El supuesto era claro: las capacidades necesarias ya existían en el mercado, y el desafío consistía en encontrarlas. Este modelo funcionaba en entornos donde los cambios eran graduales y las trayectorias profesionales relativamente previsibles.

Pero la aceleración tecnológica, la transformación de los modelos productivos y la obsolescencia del conocimiento generaron un quiebre estructural. 

Hoy, muchas de las habilidades que las organizaciones necesitan no están disponibles o quedan desactualizadas rápidamente. 

En este contexto, el talento deja de ser un recurso que se adquiere para convertirse en una capacidad que se construye de forma continua.

Recursos Humanos enfrenta entonces un cambio profundo: pasar de “cubrir posiciones” a diseñar sistemas que desarrollen capacidades en evolución constante.

Del talento como stock al talento como flujo

Tradicionalmente, las organizaciones pensaban el talento como un “stock”: un conjunto de conocimientos y habilidades relativamente estables que una persona adquiría en etapas formativas y luego aplicaba en su vida profesional.

Una lógica que actualmente es insuficiente, ya que las habilidades tienen ciclos de vida cada vez más cortos. 

Lo que hoy es diferencial, mañana puede volverse básico o incluso obsoleto. En este escenario, el talento deja de ser algo que se acumula para convertirse en algo que circula, se adapta y se reconfigura dentro de la organización.

Esto implica un cambio clave:

• Ya no alcanza con contratar perfiles “completos”
• Es necesario diseñar organizaciones capaces de aprender más rápido que el entorno

Estas dos ideas marcan un giro estratégico. Las organizaciones dejan de depender exclusivamente del mercado laboral para resolver sus necesidades y comienzan a construir internamente las capacidades que requieren. Esto no solo reduce la dependencia externa, sino que aumenta la resiliencia organizacional frente a cambios abruptos.

Upskilling y reskilling: de la capacitación al rediseño organizacional

En este contexto, conceptos como upskilling (profundizar habilidades) y reskilling (adquirir nuevas capacidades) dejan de ser iniciativas aisladas para convertirse en pilares estratégicos.

Pero hay un error frecuente: pensar estas prácticas como programas de capacitación tradicionales.

El verdadero cambio no está en ofrecer más cursos, sino en redefinir cómo se desarrolla el talento dentro de la organización:

• Integrar el aprendizaje al flujo de trabajo
• Diseñar experiencias formativas contextualizadas
• Alinear el desarrollo de skills con objetivos de negocio

Esto implica que el aprendizaje deje de ser un “extra” y pase a ser parte del diseño del trabajo. Las organizaciones más avanzadas no separan el momento de producir del momento de aprender: los integran. De esta forma, cada proyecto, cada desafío y cada error se convierten en oportunidades reales de desarrollo.

Las organizaciones que avanzan en este camino no “entrenan empleados”: rediseñan su capacidad operativa a través del aprendizaje.

El aprendizaje como sistema, no como etapa

Uno de los cambios más profundos es conceptual.

Durante décadas, el aprendizaje estuvo asociado a una etapa previa al trabajo: primero se aprende, después se aplica. Hoy, esa secuencia desaparece. La velocidad del cambio hace inviable ese modelo.

Aprender y trabajar ocurren al mismo tiempo. Esto implica que el aprendizaje deja de ser un evento puntual, una instancia formal y una responsabilidad individual. Y pasa a ser un proceso continuo, un sistema organizacional y una capacidad colectiva.

Este cambio obliga a repensar cómo se diseñan las organizaciones. No alcanza con ofrecer capacitaciones: es necesario construir entornos donde el conocimiento circule, donde se fomente la colaboración y donde el error sea entendido como parte del proceso de mejora.

Las empresas más avanzadas no preguntan “¿qué capacitación necesitamos?”, sino “¿cómo diseñamos una organización que aprenda constantemente?”.

Skills-based organizations: el fin del CV como eje central

Otro cambio estructural es el pasaje de organizaciones basadas en roles a organizaciones basadas en habilidades.

En el modelo tradicional:

• Las personas se definen por su puesto
• El crecimiento es vertical
• La experiencia pesa más que la capacidad

En el modelo basado en skills:

• Las personas se definen por lo que saben hacer
• El desarrollo es dinámico y transversal
• La capacidad de aprendizaje pesa más que la experiencia previa

Este cambio permite mayor flexibilidad organizacional. Las personas pueden moverse entre proyectos, asumir nuevos desafíos y construir trayectorias menos lineales. Esto no solo mejora la adaptabilidad de la empresa, sino también el engagement de los equipos.

Esto redefine incluso los procesos de selección.

El CV pierde centralidad frente a:

• Evaluaciones de habilidades reales
• Trayectorias no lineales
• Capacidad de adaptación

El talento ya no se mide por lo que fue, sino por lo que es y lo que puede llegar a ser.

Brecha entre formación y demanda: un problema sistémico

Uno de los grandes desafíos actuales es la creciente distancia entre lo que el sistema educativo forma y lo que el mercado necesita.

Esta brecha no es solo cuantitativa (faltan perfiles), sino cualitativa:

• Desalineación entre contenidos y necesidades reales
• Velocidad de cambio mayor que la capacidad de actualización educativa
• Falta de integración entre formación y práctica

Este desajuste genera un problema estructural: las organizaciones no pueden esperar que el talento llegue listo. Deben involucrarse activamente en su desarrollo.

Frente a esto, las organizaciones no pueden esperar que el sistema educativo resuelva el problema.

Deben asumir un rol activo en la formación de talento.

Esto implica crear academias internas, establecer alianzas con instituciones educativas y diseñar programas propios de desarrollo.

