Vea de primera mano la innovación que sucede en Docebo
La innovación está en el corazón de todo lo que hace Docebo. Determina cómo trabajamos hoy y cómo se verán nuestros éxitos mañana. Docebo ha evolucionado de ser un sistema de gestión de aprendizaje basado en la nube (LMS) de primera categoría a una plataforma de aprendizaje empresarial impulsada por la inteligencia artificial (IA) que combina un LMS central (Docebo Learn) con aprendizaje social (Coach & Share) y capacitación externa (Empresa extendida) para producir un enfoque de aprendizaje holístico e integral, enfocado en el alumno.
Debido a que somos una empresa de tecnología de aprendizaje basada en la innovación, queremos abrir el telón y brindarles una idea de cómo las nuevas ideas cobran vida dentro de la plataforma de aprendizaje Docebo. El Discovery Lab de Docebo explora la tecnología (y las personas) detrás de los proyectos que nos guían hacia la próxima generación de tecnología de aprendizaje.
Construyendo una plataforma más inteligente con la inteligencia artificial
En el 2018, Docebo presentó la primera generación de nuestra plataforma de aprendizaje basada en la Inteligencia Artificial, equipada con un conjunto de nuevas y emocionantes funcionalidades diseñadas para iniciar un cambio sísmico en la forma en que el aprendizaje se entrega, consume y produce valor para los resultados empresariales. Este innovador proyecto fue el resultado de un esfuerzo prolongado de investigación y desarrollo, impulsado por un equipo dedicado de científicos de datos de Inteligencia Artificial, especialistas en aprendizaje automático y expertos en campos adyacentes.
Su misión: construir una plataforma de aprendizaje basada en la inteligencia artificial que no solo mejore y personalice la experiencia del aprendizaje, sino que también haga fácil las vidas de los administradores de capacitación al automatizar las tareas de rutina y de baja categoría.
Y hemos tenido un gran comienzo.
La ventaja de los datos
El equipo de IA trabaja de dos maneras para formular soluciones y hacerlas realidad dentro de la plataforma Docebo.
Primero, el CEO Claudio Erba consulta con el equipo de IA cada vez que tiene una idea potencial y los alienta a desarrollarla y probarla. El equipo de IA también está constantemente en la búsqueda de los últimos desarrollos en el espacio de la inteligencia artificial, investigando el potencial de estos mediante la ejecución de experimentos para comprender si pueden brindar valor a la plataforma.
El desarrollo de un algoritmo de IA siempre comienza con un conjunto de datos. Como una plataforma de aprendizaje que ha existido durante más de una década, Docebo ha desarrollado un banco masivo de flujos de datos que se basan en una serie de variables, como las actividades de comportamiento del alumno (respuestas, «me gusta»), así como información y metadatos sobre el contenido de aprendizaje. Todos los datos confidenciales son anónimos y la inteligencia artificial utilizada en la plataforma es compatible con el RGPD.
Utilizando estos datos, el equipo de IA ha estado ocupado probando hipótesis y desarrollando algoritmos de aprendizaje automático para evaluar posibles soluciones. Los algoritmos identifican patrones dentro de los conjuntos de datos para comprender el comportamiento del alumno y de los administradores y luego generan una solución al problema original abordado por este equipo.
Luego se prueban los algoritmos para ver si funcionan bien o no, un proceso conocido como el procedimiento de entrenamiento, prueba y validación. Si no funciona, se realizan ajustes y se repite todo el proceso para descubrir finalmente un algoritmo que ofrece el modelo más eficaz para resolver el problema dado.
La IA en acción
Por ejemplo, cuando un alumno carga una parte del contenido en Coach & Share, la función Invite-to-Watch de Docebo genera automáticamente una lista de alumnos dentro de la organización que pueden encontrarlo interesante, en función del contenido similar con el que han interactuado en el pasado. Si bien la función garantiza que el contenido generado por el usuario se comparte en la organización de la manera más efectiva y valiosa, la herramienta impulsada por AI también puede refinar los resultados que produce a lo largo del tiempo a medida que continúa comprendiendo las diferentes preferencias de los estudiantes y cómo interactúan los usuarios. Diferentes piezas de contenido.
Como otro ejemplo, cuando los administradores cargan un nuevo recurso de aprendizaje (por ejemplo, un video), la función de etiquetado automático utiliza la IA para «escuchar» todo el video, entender las palabras clave más importantes y crear automáticamente hasta 10 etiquetas. Esto simplifica la categorización para los administradores y también facilita que los estudiantes encuentren contenido que sea relevante para sus intereses y desarrollo profesional. Los administradores pueden editar manualmente las etiquetas generadas, y AI realiza un seguimiento de estos comentarios para producir etiquetas más relevantes la próxima vez que se cargue un activo.
La naturaleza continua de las funcionalidades impulsadas por la IA es emocionante porque tiene el potencial de cambiar completamente la forma en que el aprendizaje puede proporcionar valor al aprendiz. Ya no se les da una solución y ese es el final de la conversación. A medida que las soluciones de AI se refinan en el fondo a medida que se alimentan cada vez más datos, la calidad de los resultados aumenta y el valor de estas herramientas crece.
“La base de cada bloque único que estamos construyendo es aprendizaje automático», dice Colagero Zarbo, quien trabaja como especialista de aprendizaje automático en el equipo de IA en Doceo.
“Cada día estamos mejorando poco a poco las características que ya existen; estamos descubriendo cosas nuevas e implementando muchas características nuevas «.
Además de las nuevas funcionalidades, el equipo de AI también está aprovechando sus conjuntos de datos para descubrir cómo los administradores ya están utilizando la plataforma y cómo podemos crear soluciones que continúen simplificando sus actividades.
Dentro de la plataforma Docebo, hay dos tipos de administradores: Superadministradores, que tienen control sobre cada aspecto de la plataforma y Power Users, que son creados por Superadministradores, a quienes se les asigna un conjunto específico de permisos de administración para ciertos usuarios, cursos, catálogos, Ubicaciones, y más.
Los Superadministradores asignan permisos manualmente a los Usuarios avanzados y el equipo de AI ha recopilado datos sobre esto para investigar la posibilidad de crear previamente perfiles de Usuarios avanzados en la plataforma, lo que reduce el tiempo necesario para que los Superadministradores realicen esta tarea.
“Tenemos muchos permisos para usuarios avanzados que se ajustan para diferentes perfiles. Uno de los problemas en los que nos hemos centrado es comprender si hay patrones que nos muestran qué ajustes de permisos prefiere usar la gente para poder ofrecerlos como ajustes preestablecidos y simplificar las opciones de la gente «.
Calogero aplicó algoritmos de aprendizaje automático a los datos de permisos del usuario avanzado para agruparlos en grupos de los perfiles más utilizados, y luego visualizar estos hallazgos.
Descubrió que había al menos 3 perfiles muy diferentes. Este hallazgo por sí solo presentó una visión útil de cómo se está utilizando la plataforma, lo que nos permite producir soluciones mejores y más fáciles de usar.
“Este tipo de innovación se produce solo después de las conversaciones con muchas personas de la empresa. Todo el mundo pone su granito en la mesa: puede que no sean científicos de investigación, pero tienen un increíble dominio del dominio de la plataforma. Nuestro objetivo como científicos de datos es potenciar ese conocimiento mediante el aprendizaje automático y las técnicas de inteligencia artificial «.
Experimente como una plataforma de aprendizaje impulsada por la IA puede mejorar las experiencias de aprendizaje y automatizar tareas diarias.