CustomGPTs para la formación de empleados: Cómo desarrollar asistentes de aprendizaje interactivos que transforman la capacitación

La transformación de la formación de empleados a través de la IA en 2025

La formación empresarial está experimentando un cambio fundamental. Mientras que en 2022 el 68% de todas las capacitaciones seguían el principio «talla única», para 2025 esta proporción se ha reducido a menos del 30%. La razón: asistentes de aprendizaje personalizados con IA, específicamente en forma de CustomGPTs.

Las empresas medianas enfrentan desafíos particulares. Por un lado, carecen de los amplios recursos de las grandes corporaciones para sus propios departamentos de L&D, por otro lado, aumenta la presión para formar continuamente a los empleados, especialmente en sectores impulsados por la tecnología.

«La vida media del conocimiento especializado ha disminuido de ocho años a menos de 18 meses. Las empresas que no invierten en formación continua pierden su ventaja competitiva más importante: el conocimiento de sus empleados.»

Dra. Sarah Müller, Directora de Investigación en el Instituto de Educación Empresarial, 2024

Según un estudio reciente del Learning & Development Institute (2024), los programas de formación asistidos por IA reducen el tiempo de adaptación de los nuevos empleados en un promedio del 47%. Al mismo tiempo, la retención de conocimientos aumenta un 34% en comparación con los métodos tradicionales de e-learning, como constató la Association for Talent Development ese mismo año.

La innovación decisiva de los últimos 24 meses radica en la personalización. Los CustomGPTs – asistentes de IA personalizados basados en modelos de lenguaje avanzados – no solo pueden transmitir conocimientos específicos de la industria y la empresa, sino que se adaptan activamente al progreso individual de aprendizaje, los estilos de aprendizaje preferidos y los casos de uso concretos.

Pero, ¿cómo se desarrollan estos asistentes de aprendizaje? ¿Cómo se integran en las estructuras empresariales existentes? ¿Y qué ventajas medibles aportan realmente? Responderemos exactamente a estas preguntas en esta guía práctica.

Comprendiendo los CustomGPTs: La nueva generación de asistentes de aprendizaje

Fundamentos y funcionamiento para responsables de decisiones

Los CustomGPTs son versiones especializadas de modelos de IA generativa, optimizados para casos de uso específicos. A diferencia de sus predecesores «todo en uno», están entrenados para actuar en un contexto claramente definido – por ejemplo, como entrenador virtual para personal de ventas o como experto técnico para técnicos de servicio.

La tecnología detrás de estos sistemas ha evolucionado rápidamente desde el lanzamiento de la GPT Store por OpenAI a finales de 2023. Mientras que las primeras versiones estaban en gran medida limitadas a interacciones textuales, los CustomGPTs modernos (en 2025) pueden procesar y generar contenido multimodal – desde diagramas interactivos hasta análisis de video y módulos de aprendizaje basados en audio.

Un avance significativo de los últimos 18 meses es la contextualización mejorada. Actualmente, los CustomGPTs pueden no solo recurrir a su propia base de conocimientos, sino también integrar seamlessly documentos empresariales, manuales y bases de conocimiento internas mediante la tecnología RAG (Retrieval Augmented Generation).

Diferenciación respecto a chatbots genéricos y herramientas clásicas de e-learning

A diferencia de los chatbots convencionales, que a menudo funcionan mediante scripts y están limitados a escenarios establecidos, los CustomGPTs pueden realmente comprender conexiones y aplicar lo aprendido a nuevas situaciones. Las diferencias cruciales:

• Rutas de aprendizaje adaptativas: Mientras que los sistemas de e-learning clásicos suelen proporcionar rutas de aprendizaje lineales, los CustomGPTs se adaptan dinámicamente al nivel de comprensión y progreso del estudiante.
• Interacción natural: En lugar de rígidos tests de opción múltiple, permiten preguntas abiertas y aprendizaje basado en diálogo.
• Comprensión contextual: Reconocen cuando un empleado no ha entendido un concepto y pueden explicarlo de otra manera.
• Integración del conocimiento: A diferencia de las plataformas de e-learning aisladas, los CustomGPTs pueden incorporar directamente el conocimiento empresarial.