El aprendizaje deja de ser externo y pasa a ser una función estratégica interna.

Microcredenciales y validación del conocimiento

En este nuevo escenario, también cambian las formas de validar el conocimiento.

Los títulos tradicionales ya no alcanzan para reflejar habilidades específicas y actualizadas. En su lugar, emergen:

• Microcredenciales
• Certificaciones modulares
• Validaciones continuas de skills

Este cambio permite mayor agilidad en la actualización profesional y una mejor visibilidad de las capacidades reales de las personas. 

Además, facilita que las organizaciones identifiquen rápidamente qué habilidades están disponibles y cuáles necesitan desarrollarse.

Esto permite:

• Reconocer aprendizajes más ágiles
• Actualizar capacidades de forma permanente
• Construir trayectorias más flexibles

Para Recursos Humanos, esto abre una oportunidad clave: medir el talento en tiempo real, no solo en base a credenciales históricas.

El nuevo rol de Recursos Humanos

Todo este cambio redefine profundamente el rol del área. Recursos Humanos deja de ser un área centrada en procesos (selección, capacitación, evaluación) para convertirse en un actor estratégico que diseña la arquitectura del talento organizacional.

Esto implica:

• Anticipar necesidades de skills futuras
• Diseñar sistemas de aprendizaje continuo
• Integrar datos para tomar decisiones sobre talento
• Alinear desarrollo de personas con estrategia de negocio

Este nuevo rol exige una mirada más sistémica. HR deja de operar de manera reactiva para pasar a anticiparse, interpretar tendencias y construir capacidades que todavía no son evidentes.

El foco ya no está en gestionar personas, sino en desarrollar capacidades organizacionales sostenibles en el tiempo.

Del talento como recurso al talento como ventaja dinámica

En un contexto de cambio constante, el talento ya no puede pensarse como un recurso estático. Es una capacidad dinámica, en permanente evolución.

Las organizaciones que logren comprender esto y actuar en consecuencia no serán necesariamente las que tengan “mejor talento”, sino las que sean capaces de construirlo, transformarlo y adaptarlo continuamente.

Porque en el nuevo escenario laboral, la verdadera ventaja competitiva no está en lo que la organización sabe hoy, sino en su capacidad de aprender mañana.

No se trata solo de la incorporación de nuevas herramientas, sino de un cambio estructural en la forma en que se aprende, se enseña y se construye valor a través del conocimiento.

En este contexto, los principales organismos internacionales, consultoras y plataformas educativas vienen publicando reportes que funcionan como verdaderos mapas de este cambio. 

Analizarlos en conjunto no solo permite entender tendencias, sino también anticipar hacia dónde se están moviendo los sistemas educativos, las organizaciones y el mercado laboral.

A continuación, una selección de informes relevantes que fueron publicados entre 2025 y 2026.

1. Global Education Monitoring Report 2025: Technology in Education (UNESCO)

• Analiza el impacto real de la tecnología en los sistemas educativos a nivel global. 
• Destaca que la tecnología puede mejorar el aprendizaje, pero solo cuando está alineada con objetivos pedagógicos claros. 
• Advierte sobre desigualdades de acceso, dependencia de plataformas privadas y la necesidad de regulación.
• Señala que la tecnología tiene potencial transformador en educación, pero no es una solución automática. Su impacto depende de cómo se integra pedagógicamente, no solo de su disponibilidad.

Para acceder al reporte: haz click aquí

2. Horizon Report 2025: Teaching and Learning Edition (EDUCAUSE)

• Explora tendencias emergentes en educación superior, incluyendo IA generativa, aprendizaje híbrido, microcredenciales y analítica de aprendizaje. 
• Propone escenarios de adopción tecnológica y su impacto en modelos educativos.

Para acceder al informe: haz click aquí

3. The Future of Jobs Report 2025 (World Economic Forum)

• Si bien está centrado en el empleo, es clave para educación, ya que identifica las habilidades tecnológicas y humanas más demandadas hacia 2030 (IA, data, pensamiento analítico, aprendizaje continuo). También señala cuáles son las que quedarán obsoletas.
• Subraya la necesidad urgente de re-skilling y up-skilling para resolver uno de los principales desafíos del mercado laboral: la brecha de habilidades

Para acceder al documento: haz click aquí

4. Global EdTech Trends 2026 (HolonIQ)

• Mapea las principales tendencias globales en EdTech: crecimiento de plataformas de aprendizaje impulsadas por IA, expansión del lifelong learning, inversión en skills-based education y consolidación de ecosistemas digitales educativos.
• Ofrece una visión estratégica sobre la evolución del sector educativo a nivel global, analizando cómo la digitalización, la inteligencia artificial, la inversión en edtech y los cambios demográficos están reconfigurando el ecosistema.
• Destaca el rol creciente del capital privado y la innovación tecnológica en la transformación educativa, proporcionando un marco para anticipar hacia dónde se dirige la educación en el corto y mediano plazo.

Para conocer estas tendencias: haz click aquí

5. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence – AI Index Report 2025 (Capítulo 7)

• Analiza el impacto de la inteligencia artificial en la educación, mostrando cómo su adopción está creciendo rápidamente en todos los niveles educativos, tanto en herramientas de enseñanza como en procesos de aprendizaje.
• Examina tendencias en uso de IA generativa, personalización del aprendizaje, automatización de tareas educativas y desarrollo de habilidades, junto con datos sobre inversión, acceso y percepción de estudiantes y docentes.
• Pone foco en los desafíos asociados, como la integridad académica, la equidad en el acceso, la capacitación docente y la necesidad de marcos éticos, destacando que el verdadero valor de la IA en educación dependerá de su implementación responsable y alineada con objetivos pedagógicos.

