En 2026, la IA dejará de ser una tecnología experimental para convertirse en una competencia cada vez más relevante en el lugar de trabajo, las empresas están incorporando herramientas de IA, los colaboradores las utilizan con mayor frecuencia y las áreas de Learning & Development (L&D) están ampliando sus programas de formación.
Pero existe una brecha cada vez más evidente: capacitar no necesariamente significa desarrollar una capacidad que pueda aplicarse al trabajo y generar resultados.
Los datos de 2026 muestran esta contradicción desde distintos ángulos. DataCamp encontró que el 82 los líderes empresariales encuestados afirma que su organización ofrece algún tipo de capacitación en IA, pero solo el 35% considera que cuenta con un programa maduro de upskilling en IA a escala organizacional. Al mismo tiempo, el 59% reporta que su organización todavía tiene una brecha de habilidades en IA.
The Conference Board llega a una conclusión complementaria: aunque 55 los trabajadores utiliza IA de manera diaria o semanal, solo 33,3% había participado en capacitación proporcionada por su organización durante los seis meses anteriores. Además, menos de la mitad considera que dispone del tiempo, las herramientas y los recursos necesarios para desarrollar estas capacidades.
El problema, por tanto, no parece ser simplemente la ausencia de cursos, el verdadero desafío es convertir el aprendizaje en capacidad aplicada.
El diagnóstico del mercado en 2026
La expansión de la capacitación en IA es innegable, sin embargo, los indicadores muestran que existe una diferencia entre ofrecer formación, desarrollar confianza y conseguir que las personas utilicen la IA de manera efectiva en su trabajo.
La investigación de AMA resulta especialmente reveladora. En una encuesta a 1.365 profesionales, el 78 las organizaciones afirma ofrecer algún tipo de capacitación en IA. Sin embargo, el 57 los empleados todavía siente que está atrasado en sus conocimientos de IA, prácticamente el mismo porcentaje registrado el año anterior. Entre los colaboradores individuales, la sensación de estar atrasados llega al 72%.
Esto plantea una pregunta fundamental: si cada vez más empresas ofrecen capacitación, ¿por qué tantos profesionales siguen sin sentirse preparados?
Una posible respuesta es que el modelo tradicional de formación fue diseñado para desarrollar conocimientos relativamente estables. La IA, en cambio, evoluciona a una velocidad que hace que un curso aislado pueda quedar desactualizado rápidamente.
AMA señala precisamente esta dificultad: los programas puntuales no consiguen seguir el ritmo de evolución del ecosistema de IA y propone pasar de eventos aislados de formación a un ciclo continuo de evaluación, aprendizaje, aplicación y retroalimentación.
La paradoja no es, entonces, que la capacitación no funcione, la paradoja es que la capacitación tradicional puede quedarse corta frente a la naturaleza cambiante de la IA.
¿Por qué falla el modelo tradicional de capacitación en IA?
1. Consumo pasivo de contenido
Uno de los problemas más frecuentes es confundir exposición a información con desarrollo de habilidades.
Un empleado puede completar un curso sobre IA generativa, aprender conceptos básicos y aprobar una evaluación. Eso demuestra que consumió contenido. No necesariamente demuestra que pueda utilizar la IA para resolver un problema real de su puesto.
La investigación de DataCamp muestra precisamente esta dificultad: el 23 los líderes encuestados señala que los cursos basados en video dificultan la aplicación de las habilidades en el mundo real, mientras que el 24% identifica la falta de proyectos prácticos o laboratorios como un problema.
The Conference Board coincide en que la experimentación práctica y la aplicación al trabajo son elementos críticos para desarrollar capacidades de IA. Su recomendación es combinar aprendizaje formal, social y experiencial en lugar de depender exclusivamente de cursos tradicionales.
La diferencia es importante:aprender qué puede hacer la IA no equivale a aprender cómo utilizarla para hacer mejor el trabajo.
2. Demasiado énfasis en la herramienta y poco en el contexto
Otro problema es enseñar IA como una habilidad genérica.
Un profesional de recursos humanos, un analista financiero, un vendedor y un gestor de proyectos pueden utilizar las mismas herramientas de IA, pero sus necesidades son completamente diferentes.
DataCamp encontró que el 23 los líderes considera que las rutas de aprendizaje no están suficientemente adaptadas a roles específicos. Además, el 21% señala que los empleados tienen dificultades para saber por dónde empezar.
Esto significa que una capacitación eficaz no debería comenzar únicamente con: “estas son las funciones de la herramienta”. Debería comenzar con una pregunta diferente: “¿qué tareas de tu trabajo pueden mejorar con IA y qué necesitas saber para utilizarlas correctamente?”
La diferencia parece pequeña, pero cambia completamente el diseño del aprendizaje.
