En el ámbito empresarial, elegir entre Rapid Learning y Deep Learning es crucial para el desarrollo efectivo de los colaboradores.
Descubre las diferencias, ventajas y desventajas de cada enfoque y aprende a seleccionar el que mejor se adapte a las necesidades específicas de tu organización leyendo nuestra nota.
Definiendo el Rapid learning
El Rapid Learning se centra en la adquisición rápida de conocimientos y habilidades esenciales para abordar necesidades inmediatas en el lugar de trabajo. Se caracteriza por:
- Entregar contenido conciso y enfocado, ya que prioriza la información relevante y aplicable, eliminando detalles superfluos.
- Formatos de aprendizaje breves y dinámicos porque utiliza micro aprendizajes, gamificación y experiencias interactivas para mantener el compromiso y la asimilación.
- Un enfoque en el desarrollo de competencias, priorizando la adquisición de habilidades prácticas que puedan ser aplicadas inmediatamente.
¿Cómo podemos entender el Deep Learning?
En contraste el Deep Learning se concentra en la comprensión profunda de conceptos complejos y el desarrollo de habilidades cognitivas de alto nivel. Se caracteriza por:
- Inmersión en contenido extenso y detallado, ya que exploran temas en profundidad, fomentando la reflexión crítica y el análisis.
- Formatos de aprendizaje prolongados y reflexivos presente en cursos estructurados, lecturas profundas y debates grupales para promover la comprensión profunda.
- Un enfoque en el desarrollo de pensamiento crítico, estimulando la capacidad de analizar información, resolver problemas y tomar decisiones informadas.
3 similitudes más importantes entre Rapid Learning y Deep Learning
Las similitudes más importantes entre estos dos conceptos se resumen en:
- Buscan mejorar el desempeño y la productividad en el lugar de trabajo.
- Utilizan tecnología y herramientas digitales para facilitar el aprendizaje.
- Se adaptan a las necesidades y estilos de aprendizaje individuales.
Principales diferencias entre Rapid Learning y Deep Learning
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Característica |
Rapid Learning |
Deep Learning |
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Objetivo principal |
Adquisición rápida de conocimientos y habilidades esenciales. |
Comprensión profunda de conceptos complejos y desarrollo de habilidades cognitivas de alto nivel. |
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Duración del aprendizaje |
Corto plazo. |
Largo plazo. |
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Formato del contenido |
Conciso y enfocado. |
Extenso y detallado. |
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Metodología de aprendizaje |
Microaprendizaje, gamificación, experiencias interactivas. |
Cursos estructurados, lecturas profundas, debates grupales. |
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Enfoque de desarrollo |
Desarrollo de competencias. |
Desarrollo de pensamiento crítico. |
¿Qué enfoque es mejor para mi empresa?
La elección entre Rapid Learning y Deep Learning depende de las necesidades específicas de la organización y los individuos que aprenden.
- Rapid Learning es ideal para situaciones que requieren una respuesta rápida a cambios en el entorno empresarial o para desarrollar habilidades básicas en nuevos empleados.
- Deep Learning es adecuado para el desarrollo de habilidades avanzadas, la comprensión profunda de temas complejos y la preparación para roles de liderazgo.
En la práctica, las organizaciones suelen combinar ambos enfoques para crear programas de aprendizaje integrales que satisfagan las diversas necesidades de sus empleados.