Para acceder al reporte: haz click aquí

6. Digital Education Outlook 2026 (OECD)

• Analiza cómo la digitalización y, especialmente, la inteligencia artificial están transformando los sistemas educativos, poniendo el foco en cómo integrar estas tecnologías de forma efectiva, equitativa y segura.
• Examina el impacto en enseñanza, aprendizaje, evaluación y gestión educativa, junto con los desafíos vinculados a la brecha digital, la protección de datos, la capacitación docente y la gobernanza tecnológica.
• Propone lineamientos para que gobiernos e instituciones puedan diseñar estrategias de educación digital sostenibles, maximizando el valor de la tecnología sin perder de vista los objetivos pedagógicos.

Acceder al análisis: haz click aquí

7. The State of AI (McKinsey & Company)

• La educación y la capacitación aparecen como un factor crítico para capturar valor de la inteligencia artificial. El reporte señala que la principal barrera para escalar la IA no es la tecnología, sino la falta de talento y habilidades adecuadas, lo que obliga a las organizaciones a invertir fuertemente en upskilling y reskilling de sus equipos.
• Destaca la creciente necesidad de formar tanto perfiles técnicos (como data scientists e ingenieros) como no técnicos, promoviendo una alfabetización en IA transversal a toda la organización.
• Subraya que las empresas más avanzadas no solo capacitan, sino que rediseñan roles, procesos y formas de trabajo para integrar la IA en el día a día, consolidando modelos de aprendizaje continuo como parte de su estrategia de transformación.

Acceder al estudio: haz click aquí

8. Global Skills Report 2025 (Coursera)

• Analiza la evolución de las habilidades a nivel global a partir de datos de millones de usuarios en su plataforma, identificando tendencias en demanda de competencias, brechas de talento y niveles de preparación por país e industria.
• Destaca el crecimiento acelerado de habilidades digitales, especialmente en IA, ciencia de datos y tecnología, junto con la importancia de habilidades humanas como el pensamiento crítico y la comunicación.
• Evidencia fuertes desigualdades regionales en el desarrollo de talento, subrayando la necesidad de invertir en capacitación continua y aprendizaje a lo largo de la vida para mejorar la empleabilidad y la competitividad en un mercado laboral en transformación.

Acceder al informe: haz click aquí

9. Education at a Glance 2026 (OECD)

• Aporta una visión comparativa de los sistemas educativos a nivel global, analizando indicadores clave sobre acceso, financiamiento, resultados de aprendizaje y mercado laboral.
• A través de datos entre países, el reporte examina cómo factores como el nivel educativo, la inversión pública y las trayectorias formativas impactan en la empleabilidad, los ingresos y la equidad social.
• Hace foco en desafíos actuales como la escasez de docentes, las desigualdades educativas y la necesidad de adaptar la educación a las demandas del futuro del trabajo, proporcionando evidencia para el diseño de políticas educativas más efectivas.

Acceder al análisis: haz click aquí

De sistema educativo a ecosistema de aprendizaje

Cuando se analizan estos reportes en conjunto, aparece una transformación más profunda que la simple digitalización.

Lo que está cambiando es la lógica misma de la educación:

• Dejó de ser un sistema estático, estructurado en etapas y títulos, para convertirse en un ecosistema dinámico, continuo y profundamente mediado por tecnología. 
• El aprendizaje ya no ocurre en momentos específicos de la vida, sino que se integra como una práctica constante, atravesada por plataformas, datos e inteligencia artificial.

En este nuevo escenario, la IA no reemplaza la educación ni al docente. Lo que hace es redefinir su rol. El educador deja de ser únicamente transmisor de contenido para convertirse en diseñador de experiencias de aprendizaje, curador de información y facilitador del pensamiento crítico.

Al mismo tiempo, el foco se desplaza: de los títulos hacia las habilidades. La empleabilidad ya no está determinada por credenciales formales, sino por la capacidad de aprender, adaptarse y aplicar conocimientos en contextos cambiantes. Esto impulsa con fuerza el crecimiento del reskilling y el upskilling como pilares de cualquier estrategia educativa o corporativa.

Sin embargo, el mayor desafío no es tecnológico. La brecha más crítica ya no es solo de acceso, sino de adopción: pedagógica, estratégica y organizacional. Tener tecnología no garantiza mejores resultados si no se transforma la forma en que se enseña, se aprende y se gestiona la educación.

Sin embargo, el reporte revela una paradoja: aunque el 90 % de los equipos ya utiliza IA en sus procesos, 9 de cada 10 reconoce no tener un dominio de esta tecnología.  

Además, los datos de más de 300 empresas encuestadas también señalan que el 85 % de estos profesionales recurre a herramientas genéricas de IA, las cuales no están diseñadas específicamente para crear experiencias de aprendizaje efectivas, aseguran.

Este desajuste entre adopción y madurez estratégica marca uno de los grandes retos del mercado en 2026. 

Las conclusiones del estudio se presentarán el 5 de marzo en el “AI & Learning Forum: Lo que nadie te ha contado sobre la IA”, con la participación de expertos de Repsol, Telefónica y Mahou San Miguel, quienes hablarán sobre la aplicación real de la IA en el área de personas y su impacto en la productividad y el negocio.

Así lo destacan desde ATD, destacando que los líderes de talento deben afrontar la disrupción y liderar el futuro.

El evento tendrá más de 350 sesiones, una previsión de 10 mil asistentes y más de 300 expositores.

