Inteligencia Artificial en formación y tendencias L&D 2026: colaboración humano-IA, slow learning y medición del ROI
Tras la participación de SKOLAE Formation en el Learning Technologies de París, resulta interesante tomar distancia y analizar la evolución del mundo de la formación y el desarrollo (L&D). Vivimos en un contexto en el que la Inteligencia Artificial en formación convive con el regreso de la formación colaborativa, mientras afrontamos una doble tensión: la reducción del tiempo disponible y la necesidad de dedicar tiempo real al aprendizaje.
Como telón de fondo, emerge una prioridad estratégica: medir los resultados y el ROI de la formación.
A continuación os detallamos cuáles son esas 5 tendencias.
1. Inteligencia Artificial en formación bajo el prisma de la experiencia
No es ninguna sorpresa: la IA está en la agenda de todos los actores del Learning & Development. Interviene en todas las etapas del proceso formativo:
- Elaboración y gestión del plan de desarrollo de competencias.
- Diseño instruccional y creación de contenidos.
- Co-facilitación de sesiones.
- Integración como modalidad de aprendizaje.
- Evaluación de los programas formativos.
La Inteligencia Artificial permite además la personalización del aprendizaje, especialmente en formaciones asíncronas, y las plataformas LMS ya la utilizan para crear itinerarios formativos adaptativos.
Tras un 2025 marcado por la experimentación, la IA pasa ahora por el filtro de los resultados reales. Los equipos de L&D han lanzado sus primeras pruebas, principalmente orientadas a la producción y el diseño de contenidos.
La cuestión ya no es si utilizar IA, sino cómo utilizarla con criterio.
La IA supone un verdadero ahorro de tiempo en la producción de contenidos, siempre que se utilice adecuadamente. El papel del consultor pedagógico, o diseñador instruccional, se vuelve esencial para aportar intención didáctica y evitar contenidos genéricos, planos o desconectados del contexto profesional.
La calidad pedagógica debe seguir primando sobre la productividad.
El coach IA y el aprendizaje en el puesto de trabajo
En 2026, el coach IA ocupa un lugar protagonista. Su fortaleza reside en permitir al profesional entrenar a su ritmo, en un entorno seguro y sin juicio.
La Inteligencia Artificial, como herramienta de simulación, permite aprender trabajando directamente en el puesto. Con ella, trabajar es aprender y aprender es trabajar.
La llegada de la IA implica una nueva colaboración humano-IA en la que la persona debe desarrollar pensamiento crítico y capacidad de análisis frente a los resultados propuestos por la tecnología.
2. La colaboración humano-IA y la importancia renovada de la formación presencial
La Inteligencia Artificial no elimina la importancia del factor humano. Al contrario, el reciente salón Learning Technologies demostró una presencia humana más visible que nunca.
La relación interpersonal sigue siendo necesaria para el bienestar y el equilibrio organizativo. La formación presencial resulta esencial porque favorece:
- La colaboración.
- El intercambio de experiencias.
- El sentimiento de pertenencia.
Aspectos que la IA no puede sustituir.
El presencial recupera protagonismo como pilar del compromiso con la formación y, por extensión, con la organización.
En un contexto donde la IA acelera procesos, el vínculo humano aporta estabilidad.
Sin embargo, el presencial ya no se basta por sí solo: se complementa con procesos de coaching y secuencias de entrenamiento asíncronas apoyadas por IA.
Del “saberlo todo” al “aprenderlo todo”
El reto del aprendizaje es diferente. Ante la sobrecarga de información, el desafío ya no es saberlo todo, sino aprender de forma continua.
El futuro pertenece a quienes son capaces de conectar distintos dominios de conocimiento. Si la IA proporciona respuestas, el profesional debe formular las preguntas adecuadas y establecer conexiones entre disciplinas.
3. Slow Learning frente a la learning fatigue
Los profesionales se enfrentan a una auténtica sobrecarga informativa: exceso de contenido y dificultad para priorizar.
Las organizaciones ponen a disposición numerosos recursos sin una jerarquización clara. Se producen contenidos más rápido de lo que el cerebro puede asimilar.
Este exceso genera una especie de burnout formativo o learning fatigue, que impacta en el compromiso con el aprendizaje.
Aprender requiere tiempo. Es un proceso. El cerebro necesita repetición, práctica y ensayo en distintas situaciones.
El slow learning no significa ralentizar sin más, sino dejar de precipitarse:
- Reducir lo superfluo.
- Priorizar.
- Anclar el aprendizaje en la realidad profesional.
- Repetir y consolidar.
En definitiva, ofrecer el espacio necesario para la adquisición real de competencias en un mundo acelerado.
4. Todo, todo y ahora: la compresión del tiempo en formación
El tiempo se reduce como en un vídeo corto. Bajo la presión de departamentos de RR. HH. sobrecargados, la rápida evolución del trabajo y la impaciencia de los participantes, el plazo entre la detección de la necesidad y la implementación formativa se acorta.
Las inscripciones y cancelaciones de última hora se multiplican, generando complejidad en la gestión formativa.
No es que los profesionales no quieran aprender; es que no toleran aprender sin beneficio inmediato.
Se hace necesario conciliar eficiencia y el tiempo necesario para el aprendizaje.
La IA en el puesto de trabajo responde a esa necesidad de inmediatez, pero exige capacidad de análisis y distancia crítica.
5. Medición del ROI en formación: el desafío estratégico
La medición no es un tema nuevo, sino una cuestión de gobernanza.
Con presupuestos ajustados y múltiples prioridades, las direcciones de formación deben demostrar que la inversión —en dinero y tiempo— es adecuada y estratégica.
Hoy se mide mucho, pero principalmente actividad:
- Número de participantes.
- Horas impartidas.
- Tasas de finalización.
- Niveles de satisfacción.
Sin embargo, estos KPI no responden a la pregunta fundamental:
¿Ha cambiado realmente el desempeño?
Con frecuencia se invierte sin poder demostrar impacto en competencias o en resultados organizativos.
La promesa del aprendizaje con IA integrada en el puesto de trabajo es generar momentos de rendimiento. El reto sigue siendo definir indicadores que permitan medir esa mejora de forma objetiva.
Learn it all: aprender, desaprender y conectar saberes
En este contexto cobra sentido el concepto de “learn it all”.
La competencia clave no es acumular conocimiento, sino desarrollar la capacidad de aprender, desaprender y conectar conocimientos.
En la era de la Inteligencia Artificial aplicada a la formación, el valor diferencial humano reside en la capacidad de análisis, pensamiento crítico y conexión interdisciplinar.
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