Cuando el volumen y la velocidad de la información superan la capacidad de procesamiento de las personas, se deteriora la selección de lo relevante, la integración conceptual y la calidad de las decisiones. Más información puede perjudicar el aprendizaje del individuo si no sabe gestionarla.
El comité de talento está satisfecho. El tablero de control lo confirma: este año se duplicaron las horas de formación, aumentó la participación y el catálogo de cursos luce impresionante. Sin embargo, en la reunión aparece la misma pregunta incómoda: ¿por qué no se ve un salto equivalente en decisiones, ejecución, aprendizaje de errores o innovación? Esta paradoja es más frecuente de lo que se admite en organizaciones que han abrazado el aprendizaje permanente (lifelong learning o LLL, por sus siglas en inglés): si el entorno cambia, hay que aprender más. Como respuesta, se multiplican cursos, plataformas, certificaciones y «rutas» de contenidos.
Una empresa puede invertir en equipos (hardware), espacio, acceso a expertos y herramientas, y además instalar muchas aplicaciones (cursos, talleres, microlearning, certificaciones, etc.). Pero si el «sistema operativo» de la persona está mal configurado —si no gestiona bien la memoria, la atención, las prioridades y el aprendizaje— el «computador» se vuelve lento, se cuelga, abre mil pestañas y no produce un buen trabajo.
El problema no es la cantidad de formación, sino el modo de operación con el que el sistema convierte insumos en rendimiento. En la formulación normativa europea, el aprendizaje permanente se entiende como «toda actividad de aprendizaje realizada a lo largo de la vida con el fin de mejorar conocimientos, competencias y/o cualificaciones» en las dimensiones personal, social y laboral. El aprendizaje permanente no se limita a lo formal: integra lo aprendido a lo largo del tiempo (lifelong) y lo aprendido en distintos espacios (lifewide), y articula aprendizaje formal, no formal e informal.
En la práctica organizacional, ese ideal suele traducirse en «más insumos», más cantidad de formación. Ahí aparece un riesgo clásico: la sobrecarga informativa. Cuando el volumen y la velocidad de la información superan la capacidad de procesamiento de las personas se deteriora la selección de lo relevante, la integración conceptual y la calidad de las decisiones.[1] Más información puede producir peor aprendizaje en los individuos si su sistema operativo no la sabe gestionar.
El núcleo del problema no reside en el aprendizaje permanente como exposición, sino en el patrón de aprendizaje con el que una persona sostiene lo aprendido en el tiempo.[2] Metafóricamente, lo decisivo no es cuántas aplicaciones instala una persona en su mente, sino cuál sistema operativo emplea para trabajar y aprender.
Cuando «más aprendizaje» se convierte en «más información»
En las empresas, hablar de aprendizaje permanente suele activar una intuición automática: si el entorno cambia, hay que aprender más. El problema aparece cuando esa intuición se convierte en gestión cotidiana y el aprendizaje permanente se reduce a catálogo y consumo, y se evalúa principalmente por participación en formación.[3] Bajo presión de tiempo, además, muchas personas «cumplen» con el aprendizaje como se cumple con el correo: lo abren, lo recorren, lo cierran.
La investigación acerca de la sobrecarga informativa muestra que el exceso de información no solo «cansa»: cambia la calidad del pensamiento. A mayor saturación suele empeorar la discriminación de señales relevantes, la capacidad para integrar ideas y la consistencia de las decisiones.[4] Volviendo al símil del computador: cuando hay muchos procesos que compiten por los recursos, el sistema se vuelve no solo lento, sino también errático.
En vez de preguntar: «¿Cuántos cursos estamos dando?», conviene preguntar: «¿Qué ocurre cuando el sistema recibe todas esas entradas?». Esa pregunta abre la puerta a un cambio conceptual: del aprendizaje permanente como volumen de información al aprendizaje permanente como calidad del aprendizaje.