Los tres ejes centrales de la conferencia serán los siguientes:

• Tecnologías de aprendizaje: el foco estará puesto en cómo los profesionales de L&D utilizan IA, herramientas, plataformas, sistemas, aplicaciones y software para permitir el desarrollo de la fuerza laboral. 
• Diseño instruccional: el objetivo es convertir las necesidades de aprendizaje en experiencias poderosas a través de un diseño instruccional innovador, accesible y efectivo.
• Impartición y facilitación de capacitaciones: la clave pasa por dominar el arte de impartir capacitaciones atractivas conectándose con los alumnos, estimulando la participación y haciendo que cada experiencia de capacitación sea inolvidable.

Los principales oradores serán:

• Will Guidara, Author & Restaurateur
• Zack Kass, Researcher, Keynote Speaker, and Former Head of Go-to-Market at OpenAl
• Liz Wiseman, New York Times Best-Selling Author, CEO of Wiseman Group, Researcher, and Leadership Expert

Mayor información: https://atdconference.td.org/

Como experto en Gestión en Nuevas Tecnologías, el Ing. Basara destacó que estamos viviendo una transformación mucho más profunda que una revolución tecnológica. 

«La inteligencia artificial no está cambiando solo qué hacemos, sino cómo pensamos, cómo decidimos y cómo competimos», advirtió.

En este sentido, señaló que durante décadas, el debate sobre competitividad giró alrededor del capital, la infraestructura o los recursos naturales.

Sin embargo, consideró que hoy, esas variables siguen siendo importantes, pero ya no explican por sí solas por qué algunas organizaciones -y países- logran avanzar de manera sostenida mientras otros quedan rezagados.

«La diferencia central está en el talento exponencial: personas, equipos y sistemas capaces de amplificarse con tecnología, aprender más rápido que el contexto y convertir conocimiento en impacto real», sostuvo.

«La IA no reemplaza personas. La IA amplifica lo que ya somos», aseguró. Amplifica la capacidad de análisis, la productividad y la toma de decisiones. Pero también amplifica errores, sesgos, improvisación y falta de criterio estratégico.

Por eso, manifestó que la brecha más relevante no es tecnológica. Es cognitiva, cultural y de velocidad de aprendizaje.

«Profesionales con la misma formación formal hoy tienen trayectorias distintas no por azar, sino por su capacidad de integrar conocimiento, tecnología y visión estratégica», aportó.

Para Pedro Basara, los casos de Asia lo muestran con claridad. 

Corea del Sur, Singapur o Japón no se desarrollaron solo por adoptar tecnología, sino por el talento como infraestructura crítica. Invirtieron de manera sostenida en educación estratégica, conocimiento aplicado y continuidad de políticas. Formaron personas no para los empleos del presente, sino para industrias que todavía no existían.

«En América Latina -y particularmente en Argentina- el desafío no es la falta de talento. El problema es sistémico. El potencial existe, pero hay que generar ventaja competitiva colectiva», analizo.

De cara al 2030, la agenda es clara:

• Rediseñar la educación superior con IA transversal
• Impulsar el aprendizaje continuo como norma profesional Integrar universidad, empresa y Estado con objetivos medibles
• Formar talento híbrido: negocio, tecnología y criterio humano
• Pensar el desarrollo como sistema.

«Para quienes transitamos roles de liderazgo el desafío ya no es solo gestionar organizaciones, sino diseñar futuros posibles. Orquestar equipos, datos e inteligencia artificial con visión estratégica. Esta es la competencia más valiosa hoy», apuntó.

El talento será la infraestructura más escasa. La IA será el multiplicador estándar. La diferencia real estará en la cultura de aprendizaje, adaptación y ejecución.

«Hoy podemos aprender en argentina de esta lección: El futuro se diseña con talento exponencial», concluyó 

Las organizaciones que no logren actualizar habilidades con la velocidad que demanda el mercado, enfrentarán brechas operativas, baja productividad, dificultades de innovación y mayor rotación. 

El apoyo en las tecnologías disponibles es central. Más aún si tenemos en cuenta que hoy son las infraestructuras que permiten escalar conocimiento, personalizar experiencias y medir impacto con mayor precisión.

Sin embargo, incorporar tecnología sin adaptar el modelo pedagógico genera puede generar situaciones de baja adopción y escaso retorno. 

El desafío no es digitalizar lo existente, sino rediseñar cómo se aprende dentro de la organización.

Compartimos un análisis con los principales retos que deberán abordar las áreas de Talento Humano de las empresas.

1. De eventos formativos a sistemas de aprendizaje continuo

Muchas organizaciones aún operan bajo una lógica anual que en general incluye: un plan de capacitación, un calendario predefinido, ejecución y cierre. Este modelo ya no responde al ritmo actual del mercado.

La velocidad del cambio tecnológico y la propia transformación de la dinámica productiva, obliga a que el aprendizaje sea permanente e integrado al trabajo cotidiano. No se trata de interrumpir la operación para capacitar, sino de aprender mientras se opera.

Esto implica:

– Implementar plataformas LMS adaptadas a la realidad actual.

– Diseñar rutas de aprendizaje progresivas.

– Incorporar microlearning.

– Integrar contenidos en herramientas de uso diario.

Pero más allá de la infraestructura, el verdadero cambio es cultural. El aprendizaje continuo requiere que líderes y colaboradores lo integren como parte natural del desempeño, no como una obligación adicional.

Además, un aspecto clave es la capacidad de la tecnología para analizar datos de consumo, avance y aplicación práctica. Una información que resulta clave para ajustar programas y detectar áreas de mejora en tiempo real.

El desafío no es ofrecer más cursos. Es diseñar un sistema que evolucione junto al negocio.