Desarrollo actual del mercado y evaluación del nivel de madurez

El mercado de los CustomGPTs ha evolucionado drásticamente desde 2023. Según IDC Research (2024), más del 60% de las empresas Fortune 500 han implementado CustomGPTs en al menos un área de negocio. En las medianas empresas, la tasa de adopción es de aproximadamente el 23%, más del doble que en 2023.

La madurez tecnológica de estos sistemas también ha mejorado considerablemente. El tiempo medio de desarrollo de un CustomGPT se ha reducido de 14 días (2023) a aproximadamente 3 días (2025), mientras que los costes de desarrollo y operación han disminuido alrededor de un 60% en el mismo período.

También es notable la consolidación del mercado. Además de los proveedores conocidos como OpenAI, Anthropic y Google, han surgido proveedores especializados que ofrecen soluciones específicas para cada sector. Al mismo tiempo, proveedores establecidos de LMS como Cornerstone OnDemand y SAP SuccessFactors han integrado funcionalidades de CustomGPT en sus plataformas.

Este desarrollo reduce significativamente las barreras de entrada para las empresas medianas. Lo que hace dos años requería una considerable experiencia técnica, hoy es realizable con mucho menos esfuerzo y menor coste.

El caso de negocio: Beneficios medibles de los CustomGPTs en la formación de empleados

Eficiencia en tiempo y costes: Indicadores actuales

La inversión en CustomGPTs para fines formativos puede evaluarse mediante indicadores concretos. Un metaestudio realizado en 2024 por el Brandon Hall Group muestra que el ROI promedio de los programas de formación asistidos por IA es del 380% en un período de 3 años. Impresionante, pero ¿qué ahorros concretos hay detrás?

Los factores de coste más importantes en resumen:

Particularmente notable es la reducción del «tiempo hasta competencia» – es decir, el tiempo hasta que un empleado puede trabajar con plena productividad. Deloitte informa en su estudio Human Capital Trends 2024 que las empresas con procesos de incorporación asistidos por IA pudieron acortar esta fase crítica en un promedio de 43 días.

Aumento de la efectividad del aprendizaje y la retención de conocimientos

Además de los ahorros de tiempo y costes, los CustomGPTs ofrecen mejoras cualitativas sustanciales. Un estudio de la Association for Talent Development (2024) demuestra una retención de conocimientos un 34% mayor en las formaciones personalizadas con IA en comparación con los formatos de e-learning estandarizados.

Las razones son múltiples:

• Adaptación a ritmos individuales de aprendizaje: El 73% de los alumnos informan de una experiencia de aprendizaje mejorada gracias a la posibilidad de avanzar a su propio ritmo.
• Contextualización del conocimiento: Los CustomGPTs pueden conectar conceptos abstractos con ejemplos concretos del día a día laboral del alumno.
• Just-in-Time-Learning: Los empleados pueden aprender exactamente cuando necesitan el conocimiento – con un aumento promedio de la tasa de aplicación del 56%.
• Feedback continuo: A diferencia de las pruebas periódicas, los CustomGPTs ofrecen retroalimentación inmediata y constructiva.

Ejemplo práctico: Cálculo de ROI de una empresa mediana

Consideremos un ejemplo concreto: Una empresa mediana de ingeniería mecánica con 140 empleados implementó en 2024 un CustomGPT para la formación técnica de sus técnicos de servicio. Las cifras hablan por sí solas:

• Inversión inicial: €28.000 (desarrollo, integración, formación)
• Costes operativos anuales: €6.500
• Reducción del tiempo de formación: 210 horas por técnico y año
• Mejora de la tasa de resolución al primer intento: del 72% al 89%
• Reducción de formaciones adicionales: 68%
• Ahorro anual: €164.000
• ROI después de un año: 486%

Estas cifras son impresionantes, pero los beneficios cualitativos van mucho más allá. Los técnicos de servicio informan de una mayor satisfacción laboral debido al aumento de la experiencia de competencia, y la satisfacción del cliente también ha aumentado de forma medible.

Pero, ¿cómo se desarrolla exactamente un CustomGPT de este tipo para la formación de empleados? En la siguiente sección, trataremos la planificación y la implementación concretas.

