Blog

En los últimos años la tecnología transformó los procesos de selección. Las entrevistas con inteligencia artificial hoy ya forma parte del día a día de cada vez más organizaciones, y todo indica que van a ocupar todavía más lugar.

En esta nota contamos qué son, en qué etapas del proceso pueden intervenir y cómo funciona el entrevistador IA de Alkemy, incluida una novedad: la posibilidad de personalizar hasta el rostro del avatar que conduce la entrevista.

Una tecnología que llegó para quedarse

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa a futuro. A nivel global, el 88% de las organizaciones ya la utiliza en al menos una función, frente al 78% del año anterior (McKinsey, State of AI, noviembre de 2025). Ya no se trata de evaluar “si conviene probarla”: es parte de cómo trabajan las organizaciones.

Dentro de Recursos Humanos, la selección es uno de los primeros lugares donde aterriza. En Estados Unidos, el reclutamiento es hoy el uso de IA más frecuente del área: cerca de 4 de cada 10 equipos ya la incorporaron y otro 46% planea hacerlo este año (SHRM, State of AI in HR 2026). Del lado de los candidatos, el cambio también se nota: el 63% de quienes buscan empleo ya pasó por una entrevista conducida por IA, 13 puntos más que apenas seis meses atrás (Greenhouse, 2026, datos de Estados Unidos).

La pregunta dejó de ser si las entrevistas con IA van a ser parte del proceso, y pasó a ser qué tan temprano cada organización decide aprovecharlas. Empezar hoy es tomar ventaja; esperar es quedarse atrás.

En qué etapas del proceso pueden intervenir

Las entrevistas con IA no ocupan un único lugar del proceso. Se adaptan a distintas etapas, según lo que el equipo necesite resolver y siempre con los mismos criterios para todos los candidatos:

• Pre-filtro: una primera criba sobre grandes volúmenes de postulaciones, con preguntas y criterios objetivos, para ordenar el pipeline antes de invertir horas del equipo.
• Primera entrevista: conocer al candidato más allá del CV —experiencia, motivación, expectativas y fit con el rol— en una conversación estructurada.
• Entrevista técnica: validar conocimientos específicos del puesto o el nivel de un idioma, con preguntas diseñadas para ese perfil.
• Entrevista situacional: entender cómo razona el candidato frente a situaciones reales del rol, para evaluar competencias que un CV no muestra.

En cada una, la IA conduce la conversación y deja el registro ordenado; el equipo humano lo recibe listo para decidir mejor.

El entrevistador IA de Alkemy

El entrevistador IA de Alkemy es una IA conversacional que conduce entrevistas estructuradas, puntúa las respuestas con criterios objetivos y entrega un reporte por cada candidato. Lo importante: se adapta a todas las etapas —del pre-filtro a la entrevista técnica o situacional—, con preguntas personalizadas para cada rol y los mismos criterios para todos, lo que reduce los sesgos del proceso.

No reemplaza a tu equipo: lo amplía. Funciona como un nuevo integrante disponible 24/7 que entrevista y filtra en las primeras instancias, para que tu equipo se enfoque en los perfiles con más potencial y reserve su tiempo para la decisión final. Forma parte de la plataforma Alkymetrics, junto con las evaluaciones de habilidades y las automatizaciones de HR.

Personalización total: contenidos, marca y ahora también el rostro

Una de las claves del entrevistador IA de Alkemy es que se adapta a la identidad de cada organización en tres capas:

• Contenidos: las preguntas y los criterios de evaluación se configuran a la medida de cada rol y cada búsqueda.
• Branding: la experiencia se presenta con la identidad visual de tu organización, para que el candidato sienta que conversa con tu marca.
• Rostro del avatar (novedad): ahora el entrevistador puede tener un rostro humano y personalizable. No solo se personalizan los contenidos y el branding, también la cara con la que se presenta el avatar, para que la primera conversación se sienta más cercana.

Personalizar el rostro suma una capa humana a un proceso automatizado: la escala y la objetividad de la IA, con la cercanía de una conversación cara a cara.

En resumen

Las entrevistas con IA son una tecnología que llegó para quedarse y que va a ocupar cada vez más lugar en la selección. La ventaja no está en sumarla por sumarla, sino en incorporarla temprano y bien: con criterios objetivos, adaptada a cada etapa y con una experiencia cercana para el candidato.

En Alkemy trabajamos así: medimos habilidades y ayudamos a los equipos a decidir con datos, sin resignar el criterio humano en la decisión final.

Prueba el Agente Entrevistador IA y suma un nuevo integrante a tu equipo de selección.

Microsoft Copilot ya está dentro de tu empresa. Quizás lo compraste el año pasado, quizás llegó solo: desde octubre de 2025 Microsoft empezó a instalarlo por defecto en Word, Excel, Outlook y Teams. La licencia está. La pregunta incómoda es otra: ¿tu equipo lo usa, o solo lo tiene abierto en una pestaña?

Es una distinción que cuesta caro. Comprar la herramienta y desplegar la capacidad son dos cosas distintas, y la mayoría de las organizaciones todavía las confunde. Licencias pagas, adopción baja y, sobre todo, dispareja. Algunos colaboradores le sacan provecho real; muchos lo usan para lo trivial y desconfían de lo que de verdad aporta.

Este artículo no va sobre si Copilot sirve o no. Va sobre lo que separa a una empresa que pagó una licencia de una empresa que sumó una capacidad. Y la diferencia no está en la herramienta: está en las habilidades de quien la usa.

No es lo mismo redactar un mail que automatizar un proceso

El error más común es medir el uso de Copilot por si la gente “lo abre”. Abrirlo no dice nada. Lo que importa es para qué lo usa.

Hay una escalera de profundidad de uso, y la mayoría de los equipos se queda en el primer escalón:

🔹 Nivel básico: redactar un correo, resumir un documento, corregir un texto.

🔹 Nivel intermedio: analizar una planilla, cruzar datos, generar el borrador de un informe.

🔹 Nivel avanzado: automatizar un flujo completo, conectar Copilot con los datos del área, delegar tareas con criterio para revisar el resultado.

Copilot rinde especialmente bien en tareas estructuradas, donde la consigna es clara y el resultado se verifica rápido. Pero ese salto del básico al avanzado no lo da la licencia. Lo da una persona que sabe qué pedirle y cómo revisar lo que devuelve. La misma herramienta, en dos manos distintas, produce resultados que no se parecen en nada.

