La inteligencia artificial en el trabajo está modificando la manera en que se realizan distintas tareas y, con ello, las competencias que necesitan las personas. Para las empresas, este escenario abre oportunidades, pero también plantea un desafío: preparar a sus equipos para incorporar estas tecnologías de una manera que tenga sentido para sus funciones y objetivos.
La respuesta no necesariamente comienza eligiendo una herramienta o un curso. Un equipo que recién se aproxima a la inteligencia artificial tiene necesidades diferentes a otro que ya la utiliza y busca aplicarla a procesos específicos. Las funciones de las personas, sus conocimientos previos y los desafíos de cada área también influyen en el tipo de formación que puede resultar pertinente.
Este escenario ya está teniendo efectos sobre las competencias laborales. La Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha señalado que la adopción de inteligencia artificial está cambiando la combinación de habilidades utilizadas en el trabajo y aumentando la relevancia de competencias digitales, cognitivas y socioemocionales.
Por eso, el desafío para las organizaciones no consiste solamente en acercar nuevas herramientas a sus equipos. También implica preparar a las personas para comprenderlas, utilizarlas con criterio y encontrar aplicaciones que aporten valor a su trabajo.
Capacitar en inteligencia artificial no significa enseñar lo mismo a todos
Hablar de capacitación en inteligencia artificial puede abarcar experiencias muy diferentes. Para algunas personas, el primer paso será comprender qué es la IA generativa, qué posibilidades ofrece, cuáles son sus limitaciones y cómo utilizarla responsablemente. Para otras, ese conocimiento inicial ya existe y la necesidad está en llevarlo hacia aplicaciones relacionadas con sus funciones.
Incluso dentro de una misma organización pueden coexistir distintos puntos de partida. Mientras un área puede estar explorando estas tecnologías por primera vez, otra puede haberlas incorporado de manera inicial y necesitar avanzar hacia un uso más sistemático y relacionado con sus procesos.
Las aplicaciones también pueden variar considerablemente. Organizar y sintetizar información, apoyar la elaboración de documentos, explorar ideas, analizar antecedentes o agilizar determinadas tareas son solo algunas posibilidades. Lo importante es que el aprendizaje pueda relacionarse con situaciones que las personas reconozcan en su trabajo.
Desde UdeC Capacita hemos abordado la formación en inteligencia artificial considerando precisamente esas diferencias. Las necesidades pueden ir desde una primera aproximación a la IA y sus aplicaciones hasta experiencias orientadas a productividad, herramientas digitales o usos vinculados con determinados contextos laborales.
Esto también supone reconocer que el punto de partida de las personas no siempre es el mismo. La trayectoria laboral, las funciones que desempeñan, su experiencia previa con tecnologías digitales y los desafíos que enfrentan pueden influir en la manera de aproximarse a nuevos aprendizajes.
Un ejemplo concreto es +40xIA, iniciativa desarrollada por UdeC Capacita junto a OTIC CChC y dirigida específicamente a personas mayores de 40 años. En este caso, la formación responde a un desafío particular: fortalecer la empleabilidad de este segmento conectando su experiencia laboral con nuevas competencias para desenvolverse frente a los cambios tecnológicos.
Su ruta formativa integra inteligencia artificial aplicada, herramientas digitales, productividad con IA y habilidades humanas. No se trata solamente de acercar una nueva tecnología, sino de hacerlo reconociendo una trayectoria laboral ya construida y las capacidades que las personas pueden seguir desarrollando.
Esta experiencia refleja algo importante al momento de pensar la capacitación: aprender inteligencia artificial no significa comenzar desde cero. Las personas llegan con conocimientos sobre su profesión, sus funciones, sus organizaciones y las situaciones que enfrentan diariamente. Una formación pertinente puede tomar esa experiencia como punto de partida y conectarla con nuevas posibilidades de aplicación.
Por eso, capacitar en IA no debería reducirse a presentar herramientas. El desafío está en construir aprendizajes que respondan a las características de quienes participan y que puedan trasladarse posteriormente a su realidad laboral.
¿Qué debería aprender un equipo para utilizar IA en el trabajo?
No existe una única respuesta, porque aprender inteligencia artificial puede involucrar distintos niveles y objetivos.
Para quienes comienzan, puede ser necesario construir primero una base que permita comprender cómo funcionan estas tecnologías, cuáles son sus principales posibilidades y limitaciones y qué aspectos deben considerarse para utilizarlas de manera responsable.
Una vez adquirida esa base, la formación puede avanzar hacia la experimentación. Las personas comienzan a probar herramientas, comparar resultados y reconocer oportunidades de aplicación en tareas que forman parte de sus funciones.
El siguiente paso está en llevar ese conocimiento a situaciones reales. En esta etapa, la capacitación puede trabajar sobre tareas, casos o procesos cercanos al contexto de los participantes, permitiendo que el aprendizaje deje de ser exclusivamente demostrativo.
Finalmente, determinados equipos pueden necesitar profundizar en aplicaciones más específicas o integrar estas herramientas dentro de procesos que ya realizan.
Esta progresión —comprender, experimentar, aplicar y profundizar— permite pensar la capacitación en IA como una ruta de aprendizaje y no necesariamente como una actividad aislada.
También ayuda a evitar dos situaciones frecuentes: comenzar con contenidos demasiado avanzados para personas que todavía necesitan construir una base o mantener una formación introductoria cuando el equipo ya está preparado para trabajar con aplicaciones más específicas.
El nivel adecuado dependerá del punto de partida de las personas y, especialmente, de aquello que la organización espera que puedan realizar posteriormente con lo aprendido.