Planificación estratégica: De la idea al asistente de aprendizaje personalizado

Identificación de áreas de formación adecuadas

No todos los contenidos formativos son igualmente adecuados para implementarse con CustomGPTs. La cuidadosa selección del caso de uso correcto es crucial para el éxito de su proyecto.

Las áreas particularmente adecuadas se caracterizan por los siguientes rasgos:

• Alta necesidad de repetición: Contenidos que deben actualizarse regularmente (p.ej., formaciones de compliance)
• Contenidos complejos pero estructurados: Temas con reglas claras pero muchas variables (p.ej., configuraciones de productos)
• Altas necesidades de individualización: Formaciones que dependen en gran medida del conocimiento previo y el rol del empleado
• Información frecuentemente solicitada: Áreas en las que los empleados necesitan apoyo regularmente

Un enfoque sistemático en la selección ayuda a obtener el máximo ROI. Comience con un análisis estructurado de su panorama formativo:

1. Identifique las 5 formaciones que consumen más tiempo
2. Evalúe cuáles de ellas muestran la mayor «tasa de olvido»
3. Verifique qué contenidos se solicitan con más frecuencia
4. Analice qué formaciones generan los mayores costes

Una matriz de estos factores ayuda a identificar los candidatos más prometedores. Idealmente, comience con un proyecto piloto que prometa éxitos rápidos para fomentar la aceptación interna.

Gestión de stakeholders y comunicación interna

La introducción de CustomGPTs afecta a diversas áreas de la empresa y, por tanto, requiere una gestión de stakeholders bien pensada. Un estudio de Deloitte (2024) muestra que el 65% de los responsables de RRHH consideran que la principal barrera para la introducción de soluciones de aprendizaje basadas en IA no es la tecnología en sí, sino la gestión del cambio.

Los siguientes stakeholders deben ser involucrados desde el principio:

• Áreas especializadas: Como propietarios del conocimiento técnico, deben participar desde el inicio
• RRHH/Desarrollo de personal: Para la integración en los conceptos formativos existentes
• Departamento de IT: Para la integración técnica y aspectos de seguridad
• Comité de empresa/Representantes de los empleados: Para aceptación y compliance
• Delegados de protección de datos: Para una implementación conforme al RGPD

Una comunicación transparente es crucial. Deje claro que los CustomGPTs no pretenden reemplazar a los formadores humanos, sino complementarlos. Según el Workplace AI Adoption Study (2024), el 73% de los empleados tienen una actitud positiva hacia los asistentes de aprendizaje basados en IA cuando se introducen de forma transparente.

Planificación de recursos y marco temporal realista

El desarrollo de un CustomGPT para fines formativos es hoy mucho más eficiente que hace dos años. Sin embargo, debe tener expectativas realistas sobre el tiempo y los recursos necesarios.

Un cronograma típico para el desarrollo de un GPT formativo de complejidad media es el siguiente:

La planificación de recursos debe considerar los siguientes aspectos:

• Presupuesto: €15.000 – €30.000 para un CustomGPT de complejidad media (dependiendo del alcance e integración)
• Recursos internos: 10-20 días-persona para expertos en la materia
• Apoyo externo: Proveedores de servicios especializados para prompt engineering e implementación técnica
• Costes continuos: Uso de API, mantenimiento y actualización (aprox. 20-30% de los costes iniciales por año)

Con esta base estratégica, podemos pasar ahora a la metodología de desarrollo propiamente dicha.

La metodología de desarrollo: Paso a paso hacia un GPT de aprendizaje efectivo

Concepción: Objetivos de aprendizaje y diseño didáctico

Los CustomGPTs eficaces para la formación de empleados comienzan con una clara concepción didáctica. A diferencia del desarrollo de software convencional, aquí la psicología del aprendizaje es la prioridad.

El primer paso es la definición de objetivos de aprendizaje precisos según el principio SMART (Específicos, Medibles, Atractivos, Realistas, Temporalizados). Estos objetivos de aprendizaje deben organizarse en una taxonomía, por ejemplo según Bloom (Recordar, Comprender, Aplicar, Analizar, Evaluar, Crear).