2. Integrar inteligencia artificial con enfoque estratégico

La IA está impactando cada vez más en los procesos de capacitación. Desde la generación automática de contenidos hasta la personalización de rutas formativas, las posibilidades son amplias.

La inteligencia artificial puede facilitar:
– Recomendaciones de aprendizaje según desempeño.

– Evaluaciones adaptativas.

– Detección de brechas de habilidades.

– Análisis predictivo de abandono.

– Automatización de contenidos básicos.

Sin embargo, su implementación exige criterios claros. No toda automatización mejora la experiencia. Un exceso de contenidos generados sin supervisión puede afectar la calidad pedagógica.

Es por ello, que desde Talento Humano se deberán definir:

– Casos de uso prioritarios.

– Límites de automatización.

– Validaciones humanas necesarias.

– Protocolos de gobernanza.

La IA debe potenciar la estrategia de formación, no reemplazar el diseño instruccional ni el criterio pedagógico.

3. Medir impacto real en resultados de negocio

Uno de los mayores desafíos es demostrar que la capacitación genera valor tangible. 

Durante años, las métricas se limitaron a indicadores de actividad o satisfacción.

Hoy, las áreas de Talento Humano deben vincular aprendizaje con desempeño.

Esto requiere:

– Integrar el LMS con indicadores de productividad.

– Medir mejora en tiempos de ejecución.

– Analizar reducción de errores.

– Evaluar impacto en onboarding.

– Relacionar formación con retención de talento.

La analítica avanzada permite correlacionar capacitación con resultados operativos. Esta información es clave para justificar inversiones y priorizar programas estratégicos.

Sin medición de impacto, la capacitación se percibe como gasto. Con medición adecuada, se convierte en inversión.

4. Diseñar experiencias formativas atractivas en entornos híbridos

El aprendizaje compite con múltiples estímulos digitales, como consecuencia de lo cual la atención es limitada y la sobrecarga informativa es constante.

En entornos híbridos, el desafío se multiplica:

– Colaboradores remotos.

– Diferentes dispositivos.

– Diversidad generacional.

– Distintas dinámicas de equipo.

La tecnología debe habilitar experiencias dinámicas que incluyan:

– Simulaciones interactivas.

– Gamificación.

– Recursos audiovisuales breves.

– Espacios colaborativos digitales.

– Evaluaciones dinámicas.

Pero el foco no debe estar solo en el formato. La relevancia del contenido y su aplicabilidad inmediata son determinantes para el engagement.

El aprendizaje debe percibirse útil, concreto y alineado con desafíos reales.

5. Priorizar el cierre de brechas estratégicas de habilidades

No todas las habilidades tienen el mismo impacto en el negocio. En los próximos meses, muchas organizaciones enfrentarán déficits en áreas como:

– Competencias digitales.

– Gestión de herramientas de IA.

– Data literacy.

– Ciberseguridad.

– Liderazgo adaptativo.

Talento Humano deberá trabajar con dirección y líderes funcionales para mapear competencias críticas y priorizar intervenciones.

Esto implica:

– Diagnóstico de nivel actual.

– Definición de nivel objetivo.

– Segmentación por roles.

– Planes escalables de desarrollo.

Tendencia emergente: aprendizaje basado en habilidades y roles

En los últimos años, muchas organizaciones están migrando desde modelos centrados en catálogos de cursos hacia arquitecturas formativas basadas en habilidades y roles estratégicos.

Este enfoque permite diseñar rutas alineadas al desempeño esperado en cada función, priorizando el desarrollo de competencias críticas para el negocio.

La tecnología permite realizar evaluaciones automatizadas y seguimiento continuo de progreso, facilitando una gestión más precisa.

Capacitar sin priorización estratégica diluye recursos. Capacitar con foco estratégico potencia resultados.

6. Gestionar resistencia al cambio y fatiga digital

La incorporación de nuevas plataformas y herramientas puede generar saturación. La fatiga digital es una realidad en muchas organizaciones.

Algunos colaboradores pueden percibir la capacitación tecnológica como carga adicional o imposición.

Para evitarlo, será necesario:

– Comunicar el propósito con claridad.

– Explicar beneficios concretos.

– Involucrar líderes como embajadores.

– Implementar cambios graduales.

– Reconocer avances.

El change management debe ser parte integral del diseño formativo. Sin adopción cultural, la inversión tecnológica pierde efectividad.

La clave no es solo implementar herramientas, sino generar compromiso.

7. Asegurar gobernanza, ética y seguridad de datos

La digitalización del aprendizaje implica manejar información sensible:

– Historiales de desempeño.

– Evaluaciones.

– Trayectorias formativas.

– Datos personales.

Además, el uso de IA introduce interrogantes sobre:

– Sesgos algorítmicos.

– Transparencia.

– Privacidad.

– Cumplimiento normativo.

Talento Humano deberá coordinar con IT y Compliance para establecer:

– Políticas de acceso por rol.

– Protocolos de protección de datos.

– Criterios de uso de IA.

– Mecanismos de auditoría.

Innovar sin gobernanza puede generar riesgos reputacionales y legales.

La tecnología debe implementarse con responsabilidad.

8. Optimizar presupuesto y demostrar retorno

En contextos económicos desafiantes, cada inversión compite por recursos limitados, y las áreas de Talento Humano deberán adoptar una lógica más analítica y financiera.

Será fundamental:

– Priorizar soluciones escalables.

– Evitar fragmentación de plataformas.

– Realizar pilotos medibles.

– Escalar solo iniciativas que demuestren impacto.