Lo bueno y lo que hay que mirar de cerca

Seamos justos: Copilot tiene una ventaja real para el mundo corporativo. Vive dentro del entorno de Microsoft 365, así que los datos no salen del entorno de la empresa. Eso lo vuelve más apto para uso organizacional que las herramientas de IA de consumo, donde el colaborador termina pegando información sensible en un chatbot abierto.

Pero acá aparece la otra cara, y no es un defecto del producto: el valor no se desbloquea con la compra, se desbloquea con la habilidad de quien lo usa.

📊 El 46% de las empresas señala la brecha de habilidades como su mayor barrera para adoptar IA, y más del 20% de los colaboradores reporta capacitación mínima (McKinsey, vía eMarketer, 2025).

Las organizaciones no están frenadas por falta de tecnología, sino por falta de capacidad para usarla. Y no se resuelve solo con el tiempo: aunque el 92% de las empresas planea aumentar su inversión en IA, solo el 1% considera que alcanzó madurez en su uso. La plata fluye hacia las licencias. La capacidad no aparece sola.

Para capacitar, primero hay que saber qué saben

La reacción instintiva ante la brecha es lanzar una capacitación general de Copilot para todos. El problema: asume que todo el equipo parte del mismo punto, cuando el uso es dispar. Capacitar a todos por igual desperdicia el tiempo de los que ya saben y deja cortos a los que más lo necesitan.

No se puede diseñar un plan de formación útil sobre una habilidad que no se midió.

Por eso el punto de partida no es el curso, es el diagnóstico. En Alkemy desarrollamos una evaluación específica para medir el dominio de Copilot en los equipos: ubica a cada colaborador en su nivel real y devuelve un mapa objetivo de dónde está parada la organización. Con ese mapa, la capacitación deja de ser genérica y pasa a ser un plan diseñado sobre la brecha real.

Hoy estamos trabajando con unicornios de LATAM en el upskilling de sus equipos no técnicos: las áreas que no nacieron trabajando con tecnología y que más necesitan incorporar estas herramientas sin quedar afuera.

El recorrido es siempre el mismo, porque funciona: medimos el nivel real, diseñamos el plan sobre esa brecha y entrenamos las habilidades con programas a la medida de cada organización.

Copilot ya está en tu empresa. Tener la herramienta fue la parte fácil. Convertirla en una capacidad real empieza por una pregunta que se responde con datos: ¿qué tan bien la sabe usar tu gente hoy?

En Alkemy medimos habilidades, diseñamos el plan y entrenamos equipos.

¿Quieres saber en qué nivel de Copilot está tu equipo? Agenda una reunión con nuestro equipo de especialistas. 👉 Conoce más.

#Alkemy #IA #FutureOfWork #HRTech #Upskilling #LearningAndDevelopment #LATAM

Hoy en día todas las organizaciones sumaron inteligencia artificial a su día a día. Licencias de Copilot dentro de Microsoft 365, cuentas de Claude para los equipos, asistentes integrados en cada herramienta. Acceder a la IA dejó de ser un desafío.

El problema es otro, y es más incómodo: tener la herramienta no significa saber usarla. Una licencia activa no dice nada sobre si la persona la aprovecha para pensar mejor, decidir más rápido o resolver problemas reales del puesto.

Por eso sumamos a nuestro diagnóstico de habilidades una nueva familia de tests enfocados en IA. Este artículo explica qué miden, por qué importan y cómo usarlos para que la inversión en IA deje de ser un costo y empiece a ser una ventaja.

Comprar licencias no garantiza adopción

La promesa de la IA en el trabajo es concreta: equipos que producen más en menos tiempo. Pero esa promesa depende de una variable que pocas organizaciones miden: qué tan bien sabe usarla cada persona.

Sin formación, la herramienta queda subutilizada y el retorno de esas licencias nunca aparece. Y el contexto no ayuda, porque solo el 36% de los empleados recibe formación efectiva. El resto aprende a usar la IA por ensayo y error, sin criterio y sin acompañamiento.

El resultado es una brecha silenciosa: dos personas con la misma licencia de Copilot pueden tener niveles de uso completamente distintos. Una la usa para redactar un correo; la otra, para analizar datos, automatizar tareas y decidir mejor. Esa diferencia no aparece en la factura de las licencias. Aparece en los resultados.

Qué miden los nuevos tests de diagnóstico de IA

La idea es simple: antes de capacitar, medir. Para eso, las nuevas evaluaciones diagnostican el nivel real de tu equipo en los frentes que hoy marcan la diferencia:

• Uso de Claude: qué tan bien aprovecha cada persona el asistente para tareas reales del puesto.
• Uso de Copilot: dominio práctico dentro del ecosistema de trabajo diario.
• Alfabetización en IA: comprensión de cómo funciona, qué puede y qué no puede hacer.
• Ética de la IA: uso responsable, manejo de datos y límites del criterio automatizado.
• Pensamiento crítico aplicado a la IA: capacidad de cuestionar, validar y decidir sobre lo que la IA propone.

Por qué medir antes de entrenar

Capacitar sin medir es invertir a ciegas. Sin un diagnóstico, las organizaciones terminan dando el mismo curso genérico a personas con niveles muy distintos: aburren a quienes ya saben y dejan atrás a quienes recién empiezan.

El 40% de las competencias actuales será obsoleta para 2030. Por eso el upskilling en IA no es un evento único, sino un proceso continuo, y todo proceso continuo necesita un punto de partida claro. Medir primero permite armar planes de formación segmentados por nivel, priorizar a los equipos con mayor brecha y mostrar avances con datos en lugar de intuiciones.

Primero medir, después entrenar

La IA cambia el trabajo todos los meses. Lo que no puede cambiar es la forma de incorporarla: con criterio y con datos. Saber qué tan preparado está tu equipo es el primer paso para convertir las licencias que ya pagas en una ventaja real.

En Alkemy trabajamos exactamente así: medimos, diseñamos y entrenamos. Primero diagnosticamos el nivel de IA del equipo, después diseñamos el plan de formación según las brechas y entrenamos las habilidades en escenarios reales.