Los CustomGPTs son particularmente efectivos cuando pueden atender a diferentes estilos de aprendizaje:

• Aprendizaje visual: Mediante diagramas, infografías y analogías visuales
• Aprendizaje auditivo: Mediante textos explicativos fácilmente legibles en voz alta
• Aprendizaje kinestésico: Mediante ejercicios interactivos y simulaciones

Un estudio del Learning Sciences Institute (2024) muestra que los CustomGPTs que apoyan diferentes estilos de aprendizaje tienen una efectividad un 28% mayor que aquellos que solo atienden a un estilo.

Preparación del conocimiento: Estructuración de los contenidos formativos

La calidad de un CustomGPT depende directamente de la calidad de su base de conocimientos. Por tanto, la preparación del contenido formativo requiere un cuidado especial.

Un enfoque probado es la estructuración en «átomos de conocimiento» – pequeñas unidades de información autónomas que pueden combinarse de forma flexible. Estas deben organizarse en un grafo de conocimiento que represente las relaciones semánticas entre los conceptos.

Para la preparación del conocimiento, se han demostrado efectivos los siguientes principios:

1. Granularidad: Dividir los contenidos en unidades pequeñas y digeribles
2. Contextualización: Vincular el conocimiento teórico con ejemplos prácticos
3. Progresión: De lo simple a lo complejo, con rutas de aprendizaje claras
4. Redundancia: Repetir conceptos importantes en diferentes contextos
5. Multimodalidad: Preparar contenidos en diferentes formatos (texto, gráficos, tablas)

Los sistemas RAG modernos (Retrieval Augmented Generation) permiten la incorporación dinámica de recursos empresariales como manuales, documentaciones de procesos y bases de conocimiento. Esto garantiza que el CustomGPT trabaje siempre con la información más actualizada.

Diseño de prompts e interacciones: El corazón del asistente de aprendizaje

El diseño de las interacciones – el llamado prompt engineering – es el aspecto más crítico en el desarrollo de CustomGPTs. Aquí es donde se decide cuán efectivamente el asistente de IA transmite el conocimiento.

Un prompt engineering eficaz para asistentes de aprendizaje sigue patrones específicos:

• Método socrático: Hacer preguntas en lugar de solo dar respuestas
• Scaffolding: Reducir gradualmente el apoyo para fomentar la autonomía
• Personalización: Adaptación al nivel de conocimiento y preferencias del alumno
• Bucles de retroalimentación: Comprobación regular de la comprensión

Un enfoque particularmente exitoso es el «Guided Discovery Learning» – el CustomGPT no lleva directamente al alumno a la solución, sino que lo guía mediante preguntas y pistas específicas para que llegue por sí mismo a las conclusiones correctas.

La implementación técnica se realiza hoy principalmente mediante Chain-of-Thought-Prompting y estructuras de diálogo conscientes del contexto, que monitorizan y ajustan continuamente el progreso del aprendizaje.

Testing, integración de feedback y mejora continua

Ningún CustomGPT es perfecto después del desarrollo inicial. Las pruebas iterativas y la mejora continua son cruciales para el éxito a largo plazo.

Un proceso de pruebas estructurado incluye:

1. Testing funcional: Verificación de la correcta transmisión de conocimientos
2. Testing de usabilidad: Evaluación de la facilidad de uso y la experiencia de aprendizaje
3. Testing de casos extremos: Verificación de escenarios inusuales o difíciles
4. Testing de sesgo: Garantía de una transmisión de conocimientos neutral y libre de prejuicios

Especialmente valiosas son las pruebas A/B de diferentes estrategias de prompt con un pequeño grupo de usuarios piloto. El análisis de datos de estas pruebas proporciona información valiosa para la optimización.

Las herramientas modernas como las plataformas de gestión de prompts permiten hoy una mejora sistemática de las interacciones basada en datos cuantitativos de uso. El análisis de patrones de uso, tasas de abandono y tasas de éxito proporciona indicaciones valiosas para la optimización continua.

Con un CustomGPT bien desarrollado, surge ahora la cuestión de la integración en el entorno empresarial existente.