La tecnología permite optimizar costos logísticos, escalar contenidos y reducir tiempos de formación. Pero el retorno debe demostrarse con datos concretos.

La pregunta central no es cuánto cuesta implementar tecnología, sino cuánto cuesta no evolucionar.

La capacitación como motor estratégico

Durante los próximos meses las áreas de Talento Humano deberán combinar tecnología, pedagogía, datos y estrategia.

No se trata de digitalizar cursos, sino de rediseñar el modelo de desarrollo organizacional.

Quienes logren integrar:

– Aprendizaje continuo.

– Inteligencia artificial con criterio.

– Métricas de impacto.

– Experiencias atractivas.

– Gobernanza sólida.

– Gestión del cambio efectiva.

No sólo fortalecerán competencias internas, sino que posicionarán a Talento Humano como socio estratégico del negocio.

La verdadera ventaja competitiva no estará en tener más tecnología, sino en saber aprender más rápido y mejor que el entorno.

Image by u_390ap8znhu from Pixabay

Sin embargo, el experto advierte que el proceso de transformación digital no está libre de obstáculos.  

A partir de una encuesta que realizó Conexia entre organizaciones del sector sanitario local, los mayores retos de la salud digital en Colombia son los siguientes:

• Interoperabilidad entre plataformas (43%)
• Seguridad de los datos (35%)
• Gobernanza que asegure reglas claras (13%)
• Infraestructura tecnológica necesaria (9%)

“En relación al primer desafío, la adopción obligatoria del Resumen Digital de Atención (RDA) es un paso histórico hacia la interoperabilidad en Colombia”, asegura Navas, destacando que se trata de un instrumento estandarizado que permitirá un acceso más ágil, seguro y confiable a la información clínica de los pacientes en todo el territorio nacional.

Pero su éxito depende de decisiones técnicas y regulatorias, señala. 

Entre los factores claves para implementar el RDA, la medición desarrollada por Conexia identifica precisamente en el primer lugar de preferencia a la interoperabilidad (58%), seguida por la integración de los sistemas de información hospitalaria (29%). Es decir, que casi 9 de cada 10 organizaciones de salud colombianas destacan la importancia de la interconexión sanitaria.

“El factor de la interoperabilidad es clave, ya que refiere a una capa que permite a las plataformas tecnológicas de las organizaciones de la salud conectarse entre sí, habilitando la interacción entre dos actores en tiempo real, de forma automatizada y sistematizada”, apunta Luis Navas.

“Resolver esta capa crítica es el primer paso para construir un ecosistema donde los datos fluyan con sentido, y donde cada decisión médica esté respaldada por información precisa, accesible y en tiempo real”, enfatiza.

En cuanto a la gobernanza y seguridad de los datos, de acuerdo a los resultados de la encuesta impulsada por Conexia, lo que más preocupa en Colombia es el acceso protegido del paciente a su información médica (50%), la privacidad de los datos (41%) y el uso de información por terceros (9%).

Implementación de la IA en Colombia 

Lo interesante es que el desafío de la interoperabilidad también se presenta como el principal reto que enfrenta la inteligencia artificial en los procesos de transformación digital del sector sanitario colombiano, con el 33% de las preferencias, seguido por la capacitación del talento humano (31%) y la protección de datos (23%).

“La IA en salud promete grandes avances, con transformaciones profundas que facilitarán diagnósticos más rápidos, tratamientos personalizados, decisiones administrativas y clínicas respaldadas por datos, y una gestión optimizada de los recursos”, explica Luis Navas.

Entre los beneficios de la implementación de la inteligencia artificial en el sistema de salud colombiano, el experto identifica los siguientes:

1. Prevención y detección temprana. Gracias al análisis de datos masivos y el aprendizaje automático, los algoritmos pueden identificar patrones en la salud en las personas, permitiendo intervenciones tempranas, que reducen costos y mejoran los resultados médicos.

2. Automatización y eficiencia en procesos administrativos. Desde la evaluación de reclamaciones hasta la gestión de pólizas y autorizaciones médicas, los sistemas inteligentes pueden procesar información en segundos, reduciendo tiempos de espera, burocracia y errores humanos.

3. Personalización y experiencia del paciente. La IA permite diseñar planes de seguros de salud personalizados, basados en el perfil sanitario y hábitos de cada individuo. Así se mejora la accesibilidad y equidad en los servicios, además de incentivar estilos de vida saludables.

4. Ética y seguridad de datos. La transparencia en los algoritmos, la protección de la privacidad de los pacientes y el uso responsable de la información son aspectos fundamentales que deben ser regulados para evitar situaciones de discriminación y garantizar la confianza en el sistema.

“La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar decisiones más precisas y eficientes está transformando la manera en que se gestionan los riesgos, se optimizan los procesos y se mejora la atención a los asegurados”, analiza el CEO de Conexia.

Los cursos propuestos son de formación y actualización profesional y buscan aportar conocimientos científicos y tecnológicos a los participantes, en los sectores institucionales, productivos y sociales.

Detalle sobre el arancel de participación y beneficios en descuentos para instituciones educativas latinoamericanas y socios de ISTEC: Aranceles Cursos 2026

• Primer curso: Formación inicial sobre autoevaluación de repositorios institucionales. Dictado por Marisa De Giusti (Universidad Nacional de La Plata – UNLP, Argentina. Comienza el 23 de marzo de 2026.