El verdadero retorno del aprendizaje permanente no se mide por el número de cursos, sino por la capacidad de transformar entradas de información en criterio, transferencia e innovación.
Patrón de aprendizaje: el sistema operativo para aprender
En las ciencias empresariales suele hablarse de capacidades de aprendizaje como el compromiso con aprender, la apertura a experimentar, la perspectiva sistémica, la transferencia de conocimiento, etc.[5] Por ejemplo, hay trabajos que conectan estas capacidades con creatividad e innovación sostenible. Este enfoque es útil porque capta recursos y predisposiciones que facilitan el aprendizaje. Pero esas «capacidades» dicen cuánto potencial existe, algo similar a medir el equipo: cuánta potencia, cuánta memoria, cuántos recursos disponibles. Pero dejan una parte clave opaca: el mecanismo. ¿Cómo convierte la persona información y experiencia en conocimiento que mejora decisiones, desempeño e innovación?
Aquí es donde la perspectiva de patrones de aprendizaje aporta una ventaja práctica: describe el «cómo» del aprender, es decir, el «sistema operativo» que gobierna el procesamiento y la regulación del aprendizaje en la vida real.[6] A diferencia de los rasgos de personalidad o los enfoques basados en «estilos» fijos, un patrón de aprendizaje no es una etiqueta inamovible, sino una configuración relativamente estable —aunque susceptible de cambio— que refleja la forma en que una persona suele aprender: cómo procesa la información, cómo se organiza, qué significado atribuye al aprendizaje y qué la motiva a hacerlo.[7]
Aplicando el símil del computador:
- Las aplicaciones (apps) son cursos, certificaciones, talleres, contenidos.
- Los equipos (hardware) son recursos, talento, herramientas disponibles.
- El sistema operativo es el patrón de aprendizaje que decide cómo se usan los recursos para gestionar la atención, cómo se integra lo nuevo en lo anterior, cómo se transforma insumo en conocimiento útil.
Jan Vermunt, profesor de Ciencias de Aprendizaje de la Universidad Tecnológica de Eindhoven (Países Bajos), organiza ese sistema operativo en cuatro componentes:[8]
- Procesamiento: ¿qué hacer con la información? ¿Se repite o se conecta, se interpreta y se construyen explicaciones propias?
- Regulación: ¿cómo gestionar el aprendizaje? ¿Se planifica, se monitoriza, se ajusta o depende de guía externa?
- Concepción: ¿aprender es acumular datos o comprender para decidir, aplicar y crear?
- Orientación/motivación: ¿se aprende por obligación, por rendimiento, por curiosidad o por propósito?
Estas piezas, al agruparse, forman patrones. La investigación identifica diversos patrones recurrentes:[9]
- Orientado al significado (meaning-directed): la persona que se caracteriza por este patrón integra, conecta, estructura y construye comprensión; aprende de manera profunda.
- Orientado a la reproducción (reproduction-directed): la persona prioriza memorizar y replicar con precisión; lo hace por reconocimiento u obtención de certificados. La persona con este patrón puede ser eficaz para rutinas estables, cuando hay procedimientos y órdenes, pero se limita cuando se requiere recombinar y crear.
- Indefinido/indiferenciado (undirected): este patrón indica falta de claridad y dependencia de guía externa; ambigüedad, duda y bajo desempeño.
- Orientado a la aplicación (application-directed): la persona aprende para usar lo aprendido; es un patrón valioso para transferencia, especialmente si se conecta con comprensión más profunda.
La implicación gerencial es clara: no basta con instalar aplicaciones (más cursos). Si el sistema operativo (patrón de aprendizaje) es reproductivo o indiferenciado, el aprendizaje puede quedarse en replicación, rutina o cumplimiento. Si está orientado al significado y es autorregulado, el proceso tiende a traducirse en mejores criterios, decisiones y desempeño.
