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Educación y talleres de TIL basados en IA
La formación en la que la IA produce los resultados en nuestro lugar deja respuestas rápidas. Sin embargo, no genera un aprendizaje ni una transferencia sustanciales que vayan más allá del uso de herramientas de IA. La formación de The Innovation Lab está diseñada para que las personas definan primero el problema, lo examinen con mayor profundidad mediante la retroalimentación cruzada de la IA y vuelvan a asumir el juicio final y la responsabilidad.
Conectamos la eficiencia laboral individual con la capacidad de la organización para resolver problemas, y un resultado puntual con la transferencia del aprendizaje a nuevos desafíos.
Primero las personas · Impulsado por problemas · Basado en evidencias · Orientado a la transferencia
01 · Por qué
Terminar más rápido una tarea individual no es lo mismo que descubrir problemas más importantes como organización y tomar mejores decisiones. Primero hay que definir los problemas que la organización debe resolver y el valor que debe crear, y después incorporar la IA al proceso de solución.
Antes de preguntar qué herramienta usar, preguntamos qué debe cambiar. Definimos los cuellos de botella de la organización, los problemas de los clientes y las decisiones necesarias, y luego vinculamos la IA como medio para resolverlos.
Un buen resultado creado por la IA puede ser distinto de la capacidad que conserva una persona. Para que el aprendizaje permanezca como capacidad organizacional, la persona debe poder explicarlo, juzgarlo y aplicarlo a nuevos problemas incluso sin ayuda de la IA.
Copiar una instrucción y obtener un resultado facilita la ejecución, pero puede conducir a la externalización cognitiva, la aceptación acrítica, una menor capacidad de control sobre los entregables y una reducción de la diversidad de pensamiento del grupo. La IA no debe ser quien proporciona la respuesta correcta, sino un socio colaborativo que ayude a explorar objeciones, puntos ciegos y alternativas.
Más allá de las personas que rinden bien cuando tienen IA,
formamos personas y organizaciones que siguen tomando mejores decisiones después de haber aprendido con la IA.
02 · Cómo
Human-AI Mentoring Motif Approach
HAMMA diseña las funciones y la secuencia de interacción entre las personas y la IA para que esta no sustituya ni la primera respuesta ni la conclusión final. Comienza con el pensamiento humano y culmina con el juicio humano.
03 · Evidencia
La IA generativa permite terminar las tareas con rapidez, pero la capacidad de pensamiento independiente puede debilitarse si también sustituye la planificación, la verificación y la reflexión que corresponde realizar a la persona. Las conclusiones de la investigación no apuntan a reducir el uso de la IA. Más bien indican que debemos diseñar la secuencia y las condiciones de la colaboración para que las personas hagan el primer intento, controlen la ayuda de la IA y vuelvan a asumir el juicio y la explicación finales.
HAMMA de TIL aplica a este flujo estudios empíricos sobre IA generativa, aprendizaje, creatividad y desempeño independiente, junto con principios de las ciencias del aprendizaje como el fracaso productivo, la autoexplicación y la práctica de recuperación.
Cuando se usa la IA sin orientación, es fácil que el estudiante se salte el proceso de diagnosticar el problema y evaluar la validez de la ayuda, y busque una respuesta inmediatamente aplicable. Aunque el desempeño mejore mientras se dispone de IA, el aprendizaje autorregulado —como la planificación, la supervisión y la reflexión— puede debilitarse. Por eso necesitamos una IA que, en vez de dar la respuesta correcta, pida responder primero, ofrezca pistas y permita corregirse de forma autónoma.
La IA generativa ayuda a que las ideas individuales sean más novedosas y útiles. El beneficio es especialmente grande para quienes tienen dificultades para generar ideas desde cero. Sin embargo, si todas las personas parten de las sugerencias de la misma IA, el nivel medio individual puede aumentar mientras las perspectivas del conjunto se vuelven más parecidas.