Objetivos: presentar a las instituciones interesadas un panorama de los principales sistemas de recomendaciones para una autoevaluación de sus repositorios institucionales con vistas a la obtención posterior del sello de calidad ISTEC. Analizar normas y modelos para conocer las funciones necesarias y los aspectos importantes en la organización, las políticas, la interoperabilidad y la seguridad de los datos que requiere un repositorio para asegurar el acceso y comprensión de sus contenidos a largo plazo por parte de la comunidad y consensuar una propuesta de indicadores para autoevaluación que será el eje del curso del segundo semestre. Currícula del curso

Para inscribirse a este curso complete este formulario de inscripción

Detalle sobre el arancel de participación y beneficios en descuentos para instituciones educativas latinoamericanas y socios de ISTEC: Aranceles Cursos 2026

• Fundamentos y Buenas Prácticas de Seguridad de la Información en Entornos Universitarios. Dictado por Daniel Villanueva (Universidad Nacional Autónoma de México – UNAM, México)

Objetivos: Comprender los principios fundamentales de la seguridad de la información y su aplicación en el entorno universitario. Identificar amenazas, vulnerabilidades y riesgos comunes en instituciones educativas. Aplicar buenas prácticas de protección de datos, gestión de accesos y uso seguro de tecnologías. Reconocer incidentes de seguridad y activar procedimientos básicos de respuesta. Fomentar una cultura organizacional orientada a la prevención y protección de la información.

• Curso (Básico) — Panorama de IA para educación, ciencia y gestión. Dictado por Carlos Nusch (Universidad Nacional de La Plata – UNLP, Argentina) y Marcelo Errecalde (Universidad de San Luis, Argentina).

Objetivos: Curso inicial de 4 semanas (una clase semanal) pensado para docentes, investigadores, gestores y estudiantes sin requisitos técnicos, incluso sin nociones de programación. El curso ofrece un panorama claro y actualizado de qué es la IA hoy (y qué no), diferenciando IA/ML/DL/LLMs, con una historia breve y explicaciones intuitivas de “cómo aprende” un modelo (incluida una idea simple de conceptos como perceptrón o backpropagation sin matemáticas), y recorre las grandes áreas (NLP, visión, audio, recomendación, optimización y agentes) con ejemplos aplicados a docencia, investigación, repositorios y gestión pública. La evaluación es opcional, con actividades cortas y un trabajo final integrador (2–3 páginas o notebook para programadores).

• Preservación digital: elementos esenciales. Dictado por Miguel Márdero (Rede Cariniana – Ibict, Brasil).

Objetivos: promover la difusión y aplicación del conocimiento avanzado en preservación digital en redes, con foco en la formación de profesionales e instituciones, capacitando a los participantes para implementar soluciones de preservación digital que aseguren la longevidad, accesibilidad e integridad de los documentos electrónicos.

• Da Teoria à Prática: Construção de Indicadores para Autoavaliação de Repositórios. Dictado por Caterina Groposo (Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS, Brasil) y Claudete Fernandes Queiroz (FIOCRUZ, Brasil)

Objetivos: este curso constituye una continuidad de la formación inicial sobre autoevaluación de repositorios institucionales brindada en el primer semestre, y abordará los aspectos principales identificados por los asistentes, a partir de los cuales se brindarán mayores precisiones sobre indicadores para la autoevaluación de repositorios.

• Antropología crítica médica. Dictado por Bartholomew Dean (Universidad de Kansas, Estados Unidos).

Objetivos: analizar cómo las estructuras de poder y las desigualdades sociales influyen en la salud y en la enfermedad en diferentes contextos sociales. Comprender cómo las políticas de salud y los sistemas médicos reflejan y reproducen relaciones de poder y desigualdades sociales. Desarrollar habilidades críticas para analizar y cuestionar prácticas y discursos dominantes en el área de salud.

• Evaluación Etnográfica Rápida (REA). Dictado por Bartholomew Dean (Universidad de Kansas, Estados Unidos)

Objetivos: El curso de formación en Rapid Ethnographic Assessment (REA) del ISTEC busca brindar capacitación avanzada y aplicada en metodologías etnográficas rápidas. Está diseñado en formato intensivo para responder a contextos institucionales, territoriales y de intervención pública donde los tiempos de diagnóstico y toma de decisiones son necesariamente limitados.

• Frameworks de Preservación Digital. Dictado por Miguel Márdero y João Andrade (Rede Cariniana – Ibict, Brasil).

Objetivos: que los participantes comprendan y estructuren la arquitectura documental, normativa y de gestión necesaria para garantizar la transparencia, la trazabilidad, la fiabilidad y la sostenibilidad económica de los programas de preservación digital.

Detalle sobre el arancel de participación y beneficios en descuentos para instituciones educativas latinoamericanas y socios de ISTEC: Aranceles Cursos 2026

Conéctate con nosotros para obtener más información: oficina@istec.org

Entre los retos más significativos que plantean este tipo de proyectos, se destacan los siguientes:

1) Transformación pedagógica

Desarrollar un proyecto de e-learning exitoso requiere repensar los modelos tradicionales de enseñanza y diseñar nuevas metodologías centradas en el estudiante.

Adaptar contenidos, prácticas y evaluaciones a formatos virtuales implica una transformación cultural profunda que no siempre encuentra una aceptación inmediata entre docentes y autoridades.

2) Capacitación docente                                       

El nivel de competencia digital del cuerpo docente es otro factor crítico.

No basta con que los profesores sepan utilizar plataformas. Deben dominar estrategias de enseñanza online, manejo de entornos virtuales y nuevas formas de interacción con los estudiantes.

Los programas de formación y acompañamiento docente son esenciales, pero su implementación exige recursos, planificación y tiempo.

3) Infraestructura tecnológica

No todas las universidades cuentan con plataformas robustas y conectividad adecuada o soporte técnico suficiente para sostener proyectos de e-learning a gran escala.