Durante los últimos meses vimos lanzamientos que redefinieron el ritmo de adopción tecnológica: nuevos modelos de Anthropic, OpenAI, Google, y herramientas capaces de automatizar tareas cada vez más complejas.

La velocidad ya no sorprende. Lo que preocupa es otra cosa: La mayoría de las organizaciones todavía no sabe realmente qué tan preparado está su equipo para trabajar con IA.

Y ahí aparece uno de los mayores desafíos del futuro del trabajo.

El problema dejó de ser técnico

El problema ya no es acceder a herramientas de IA. El problema es que muchas empresas están implementando tecnología sin entender si las personas tienen las capacidades necesarias para aprovecharla estratégicamente.

Comprar licencias no garantiza adopción.
Lanzar pilotos no garantiza impacto.
Dar workshops aislados no garantiza transformación.

Porque la IA no funciona sola. Funciona cuando las personas saben:

• cómo usarla,
• cuándo usarla,
• para qué usarla,
• y cómo integrarla en su trabajo diario.

La alfabetización en IA es la nueva infraestructura del talento

Durante años, las organizaciones invirtieron en infraestructura tecnológica para digitalizar procesos.

Hoy el diferencial competitivo pasa por otro lado: la capacidad de las personas para trabajar junto a la IA. La alfabetización en IA ya no es un “extra”. Es una habilidad transversal.

Y como toda habilidad estratégica, necesita: diagnóstico, medición, entrenamiento, seguimiento, y evolución continua. Porque no se puede desarrollar lo que no se mide.

Medir antes de entrenar

Uno de los errores más frecuentes en los programas de IA corporativa es asumir que todos parten desde el mismo lugar.

Pero la realidad muestra algo distinto: hay equipos explorando IA por curiosidad, otros integrándola en procesos diarios y otros liderando automatizaciones complejas.

Sin una evaluación objetiva: la capacitación pierde foco, el contenido se vuelve genérico, y el ROI del aprendizaje se diluye.

Por eso, en Alkemy trabajamos con un modelo simple pero poderoso: primero medir, después entrenar.

La pregunta ya no es: “¿Estamos usando IA?”. La verdadera pregunta es: “¿Qué tan bien la estamos usando?”. Y para responder eso, primero necesitamos medir.

Descubre tu nivel de IA en menos de 3 minutos

En Alkemy desarrollamos un test de IA breve que permite identificar rápidamente si una persona se encuentra en nivel: Explorador, Conocedor, o Destacado y entender qué capacidades necesitan desarrollarse para trabajar con IA de manera más estratégica.

El test que compartimos es una versión demo diseñada para obtener una referencia rápida sobre el nivel de adopción y comprensión de IA.

En organizaciones, Alkemy desarrolla assessments personalizados según las habilidades y competencias específicas que cada empresa necesita medir: uso de IA por rol, prompting, automatización, análisis crítico de outputs, productividad, adopción de herramientas y aplicación estratégica.

Además del diagnóstico, cada evaluación incluye reportes detallados por colaborador y dashboards consolidados para líderes y equipos de HR/L&D, permitiendo identificar brechas reales, niveles de madurez y oportunidades concretas de upskilling.

La mayoría de las empresas ya sabe que necesita formar a sus equipos en IA. El problema no es empezar, sino hacerlo bien: que lo adopten los colaboradores, que tenga resultados medibles y que tenga impacto en el negocio. 

Estas son las tres claves para implementar un programa de upskilling con IA que realmente transforme cómo trabaja tu organización: 

1. Medir antes de entrenar: entender la brecha real

Muchas iniciativas de capacitación en IA fallan antes de empezar. No por falta de intención, sino por algo más básico: no tener claro qué habilidades faltan realmente.

En contextos donde la tecnología evoluciona rápido, asumir el nivel de los equipos suele ser el primer error. Se diseñan programas desde la intuición, no desde datos. El resultado es predecible: contenidos poco relevantes, baja conexión con el día a día y una sensación general de que “esto no aplica”.

Cuando este diagnóstico está bien hecho, todo lo demás cambia. La formación deja de ser genérica y pasa a ser estratégica. Y es medible desde el inicio.

2. Diseñar experiencias personalizadas: del curso al recorrido

Uno de los grandes problemas de la capacitación corporativa es que trata a todos por igual. Mismo contenido, mismo formato, mismo ritmo. Pero los equipos no son iguales: tienen distintos niveles, roles y desafíos.

Alkemy resuelve esto de forma mucho más precisa. No solo recomendando contenidos, sino diseñando rutas de aprendizaje que se adaptan a cada persona en función de su contexto real de trabajo.

Esto cambia completamente la lógica del upskilling. Ya no se trata de “hacer un curso”, sino de transitar un recorrido que evoluciona con el usuario. Un recorrido donde el contenido aparece cuando es relevante, donde el aprendizaje se integra al flujo de trabajo y donde cada avance tiene un propósito claro.

Con soluciones como Alkymetrics, puedes medir el nivel de habilidades en IA de tus colaboradores y vincularlo directamente con los objetivos del negocio. Esto permite diseñar rutas de aprendizaje que no solo son personalizadas, sino también relevantes.

probar una demo de evaluación y entender en minutos cuál es tu nivel actual en IA  

3. Entrenar en contexto real: de la teoría a la aplicación

Incluso los buenos programas de formación suelen fallar en el último tramo: lograr que lo aprendido se use.

El problema no es la calidad del contenido, sino el contexto en el que se entrena. Cuando el aprendizaje queda en lo teórico, es muy difícil que se traduzca en cambios concretos en el trabajo.

Por eso, los programas más efectivos de upskilling con IA están cambiando el enfoque: entrenar como se trabaja. Esto implica simular escenarios reales, trabajar con herramientas concretas y resolver problemas que las personas efectivamente enfrentan en su día a día. 

Con herramientas como AlkyTutor, esto se vuelve concreto. Los equipos pueden entrenar con tutores de IA, interactuar con avatares o agentes que simulan situaciones reales y recibir feedback en tiempo real.

Es un entorno donde equivocarse no tiene costo, pero aprender sí tiene impacto.

El desafío ya no es si implementar IA en tu organización. Es cómo hacerlo sin perder tiempo, presupuesto y credibilidad interna.

Las empresas que están logrando resultados tienen algo en común: no empiezan por la tecnología, empiezan por el problema. Entienden sus brechas, diseñan con foco en negocio y entrenan en contextos reales.

