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A medida que las organizaciones se apresuran a implementar soluciones de inteligencia artificial, un obstáculo sorprendente está dificultando la adopción generalizada, y no se trata de las capacidades tecnológicas ni de restricciones presupuestarias. Según investigaciones recientes, la barrera más significativa para la adopción de IA en las empresas es la insuficiente formación de los empleados. Este informe analiza el estado actual de la adopción de IA empresarial, la brecha crítica de formación y la trayectoria futura de las estrategias de capacitación en IA.
Estado Actual de la Adopción Empresarial de IA en 2025
La adopción de IA en las empresas se ha acelerado drásticamente en los últimos años, con más organizaciones pasando de la experimentación a la implementación. Según encuestas recientes, más del 80% de las empresas han adoptado la IA en algún grado, y el 35% la utiliza en varios departamentos. La inversión es considerable: el gasto en IA alcanzó los 13.800 millones de dólares en 2024, más de seis veces los 2.300 millones gastados en 2023.
A pesar de este impulso inversor, existe una notable disparidad entre las tasas de adopción y la obtención de valor real. Aunque casi todas las organizaciones reportan un retorno de inversión (ROI) medible con IA generativa en sus iniciativas más avanzadas (con un 20% reportando un ROI superior al 30%), el impacto general sigue siendo desigual en las plantillas.
Sin embargo, las empresas se enfrentan a un reto crítico: las herramientas están disponibles, pero los empleados no están suficientemente preparados para utilizarlas de manera efectiva.
La Brecha de Formación: Una Barrera Crítica de Adopción
Una investigación revela un dato sorprendente: menos de la mitad de las 1.010 empresas encuestadas ofrecen algún tipo de formación en IA generativa. Solo el 45% proporciona cursos introductorios de GenAI y apenas el 40% ofrece formación específica sobre aplicaciones a sus empleados.
Esta carencia de formación tiene implicaciones importantes:
- Aprendizaje Autodidacta por Defecto: La mayoría de los empleados debe aprender a utilizar las herramientas de IA por sí mismos, lo que lleva a una adopción inconsistente y a un uso subóptimo.
- Infrautilización de las Inversiones: De media, solo un tercio de los empleados tiene actualmente acceso a herramientas de GenAI como Microsoft Copilot, ChatGPT o Gemini de Google, con un crecimiento esperado de apenas un 3% en 12 meses, lo que indica una desaceleración en la adopción.
- Potencial de Productividad No Realizado: Sin una formación adecuada, los empleados tienen experiencias incompletas o decepcionantes con las herramientas de IA, o directamente nunca intentan utilizarlas.
- Limitaciones de Tiempo: El 48% de los profesionales señala la falta de tiempo como la mayor barrera para crear e impartir contenidos de formación efectivos.
- Brecha de Habilidades entre Formadores: El 16,7% indica que sus equipos carecen de las habilidades necesarias para desarrollar programas de formación adecuados en IA.
Rompiendo Hábitos Laborales Establecidos
Otro reto importante es superar los patrones de trabajo arraigados. Los empleados que llevan años o décadas utilizando suites de productividad tradicionales suelen tener dificultades para adoptar flujos de trabajo nuevos con IA. Esta resistencia al cambio agrava el problema de la formación.
El diseño de interfaz de las herramientas de IA actuales también presenta barreras. Las herramientas basadas en texto y las integraciones en la barra lateral de los programas de productividad suelen sentirse como añadidos poco naturales en lugar de integraciones fluidas, requiriendo a menudo copiar y pegar en exceso para resultar útiles.
Soluciones de Formación Emergentes y Casos de Éxito
A pesar de estos desafíos, están surgiendo enfoques prometedores de formación:
1. Programas Estructurados de Formación Corporativa
Algunas empresas, como Netskill y QA, están desarrollando programas de formación corporativa específicos para la adopción de IA. La formación en Prompt Engineering de Netskill ofrece un enfoque estructurado para ayudar a los empleados a crear prompts efectivos para modelos de IA como ChatGPT y otras herramientas generativas. Estos programas ofrecen:
- Opciones de aprendizaje online, presencial y a ritmo propio
- Módulos que cubren introducción al prompt engineering, diseño de prompts efectivos, técnicas avanzadas y aplicaciones sectoriales
- Ejercicios prácticos y evaluaciones
2. Talleres Prácticos con Resultados Medibles
El programa de formación de QA para Microsoft 365 Copilot demuestra el valor del aprendizaje práctico. El programa impartió 40 sesiones a 800 alumnos con una tasa de satisfacción del cliente del 92%. Los participantes describieron las sesiones como “alucinantes” y “muy útiles”, destacando cómo la formación les ayudó a entender aplicaciones prácticas en sus funciones.
3. Métodos de Formación Impulsados por IA
El futuro de la formación en IA podría estar impulsado por la propia IA. En 2025, una de las tendencias más significativas es el uso de IA para personalizar la experiencia de aprendizaje a nivel organizativo e individual. Las plataformas de aprendizaje impulsadas por IA se adaptan a cada alumno analizando su progreso y ajustando los materiales en tiempo real.