En paralelo, la diversidad de dispositivos y conexiones de los propios estudiantes plantea la necesidad de diseñar soluciones accesibles, inclusivas y multiplataforma.

4) Diseño de contenidos

Crear contenidos atractivos y efectivos para el entorno digital es una tarea que demanda competencias puntuales y perfiles específicos, como guionistas instruccionales, diseñadores multimedia, expertos en usabilidad y accesibilidad, entre otros.

En muchos casos, las universidades deben construir equipos interdisciplinarios o recurrir a proveedores externos, lo que agrega complejidad y costos a los proyectos.

5) Retención y motivación de los estudiantes

El e-learning introduce un modelo de aprendizaje más autónomo, que puede derivar en menores tasas de participación y finalización si no se diseñan mecanismos efectivos de motivación, seguimiento y acompañamiento personalizado.

Generar experiencias de aprendizaje dinámicas, interactivas y significativas es clave para mantener el compromiso de los estudiantes.

6) Gestión del cambio

Todo proyecto de e-learning implica un cambio organizacional que debe ser gestionado de manera estratégica. Lo cual contempla establecer una visión clara, alinear objetivos institucionales, comunicar beneficios y gestionar resistencias internas.

Desarrollar este tipo de iniciativas en universidades es un proceso complejo que requiere una mirada integral, donde la tecnología es una herramienta, pero el verdadero motor del cambio son las personas.

La tecnología por sí sola no es la solución

La educación online en las universidades enfrenta el reto de ofrecer experiencias de aprendizaje que sean verdaderamente interactivas y de alta calidad. Teniendo en cuenta que no se trata solo de trasladar clases presenciales a un formato digital, sino de diseñar propuestas pedagógicas pensadas específicamente para entornos virtuales.

Esto implica incorporar tecnologías que favorezcan la participación, la colaboración y la inmersión en los contenidos, además de asegurar evaluaciones justas y claras, adaptadas a nuevas dinámicas de aprendizaje.

Es decir, la tecnología por sí sola no es la solución. Puede ofrecer herramientas poderosas como plataformas LMS de última generación, simuladores, realidad virtual e inteligencia artificial, pero sin un diseño pedagógico sólido, objetivos claros y docentes capacitados, no garantiza un buen aprendizaje.

La clave está en cómo se usa la tecnología. La cual debe estar al servicio de estrategias educativas que fomenten la participación activa, el pensamiento crítico y el acompañamiento personalizado de los estudiantes.

Y sí, la plata importa. Mucho. Especialmente en Argentina.

Pero si fue el factor dominante durante décadas, hoy ya no explica por qué la gente se queda… o por qué se va.

Lo vemos todos los días en HALO: las personas escuchan propuestas laborales con un nivel de análisis completamente distinto al que veíamos hace cinco años.

Hay un cambio real, profundo, que no tiene nada que ver con “beneficios cool” ni con frases de LinkedIn.

Una encuesta realizada por LinkedIn Noticias América Latina confirmó esta realidad en porcentajes:

• 64% quiere desarrollo
• 19% quiere reconocimiento
• 17% quiere bienestar

Pero esos números, si no los cruzás con lo que pasa en la calle, quedan en teoría.

Acá va lo que realmente estamos viendo nosotros, hablando con cientos de candidatos por mes y acompañando a decenas de empresas:

1. Desarrollo: la razón número uno por la que la gente se va

La mayoría no renuncia por plata.

– Renuncia porque siente que se estancó.

– Renuncia porque pasa un año entero sin que nadie le diga hacia dónde va.

– Renuncia porque su trabajo quedó en piloto automático y nadie lo desafía:

• “¿Cuáles son mis próximos pasos?”
• “¿Qué puedo aprender acá?”
• “¿Dónde quieren que yo crezca?”

Si una empresa no puede responder eso, pierde talento. Así de simple.

Y la contracara también es directa: cuando una organización muestra un camino claro, aunque sea chico, la gente se queda.

Porque crecer da sentido. Y el sentido vale más que un ajuste salarial aislado.

2. Reconocimiento: lo que cuesta cero pesos y casi nadie hace

El 19% dijo que lo que más felicidad les da es ser reconocidos.

Nadie se sorprende.

Lo sorprendente es lo poco que se practica.

Todavía hay líderes que piensan que reconocer es “mimar a la gente”. Pero no es así. Porque reconocer es gestión.

Un “bien hecho”, un mensaje de cierre de mes, una mención en una reunión, una devolución honesta…

Todo eso genera más compromiso que cualquier after office.

Y se nota cuando falta: la gente deja de esforzarse cuando siente que da lo mismo hacerlo bien que hacerlo mal.

3. Bienestar: no se trata de yoga, frutas ni mindfulness

Bienestar no es regalar una sesión de meditación.

Bienestar es que no te escriban un domingo a la noche.

• Es que no cambien prioridades cada 48 horas.
• Es trabajar con líderes que no queman equipos.
• Es tener un ritmo de trabajo que permita vivir además de producir.

El 17% dijo que esto los hace felices.

Y la verdad: debería ser más.

Porque ninguna empresa sostiene resultados con gente rota.

Lo que está cambiando de fondo

Las personas no buscan “trabajos que paguen más”.

• Buscan lugares donde no sentirse desperdiciadas.
• Buscan coherencia entre lo que la empresa dice y lo que hace.
• Buscan líderes que enseñen, no que controlen.
• Buscan proyectos donde tenga sentido poner la energía.

El salario sigue siendo la base.

Pero la calidad de la experiencia laboral —crecer, ser visto, sentirse bien— es lo que realmente mueve la aguja.