Integración y escalabilidad en el contexto empresarial

Conexión con sistemas de gestión de aprendizaje existentes

La integración perfecta de CustomGPTs en infraestructuras de aprendizaje existentes es crucial para su aceptación y uso. Afortunadamente, los principales proveedores de LMS han realizado importantes avances en la integración API durante los últimos 18 meses.

Las opciones de integración más comunes incluyen:

• Integración basada en API: Incorporación directa en sistemas como Cornerstone OnDemand, SAP SuccessFactors o Workday Learning
• Interfaces LTI: Uso del estándar Learning Tools Interoperability para una incorporación perfecta
• Integración SSO: Inicio de sesión único para un acceso fluido sin autenticación separada
• Integración de la ruta de aprendizaje: CustomGPTs como elementos interactivos en rutas de aprendizaje estructuradas

Particularmente avanzada es la integración de datos bidireccional, donde no solo se transfieren contenidos de aprendizaje al CustomGPT, sino que también los progresos y resultados del aprendizaje fluyen de vuelta al LMS. Esto permite un análisis de aprendizaje completo y la documentación automática de los logros formativos.

Conceptos de aprendizaje híbrido: El equilibrio óptimo entre ser humano e IA

Las implementaciones más exitosas de CustomGPTs no son soluciones de IA aisladas, sino parte de un concepto de aprendizaje híbrido bien pensado. El modelo 70:20:10 ha demostrado ser particularmente efectivo aquí:

• 70% aprendizaje a través de la experiencia práctica: CustomGPTs como soporte justo a tiempo durante el trabajo diario
• 20% aprendizaje a través del intercambio social: Combinación de coaching IA y aprendizaje entre pares
• 10% aprendizaje formal: Formaciones estructuradas, apoyadas por CustomGPTs

Un estudio del Corporate Learning Research Institute (2024) muestra que las empresas que integran los CustomGPTs en un concepto híbrido como este registran una aplicación del conocimiento un 42% mayor que aquellas que se basan exclusivamente en IA o exclusivamente en métodos clásicos.

Son especialmente efectivos los conceptos en los que los formadores humanos actúan como «AI-Coaches» – se concentran en aspectos interpersonales complejos, mientras que los CustomGPTs se encargan de la transmisión de conocimientos y los ejercicios individuales.

Del proyecto piloto a la solución para toda la empresa

Escalar desde un proyecto piloto exitoso a una solución para toda la empresa requiere un enfoque estructurado. Un método probado es la «estrategia de oleadas»:

1. Oleada 1: Proyecto piloto con un pequeño grupo afín a la tecnología
2. Oleada 2: Expansión a un grupo mayor y representativo
3. Oleada 3: Implementación completa con mejora continua

Al escalar, deben considerarse los siguientes factores:

• Escalabilidad técnica: Límites de API, capacidades del servidor, optimización del rendimiento
• Escalabilidad organizativa: Desarrollo de competencias internas para mantenimiento y evolución
• Escalabilidad de contenido: Ampliación sistemática de la base de conocimientos
• Escalabilidad de soporte: Establecimiento de un modelo de soporte para usuarios

Un factor crítico de éxito es el establecimiento de un «Centro de Excelencia» que recoja mejores prácticas, desarrolle estándares y forme a multiplicadores internos. Esto reduce la dependencia de proveedores de servicios externos y asegura que la empresa pueda beneficiarse de la tecnología a largo plazo.

Garantizar la protección de datos, el cumplimiento normativo y la aceptación

Implementación conforme al RGPD: Guía práctica

La protección de datos en las soluciones formativas basadas en IA no es un aspecto secundario, sino un principio central de diseño. Una encuesta del Enterprise AI Forum (2024) muestra que el 68% de las empresas consideran la protección de datos como el principal obstáculo para la implementación de soluciones formativas basadas en IA.

La implementación de CustomGPTs conforme al RGPD requiere especial atención en las siguientes áreas:

• Minimización de datos: Procesar solo los datos personales absolutamente necesarios
• Limitación del almacenamiento: Normas claras para la eliminación de datos de entrenamiento y registros de interacción
• Transparencia: Información clara a los usuarios sobre la naturaleza y alcance del procesamiento de datos
• Consentimiento: Obtener el consentimiento voluntario e informado de los empleados
• Seguridad de datos: Encriptación, controles de acceso y vías de transmisión seguras

Un punto particularmente sensible es el uso del feedback de los usuarios para mejorar el sistema. Aquí se recomienda un enfoque anonimizado, donde los resultados del aprendizaje y los patrones de interacción se analizan sin asociación directa a personas.

