Los adultos aprenden distinto. La IA todavía no se enteró

El educador estadounidense Malcolm Knowles dedicó su carrera a una idea que hoy parece obvia y en los años setenta no lo era: un adulto no aprende como un chico. Ordenó esa idea en unos pocos supuestos y la llamó andragogía. El adulto necesita saber para qué le sirve algo antes de aprenderlo; se ve a sí mismo como alguien que decide; llega con una experiencia que es su principal recurso para aprender; se dispone cuando su trabajo se lo exige; se orienta a problemas más que a materias, y se mueve por razones propias antes que por premios externos.

En 2020 escribí sobre cómo esos principios se aplicaban al e-learning; ese texto lo sigue citando una revista colombiana de seguridad y salud en el trabajo. Lo releí con otra pregunta en la cabeza: qué le pasa a la andragogía ahora que la formación de adultos empieza a pasar por una inteligencia artificial.

Antes, una aclaración que la honestidad exige. La andragogía nunca fue una teoría probada. En 1984, Anne Hartree publicó una crítica que sigue en pie: lo de Knowles es más una posición filosófica que una teoría unificada del aprendizaje adulto. Tiene razón. Pero cualquiera que haya intentado enseñarle algo a adultos que trabajan reconoce el retrato: nadie con una cuota que cumplir quiere un curso; quiere resolver lo que tiene encima esta semana.

Durante décadas, el límite de Knowles fue práctico y no conceptual. Alguien que capacita a doscientas personas no puede partir del problema de cada una: diseña para un promedio que no existe. La inteligencia artificial es la primera herramienta que rompe ese límite. Puede preguntar qué necesita resolver cada persona, con qué experiencia llega y construir desde ahí, a cualquier hora y en cualquier cantidad.

Y hay evidencia de que funciona cuando se la pone donde está el problema. Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond siguieron a 5172 agentes de atención al cliente que empezaron a trabajar con un asistente de IA generativa durante las conversaciones reales. La productividad subió un 15 % en promedio y los menos experimentados mejoraron en velocidad y en calidad; también rendían mejor que en su línea de base durante las caídas del sistema, señal de que algo habían aprendido. La otra cara: a los más experimentados les dio pequeñas mejoras de velocidad y pequeñas caídas de calidad. Leído desde Knowles, no sorprende: una ayuda que no parte de la experiencia de quien la recibe le sirve al que empieza y le estorba al que ya sabe.

La herramienta para hacer lo que pedía Knowles ya existe. Lo que falta es pedírselo.

Porque el problema está en dónde la ponen las empresas. Donald H. Taylor y Eglė Vinauskaitė encuestan cada año a profesionales de formación corporativa; en la edición de 2025, con más de seiscientas respuestas de más de cincuenta países, más de la mitad ya usaba IA de forma activa y el mayor uso seguía siendo producir contenido de aprendizaje. Es decir: la tecnología capaz de empezar por el problema de cada persona se emplea, sobre todo, para fabricar cursos más rápido. Si el curso no partía del problema de nadie, hacerlo en la mitad del tiempo no lo arregla.

Tampoco ayudan demasiado las herramientas educativas. Este año, el instituto nacional de inteligencia artificial para el aprendizaje adulto de Estados Unidos revisó cómo se comportaban en la práctica los sistemas que venía desarrollando. El punto de partida es incómodo: el diseño y la evaluación de la IA educativa se concentraron en la escuela, y por eso muchos sistemas quedan mal alineados con las necesidades, las restricciones y los objetivos de los adultos. De ahí salieron diecinueve pautas de diseño; dos piden que la herramienta le dé control a quien aprende y que los desafíos se alineen con su contexto y su carrera. Medio siglo después, lo de Knowles todavía hay que escribirlo como recomendación.

En las empresas veo la versión comercial del mismo cuadro. Cuando un equipo no aplica un proceso, la respuesta automática es otra capacitación, ahora generada con IA en la mitad del tiempo. Rara vez alguien pregunta primero qué problema concreto tiene cada vendedor. El cuello de botella no es la tecnología: es diseñar desde el problema de quien aprende, y eso obliga a averiguar cuál es. Una IA bien planteada puede hacer esa pregunta una por una y construir sobre la respuesta. Pero alguien tiene que decidir que ese es su trabajo.

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Knowles dejó una teoría discutible y una intuición difícil de discutir. La inteligencia artificial ya puede llevarla a la práctica a escala; falta que alguien la diseñe para eso.

La IA puede responder cualquier pregunta. Lo que un adulto necesita es que alguien empiece por la suya.