En Alkemy trabajamos exactamente así: medimos, diseñamos y entrenamos.

En un mundo cada vez más acelerado y conectado, donde las emociones juegan un rol clave en nuestras decisiones diarias, desarrollar nuestra inteligencia emocional (IE) se ha convertido en una herramienta esencial. Pero, ¿cómo medimos algo tan intangible como nuestras habilidades para manejar sentimientos, empatizar con otros o adaptarnos al estrés? Ahí entran en escena los tests de inteligencia emocional. En este artículo, nos centraremos en uno de los más reconocidos: el Test de Bar-On (EQ-i), y exploraremos las ventajas transformadoras de su versión digital. 

¿Qué son los Tests de Inteligencia Emocional?

La inteligencia emocional, concepto popularizado por Daniel Goleman en los 90, no se trata solo de “ser simpático”. Es el conjunto de competencias que nos permiten percibir, entender, regular y usar las emociones de manera efectiva en la vida personal y laboral. Los tests de IE evalúan estas habilidades a través de cuestionarios de autoinforme, donde la persona entrevistada responde preguntas sobre sus reacciones emocionales en situaciones cotidianas.

Estos tests no son exámenes que se puedan “aprobar” o “reprobar”, sino herramientas de autoconocimiento. Ayudan a identificar fortalezas (como la empatía) y áreas de mejora (como el manejo del estrés). Existen varios modelos, como el de Mayer y Salovey (habilidades cognitivas) o el de Goleman (competencias mixtas), pero hoy nos enfocamos en el pionero de Reuven Bar-On.

El Test de Bar-On EQ-i: Un Clásico con Visión Integral

Desarrollado en la década de 1980 por el psicólogo canadiense Reuven Bar-On, el Inventario de Cociente Emocional (EQ-i) fue uno de los primeros instrumentos científicos para medir la IE. Su versión actual, EQ-i 2.0, es un cuestionario de 133 ítems que se responde en unos 15-20 minutos.

Confiabilidad y validez del EQ-i: estudios clásicos han demostrado que las escalas del EQ-i presentan consistencia interna adecuada y evidencia de validez convergente, lo que respalda su uso como medida significativa de IE en población adulta. Este análisis se ha observado en muestras universitarias, donde las sub-escalas del inventario mostraron homogeneidad interna y patrones de validez consistentes en relación con rasgos de personalidad y afectividad. (Fuente: ResearchGate)

Adaptaciones psicométricas recientes: investigaciones en diferentes poblaciones han validado versiones del Bar-On EQ-i, incluyendo adaptaciones lingüísticas y culturales, confirmando que la estructura de cinco factores se sostiene empíricamente en estudios amplios de adolescentes y jóvenes. (Fuente: PMC)

En resumen, el Bar-On no solo “mide” los siguientes factores, sino que también da una mirada cualitativa sobre:

CET: Cociente Emocional Total

• CEIA: Cociente Emocional Intrapersonal
  • CM: Comprensión de Sí Mismo
  • AS: Asertividad
  • AC: Autoconcepto
  • AR: Autorrealización
  • IN: Independencia
• CEIE: Cociente Emocional Interpersonal
  • EM: Empatía
  • RI: Relaciones Interpersonales
  • RS: Responsabilidad Social
• CEAD: Cociente Emocional de Adaptabilidad
  • SP: Solución de Problemas
  • PR: Prueba de Realidad
  • FL: Flexibilidad
• CEME: Cociente Emocional de Manejo del Estrés
  • TE: Tolerancia al Estrés
  • CI: Control de los Impulsos
• CEAG: Cociente de Estado de Ánimo General
  • FE: Felicidad
  • OP: Optimismo

¿En Qué Contextos se Utiliza el Test de Bar-On Hoy?

La implementación del Bar-On EQ-i no está limitada a un único propósito. Su uso se ha extendido a múltiples escenarios donde la medición de IE aporta valor estratégico:

1. Desarrollo de Liderazgo y Talento: las organizaciones utilizan el EQ-i para diagnosticar competencias emocionales clave en roles de liderazgo e informar planes de desarrollo individualizados que complementan evaluaciones tradicionales. 

2. Selección y Evaluación Organizacional: el EQ-i complementa procesos de reclutamiento para detectar perfiles con mayor potencial de adaptación emocional.

3. Coaching y Procesos de Feedback: entrenadores y consultores lo incorporan para generar feedback inmediato y accionable para coaches, y construir rutas de aprendizaje que integren competencias socioemocionales con metas de desempeño profesional.

4. Cultura y Bienestar Organizacional: en proyectos de bienestar integral y resiliencia, la IE ofrece un espacio para fortalecer la salud emocional colectiva, promover prácticas de manejo del estrés y mejorar la colaboración empática de los equipos.

En todos estos contextos, el Bar-On EQ-i se posiciona no solo como una medición, sino como un insight estratégico para la gestión del capital humano.

Las Ventajas de Digitalizar el Test de Bar-On: del Papel a la Era Digital

Imagina pasar de un cuadernillo de papel a una plataforma digital desde tu computadora. La digitalización del EQ-i no es un capricho tecnológico: es una evolución que amplifica su impacto. Aquí van las ventajas clave, respaldadas por prácticas actuales en psicometría:

1. Accesibilidad y comodidad total: Olvídate de hacer viajes largos y asistir de forma presencial para realizar este test. La versión digital se completa desde cualquier lugar. Esto reduce costos logísticos permitiendo evaluaciones remotas, este formato es ideal para equipos globales. 

2. Resultados Inmediatos y personalizados: el test genera informes detallados en minutos, con gráficos visuales y recomendaciones accionables. En lugar de esperar días por un análisis manual, obtienes feedback inmediato. 

3. Escalabilidad para organizaciones: se puede aplicar el test a cientos de colaboradores en simultáneo, integrándolo con HR software. 

4. Mayor precisión y reducción de errores: las plataformas digitales evitan errores de transcripción y aseguran anonimato, fomentando respuestas honestas.

En esencia, digitalizar el Bar-On lo hace más democrático y eficiente, brindando el acceso a la IE para todos, desde estudiantes hasta ejecutivos.