La Ley de IA de la UE, que entra en vigor gradualmente desde 2024, establece requisitos adicionales de transparencia y trazabilidad para los sistemas de IA. Los CustomGPTs para la formación de empleados suelen entrar en la categoría de «sistemas regulados de forma limitada», pero siguen estando sujetos a obligaciones de documentación y transparencia.

Tratamiento de datos empresariales sensibles y propiedad intelectual

Los CustomGPTs se vuelven especialmente valiosos cuando se enriquecen con conocimiento interno de la empresa. Sin embargo, esto plantea cuestiones de protección de la propiedad intelectual (PI).

Las siguientes medidas ayudan a proteger la PI de la empresa:

• Soluciones on-premises: Para aplicaciones particularmente sensibles, los CustomGPTs también pueden operarse localmente hoy en día
• Instancias de nube privada: Entornos dedicados con estándares de seguridad elevados
• Aislamiento de datos: Separación estricta entre datos de formación y datos empresariales productivos
• Aseguramiento contractual: Acuerdos claros con proveedores respecto a derechos de PI y uso de datos

Un enfoque innovador es el «Knowledge Embedding» – donde los datos de la empresa no se integran directamente en el CustomGPT, sino en forma de embeddings (representaciones matemáticas) que no permiten la reconstrucción de los datos originales.

Gestión del cambio: Fomentar la aceptación entre el personal

La implementación técnica es solo la mitad del camino. Sin aceptación por parte del personal, incluso el mejor CustomGPT no será utilizado.

Las estrategias exitosas de gestión del cambio incluyen:

• Participación temprana: Involucrar a los empleados ya en la fase de concepción
• Comunicación transparente: Mensajes claros sobre objetivos, beneficios y límites de la tecnología
• Concepto de multiplicadores: Establecer «AI Champions» en todos los departamentos
• Introducción de bajo umbral: Comenzar con casos de uso sencillos e inmediatamente útiles
• Retroalimentación continua: Evaluación regular y mejoras visibles

Un estudio de Workplace Intelligence (2024) muestra que el 78% de los empleados aceptan los asistentes de aprendizaje basados en IA cuando se posicionan como un enriquecimiento y no como un reemplazo de la interacción humana.

Es particularmente importante dejar claro desde el principio que los CustomGPTs no se utilizarán para monitorear o evaluar el rendimiento, sino exclusivamente para apoyar el proceso de aprendizaje individual.

Casos prácticos: CustomGPTs implementados con éxito

Caso de estudio 1: Aceleración de la incorporación de nuevos empleados

Un proveedor de software mediano con 80 empleados enfrentaba el desafío de formar más rápidamente a nuevos especialistas de producto. El proceso de incorporación clásico duraba un promedio de 12 semanas y requería considerables recursos de colegas experimentados.

La solución: Un «Compañero de Incorporación» CustomGPT que está disponible para los nuevos empleados como acompañante personal de aprendizaje. Este fue enriquecido con todo el conocimiento de productos y procesos de la empresa y entrenado específicamente para preguntas típicas de nuevos empleados.

Los resultados después de seis meses:

• Reducción del tiempo de incorporación en un 37% (de 12 a 7,5 semanas)
• Alivio de los empleados senior en un promedio de 24 horas por nueva contratación
• Mayor satisfacción de nuevos empleados (el NPS aumentó de 42 a 67)
• Reducción de la rotación temprana en un 28%

Particularmente exitosa fue la combinación de módulos de aprendizaje estructurados y la posibilidad de hacer preguntas situacionales en cualquier momento. El CustomGPT se configuró además para que, ante preguntas más complejas, escalara automáticamente al mentor humano correspondiente.