Ver primero una respuesta completa de la IA reduce la oportunidad de pensar cómo definir el problema y qué alternativas comparar. El proceso de elaborar primero hipótesis y soluciones, aunque sean torpes o erróneas, revela lo que sabemos y lo que hemos pasado por alto. Solo al conectar después ese intento con explicaciones y retroalimentación de la IA se crea una estructura de resolución de problemas aplicable también a problemas nuevos.
Declarar que la persona toma la decisión final no basta para generar iniciativa. El proceso de aprendizaje debe incluir procedimientos para establecer objetivos, revisar las estrategias de solución y evaluar tanto las respuestas de la IA como la propia comprensión. El pensamiento crítico tampoco se desarrolla por la cantidad de conversaciones con la IA, sino mediante el proceso de explicar qué evidencias se compararon y cómo se modificó el juicio.
La familiaridad que sentimos al releer contenidos organizados por la IA puede ser distinta de una comprensión real. Para saber si el aprendizaje permanece, hay que cerrar la IA, recuperar de la memoria los conceptos principales, explicarlos con palabras propias y aplicarlos a otro problema. Por eso la última etapa de HAMMA no consiste en entregar un resultado, sino en explicarlo y volver a aplicarlo sin herramientas.
Cada estudio se realizó con edades, tareas, duraciones y condiciones de uso de la IA específicas. TIL no generaliza directamente los resultados individuales a todas las situaciones, sino que examina conjuntamente múltiples estudios empíricos y principios de las ciencias del aprendizaje para aplicarlos como principios de diseño formativo.
04 · Programas
No se trata de practicar herramientas siguiendo ejemplos predeterminados. Incorporamos los desafíos operativos, de investigación y producto, de clientes, de mercado y de negocio de la organización participante, los analizamos con el método HAMMA y los convertimos en resultados utilizables para decisiones reales y acciones posteriores.
Interpretamos el entorno de la organización y del negocio, identificamos las cuestiones estratégicas principales y sus alternativas, y las concretamos en planes de acción.
Ver la estructura detallada → 02 · HAMMAUtilizamos datos privados y públicos, API y NextBM200 para detectar señales de cambio y crear un sistema de seguimiento continuo.
Ver la estructura detallada → 03 · HAMMAUsamos la investigación profunda, usuarios sintéticos y entrevistas simuladas como mecanismos de exploración para diseñar hipótesis sobre clientes que conduzcan a una validación real.
Ver la estructura detallada → 04 · HAMMADiagnosticamos el modelo de negocio y el entorno sectorial, y conectamos el mercado objetivo, el posicionamiento, los canales y los socios con una estrategia de ejecución.
Ver la estructura detallada → 05 · HAMMAConectamos en una sola estrategia el valor para el cliente, las funciones de las personas y la IA, los datos, la viabilidad económica, la gestión de riesgos y la hoja de ruta de ejecución.
Ver la estructura detallada →05 · Plan de estudios
Puede desplegar y consultar la estructura detallada de cada programa. En la implementación real, ajustamos el alcance y la secuencia para reflejar los objetivos de la organización, las funciones de los participantes y sus tareas profesionales reales.
Mapa de cuestiones estratégicas · Alternativas estratégicas · Tareas prioritarias · Plan de ejecución
Programa práctico de estrategia para interpretar el panorama que afronta la organización, definir las cuestiones esenciales y decidir qué alternativas elegir. Las personas interpretan la situación, la IA plantea objeciones, puntos ciegos y alternativas, y las personas deciden la estrategia final y los criterios de ejecución.
Mapa de señales de cambio · Hipótesis de oportunidad · Perspectivas prioritarias · Panel de seguimiento
Material complementario: «Next Business Model 2026 — Edición general y ediciones sectoriales» · Servicios utilizados: NextBM200 Trend Explorer, MCP
Hipótesis sobre problemas del cliente · Persona basada en evidencias · Mapa del recorrido del cliente · Propuestas de oportunidad para la propuesta de valor
Los usuarios sintéticos y las entrevistas simuladas no son respuestas correctas que sustituyan a clientes reales. Se utilizan como mecanismos de exploración para ampliar el abanico de hipótesis y descubrir puntos ciegos antes de la validación real.