Como explica Dmitri Adler, cofundador de Data Society: “Veremos cómo la formación se personaliza con IA no solo a nivel organizativo, sino también individual.”
El Futuro de la Formación en IA Empresarial: 2026 y Más Allá
De cara al futuro, varias tendencias clave marcarán la formación en IA en las empresas:
1. La Adopción de IA Agente Intensificará las Necesidades de Formación
Para 2025-2026, se espera que la IA agente se consolide como motor de eficiencia, automatización e innovación operativa. Una encuesta a 1.484 líderes de TI en 14 países reveló que el 96% de las organizaciones planea aumentar el uso de agentes de IA en los próximos 12 meses. Este cambio requerirá enfoques de formación aún más sofisticados, ya que los empleados deberán aprender a gestionar y colaborar con sistemas de IA cada vez más autónomos.
2. Las Interfaces de Voz y Multimodales Transformarán la Formación
La evolución de las interfaces de voz y multimodales requerirá nuevos enfoques formativos. Aunque las interfaces de voz pueden ofrecer una interacción más intuitiva con los sistemas de IA, también requieren formación específica para superar la reticencia de los usuarios a hablar con sus dispositivos en entornos profesionales. La formación deberá abordar esta barrera cultural además de las habilidades técnicas.
3. Aprendizaje Personalizado y Adaptativo a Gran Escala
Los sistemas de formación impulsados por IA serán cada vez más sofisticados, ofreciendo hiperpersonalización extrema. Estos sistemas identificarán automáticamente lagunas de conocimiento, proporcionarán recursos adicionales y evaluarán la comprensión de los empleados de forma interactiva.
4. La Formación como Ventaja Competitiva
Las organizaciones que implementen con éxito programas integrales de formación en IA obtendrán ventajas competitivas significativas. A medida que las capacidades de IA se democratizan, el factor diferenciador será la eficacia con la que las empresas formen a su plantilla para aprovechar estas herramientas.
Recomendaciones Estratégicas para Cerrar la Brecha de Formación
Para superar la barrera de la formación, las organizaciones deberían considerar las siguientes estrategias:
1. Priorizar el Presupuesto de Formación Junto a la Inversión Tecnológica
Las empresas deben destinar una parte significativa de su presupuesto de IA a programas de formación integrales, no solo a la tecnología. La evidencia sugiere que la inversión en formación se correlaciona directamente con la adopción exitosa de IA y un ROI tangible.
2. Implementar un Enfoque de Formación Multinivel
La formación efectiva debe incluir:
- Cursos básicos sobre conceptos y capacidades de IA
- Formación específica para cada función o departamento
- Talleres avanzados para usuarios expertos que puedan convertirse en referentes internos
- Oportunidades de aprendizaje continuo a medida que evolucionan las herramientas de IA
3. Rediseñar Flujos de Trabajo e Interfaces
En lugar de añadir simplemente herramientas de IA a los flujos de trabajo existentes, las organizaciones deben rediseñar los procesos pensando en la integración de la IA. Del mismo modo, los proveedores tecnológicos deben centrarse en mejorar el diseño de las interfaces para que las herramientas de IA sean más intuitivas y se integren de forma natural con los sistemas existentes.
4. Crear Referentes Internos y Redes de Apoyo
Desarrollar una red de referentes bien formados en IA en los distintos departamentos puede acelerar la adopción mediante el aprendizaje y el apoyo entre iguales. Estos referentes pueden ofrecer orientación específica que los programas formales de formación pueden pasar por alto.
5. Medir y Comunicar el ROI de la Formación
Las organizaciones deben establecer métricas para medir el impacto de la formación en IA sobre la productividad, la eficiencia y la innovación. Comunicar estos beneficios puede ayudar a justificar una mayor inversión y fomentar una adopción más amplia.
Conclusión: La Formación como Puente hacia un Futuro Potenciado por la IA
A pesar de las importantes inversiones en tecnología de IA, el verdadero potencial de estas herramientas sigue sin aprovecharse plenamente debido a la falta de formación. A medida que avanzamos en 2025 y más allá, las organizaciones que reconozcan y aborden la brecha de formación estarán mejor posicionadas para aprovechar el potencial transformador de la IA.
La evidencia es clara: si las empresas realmente quieren impulsar una adopción generalizada de la IA, deben centrar sus esfuerzos en formar a los empleados para utilizar estas herramientas de manera efectiva. Actualmente, se está prestando muy poca atención a este tema crítico. En cambio, la mayoría de las discusiones siguen centradas en los últimos avances de los modelos de IA y sus métricas de rendimiento.
Al priorizar la formación integral junto con la inversión tecnológica, las organizaciones pueden cerrar la brecha entre el potencial de la IA y el valor práctico, transformando la forma en que se realiza el trabajo y estableciendo ventajas competitivas sostenibles en un entorno empresarial impulsado por la inteligencia artificial.