--- title: "Cómo genera Outdoo AI microaprendizaje personalizado a partir de los datos de rendimiento" url: "https://help.outdoo.ai/es/article/personalized-micro-learning-from-performance-data" language: "es" last_updated: "2026-10-23T19:07:03.605Z" --- # Cómo genera Outdoo AI microaprendizaje personalizado a partir de los datos de rendimiento Descubra cómo convertir una carencia recurrente en las Scorecards en práctica breve y dirigida a esa habilidad concreta. Los resultados de las Scorecards le muestran dónde tiene dificultades cada miembro del equipo, como una gestión de objeciones débil o unas preguntas de descubrimiento superficiales. Puede usar esos datos para crear práctica breve de microaprendizaje dirigida exactamente a esa carencia, en lugar de contenido genérico que todos reciben independientemente de dónde tengan realmente dificultades. Este artículo explica cómo hacerlo con las herramientas disponibles hoy. ![Página Performance > Activity, pestaña Team Activity con las métricas de cada miembro del equipo](https://cdn.prod.website-files.com/666fdec617b81d256ca8f1ca/6a7d86a67742ebe1fea4402a_performance-team-activity.avif) *El panel Performance es donde estas carencias se hacen visibles por primera vez, tanto a nivel individual como de equipo.* ## Dónde aparece primero la carencia La sección Performance (**Performance** en la barra lateral izquierda) ya muestra estos datos a los responsables. **Performance > Scorecards** indica qué objetivos no cumple de forma sistemática un miembro del equipo o un equipo, y la vista individual de cada miembro del equipo muestra cada sesión puntuada con los objetivos concretos cumplidos y no cumplidos a lo largo del tiempo. Consulte [Analíticas de Performance de los Roleplays](https://help.outdoo.ai/es/article/roleplay-performance-analytics) y [Descripción general de las analíticas de Performance](https://help.outdoo.ai/es/article/performance-analytics-overview) para ver cómo está organizado ese panel. Un miembro del equipo que pierde puntos una y otra vez en el mismo objetivo, por ejemplo la gestión de la objeción de precio, es un candidato claro para practicar de forma específica ese objetivo, en lugar de hacer otro Roleplay de descubrimiento completo que solo lo toca de pasada. ## De la carencia a la práctica dirigida Un Agent de microaprendizaje está pensado para aislar una sección de una conversación, como la gestión de objeciones, la negociación o el precio, en lugar de recorrer una llamada completa de principio a fin. La versión manual de este proceso es: - Empiece con un prompt que describa el escenario. - Seleccione el modo Micro-Learning en lugar de Full Conversation. - Elija la subsección correspondiente (por ejemplo, Negotiation > Discount Negotiation). - Defina un límite de tiempo corto para que la sesión se mantenga centrada. Consulte [Crear un Roleplay Agent de microaprendizaje](https://help.outdoo.ai/es/article/create-micro-learning-roleplay-bot) para ver todos los pasos manuales. La personalización viene de la Scorecard: el objetivo que un miembro del equipo no cumple una y otra vez le indica en qué subsección debe centrarse el micro-Roleplay. Outdoo AI no crea ni asigna estos micro-Roleplays automáticamente. Un responsable elige la carencia, crea o selecciona el Agent y lo comparte con los miembros del equipo que lo necesitan, por ejemplo, añadiéndolo a un Course. ## Usar las recomendaciones de la Scorecard Cada sesión puntuada muestra una **Recommendation** para cada objetivo y una **Overall Recommendation** para la sesión. Léalas junto con el objetivo no cumplido para decidir qué debe practicar el micro-Roleplay. En **Manage > Scorecards**, el ajuste **Recommendation Context** de **Scorecard Details** controla qué datos usa la IA al redactar estas recomendaciones: **Team Calls**, **AI Knowledge Hub** y **Past Recommendations** (que evita repetir comentarios ya dados al mismo miembro del equipo). ## Añadir material de referencia Si tiene una battle card u otro documento de referencia breve sobre la misma habilidad, súbalo en **Manage > Resources**. Puede adjuntarlo al Agent de microaprendizaje con **Add Context > From Resources** o añadirlo a los Resources del Course para que los miembros del equipo lo revisen antes o después de la sesión de práctica. Consulte [Gestionar Resources](https://help.outdoo.ai/es/article/managing-resources). ## Cerrar el ciclo El ciclo es el siguiente: se puntúa una sesión, se identifica el objetivo débil, se asigna un Roleplay breve (y material de referencia) vinculado a ese objetivo y, después, se revisa la siguiente tanda de puntuaciones en **Performance > Scorecards** para ver si el objetivo ha mejorado. Si sus Scorecards de Real Calls cubren los mismos objetivos, también puede comprobar si la práctica se refleja en las puntuaciones de las llamadas reales. Esperamos que este artículo le haya resultado útil. Si tiene alguna consulta, escríbanos a support@outdoo.ai ## Artículos relacionados - [Crear un Roleplay Agent de microaprendizaje](https://help.outdoo.ai/es/article/create-micro-learning-roleplay-bot) - [Analíticas de Performance de los Roleplays](https://help.outdoo.ai/es/article/roleplay-performance-analytics) - [Descripción general de las analíticas de Performance](https://help.outdoo.ai/es/article/performance-analytics-overview) - [Cómo pueden los responsables dar comentarios sobre los Roleplays](https://help.outdoo.ai/es/article/how-managers-can-give-feedback-on-roleplays)