Un ejemplo práctico: sostener exploración y explotación sin «colapsar el sistema»
En las organizaciones, muchas exigencias son tensiones paradójicas: contradictorias e interdependientes. No se resuelven eligiendo un polo, sino integrando dinámicamente.[10] La tensión exploración–explotación es una de las más citadas: explorar implica experimentar y buscar alternativas; mientras que explotar, es refinar y optimizar lo conocido.[11]
En el computador, exploración y explotación son dos modos que compiten por recursos:
- Explorar abre procesos nuevos (probar, prototipar, fallar).
- Explotar ejecuta procesos estables (eficiencia, calidad, entrega).
Cuando el patrón de aprendizaje es reproductivo o indiferenciado, la persona tiende a vivir la tensión como dilema («produzco o experimento»). En cambio, con mayor autorregulación y orientación al significado, la tensión se gestiona como orquestación: cuándo abrir, cuándo cerrar, cómo aprender del intercambio (feedback) y ajustar sin perder rendimiento.[12] Esta capacidad de sostener el «ambos/y» es un fundamento cognitivo de la ambidestreza conductual y, por extensión, para la innovación sostenida.[13] Los patrones de aprendizaje abren la caja negra para entender por qué algunas personas pueden desplegar esas prácticas y otras no: el patrón (procesamiento, regulación, concepciones y orientaciones) opera como el «sistema operativo» que determina si el individuo integra señales contradictorias o se queda en repetición, dependencia o dispersión.[14]
Si el patrón que gobierna cómo se procesa, regula e integra el conocimiento no mejora, el resultado es predecible: saturación, dispersión y bajo retorno.
Implicaciones prácticas para líderes
La primera lección es dejar de medir «aplicaciones instaladas» y empezar a medir «actualizaciones del sistema operativo». Si se acepta este marco, cambia el foco de gestión y desempeño en la vida. El desafío no es más aprendizaje, sino mejor aprendizaje. Algunas tareas prácticas son:
- Cambie el indicador o la medida principal: de horas/participación a pruebas de integración de información y transferencia de conocimientos.[15]
- Haga visible el «cómo»: pida síntesis a sus colaboradores, mapas de decisiones, lecciones aplicadas; no pida solo certificados.[16]
- Instale rutinas de autorregulación: plantee metas breves, chequeos de comprensión, reflexión pos-acción, ajustes de estrategia, debates y reflexiones.[17]
- Diseñe aprendizaje alrededor del trabajo real —problemas, casos, proyectos— y luego obligue a extraer principios y criterios.[18]
- Cree permisos o espacios para aprender: construya seguridad psicológica, intercambio útil, tolerancia inteligente al error.
- Promueva la transición de patrones: reduzca la dependencia de guía externa, fortalezca la autorregulación, incentive la explicación propia y la conexión entre ideas.[19]
El verdadero retorno del aprendizaje permanente está en actualizar el sistema
Muchas empresas compran programas de aprendizaje a gran velocidad; es decir, pagan más formación y consultoría. Algunas incluso actualizan el equipo: compran sistemas y herramientas y contratan. Pero si el sistema operativo del aprendizaje —el patrón que gobierna cómo se procesa, regula e integra el conocimiento— no mejora, el resultado es predecible: saturación, dispersión y bajo retorno.
Si quiere saber, en términos prácticos, si su estrategia de aprendizaje permanente produce transformación o solo movimiento, pruebe este diagnóstico simple:
- Equipo: ¿se dispone de recursos reales para aprender en el trabajo (tiempo, acceso a expertos, herramientas, proyectos retadores) o solo «ofertas» en catálogo?[20]
- Aplicaciones: ¿se ofrece formación sin pruebas de transferencia o se diseñan aprendizajes anclados a decisiones y problemas reales?[21]
- Sistema operativo: ¿se ayuda a que la gente aprenda mejor —autorregulación, integración, construcción de criterio— o solo se mide consumo de contenidos?[22]
El verdadero retorno del aprendizaje permanente no se mide por el número de cursos, sino por la capacidad de transformar entradas de información en criterio, transferencia e innovación.[23] Eso requiere una agenda menos vistosa, pero más poderosa: cambiar el patrón de aprendizaje con el desarrollo de autorregulación y orientación al significado y la creación de contextos donde aprender sea seguro y productivo.[24]
Aramis Rodríguez-Orosz, profesor del IESA.