Caso de estudio 2: Formación continua en compliance

Un proveedor de servicios financieros con 120 empleados necesitaba asegurar que todos los empleados estuvieran siempre al día con las regulaciones en constante cambio. Las capacitaciones anuales clásicas resultaron insuficientes, ya que los contenidos se olvidaban rápidamente y los cambios solo podían transmitirse con retraso.

La solución: Un CustomGPT «Coach de Compliance» que combina microaprendizaje continuo con apoyo justo a tiempo. El sistema se conectó directamente con la base de datos regulatoria y se actualizaba automáticamente.

Los resultados después de un año:

• Aumento de la tasa de cumplimiento del 82% al 97%
• Reducción de errores relacionados con el cumplimiento en un 64%
• Ahorro de tiempo de 1,5 horas por empleado y mes
• Ahorro de costes de €78.000 por evitar formaciones externas

Particularmente valiosa fue la posibilidad de obtener ayuda para la toma de decisiones conformes con el cumplimiento en situaciones concretas. El sistema se diseñó para que, en casos complejos, siempre indicara la necesidad de consultar con el departamento de compliance.

Caso de estudio 3: Democratización del conocimiento técnico especializado

Una empresa de ingeniería mecánica con 140 empleados enfrentaba el problema de que el conocimiento técnico crítico estaba concentrado en unos pocos especialistas. Las ausencias o salidas de estos expertos creaban cuellos de botella y retrasos.

La solución: Un CustomGPT «Experto Técnico» que reúne todo el conocimiento técnico de la empresa – desde directrices de diseño hasta procedimientos de servicio y guías de resolución de problemas – en un sistema interactivo.

Los resultados después de nueve meses:

• Reducción de la dependencia de personas clave en un 56%
• Reducción del tiempo de resolución de problemas en un promedio del 43%
• Aumento de la tasa de resolución al primer intento en servicios del 72% al 89%
• Aceleración de la formación de nuevos técnicos en un 41%

Particularmente exitoso fue el diseño multimodal del sistema, que además de explicaciones basadas en texto también podía interpretar dibujos técnicos y proporcionar instrucciones adecuadas. A través de la captura continua de nuevas soluciones a problemas en el marco de un proceso estructurado de captura de conocimiento, el sistema creció constantemente.

Estos casos ejemplares muestran la versatilidad y el beneficio empresarial concreto de los CustomGPTs en diversos escenarios formativos. No obstante, también hay que tener en cuenta los límites y riesgos, que examinaremos en la siguiente sección.

Reconocer límites y minimizar riesgos

Limitaciones técnicas actuales y enfoques de solución

A pesar de los impresionantes avances, los CustomGPTs tienen aún en 2025 limitaciones técnicas que deben tenerse en cuenta:

• Multimodalidad limitada: Aunque los CustomGPTs pueden procesar hoy imágenes y vídeos simples, la integración de simulaciones interactivas complejas sigue siendo limitada.
• Ventana de contexto: A pesar de las extensiones, los modelos siguen teniendo límites en la cantidad de contexto que pueden procesar simultáneamente.
• Precisión específica del dominio: En campos altamente especializados puede haber inexactitudes, especialmente cuando los conceptos están fuera de los datos de entrenamiento.
• Inteligencia emocional: La capacidad de reconocer estados emocionales de los alumnos y responder adecuadamente sigue siendo limitada.

Los enfoques de solución para estas limitaciones incluyen:

1. Sistemas híbridos: Combinación de CustomGPTs con herramientas especializadas para simulaciones o ejercicios interactivos
2. Estrategias de fragmentación: División de contenidos complejos en unidades manejables
3. Enriquecimiento específico del dominio: Complemento con fuentes de datos específicas del campo y conocimiento experto
4. Humano en el bucle: Integración de intervención humana en escenarios emocionales o altamente complejos

Control de calidad: Control de los contenidos transmitidos

Un aspecto crítico en los GPTs formativos es garantizar la corrección y actualidad del contenido. Las siguientes medidas han demostrado ser eficaces:

• Revisión sistemática de contenido: Comprobación regular de los contenidos transmitidos por expertos en la materia
• Mecanismos de retroalimentación: Posibilidad para los alumnos de informar sobre errores o ambigüedades
• Verificaciones de hechos automatizadas: Integración de mecanismos de verificación para información crítica
• Control de versiones: Documentación clara de cambios de contenido y actualizaciones

Un estudio de la eLearning Quality Association (2024) recomienda un proceso de control de calidad triple para los asistentes de aprendizaje basados en IA: pruebas automatizadas, revisiones por pares y bucles estructurados de retroalimentación de usuarios.