3. La ingeniería de prompts no es la competencia completa
Aprender a escribir mejores instrucciones para un modelo puede ser útil. Pero convertir la formación en IA en una colección de plantillas de prompts limita demasiado el problema.
El trabajador necesita saber cuándo utilizar IA, qué información proporcionar, cómo evaluar una respuesta, cuándo desconfiar de ella, cómo proteger información sensible y cómo integrar el resultado en su flujo de trabajo.
The Conference Board observa que muchas organizaciones todavía concentran sus esfuerzos en alfabetización básica y técnicas de prompting, mientras que son muchas menos las que desarrollan capacidades avanzadas como integrar IA en los flujos de trabajo, gestionar agentes o aplicar IA a desafíos estratégicos del negocio.
La competencia del futuro no será simplemente:“sé escribir un buen prompt”. Será:“sé identificar cuándo la IA puede aportar valor, utilizarla correctamente, evaluar sus resultados y convertirlos en una decisión o acción de negocio”.
Los tres pilares de una capacitación de IA que sí desarrolla capacidades
Los datos de 2026 apuntan hacia un cambio de paradigma: pasar de la formación entendida como contenido a la formación entendida como desarrollo de capacidades.
1. De la teoría a la práctica: Learning-by-Doing
La primera transformación consiste en colocar la práctica en el centro del aprendizaje.
En lugar de limitarse a explicar qué es la IA generativa, una capacitación aplicada debería permitir que el colaborador practique con problemas similares a los que enfrenta durante su jornada.
Por ejemplo:
- Un analista puede trabajar con un reporte y utilizar IA para identificar patrones o generar hipótesis.
- Un profesional de ventas puede practicar la preparación de una reunión con un cliente.
- Un equipo de atención puede resolver una situación compleja utilizando IA como asistente.
- Un gestor de proyectos puede analizar riesgos, resumir información y preparar diferentes escenarios.
La práctica convierte el conocimiento en comportamiento yese comportamiento puede ser observado, evaluado y mejorado.
The Conference Board recomienda precisamente proporcionar a los trabajadores tiempo, herramientas y oportunidades para aprender mediante experiencia práctica.
La OECD también encuentra evidencia de que la capacitación tiene efectos positivos: los usuarios de IA que han recibido formación tienen mayor probabilidad de reportar mejoras en su desempeño laboral y en determinadas condiciones de trabajo.
Por eso, el objetivo no debería ser que el empleado termine un curso, el objetivo debería ser que pueda realizar mejor una tarea después de haberla completado.
2. Del conocimiento técnico al criterio humano
La IA puede generar respuestas rápidamente, pero la velocidad de generación no garantiza la calidad de la decisión.
A medida que la IA se incorpora al trabajo, aumentan también las responsabilidades humanas relacionadas con la evaluación y el uso de sus resultados.
La OECD señala que las habilidades necesarias para trabajar con IA no se limitan a conocimientos avanzados de programación. Para la mayoría de los trabajadores serán especialmente relevantes las habilidades digitales y la capacidad de utilizar, analizar e interpretar datos, junto con competencias como resolución de problemas, creatividad e innovación, esto cambia la definición de alfabetización en IA no se trata únicamente de saber utilizar una herramienta.
Se trata de saber:
- formular correctamente un problema;
- proporcionar contexto;
- analizar una respuesta generada por IA;
- identificar errores o información no fiable;
- contrastar datos;
- reconocer posibles sesgos;
- proteger información corporativa;
- decidir cuándo utilizar IA y cuándo no;
- convertir el resultado en una acción de negocio.
En otras palabras, la IA aumenta el valor del criterio humano en lugar de eliminarlo.
3. De cursos aislados a aprendizaje continuo y personalizado
La tercera transformación consiste en abandonar la idea de que la capacitación ocurre una sola vez una persona puede aprender hoy a utilizar una herramienta y descubrir dentro de seis meses nuevas funcionalidades, agentes o flujos de trabajo completamente diferentes.
AMA recomienda un ciclo iterativo de cuatro pasos: evaluar las habilidades existentes, ofrecer aprendizaje específico, crear oportunidades para aplicar lo aprendido y reforzarlo mediante práctica y feedback.
Esto también implica personalización no todos los colaboradores necesitan aprender lo mismo ni comenzar desde el mismo punto, una ruta de aprendizaje puede adaptarse según: rol ? nivel actual ? tareas ? casos de uso ? práctica ? evaluación ? siguiente habilidad.
Así, un profesional de comunicación puede concentrarse en investigación, redacción, análisis y revisión, mientras que un analista puede necesitar mayor profundidad en datos, automatización o interpretación de resultados.
El objetivo deja de ser completar el mismo curso para todos, el objetivo pasa a ser desarrollar las capacidades que cada persona necesita para desempeñarse mejor en su función.
La nueva métrica: de “horas de formación” a desempeño
Quizá uno de los cambios más importantes para las áreas de L&D sea la forma de medir el éxito.