María Jesús Acosta, profesora de la Universidad Metropolitana y gerente en la industria farmacéutica.
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Notas
[1] Eppler, M. J. y Mengis, J. (2004). The concept of information overload: A review of literature from organization science, accounting, marketing, MIS, and related disciplines. The Information Society, 20(5), 325-344. DOI:10.1080/01972240490507974.
[2] Vermunt, J. D. y Donche, V. (2017). A learning patterns perspective on student learning in higher education: State of the art and moving forward. Educational Psychology Review, 29(2), 269-299. https://doi.org/10.1007/s10648-017-9414-6.
[3] Commission of the European Communities (2000); Unesco Institute for Lifelong Learning (2022).
[4] Eppler y Mengis (2004).
[5] Jerez-Gómez, P., Céspedes-Lorente, J. y Valle-Cabrera, R. (2005). Organizational learning capability: A proposal of measurement. Journal of Business Research, 58(6), 715-725. DOI:10.1016/j.jbusres.2003.11.002.
[6] Vermunt y Donche (2017).
[7] Martínez-Fernández, J. R. (2019). El modelo de patrones de aprendizaje: estado actual, reflexiones y perspectivas desde el territorio de Iberoamérica. Revista Colombiana de Educación (77), 227-244. https://doi.org/10.17227/rce.num77-9953; Vermunt y Donche (2017).
[8] Vermunt y Donche (2017).
[9] Vermunt y Donche (2017).
[10] Lewis, M. W. (2000). Exploring paradox: Toward a more comprehensive guide. Academy of Management Review, 25(4), 760-776. https://doi.org/10.2307/259204.
Smith, W. K. y Lewis, M. W. (2011). Toward a theory of paradox: A dynamic equilibrium model of organizing. Academy of Management Review, 36(2), 381-403. DOI:10.5465/AMR.2011.59330958.
[11] March, J. G. (1991). Exploration and exploitation in organizational learning. Organization Science, 2(1), 71-87. http://www.jstor.org/stable/2634940.
[12] Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. En M. Boekaerts, P. R. Pintrich y M. Zeidner (eds.), Handbook of self-regulation (pp. 13-39). Academic Press.
[13] Papachroni, A. y Heracleous, L. (2020). Ambidexterity as practice: Individual ambidexterity through paradoxical practices. The Journal of Applied Behavioral Science, 56(2), 143-165. https://doi.org/10.1177/0021886320913048.
[14] Vermunt y Donche (2017).
[15] Eppler y Mengis (2004).
[16] Vermunt y Donche (2017).
[17] Zimmerman (2000); Panadero, E. (2017). A review of self-regulated learning: Six models and four directions for research. Frontiers in Psychology, 8, 422. ttps://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00422.
[18] Boyle y otros (2003).
Kittel, A. F. D. y Seufert, T. (2023). It’s all metacognitive: The relationship between informal learning and self-regulated learning in the workplace. PLOS ONE, 18(5). https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0286065.
[19] Vermunt y Donche (2017).
[20] Jerez-Gómez y otros (2005).
[21] Kittel y Seufert (2023).
[22] Panadero (2017); Vermunt y Donche (2017); Zimmerman (2000).
[23] Cohen, W. M. y Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128-152. DOI:10.2307/2393553.
Anderson, N., Potočnik, K. y Zhou, J. (2014). Innovation and creativity in organizations: A state-of-the-science review, prospective commentary, and guiding framework. Journal of Management, 40(5), 1297-1333. https://doi.org/10.1177/0149206314527128.
[24] Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350-383. http://www.jstor.org/stable/2666999.