Los tests de inteligencia emocional como el de Bar-On nos recuerdan que el éxito no es solo IQ, sino cómo navegamos el mar de las emociones humanas. Digitalizarlo no solo moderniza una herramienta probada, sino que la potencia para un mundo hiperconectado, donde el bienestar emocional es clave para la resiliencia.

Conclusión: La IE como Ventaja Competitiva Sostenible

La Inteligencia Emocional dejó de ser un concepto accesorio para convertirse en un diferenciador real en el entorno laboral contemporáneo. Organizaciones que integran evaluaciones como el EQ-i de Bar-On en sus procesos de gestión del talento no solo obtienen mediciones más precisas de competencias blandas, sino que fortalecen su capacidad de adaptación y resiliencia frente a desafíos constantes.

La evidencia académica respalda la utilidad del EQ-i como herramienta confiable en diversos contextos, al alinearlo con prácticas de desarrollo, retroalimentación y cultura organizacional, la IE se transforma en un activo estratégico para impulsar la productividad, la colaboración y la innovación.

En definitiva, medir y cultivar la IE no es solo un ejercicio técnico: es una inversión en la capacidad transformadora de las personas y las organizaciones.

En 2020 y con la llegada de la pandemia, el mundo cambió. Por supuesto que la educación no fue la excepción con el lanzamiento de cientos de cursos “on demand”. Hoy, unos pocos años después, estamos ante un nuevo cambio, la era de la IA. Como no puede ser de otra manera, la educación tampoco será la excepción. ¿Y ahora de qué va? Es difícil decirlo a ciencia cierta, pero si hay algo que podemos asegurar es que las metodologías de enseñanza tradicional, van a sufrir una gran transformación. Es en ese contexto en el que comienza a tomar fuerza el concepto de: “Learning by Doing” (Aprender Haciendo). Un enfoque que prioriza la experiencia práctica, la experimentación y la reflexión activa para internalizar el saber. Hoy, la tecnología nos permite simular situaciones reales de manera personalizada para que el aprendizaje sé de en la interacción, simulando escenarios genuinos. En este artículo, exploraremos cómo la IA transforma el “Aprender Haciendo” en una herramienta poderosa para el desarrollo personal y profesional. Herramientas como Alkytutor —un tutor conversacional innovador que simula espacios de trabajo reales de forma personalizada, otorgando feedback en tiempo real— ejemplifican perfectamente este futuro.

¿Qué es el “Learning by Doing” y Por Qué Funciona?

El “Learning by Doing” no es una moda; es un principio educativo arraigado en la pedagogía de John Dewey, que sostiene que el conocimiento se consolida mejor a través de la acción. 

El aprender haciendo hace referencia al proceso de aprendizaje en el cual en lugar de memorizar hechos, las personas resuelven problemas reales, cometen errores y ajustan sobre la marcha. Este enfoque fomenta la retención a largo plazo y el desarrollo de habilidades transferibles, creando “aprendizaje significativo”.  De esta forma se enriquecen habilidades cómo la resolución de problemas y la adaptabilidad.

Según el modelo 70-20-10, ampliamente adoptado en el aprendizaje organizacional, el 70% del aprendizaje proviene de experiencias en el trabajo (experiencial), el 20% de interacciones con pares y mentores, y solo el 10% de formación formal. Este marco explica por qué las organizaciones que priorizan el “haciendo” ven un impacto directo en la productividad y la innovación. En el Informe de Aprendizaje en el Lugar de Trabajo 2025 de LinkedIn Learning, se destaca que las organizaciones con programas maduros de desarrollo de carreras, enfocados en oportunidades experienciales como proyectos internos, logran tasas más altas de promoción y retención de talento, con un 84% de colaboradores afirmando que “el aprendizaje añade propósito a su trabajo”.

Cómo la IA Potencia el “Learning by Doing” o “Aprender Haciendo”

La IA no reemplaza al humano, sino que lo empodera. Como un compañero virtual, ofrece simulaciones interactivas, feedback en tiempo real y rutas de aprendizaje adaptativas, convirtiendo el “haciendo” más accesible y escalable.

1. Personalización a escala: aprendizaje adaptativo

La IA analiza el estilo, ritmo y fortalezas del las personas para ajustar el contenido. Así lo Corrobora McKinsey en su informe Reimagined: Learning & Development in the Future of Work (2025), donde marca que los trabajadores usaron IA generativa tres veces más de lo que sus líderes esperan, integrándola en flujos de trabajo diarios. De esta manera, lograron un aprendizaje 100% útil y personalizado. En un reporte de LinkedIn, el 71% de los profesionales de L&D ya integra IA en sus rutinas, lo que resulta en un 78% de aumento en la confianza de los vendedores al usar herramientas de coaching IA, como en el caso de Visa.

2. Simulaciones y prácticas seguras: reduciendo la curva de aprendizaje

El miedo al error, muchas veces, frena el “haciendo”. Aquí es donde entra la IA, que crea entornos virtuales para practicar sin consecuencias. Según un informe de McKinsey de 2023 indica que las empresas con programas de L&D impulsados por IA reportan hasta un 30% de mejora en la productividad de los colaboradores, gracias a estas simulaciones que aceleran las prácticas. Los sistemas IA proporcionan insights sobre estilos de aprendizaje, permitiendo a mentores y aprendices optimizar experiencias prácticas .

3.Accesibilidad y escalabilidad: democratizando el conocimiento

No todos tienen acceso a poder bancar los costos de una capacitación. Este es otro aspecto que la IA resuelve. Según un estudio realizado LinkedIn Learning hay organizaciones “campeonas en desarrollo de carreras”. Hablamos de aquellas que son un 42% más propensas a ser líderes en adopción de IA generativa, abarcando consigo mayor retención de talento. La IA transforma el conocimiento en trabajo, preparando a las personas para un futuro donde “los humanos con IA reemplazarán a los humanos sin IA”.

Conclusión: el futuro es tuyo, ¡hazlo real!

El “Learning by Doing” con IA no es una utopía; es una realidad accesible hoy, con herramientas como Alkytutor liderando el camino hacia capacitaciones inmersivas y efectivas. Como señala McKinsey en sus Tendencias de Aprendizaje 2025, el futuro radica en plataformas digitales que personalizan el aprendizaje en flujos de trabajo. Si estás listo para transformar tu curva de aprendizaje, empieza con un proyecto pequeño respaldado por IA. ¿El resultado? Mayor confianza, habilidades duraderas y un scope competitivo. ¿Y tú? ¿Qué vas a “hacer” hoy para aprender mañana?