Durante años, la capacitación corporativa se ha evaluado mediante indicadores como:
- número de empleados inscritos;
- porcentaje de finalización;
- horas de formación;
- resultados de cuestionarios;
- certificados obtenidos.
Estos indicadores son útiles, pero no responden necesariamente a la pregunta que importa al negocio: ¿La persona puede hacer algo mejor gracias a la capacitación?
DataCamp identifica precisamente la medición del ROI como uno de los problemas de los programas tradicionales: el 26 los líderes encuestados señala dificultades para reportar el retorno de la inversión de la formación y el 15% menciona la falta de certificación o evidencia de las habilidades adquiridas.
Por eso, la evaluación de la capacitación en IA debería acercarse progresivamente al desempeño, en lugar de preguntar únicamente: “¿aprobó el curso?” sería más útil preguntar: “¿puede completar esta tarea con IA?” Y posteriormente: “¿la realiza mejor, más rápido o con mayor calidad que antes?” Ese cambio permite conectar L&D con resultados de negocio.
El papel de la organización: capacitar no es suficiente
También sería un error trasladar toda la responsabilidad al trabajador The Conference Board encontró que solo el 48 los trabajadores considera que su organización les proporciona suficiente tiempo durante la jornada para desarrollar habilidades de IA. Un porcentaje prácticamente idéntico considera suficientes las herramientas, el acceso y los recursos disponibles.
Esto revela un problema fundamental: no se puede exigir adopción de IA sin crear las condiciones para que esa adopción ocurra.
Una estrategia de capacitación efectiva necesita al menos tres elementos:
- Tiempo: espacio real dentro de la jornada para aprender y experimentar.
- Herramientas: acceso a las tecnologías necesarias para practicar.
- Contexto: casos de uso y procesos donde la nueva habilidad tenga sentido.
A estos elementos habría que añadir un cuarto: acompañamiento del liderazgo, los managers tienen un papel especialmente importante porque pueden conectar la estrategia de IA con las tareas cotidianas del equipo y ayudar a convertir el aprendizaje en nuevos hábitos de trabajo. AMA también identifica a los managers como multiplicadores importantes de la adopción de IA.
El nuevo modelo: de capacitación a sistema de capacidades
Los datos de 2026 apuntan hacia una conclusión común: el futuro de la formación en IA no consiste en producir más horas de contenido sino en construir un sistema que conecte: aprendizaje + práctica + contexto + feedback + evaluación + desempeño.
DataCamp describe este cambio como el paso de la entrega de contenido hacia sistemas de desarrollo de capacidades: formación práctica, específica por rol, estructurada, reforzada continuamente y vinculada a indicadores de desempeño.
The Conference Board llega a una conclusión similar: las iniciativas de AI skilling tienen mayores posibilidades de éxito cuando están conectadas con los objetivos del negocio y cuentan con apoyo de áreas como Recursos Humanos, L&D, tecnología, legal y las propias unidades de negocio.
La OECD, por su parte, subraya que las habilidades son una pieza fundamental de la infraestructura necesaria para que la adopción de IA produzca beneficios tanto para empresas como para trabajadores.
De aprender sobre IA a aprender a trabajar con IA
Desarrollar capacidades reales en inteligencia artificial requiere ir más allá del contenido teórico. Los colaboradores necesitan practicar situaciones cercanas a su trabajo, tomar decisiones, evaluar resultados y recibir retroalimentación que les permita mejorar.
El Entrenamiento con IA de Zalvadora, a través de su entrenador inteligente , permite llevar ese enfoque a la práctica, los colaboradores pueden enfrentarse a escenarios relacionados con sus funciones, interactuar con un tutor inteligente y recibir retroalimentación para fortalecer no solo el conocimiento sobre IA, sino también el criterio necesario para utilizarla de forma efectiva.
Así, la formación deja de medirse únicamente por cursos completados o certificados obtenidos y comienza a enfocarse en una pregunta más relevante: ¿qué puede hacer mejor una persona después de entrenarse?
La IA no se aprende, se entrena, lleva las capacidades de tu equipo a la práctica con Zalvadora.
Bibliografía
- American Management Association. (2026). The AI training paradox: Why more training isn't building confidence. https://www.amanet.org/articles/the-ai-training-paradox-why-more-training-isnt-building-confidence/
- DataCamp. (2026). Why traditional AI training isn’t working in 2026. https://www.datacamp.com/blog/why-traditional-ai-training-isn-t-working-in-2026
- Organisation for Economic Co-operation and Development. (2026). AI and skills: What we know so far. OECD Publishing. https://www.oecd.org/en/publications/ai-and-skills_f843b352-en/full-report.html
- The Conference Board. (2026). Skilling for AI: Critical factors for navigating AI disruption. https://www.conference-board.org/press/ai-skilling