Coexistencia sensata con formatos de formación clásicos

Los CustomGPTs no deben considerarse un sustituto de todos los formatos de formación existentes, sino un complemento. Ciertos objetivos de aprendizaje seguirán lográndose mejor a través de otros métodos:

El arte está en la integración sensata de CustomGPTs en una arquitectura de aprendizaje holística. El Learning Modalities Study (2024) muestra que las empresas con una mezcla equilibrada de formatos de aprendizaje asistidos por IA y tradicionales obtienen los mejores resultados.

El enfoque ideal no es, por tanto, la sustitución completa, sino la aumentación estratégica – los CustomGPTs asumen los aspectos en los que son superiores (atención individualizada, escalabilidad, aprendizaje justo a tiempo), mientras que otros formatos se utilizan donde la interacción humana y la experiencia son insustituibles.

Perspectivas: El futuro del desarrollo de empleados asistido por IA

Desarrollos futuros y sus impactos en la formación empresarial

El desarrollo de la formación de empleados asistida por IA avanza rápidamente. Basándose en las tendencias actuales de investigación y desarrollo tecnológico, se perfilan los siguientes desarrollos para los próximos 24-36 meses:

• Multimodalidad completa: Integración de texto, imagen, audio, vídeo y elementos interactivos en una experiencia de aprendizaje fluida
• Inteligencia emocional: Capacidad mejorada para reconocer estados emocionales de los estudiantes y responder adaptativamente
• Personalización avanzada: Consideración en tiempo real de estilos de aprendizaje, conocimientos previos, preferencias y objetivos profesionales
• Aprendizaje colaborativo: CustomGPTs que no solo apoyan procesos de aprendizaje individuales, sino que también pueden moderar el trabajo en grupo
• Aprendizaje predictivo: Anticipación de necesidades de aprendizaje basada en patrones de trabajo y tareas próximas

Especialmente prometedora es la integración de CustomGPTs en el día a día laboral – el llamado «Learning in the Flow of Work». Los sistemas que ofrecen conocimiento relevante contextualmente, exactamente cuando se necesita, cambiarán fundamentalmente la forma en que aprendemos y trabajamos.

Preparación estratégica para la próxima generación de asistentes de aprendizaje

Para beneficiarse de estos desarrollos, las empresas deberían establecer hoy las bases estratégicas:

1. Establecer infraestructura de datos: Captura y estructuración sistemática del conocimiento empresarial
2. Desarrollar competencias: Creación de experiencia interna en áreas como prompt engineering y diseño instruccional
3. Crear espacios de experimentación: Establecimiento de «Laboratorios de Innovación del Aprendizaje» para probar nuevas tecnologías
4. Desarrollar marcos éticos: Directrices claras para el uso responsable de IA en el contexto del aprendizaje
5. Mantener flexibilidad tecnológica: Arquitecturas abiertas en lugar de soluciones aisladas propietarias

Un desafío particular será el equilibrio entre la innovación tecnológica y los aspectos humanos del aprendizaje. La Future of Work Foundation pronostica que hasta 2028 aproximadamente el 40% de todos los procesos de aprendizaje serán asistidos por IA – pero el 60% restante, que requiere interacción humana, ganará en importancia y aprecio.

Las empresas que hoy invierten en CustomGPTs para la formación de empleados no solo sientan las bases para un aprendizaje más eficiente, sino que también se posicionan para un futuro en el que el aprendizaje continuo y permanente se convierte en un factor competitivo decisivo.

La cuestión estratégica ya no es si, sino cómo integrar los CustomGPTs en el panorama del aprendizaje. Las empresas que entiendan esta tecnología como parte de un concepto de aprendizaje holístico centrado en las personas obtendrán el mayor beneficio de ella.

Preguntas frecuentes sobre CustomGPTs en la formación de empleados