 

El mercado laboral nunca se detiene. La tecnología, la globalización y las nuevas tendencias económicas están transformando la forma en que trabajamos y las habilidades que necesitamos para prosperar. El 2025 marca un punto de inflexión: la automatización, la inteligencia artificial, la transformación digital y la evolución de las demandas de los consumidores generan tanto desafíos como oportunidades para organizaciones y profesionales en todo el mundo. Según la Comisión Europea, el 77% de las compañías en la Unión Europea tienen dificultades para encontrar talento calificado. Este dato refleja la urgencia de preparar a los colaboradores para los cambios que ya están ocurriendo y los que vendrán.

Cuáles son las tendencias principales en el mercado laboral actual

Automatización y habilidades del futuro: los algoritmos y las máquinas reemplazan tareas repetitivas, lo que impulsa la necesidad de nuevas competencias digitales: desde análisis de datos hasta ciberseguridad.

Ascenso de la inteligencia artificial: la IA está revolucionando sectores completos y generando nuevos puestos de trabajo para quienes cuentan con habilidades actualizadas.

Globalización: cada vez más compañías operan a nivel internacional, lo que obliga a los trabajadores a competir en un mercado laboral globalizado.

Mayor valoración de las habilidades blandas: comunicación, colaboración, pensamiento crítico y resolución de problemas son hoy tan importantes como las habilidades técnicas.

Bienestar y salud mental: las organizaciones priorizan la flexibilidad laboral, el apoyo emocional y los entornos saludables para retener talento.

Sostenibilidad y responsabilidad social: los consumidores y talentos valoran a las compañías comprometidas con causas ambientales y sociales.

Cómo pueden las organizaciones adaptarse a estos cambios

De acuerdo con la encuesta May 2023 Global Talent Trends de LinkedIn Talent Solutions, las compañías que capacitan a su talento en nuevas competencias alcanzan tasas de retención un 7% más altas en un plazo de tres años. En un entorno tan dinámico, la capacidad de adaptación es la clave de la competitividad. Algunas estrategias esenciales son:

• Invertir en formación y desarrollo: el reskilling y upskilling permiten que los colaboradores adquieran habilidades para enfrentar los nuevos desafíos del mercado laboral.
• Fomentar una cultura de aprendizaje continuo: generar entornos donde los colaboradores se sientan motivados a aprender, experimentar y crecer dentro de la organización.
• Adoptar nuevas tecnologías: implementar herramientas digitales que mejoren productividad, eficiencia y competitividad.
• Flexibilizar el trabajo: proporcionar opciones como teletrabajo, esquemas híbridos o jornadas flexibles para responder a las necesidades del talento.
• Promover diversidad e inclusión: construir espacios donde cada trabajador se sienta valorado, respetado y con oportunidades de desarrollo.

El papel clave del reskilling

El reskilling (recapacitación) es hoy un componente estratégico para el crecimiento y la adaptabilidad de colaboradores y organizaciones. Un informe de Amazon y ManpowerGroup advierte que el 50% de los profesionales necesitarán reskilling para 2025, impulsado por la adopción tecnológica. El Foro Económico Mundial, en su Future of Jobs Report, proyecta que el 50% de los trabajadores a nivel global deberán adquirir nuevas habilidades antes de 2025 para mantenerse competitivos.

Beneficios del reskilling:

• Actualización en competencias digitales (IA, programación, ciberseguridad, análisis de datos).
• Fomento de la innovación y creatividad.
• Preparación para roles emergentes.
• Mejora de la retención y compromiso del talento.

Beneficios de acompañar a los colaboradores en su adaptación

Apoyar a los trabajadores en su transición frente a los cambios del mercado laboral trae beneficios compartidos:

• Mayor compromiso y motivación: sentirse respaldados, fortalece la conexión con la organización.
• Retención de talento: reducir la rotación gracias a la inversión en formación.
• Productividad aumentada: colaboradores capacitados se adaptan mejor y rinden más.
• Impulso a la innovación: la actualización constante de habilidades favorece la creatividad.
• Reputación fortalecida: las organizaciones que priorizan el desarrollo y bienestar de su talento son más atractivas para nuevos profesionales.

El mercado laboral evoluciona rápidamente, pero tanto colaboradores como organizaciones pueden adaptarse y prosperar. El camino pasa por apostar al reskilling, fomentar culturas de aprendizaje continuo, adoptar tecnologías emergentes y priorizar el bienestar de los equipos. De esta forma, no solo se logra competitividad en el presente, sino que también se construye un futuro laboral más sostenible, inclusivo y resiliente.

La medición de habilidades en las organizaciones es un pilar fundamental para garantizar el éxito y la competitividad en el mercado. Evaluar las competencias de los colaboradores permite identificar fortalezas, áreas de mejora y oportunidades de desarrollo, asegurando que el talento esté alineado con los objetivos estratégicos de la organización. Según el estudio de McKinsey “The Case for Skills-Based Hiring” las compañías que miden las habilidades de sus trabajadores tienen un 32% más de efectividad en sus programas de desarrollo.

Por su parte, un informe de Deloitte expone que 75% de los ejecutivos afirma que contratar, promocionar y desplegar a las personas en función de sus habilidades (en vez de hacerlo en función de su antigüedad, antecedentes laborales o red de contactos) puede ayudar a democratizar y mejorar el acceso a las oportunidades laborales. A su vez, afirma que las organizaciones que adoptan un enfoque basado en habilidades tienen un 107% más de probabilidades de colocar eficazmente a los talentos.

En el frenético entorno laboral que vivimos, la medición de habilidades no solo optimiza la selección y el reclutamiento, sino que también reduce costos de contratación mejorando la retención de talento.

La evaluación de competencias permite diseñar estrategias de capacitación alineadas con las necesidades del negocio, asegurando que los talentos desarrollen las habilidades necesarias para enfrentar los retos del futuro. Además, la diversidad de habilidades dentro de los equipos ha demostrado ser un factor clave para la innovación y la resolución de problemas.

