Existe un problema con el enfoque tradicional del coaching corporativo. Aunque el coaching dirigido por personas funciona, no es escalable y su implantación en toda una empresa es costosa. Por otra parte, el material digital distribuido masivamente carece a menudo de las sutilezas necesarias para cambiar realmente el comportamiento de las personas.
La parte difícil para los altos directivos y consultores de RRHH no es elegir entre el alcance digital y el impacto humano, sino integrarlos de forma que funcionen para todos.
Una de las principales razones por las que fracasan muchos esfuerzos de escalabilidad es que se centran en el material y no en el contexto. Es eficaz enviar una biblioteca de vídeos o artículos a miles de trabajadores, pero esto rara vez cambia el comportamiento porque no aborda las razones principales del bajo rendimiento laboral. Para que una intervención tenga realmente efecto, debe basarse en los puntos fuertes o débiles de cada persona.
Aquí es donde las evaluaciones para la toma de decisiones son cruciales. A diferencia de los exámenes normales que ponen a prueba su memoria, estas herramientas ponen a prueba su capacidad para tomar decisiones en situaciones difíciles. Mediante el modelado de problemas del mundo real, construyen un gran conjunto de datos que muestra lo competentes que son realmente las personas.
Al basar su programa de coaching en estos hallazgos, puede estar seguro de que cada sugerencia automatizada será apropiada para los requisitos de desarrollo únicos del usuario.
La forma en que los empleados reciben ayuda de los ordenadores tiene un profundo aspecto sociológico. Cuando se enseña, la confianza es la moneda de cambio. Cuando una persona piensa que su feedback está siendo utilizado por todos, el compromiso disminuye.
Por otra parte, cuando el resultado muestra con precisión sus problemas específicos, el sistema adquiere credibilidad como un profesor humano.
A 2025 Estudio del MIT Sloan muestra que la IA funciona mejor cuando complementa las habilidades humanas en lugar de sustituirlas por completo.
Según el estudio, el "aumento" permite a los trabajadores realizar tareas que antes no podían, siempre que la tecnología esté diseñada para mejorar el razonamiento humano. En el contexto del coaching, esto significa que debe utilizar la analítica de datos para que sus mejores profesores sean más eficaces, no menos.
Para cerrar la brecha entre las puntuaciones brutas y la comprensión humana, tenemos que examinar cómo coaching automatizado se siente como el coaching uno a uno.
El mecanismo basado en resultados
- Cómo funciona: Los usuarios responden a preguntas sobre su trabajo o nivel de experiencia.
- Los resultados: Elabora un reporte que se ajuste perfectamente a ese tipo (por ejemplo, "Nuevo directivo" frente a "Líder ejecutivo").
- Por qué utilizarlo: Proporciona de inmediato un sentido de importancia sin necesidad de complicados razonamientos de puntuación.
El mecanismo de señalización predictiva
Para ser un guía eficaz, es necesario detectar los problemas antes de que se conviertan en revisiones del rendimiento. Un modelo de entrega en línea aborda esta cuestión manteniendo el bucle de diagnóstico en curso y desvinculado de un momento específico.
- Cómo funciona: Este sistema programa las evaluaciones en torno a fechas o logros importantes, en lugar de sólo una vez al año.
- Los resultados: Feedback en tiempo real que llega en mitad del trabajo, captando la atención del usuario cuando está más preparado para aprender.
- Por qué utilizarlo: El "tiempo de feedback" pasa de semanas a segundos.
La gente suele pensar que se necesita un gran equipo de expertos técnicos para llevar a cabo estos proyectos, pero no es cierto. De hecho, las plataformas de evaluación modernas han facilitado a todo el mundo el uso de motores lógicos complejos.
Para elaborar modelos predictivos complejos, contar con un miembro del equipo con una máster online en análisis de datos es útil.
Sin embargo, las herramientas de evaluación sin código de hoy en día permiten a los líderes de RR.HH., expertos y no expertos en tecnología, obtener una visión profunda sin necesidad de títulos avanzados. La atención se ha desplazado del desarrollo de la tecnología a la creación de habilidades.
El experto -el coach o consultor experimentado- añade sus conocimientos al sistema de puntuación una sola vez, y el software seguirá utilizándolos.
A medida que nos acercamos a 2026, las revisiones de toma de decisiones serán una parte normal de Trabajo en RRHH. Las empresas que lo hagan bien verán los exámenes no como una forma de contratar gente, sino como una forma de controlar la salud de su negocio en todo momento.
La próxima generación de estrategias utilizará modelos predictivos para detectar las carencias de competencias antes de que se produzcan. Supongamos que existiera un método que le permitiera saber con tres meses de antelación si su equipo de ventas está perdiendo la capacidad de negociar. Cuando RR.HH. toma la iniciativa, pasa de desempeñar un papel de apoyo a convertirse en un sistema de orientación estratégica.
Por último, la eficacia de estos programas depende de su facilidad de uso. Si la interfaz en línea es mala o difícil de usar, ni siquiera el mejor material de coaching funcionará. El área de pruebas debe ser actual, responder con rapidez y tener en cuenta el tiempo del usuario.
Es posible que los usuarios, subconscientemente, den más importancia al feedback cuando tratan con una plataforma pulida y profesional. Esto demuestra que la empresa se toma en serio su crecimiento y quiere utilizar las mejores herramientas disponibles.
- El contexto es más importante que el contenido: La enseñanza escalable no funciona sin un front end de diagnóstico que adapte la experiencia a cada persona.
- Confianza a través de la precisión: La gente sólo utiliza herramientas automatizadas cuando siente que el feedback es real y está respaldado por análisis de datos.
- Aumento, no sustitución: El objetivo es hacer que el conocimiento humano sea más útil asegurándose de que todos los empleados, no sólo los de la alta dirección, puedan recibir un coaching de alta calidad.
- Lógica democratizada: No es necesario tener un doctorado para crear estas herramientas; basta con pensar con claridad y de forma estructurada.
- Señales proactivas: Encuentre lagunas en la toma de decisiones antes de que afecten a los resultados finales mediante pruebas de toma de decisiones.
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Preste atención al tono de los reportes que realiza. Utilice un lenguaje en segunda persona ("Usted tiende a...") y asegúrese de que sus líneas lógicas cubren una amplia gama de situaciones para que el consejo no suene demasiado general. El compromiso depende tanto de la forma en que enmarcas las ideas como del estilo que les das.
Puede empezar a ver tendencias útiles con tan sólo 50 o 100 personas, aunque más es mejor. Esto es especialmente cierto si está midiendo habilidades específicas dentro de un equipo centrado.
En lugar de presentar cifras en bruto, céntrate en la visualización y explicación de los datos. Agrupa los puntos de datos relacionados, utiliza etiquetas descriptivas y destaca las ideas clave con colores o tipografía. Incluso los gráficos de barras o de radar más sencillos pueden aclarar el significado si se combinan con explicaciones breves en lenguaje humano. El objetivo es ayudar a los lectores a comprender las implicaciones, no sólo los resultados.
En absoluto. El objetivo es dotar a la herramienta digital de un trabajo básico de transferencia de información y autoconocimiento para que los coaches humanos puedan centrarse en problemas de comportamiento más importantes y complejos.
Sobre el autor:
Dr. Imed Bouchrika - Doctor y Licenciado
El profesor Imed Bouchrika, PhD, es el Jefe Científico de Datos en Research.com. Ayuda a dar forma a la plataforma utilizando el aprendizaje automático para organizar la investigación académica y a expertos de distintas disciplinas.