No se trata de reemplazar personas con máquinas, sino de decidir quién diseñará el futuro: los algoritmos o los profesionales capaces de usarlos con criterio.
La explosión de herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) en los últimos años ha sido tan vertiginosa como desigual. Desde 2022, las matrículas en cursos sobre GenAI se han multiplicado por ocho, según datos del Future of Jobs Report 2025. Las empresas están invirtiendo en infraestructura, en servidores y hasta en “centros de excelencia de IA”. Pero hay un detalle incómodo: ¿están invirtiendo con la misma fuerza en su gente?
El dato es claro: aunque 86 % de los empleadores cree que la IA transformará su negocio para 2030, solo un porcentaje mucho menor está invirtiendo seriamente en formación de sus equipos para trabajar con ella. Y ese desfase no es solo un tema de talento: es un error estratégico que podría costar caro.
La paradoja del poder: tener la tecnología sin tener quién la use bien
A primera vista, GenAI parece democratizar el conocimiento: permite que cualquier colaborador, sin formación técnica, pueda hacer tareas “expertas”. Redactar informes, programar scripts, analizar patrones de datos o incluso proponer mejoras de procesos.
Pero ese poder no es automático. Lo que separa a una organización que escala con IA de otra que la utiliza solo como juguete es la capacidad humana para pensar, interpretar, decidir y corregir. Y eso exige entrenamiento.
El problema es que muchas empresas están apostando al “autoaprendizaje” de sus empleados. Como si bastara con que usen ChatGPT una vez para que ya dominen sus implicancias éticas, operativas y estratégicas.
Entrenar no es opcional: es el nuevo core del negocio
Si más del 60 % de las organizaciones planea transformar sus modelos operativos con IA, como revela el informe del WEF, entonces la formación en GenAI ya no es un “extra” del área de L&D, sino un componente estructural del negocio.
Entrenar en GenAI no se trata de cursos de “cómo escribir prompts”, sino de enseñar a:
- Evaluar la confiabilidad de las respuestas generadas
- Integrar GenAI en flujos de trabajo reales
- Reconocer sesgos y límites éticos
- Tomar decisiones basadas en colaboración humano-máquina
- Comunicar resultados generados por IA de forma responsable
Y aquí está la oportunidad estratégica: quien entrene bien, diseñará ventaja competitiva. Quien improvise, se volverá irrelevante.
¿Por qué no están formando? Las excusas más comunes
No se trata de formar por moda, sino de formar por sentido estratégico.
Porque, como ya ocurrió con la revolución digital, no gana quien adopta más rápido la tecnología, sino quien forma mejor a su gente para sacarle verdadero provecho.
Muchos líderes esgrimen tres grandes argumentos para no priorizar formación en GenAI:
- “Todavía es muy temprano” → Falso. Los sectores que ya lo adoptaron (finanzas, IT, marketing) están consolidando ventajas.
- “Nuestros colaboradores ya la usan” → Usar no es integrar. Un copy que escribe con IA no es lo mismo que un equipo creativo que trabaja con prompts estratégicos.
- “No sabemos por dónde empezar” → Ese es precisamente el síntoma de la falta de estrategia formativa.
¿Estamos frente a una brecha cognitiva organizacional?
Mientras se habla de brechas digitales, emerge una más sutil pero igual de peligrosa: la brecha entre la capacidad instalada de una empresa y la comprensión crítica de sus herramientas más poderosas.
En otras palabras: la GenAI ya está en las organizaciones, pero ¿está verdaderamente en la cultura, en las habilidades, en las decisiones del día a día? ¿O solo en las notas de prensa?
Y eso nos lleva a una pregunta incómoda:
¿Tiene sentido que una organización adopte tecnología que sus propios equipos no entienden ni dominan?
Hacia una visión estratégica de la formación en IA
Las empresas que están liderando esta transición tienen un patrón común: convierten la formación en IA en parte del ADN de su cultura organizacional. No la externalizan. No la improvisan. No la delegan solo al área de TI. La hacen transversal.
- Pfizer, por ejemplo, capacita a sus científicos en IA para integrar modelos en los procesos de descubrimiento de medicamentos.
- Accenture lanzó un programa de upskilling global para que más de 250,000 empleados aprendan a trabajar con GenAI desde sus roles actuales.
- Telefónica está desarrollando rutas de aprendizaje específicas para que cada perfil profesional entienda cómo aplicar la IA en su flujo de trabajo.
Estos ejemplos no son adornos. Son estrategias de supervivencia.
La pregunta no es si vas a usar GenAI. Eso ya está ocurriendo.
La verdadera pregunta estratégica es: ¿quién va a liderar su uso dentro de tu organización? ¿Tus colaboradores o tus competidores?