Importancia de la evaluación en equipos híbridos y remotos

En el contexto de equipos híbridos y remotos, la medición de habilidades cobra aún más relevancia. La falta de interacción presencial y la autonomía laboral requieren herramientas y metodologías específicas para evaluar el desempeño de manera efectiva. En este artículo, exploraremos cómo medir el desempeño y las competencias en entornos de trabajo distribuidos, analizando métodos de evaluación, herramientas digitales y estrategias para optimizar la gestión del talento en equipos híbridos y remotos.

Retos de la evaluación en equipos distribuidos

La evaluación del desempeño en equipos presenciales, híbridos y remotos presenta desafíos únicos que pueden afectar la precisión y efectividad de las mediciones.

Por ello es importante diseñar estrategias adaptadas para hacer la evaluación más efectiva.

Obstáculos en equipos remotos

• Falta de interacción presencial
  La ausencia de contacto cara a cara dificulta la percepción del esfuerzo y compromiso de los colaboradores. Se pierde el lenguaje no verbal, clave en la comunicación y evaluación de competencias interpersonales.
• Dificultades en la comunicación y colaboración
  En entornos virtuales, la calidad del feedback puede verse afectada por la falta de inmediatez. La gestión de conflictos y la alineación de expectativas pueden ser más complejas sin interacción directa.
• Desafíos en la evaluación del desempeño
  En algunos casos, el desempeño se mide más por la disponibilidad en línea que por los resultados reales. Evaluar habilidades como liderazgo, creatividad y trabajo en equipo puede ser más difícil sin referencias presenciales.
• Acceso desigual a herramientas y recursos
  No todos los integrantes del equipo tienen la misma calidad de conexión o acceso a dispositivos adecuados. Factores externos como diferencias horarias pueden afectar la colaboración y productividad.

Retos en equipos presenciales

• Sesgos en la evaluación
  La proximidad física puede generar favoritismos, donde ciertos empleados reciben más reconocimiento simplemente por estar más visibles.
• Dificultad para medir la productividad real
  En entornos presenciales, la presencia física a veces se confunde con productividad, sin evaluar resultados tangibles.
• Resistencia al feedback
  En algunos casos, el feedback cara a cara puede generar incomodidad o evitarse por temor a conflictos.
• Limitaciones en la personalización del desarrollo
  En un mismo espacio físico, puede ser difícil adaptar el desarrollo profesional a las necesidades individuales sin flexibilidad.

¿Cómo medir el desempeño y las competencias en entornos híbridos?

El trabajo remoto e híbrido ha transformado la forma en que se mide el desempeño y las competencias de los colaboradores. Es fundamental utilizar enfoques adaptados al contexto digital y combinar métricas cuantitativas con evaluaciones cualitativas para obtener una visión completa del rendimiento.

1. Indicadores clave de desempeño (KPIs y OKRs)

Los KPIs (Key Performance Indicators) y OKRs (Objectives and Key Results) permiten medir el impacto del trabajo más allá de la presencia física.

Ejemplos de KPIs para equipos híbridos:

• Cumplimiento de entregables y calidad del trabajo.
• Nivel de participación y contribución en reuniones virtuales.
• Resolución efectiva de tareas dentro de plazos establecidos.

Ejemplos de OKRs:

• Aumento de la productividad en un X% basado en objetivos definidos.
• Mejora en la colaboración y comunicación del equipo.

2. Métodos de evaluación adaptados

El desempeño no puede medirse solo por la cantidad de horas trabajadas o la visibilidad en línea. Algunas estrategias efectivas incluyen:

• Evaluaciones 360°: recibir feedback de compañeros, líderes y clientes para evaluar competencias clave.
• Autoevaluaciones: reflexión del empleado sobre su rendimiento y áreas de mejora.
• Análisis de productividad digital: uso de herramientas como Trello, Asana o Microsoft Viva para medir avances en proyectos.
• Encuestas de satisfacción y clima laboral: evaluar el compromiso y bienestar del equipo.

3. Tecnología y herramientas de medición

La digitalización permite mejorar el seguimiento del desempeño en equipos distribuidos. Algunas herramientas recomendadas son:

• Plataformas de gestión del desempeño: Workday, SAP SuccessFactors.
• Software de productividad y análisis: ClickUp, Notion, Microsoft Viva Insights.
• Herramientas de comunicación y feedback: Slack, Microsoft Teams, Google Workspace.

4. Factores cualitativos en la evaluación

No todo se mide en números. Para evaluar competencias en entornos remotos, es clave considerar:

• Liderazgo y autonomía: capacidad del trabajador para tomar decisiones y gestionar su tiempo.
• Colaboración y comunicación: nivel de interacción y trabajo en equipo.
• Resolución de problemas: adaptabilidad ante imprevistos y desafíos.
• Compromiso con los valores de la organización: alineación con la cultura organizacional.

Mejores prácticas para una medición de habilidades efectiva

Para garantizar una evaluación del desempeño exitosa en entornos híbridos y remotos, es fundamental fomentar una cultura de retroalimentación continua.

• Comunicación constante y estructurada
  Permite que los integrantes de la compañía reciban comentarios sobre su trabajo de manera periódica. Esto facilita la corrección de errores, el reconocimiento de logros y el desarrollo profesional.
• Transparencia en los criterios de evaluación
  Los empleados deben conocer cómo se mide su desempeño y qué aspectos son prioritarios. Tener indicadores claros y accesibles genera confianza y permite que cada persona pueda ajustar su trabajo según los objetivos de la organización.
• Herramientas digitales para equipos híbridos
  Los métodos de evaluación deben adaptarse a la realidad híbrida y remota, integrando plataformas que permitan medir la productividad sin depender de la presencia física.
• Encuestas de satisfacción y bienestar laboral
  Pueden aportar información valiosa sobre la experiencia de los colaboradores, ayudando a identificar oportunidades de mejora.
• Combinación de métricas cuantitativas y cualitativas
  No basta con medir resultados numéricos; también es importante evaluar habilidades interpersonales, liderazgo, colaboración y creatividad.
• Entrevistas y análisis de interacción en entornos digitales
  Pueden brindar una perspectiva más profunda sobre la contribución de cada colaborador al equipo.

Conclusión: la clave está en la adaptación

En definitiva, la evaluación del desempeño debe ser flexible, adaptándose a las dinámicas del entorno de trabajo y promoviendo el crecimiento profesional a través de estrategias alineadas con la cultura organizacional.

