{"id":801974,"date":"2023-01-23T12:00:00","date_gmt":"2023-01-23T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/company-news\/introducing-kineo-analytics-for-learning-content\/"},"modified":"2026-07-23T18:38:49","modified_gmt":"2026-07-23T18:38:49","slug":"introducing-kineo-analytics-for-learning-content","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/mindtools-kineo.com\/es\/noticias\/introducing-kineo-analytics-for-learning-content\/","title":{"rendered":"Presentamos Kineo Analytics para contenidos de aprendizaje"},"content":{"rendered":"

Escrito por Steve Lowenthal, Chief Product & Marketing Officer de Kineo <\/h3>\n

Los datos son el combustible que impulsa a las empresas modernas. Desde las campa\u00f1as de marketing hasta los motores a reacci\u00f3n, los datos aportan m\u00e1s transparencia. Ahora podemos usar los datos de forma eficaz para destacar los \u00e9xitos y crear oportunidades de mejora. El aprendizaje no deber\u00eda ser diferente de estas otras \u00e1reas. <\/p>\n

Si comprendemos mejor c\u00f3mo interact\u00faan, rinden y se sienten los alumnos respecto a las experiencias de aprendizaje, tenemos el potencial de mejorar significativamente la calidad del aprendizaje en toda una organizaci\u00f3n. Lo que, a su vez, impulsa el rendimiento individual y colectivo.<\/p>\n

Presentamos Kineo Analytics para contenidos de aprendizaje  <\/h2>\n

Es posible que haya visto algunas de nuestras promociones recientes sobre el lanzamiento de Kineo Analytics. Como Chief Product and Marketing Officer de Kineo, quer\u00eda aprovechar esta oportunidad para arrojar algo m\u00e1s de luz sobre el servicio, por qu\u00e9 lo estamos lanzando y cu\u00e1l es nuestra ambici\u00f3n. <\/p>\n

Hace poco m\u00e1s de diez a\u00f1os, se lanz\u00f3 xAPI (tambi\u00e9n conocido como Tin Can o Experience API) para inaugurar una nueva era de transparencia de datos en el aprendizaje. Lamentablemente, para la gran mayor\u00eda de las organizaciones, la captura y el uso de los datos siguen siendo dif\u00edciles de alcanzar<\/a>. <\/p>\n

Kineo ha sido un defensor de xAPI desde su lanzamiento, y hemos tenido algunos \u00e9xitos interesantes. Sin embargo, al igual que el resto del sector, vemos la oportunidad de lograr mucho m\u00e1s. Esto nos llev\u00f3 a reflexionar sobre por qu\u00e9 el uso de los datos sigue siendo dif\u00edcil de alcanzar en el \u00e1mbito de la formaci\u00f3n y el desarrollo (L&D) y a explorar qu\u00e9 pod\u00edamos hacer al respecto.  <\/p>\n

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Lo que descubrimos <\/h2>\n

Descubrimos que la mayor\u00eda de las organizaciones siguen estando enormemente entusiasmadas con capturar y comprender los datos. No obstante, existen algunas razones pr\u00e1cticas por las que las organizaciones no han madurado su estrategia de datos de L&D. <\/p>\n

Kineo Analytics es nuestra respuesta a lo que descubrimos. Es un servicio de valor a\u00f1adido construido sobre una s\u00f3lida infraestructura tecnol\u00f3gica. Lo lanzamos a finales de 2022 con el objetivo de inaugurar una nueva era de uso y an\u00e1lisis de datos, en colaboraci\u00f3n con nuestros clientes. <\/p>\n

Hemos trabajado estrecha y ampliamente con las organizaciones para comprender sus problemas relativos al an\u00e1lisis y la interpretaci\u00f3n de los datos. Sabemos que este no es un camino f\u00e1cil de recorrer para muchas organizaciones. Sin embargo, estamos aqu\u00ed para ayudarle a sortear los obst\u00e1culos y a comprender que los datos pueden ser su soluci\u00f3n en lugar de su enemigo (o, peor a\u00fan, algo que se deja para m\u00e1s tarde).  <\/p>\n

Los 4 obst\u00e1culos m\u00e1s habituales y c\u00f3mo los abordamos <\/h2>\n

Todas las organizaciones con las que trabajamos estrechamente ten\u00edan la ambici\u00f3n de ampliar su uso de los datos y crear soluciones significativas y relevantes para sus compa\u00f1eros. A lo largo de nuestro an\u00e1lisis, hubo temas y problemas recurrentes que las organizaciones estaban experimentando. <\/p>\n

Hemos creado Kineo Analytics como respuesta directa a los problemas a los que se enfrentan usted y sus equipos. As\u00ed es como estos obst\u00e1culos determinaron nuestro enfoque de Kineo Analytics:<\/p>\n

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Obst\u00e1culo 1: Recursos <\/h3>\n
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Nos cuesta conseguir la inversi\u00f3n adicional en tecnolog\u00eda e infraestructura para respaldar el an\u00e1lisis de datos. Y, lo que es m\u00e1s, nos cuesta conseguir el tiempo y el presupuesto adicional para la consultor\u00eda que incluya el an\u00e1lisis de datos. <\/p>\n<\/blockquote>\n

El mayor obst\u00e1culo que nos plantean los clientes es la inversi\u00f3n y el tiempo en infraestructura para el an\u00e1lisis de datos. Se trata de la inversi\u00f3n en un Learning Record Store (LRS) que va m\u00e1s all\u00e1 de la inversi\u00f3n que ya se realiza en un Learning Management System o en una Learning Experience Platform. Y de garantizar que, cuando estos sistemas est\u00e1n implantados, se utilicen con regularidad y de la manera m\u00e1s eficaz y eficiente. <\/p>\n

Nuestra soluci\u00f3n: <\/h4>\n