%20se,existido%20desde%20hace%20mucho%20tiempo.\">Big Data<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Si el Big Data permite dar sentido a esa gran cantidad de datos, el aprendizaje autom\u00e1tico o <a href=\"https:\/\/www.iberdrola.com\/innovacion\/machine-learning-aprendizaje-automatico#:~:text=El%20Machine%20Learning%20es%20una,elaborar%20predicciones%20(an%C3%A1lisis%20predictivo).\">Machine Learning<\/a>, dota a las m\u00e1quinas de la capacidad de aprender y realizar tareas complejas sin haber sido programadas para ello de forma expl\u00edcita. Esta<strong> automatizaci\u00f3n de un razonamiento<\/strong> concreto basado en los datos para la toma de decisiones se llama algoritmo.<\/p>\n\n\n\n<p>La Inteligencia Artificial, a trav\u00e9s del Big Data y del Machine Learning, permite crear algoritmos que replican la l\u00f3gica que se sigue en la vida antes de tomar una decisi\u00f3n. El sistema es capaz de <strong>descubrir patrones <\/strong>y<strong> comportamientos<\/strong> basados en los datos que recibe para <strong>hacer predicciones <\/strong>o <strong>tomar decisiones<\/strong> autom\u00e1ticas en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n, las condiciones y las restricciones iniciales.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Los sistemas de recomendaci\u00f3n<\/h4>\n\n\n\n<p>Cuando existe un entramado con much\u00edsimos \u00edtems, es necesario contar con una herramienta que ayude al usuario a filtrarlos para descubrir los m\u00e1s relevantes. \u00bfC\u00f3mo se realiza esta selecci\u00f3n? Construyendo un <a href=\"https:\/\/www.aprendemachinelearning.com\/sistemas-de-recomendacion\/\">sistema de recomendaci\u00f3n<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Un sistema de recomendaci\u00f3n es un conjunto de algoritmos que intenta <strong>predecir los contenidos o \u00edtems de inter\u00e9s<\/strong> de un usuario en particular. Para ello, se analizan y procesan <strong>datos hist\u00f3ricos del usuario<\/strong> (gustos, preferencias, patrones de conducta, calificaciones, compras, etc.) de una serie de \u00edtems (marcas, productos, contenidos, servicios, precios, etc), transform\u00e1ndolos en informaci\u00f3n interesante que facilite la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>Los <a href=\"https:\/\/www.fundacionctic.org\/es\/actualidad\/sistemas-de-recomendacion\">sistemas de recomendaci\u00f3n m\u00e1s comunes<\/a> son los que se basan en el contenido, encontrando similitudes entre productos; los que se centran en las acciones de los usuarios, realizando predicciones autom\u00e1ticas a partir de la recopilaci\u00f3n de interacciones de otros consumidores con intereses comunes; o aquellos que mezclan ambos modelos. <\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Sistemas de recomendaci\u00f3n en plataformas e-learning<\/h4>\n\n\n\n<p>Como hemos visto, los sistemas de recomendaci\u00f3n ayudan a las compa\u00f1\u00edas a afinar su oferta para aumentar la tasa de aciertos entre sus potenciales clientes. Orientar al usuario a trav\u00e9s de una propuesta de productos y servicios personalizada, que tiene en cuenta su historial, sus gustos y sus preferencias, mejora su experiencia de compra.