Un sistema de evaluación bien diseñado no solo mide resultados, sino que impulsa la motivación y el compromiso de los colaboradores. Medir el desempeño en equipos híbridos y remotos requiere un enfoque integral que combine métricas de resultados con herramientas de evaluación cualitativa. La clave está en adaptar los procesos tradicionales al entorno digital sin perder el enfoque en la productividad y el desarrollo profesional.

 

Una de las habilidades más poderosas en ventas es la conocida como “escucha activa”. Este arte, no se trata solo de oír lo que dice un potencial cliente, sino de hablar su lenguaje, comprender su verdadero problema, captar matices en su comunicación y demostrar empatía genuina.

Según un estudio de Wunderman, 79% de los consumidores afirmó que compraría más a gusto a marcas que demuestran que los comprenden y se preocupan por ellos. Esto nos habla de la necesidad de ser entendidos, de cómo una escucha activa bien ejecutada se traduce en satisfacción del cliente, productividad, rentabilidad y éxito en la organización.

¿Por qué los clientes valoran ser entendidos?

En el mundo de las ventas, donde la oferta de productos y servicios es excesiva, los clientes buscan ser entendidos, valorados y acompañados en su decisión de compra. La escucha activa ayuda a descifrar las verdaderas necesidades del cliente, permitiendo que el vendedor adapte su enfoque, ofrezca respuestas más, construyendo una relación de confianza a largo plazo. Dicho esto, es sumamente importante entrenar estas habilidades. En este artículo exploraremos cómo desarrollar esta habilidad para que tu equipo comercial pueda aprovechar todas las oportunidades, cierre más negocios y fortalezca la conexión con cada cliente de manera auténtica.

¿Qué barreras nos impiden lograr una escucha activa eficaz?

Aunque la escucha activa es una habilidad clave en ventas, muchos profesionales enfrentan obstáculos que dificultan su aplicación. Estas barreras pueden hacer que un vendedor pierda información valiosa, genere desconexión con el cliente y reduzca sus probabilidades de cerrar una venta.

Identificarlas es el primer paso para superarlas y optimizar la comunicación con los prospectos.

Principales obstáculos en la escucha activa

Podemos considerar como barreras las siguientes acciones:

• Distracciones y multitarea: la falta de concentración, como por ejemplo revisar correos o pensar en la próxima respuesta mientras el cliente habla, impide captar detalles clave de la conversación.
• Suposiciones y prejuicios: creer que ya se sabe lo que el cliente quiere antes de escucharlo completamente puede llevar a respuestas genéricas y poco efectivas.
• Escucha selectiva: fijarse solo en ciertos puntos de la conversación, ignorando aspectos emocionales o señales indirectas, limita la capacidad de entender el problema real del cliente.
• Impaciencia y necesidad de responder rápido: algunos vendedores intentan acelerar la conversación o interrumpen para presentar su solución, lo que puede hacer que el cliente se sienta ignorado.
• Falta de preguntas estratégicas: no profundizar con preguntas abiertas puede generar respuestas superficiales y perder información valiosa sobre lo que realmente necesita el cliente.
• Lenguaje corporal y señales no verbales malinterpretadas: ignorar expresiones faciales, tono de voz y pausas puede llevar a conclusiones erróneas sobre el estado emocional del cliente.
• No validar lo que el cliente dice: si el vendedor no reformula o confirma lo que ha entendido, el cliente puede sentirse incomprendido o poco valorado.

¡Entrenemos tu escucha activa!

Entrenar esta habilidad es, por lo tanto, una inversión estratégica que impacta directamente en los resultados comerciales. Comprender mejor a los clientes, genera confianza y fortalece la relación.

Existen diversas técnicas y ejercicios prácticos que pueden incorporarse en el día a día para optimizar esta habilidad y garantizar conversaciones más efectivas.

Técnicas clave para mejorar la escucha activa

• Reformulación y síntesis: después de que un cliente expresa su necesidad, el vendedor debe reformular lo que ha entendido en sus propias palabras. Esto demuestra interés y permite verificar que la interpretación es correcta.
• Uso de preguntas abiertas: en lugar de hacer preguntas cerradas que limitan la conversación, los vendedores deben formular preguntas que inviten al cliente a explayarse.
• Pausas estratégicas: aprender a manejar los silencios puede ser clave para que el cliente se sienta escuchado y desee compartir más información. No responder apresuradamente permite una mejor comprensión del mensaje.
• Contacto visual y lenguaje corporal: aunque en ventas digitales esto puede ser un desafío, en interacciones presenciales es fundamental mantener contacto visual y usar gestos que transmitan atención genuina.
• Eliminación de distracciones: durante una conversación de ventas, el vendedor debe evitar interrupciones y enfocarse completamente en el cliente, lo que mejora la calidad de la interacción.

¿Cuáles ejercicios pueden ser aliados para entrenar la escucha activa?

Como bien dice una frase, “la práctica hace al maestro”. Para poder entrenar nuestra escucha hay algunos ejercicios que nos pueden ayudar a lograrlo con éxito. Hoy les compartimos opciones ideales para comenzar a entrenar su escucha activa.

• Role-playing con diferentes perfiles de clientes: simular situaciones de venta con diferentes tipos de clientes (indecisos, detallistas, apurados) ayuda a entrenar la capacidad de adaptación y mejorar la escucha activa.
• Grabación y análisis de conversaciones: escuchar grabaciones de interacciones de ventas permite detectar errores y mejorar aspectos como el uso de preguntas estratégicas y la reformulación de ideas.
• Ejercicios de retroalimentación inmediata: tras una conversación, un compañero o mentor puede evaluar qué tan efectiva fue la escucha activa y proponer ajustes para futuras interacciones.
• Dinámicas de detección de palabras clave: en entrenamientos grupales, los vendedores pueden practicar, identificar las palabras clave en un discurso y aprender a construir respuestas basadas en ellas.

Conclusión: La escucha activa como ventaja competitiva

La escucha activa es una habilidad esencial en ventas que permite descubrir oportunidades ocultas, gestionar objeciones con mayor eficacia y fortalecer relaciones comerciales a largo plazo. Invertir en la capacitación del equipo para desarrollar esta habilidad contribuye a crear una cultura organizacional centrada en la atención genuina y en el fortalecimiento de las relaciones comerciales.

¡Aprovechémosla al máximo!