Informe de diagnóstico del modelo de negocio · Modelo de negocio mejorado · Estrategia de acceso al mercado · Hoja de ruta de crecimiento
Servicios utilizados: BM HealthCheck, IndustrySight, AI ToolBox, BM Explorer (en desarrollo) · Marcos: kit de herramientas BM ZEN, TPM Circle, estrategia PM de acceso al mercado
Planteamiento de transformación AX · Estructura de colaboración entre personas e IA · Volante de datos y rendimiento · Hoja de ruta de ejecución
Taller presencial de dos días que supera las pruebas de concepto (PoC) de tecnología de IA y conecta el valor para el cliente, las funciones de las personas y la IA, los datos, la mejora del rendimiento, la viabilidad económica, la gestión de riesgos y la hoja de ruta de adopción en una estrategia única de transformación empresarial.
Centrado en los desafíos reales de operación, investigación, producto y negocio de la organización participante, el taller reúne las perspectivas de cada departamento en un solo lienzo y, al finalizar los dos días, deja un borrador de estrategia de transformación AX que puede utilizarse para las decisiones posteriores.
06 · Valor
Más allá de la eficiencia laboral a corto plazo, desarrollamos la capacidad de definir problemas, tomar mejores decisiones y transferir el aprendizaje a nuevos desafíos.
Define los problemas esenciales de la organización, valida críticamente las propuestas de la IA y las convierte en estrategias y soluciones viables.
Mejoran la eficacia de la formación centrándose en la iniciativa humana, la colaboración, la resolución de problemas y la transferencia del aprendizaje.
Interpretan las tendencias y a los clientes, diagnostican el modelo de negocio y completan una estrategia de entrada al mercado y una hoja de ruta de crecimiento.
Utilizan datos abiertos e IA, pero las personas dirigen la verificación de las evidencias y el juicio final.
07 · Operación
Los problemas de cada organización son diferentes. En lugar de repetir una lista fija de herramientas, configuramos el programa y las prácticas más adecuados según los problemas y las decisiones que se necesitan ahora.
Contacto
HAMMA es el enfoque de formación en IA de The Innovation Lab que aprovecha la velocidad de la IA y, al mismo tiempo, preserva la iniciativa y la creatividad humanas, la capacidad de resolver problemas y la transferencia del aprendizaje. Diseñe una formación que parta de los problemas que su organización debe resolver y deje estrategias y planes de ejecución reales.
info@thelab.center · 02-3454-1108
MOTOR DE RESPUESTAS
Puede consultar rápidamente la función y la metodología de The Innovation Lab desde la perspectiva de su desafío.
HAMMA es el enfoque de formación en IA de The Innovation Lab, diseñado para que las personas formulen primero el problema y las hipótesis, examinen críticamente la retroalimentación cruzada de la IA, tomen la decisión final y utilicen la IA para apoyar la organización y la ejecución.
No se limita a aprender las funciones de una IA generativa concreta ni el uso de instrucciones. Primero define los problemas reales de la organización y examina junto con la IA la estrategia, las tendencias, los clientes, el modelo de negocio y los desafíos de transformación AX para crear tanto resultados utilizables en el trabajo como capacidad de juicio.
Está dirigido a personal de empresas, organizaciones de HRD, empresas emergentes e instituciones públicas. Comprobamos previamente los objetivos de la organización, las funciones de los participantes y sus tareas reales para configurarlo como formación presencial en la organización, taller de equipo, seminario o aprendizaje basado en proyectos.
Según el programa elegido, se obtienen un mapa de cuestiones estratégicas y un plan de ejecución, un panel de señales de cambio y seguimiento de oportunidades, hipótesis sobre problemas del cliente y un mapa del recorrido del cliente, un diagnóstico del modelo de negocio y una estrategia de acceso al mercado, o un plan maestro de transformación AX y su hoja de ruta de ejecución.