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, \u00bfpara qu\u00e9 puede necesitar una plataforma de aprendizaje un sistema de recomendaci\u00f3n? Muy sencillo. A\u00f1adamos a \u00abcompa\u00f1\u00edas\u00bb \u00abinstituciones educativas\u00bb. Sustituyamos \u00abpotenciales clientes\u00bb por \u00abempleados y alumnos\u00bb, \u00abproductos y servicios\u00bb por \u00abcursos de formaci\u00f3n\u00bb y \u00abcompra\u00bb por \u00abaprendizaje\u00bb. Este ser\u00eda el resultado: <em>los sistemas de recomendaci\u00f3n ayudan a las compa\u00f1\u00edas e instituciones educativas a afinar su oferta para aumentar la tasa de aciertos entre sus empleados y<\/em> alumnos<em>. Orientar al usuario a trav\u00e9s de una <strong>propuesta de cursos de formaci\u00f3n personalizada<\/strong>, que tiene en cuenta su historia, sus gustos y sus preferencias, <strong>mejora su experiencia<\/strong> <strong>de aprendizaje<\/strong><\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>La tecnolog\u00eda plantea as\u00ed un <strong>nuevo paradigma para la educaci\u00f3n<\/strong>. Las plataformas e-learning pueden utilizar la Inteligencia Artificial y los algoritmos para orientar a los alumnos en su proceso de aprendizaje de una forma m\u00e1s efectiva. Tener en cuenta la formaci\u00f3n previa del usuario, sus necesidades, sus habilidades y sus intereses permite crear una <strong>oferta formativa personalizada<\/strong> que cumpla con sus expectativas. <\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Learnifit, un caso de uso<\/h4>\n\n\n\n<p><em><a href=\"https:\/\/grupoalumne.com\">Alumne<\/a><\/em>, la compa\u00f1\u00eda espa\u00f1ola especializada en ofrecer soluciones de formaci\u00f3n continua a  empresas e instituciones, ha desarrollado <a href=\"https:\/\/learnifit.com\/about.php\"><strong>Learnifit<\/strong><\/a>, una plataforma e-learning que permite crear, de forma autom\u00e1tica, <strong>planes de formaci\u00f3n personalizados<\/strong> para todos los empleados de una compa\u00f1\u00eda. <\/p>\n\n\n\n<p>\u00bfC\u00f3mo funciona la plataforma? La compa\u00f1\u00eda importa el<strong> <em><a href=\"https:\/\/www.servitalent.com\/es\/compliance-de-rrhh-y-background-check\">background<\/a><\/em> del empleado<\/strong> (su formaci\u00f3n y desarrollo, su trayectoria profesional y sus referencias profesionales). Se le asigna un <strong>rol dentro de la<\/strong> <strong>empresa<\/strong>, en funci\u00f3n de su puesto de trabajo o del departamento al que pertenece. Con toda esta informaci\u00f3n se crea su perfil de usuario en Learnifit.<\/p>\n\n\n\n<p>La plataforma incorpora un<strong> sistema de recomendaci\u00f3n<\/strong> que tiene en cuenta la <strong>informaci\u00f3n <\/strong>importada<strong> sobre el empleado<\/strong>, los <strong>conocimientos b\u00e1sicos<\/strong> que deber\u00eda tener un profesional que ocupe dicho rol en la actualidad (seg\u00fan avalan estudios oficiales) y las<strong> <a href=\"https:\/\/sepe.es\/HomeSepe\/que-es-el-sepe\/observatorio\/tendencias.html\">tendencias de mercado<\/a><\/strong>, que se actualizan continuamente. Los algoritmos cruzan estos tres \u00edtems para <strong>asesorar al usuario de manera autom\u00e1tica sobre su ruta de formaci\u00f3n ideal.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<p>Learnifit tambi\u00e9n permite analizar la <strong>progresi\u00f3n del usuario<\/strong> y examina aquellas <strong>habilidades que debe potenciar<\/strong>, ofreciendo sugerencias, tambi\u00e9n personalizadas, para lograrlo. Adem\u00e1s, los contenidos se actualizan continuamente para que el aprendizaje no tenga l\u00edmites. Los usuarios pueden realizar la formaci\u00f3n, a su ritmo, desde su ordenador o desde <a href=\"https:\/\/theelearninghub.net\/2022\/01\/tendencias-elearning-para-el-2022\/\">cualquier dispositivo m\u00f3vil<\/a>. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las recomendaciones forman parte de nuestra vida. 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