Deep Learning vs. Rapid Learning en el contexto empresarial
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Variable |
Deep Learning |
Rapid Learning |
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Objetivo principal |
Comprensión profunda, pensamiento crítico, habilidades cognitivas complejas. |
Adquisición rápida de conocimientos y habilidades esenciales. |
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Horizonte temporal |
Largo plazo (programas prolongados). |
Corto plazo (programas cortos y enfocados). |
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Naturaleza del puesto |
Ejemplos: Científicos de datos, ingenieros, gerentes, estrategas, investigadores. |
Ejemplos: Personal de atención al cliente, técnicos de soporte, trabajadores de producción, vendedores, cajeros. |
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Industria/Rubro |
Ejemplos: Tecnología (desarrollo de software, inteligencia artificial), investigación (medicina, física), finanzas (análisis de mercado, inversiones). |
Ejemplos: Retail (capacitación en productos y servicios), marketing (campañas publicitarias, gestión de redes sociales), manufactura (operaciones de producción, control de calidad). |
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Tiempo asociado al desarrollo (Inhouse) |
6 meses a 1 año (requiere experiencia en desarrollo de aprendizaje, diseño instruccional y tecnología). |
3 a 6 meses (requiere experiencia en diseño instruccional y selección de herramientas de aprendizaje). |
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Tiempo asociado al desarrollo (Outhouse / externalizado) |
3 a 6 meses (mayor costo, pero menor tiempo y experiencia requerida). |
1 a 3 meses (menor costo, pero mayor flexibilidad y control). |
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Tiempo asociado a la implementación |
3 a 6 meses (requiere capacitación de instructores, adaptación de contenido y seguimiento). |
1 a 3 meses (implementación más rápida y fácil, menor necesidad de capacitación). |
Tips para tomar la mejor decisión al elegir
Los conceptos de Deep Learning y Rapid Learning sirven para ayudar en la selección de productos dentro del módulo de capacitaciones.
Evaluación de necesidades
1. Deep Learning: Ideal para clientes que buscan:
- Desarrollar habilidades cognitivas complejas en sus colaboradores, como pensamiento crítico, análisis de datos y resolución de problemas.
- Preparar a sus colaboradores para roles de liderazgo o puestos que requieren una comprensión profunda de temas complejos.
- Fomentar una cultura de aprendizaje continuo y reflexión crítica dentro de la organización.
2. Rapid Learning: Conveniente para clientes que buscan:
- Brindar a sus colaboradores las habilidades y conocimientos esenciales para realizar sus tareas de manera efectiva y eficiente.
- Adaptarse rápidamente a cambios en el entorno empresarial o tecnológico.
- Capacitar a nuevos colaboradores de forma rápida y accesible.
Recomendaciones personalizadas
Además, podemos hacer un análisis de las necesidades específicas de cada cliente, considerando factores como:
1. Tamaño de la empresa
- El Deep Learning puede ser más viable para empresas grandes con recursos para invertir en programas de desarrollo a largo plazo.
- El Rapid Learning puede ser más adecuado para empresas pequeñas o medianas que buscan soluciones rápidas y accesibles.
2. La industria
- El Deep Learning puede ser más útil en industrias que requieren innovación y análisis complejo, como tecnología o finanzas.
- El Rapid Learning puede ser más beneficioso en sectores que demandan agilidad y adaptación, como retail o manufactura.
3. Presupuesto
- El Deep Learning suele implicar mayores costos de desarrollo e implementación.
- El Rapid Learning puede ser más rentable.
4. Cultura organizacional
- Si la empresa valora el aprendizaje continuo y la reflexión profunda, Deep Learning puede ser una buena opción.
- Si la cultura prioriza la agilidad y la adaptación, Rapid Learning puede ser más adecuado.
¿Conoces Buk y sus cursos de Deep y Rapid Learning?
Desde Buk podemos recomendar hacer uso tanto del Deep Learning, como del Rapid Learning para crear programas o rutas de aprendizaje integrales que satisfagan las diversas necesidades de los colaboradores. Por ejemplo:
- Cursos de Deep Learning para desarrollar habilidades cognitivas complejas en empleados de alto potencial o puestos de liderazgo. Estos podrían encontrarse en COURSERA.
- Implementar programas de Rapid Learning para capacitar a todos los empleados en las habilidades básicas y esenciales para sus roles. Estos podrían encontrarse en BUKPLAY (elearning y en vivo), COURSERA, o si son muy específicos y propios de la organización, el servicio de Cursos a Medida de Buk.
Un conjunto de estas opciones combinadas podría convertirse en una estrategia de Deep Learning, construyendo rutas de aprendizaje en la cual los colaboradores deban profundizar contenidos a partir de un conjunto de cursos o instancias de aprendizaje.
- Utilizar una plataforma LMS flexible que permita alojar y gestionar contenido de ambos enfoques.
La presentación completa del módulo de capacitaciones la puedes encontrar AQUÍ.
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