De conocer una herramienta a utilizarla con criterio
Aprender a utilizar inteligencia artificial no se limita a obtener una respuesta de una plataforma. A medida que estas herramientas se incorporan al trabajo, también adquiere importancia la capacidad de evaluar aquello que producen.
Los resultados generados por IA pueden requerir revisión, contextualización y validación. Una respuesta aparentemente completa puede contener errores, omitir antecedentes relevantes o no considerar adecuadamente el contexto en el que será utilizada.
Por eso, la formación también necesita desarrollar criterio.
Esto implica aprender a interactuar de mejor manera con estas tecnologías, pero también reconocer cuándo un resultado necesita revisión, qué información es apropiado utilizar, cuándo se requiere intervención humana y qué responsabilidades permanecen en las personas al momento de utilizar un contenido o tomar una decisión.
El uso responsable también cobra importancia cuando se trabaja con información interna, antecedentes de clientes, datos personales o contenidos que no necesariamente deberían incorporarse en cualquier plataforma. Entender estos límites forma parte del aprendizaje necesario para avanzar hacia una utilización más consciente de la IA.
En este escenario, las habilidades humanas siguen teniendo un papel central. Analizar, interpretar, comunicar, resolver problemas, adaptarse y tomar decisiones permiten transformar el resultado generado por una herramienta en un aporte realmente útil.
Por eso, capacitar en IA no significa dejar de desarrollar habilidades humanas. Ambos ámbitos pueden complementarse a medida que la tecnología adquiere mayor presencia en las funciones laborales.
De la experimentación a una aplicación concreta
Muchas personas ya han tenido algún acercamiento a herramientas de inteligencia artificial, incluso antes de participar en una capacitación formal. El desafío para una organización puede estar entonces en avanzar desde esa experimentación individual hacia un uso más consciente y relacionado con sus objetivos.
Para ello, resulta especialmente relevante que la formación permita trabajar con situaciones cercanas a la realidad de los participantes.
Una demostración genérica puede servir para conocer una herramienta. Sin embargo, aplicar IA sobre un tipo de documento, proceso, análisis o tarea que forma parte del trabajo cotidiano permite comprender mejor sus posibilidades y también sus límites.
Aquí es donde el contexto de la organización adquiere especial importancia. Dos equipos pueden utilizar la misma tecnología de maneras completamente diferentes porque sus funciones, procesos y resultados esperados también son distintos.
Un equipo administrativo puede buscar formas de organizar o sintetizar información. Un área comercial puede explorar apoyos para preparar antecedentes o estructurar información relevante. Un equipo de comunicaciones puede incorporar IA en determinadas etapas de ideación, adaptación o revisión de contenidos. Otras áreas encontrarán aplicaciones distintas de acuerdo con sus propios procesos.
El objetivo no debería ser incorporar IA en todas las tareas, sino reconocer dónde su utilización puede generar un aporte concreto y dónde el conocimiento y criterio de las personas continúa siendo fundamental.
La formación puede ayudar a construir ese puente entre conocer una tecnología y saber dónde puede aportar, cómo utilizarla y qué revisar antes de incorporar sus resultados al trabajo.
Una capacitación en IA necesita un propósito
El interés que hoy genera la inteligencia artificial puede llevar fácilmente a comenzar por la herramienta: qué plataforma utilizar, cuáles son sus funciones o qué nuevas posibilidades ofrece.
Sin embargo, las herramientas evolucionan rápidamente. Por eso, una formación que se concentre exclusivamente en una plataforma puede perder vigencia o no responder completamente a las necesidades reales de quienes participan.
El propósito de la capacitación permite ordenar esa decisión.
Una empresa puede buscar disminuir el tiempo destinado a determinadas tareas, mejorar el análisis de información, apoyar procesos creativos, fortalecer la productividad o preparar a sus equipos para nuevas formas de trabajo. Cada objetivo puede requerir contenidos, niveles de profundidad y metodologías diferentes.
Por eso, antes de definir una capacitación, es importante tener claridad sobre el propósito que tendrá la inteligencia artificial dentro del trabajo. Una organización que busca agilizar determinadas tareas tendrá necesidades distintas a otra que quiere fortalecer el análisis de información o explorar nuevas formas de resolver problemas.
Esa definición permite orientar mejor el aprendizaje y evitar que la capacitación quede centrada únicamente en conocer una herramienta. El desafío está en que las personas puedan reconocer dónde la IA aporta valor, utilizarla con criterio y trasladar lo aprendido a situaciones que forman parte de sus funciones.
En ese sentido, una formación pertinente no se mide por la cantidad de herramientas que alcanza a presentar, sino por la capacidad de conectar la tecnología con el trabajo cotidiano. Las funciones del equipo, su nivel de conocimiento y los resultados que la organización espera conseguir son los que deberían orientar qué aprender y hasta dónde profundizar.
Así, la incorporación de inteligencia artificial puede avanzar con un propósito más claro: desarrollar capacidades que permitan a las personas utilizar estas tecnologías de acuerdo con los desafíos reales de su organización.
De una necesidad en IA a una solución para tu organización
Una empresa interesada en avanzar en inteligencia artificial no necesariamente tiene que llegar con una solución definida. Puede existir una necesidad amplia, distintos niveles de conocimiento dentro de los equipos o incluso dudas respecto de dónde esta tecnología podría generar un aporte concreto.
En UdeC Capacita podemos acompañar ese proceso desde la definición de la necesidad hasta la construcción de una propuesta formativa.
Esto implica comprender las características de la organización y sus equipos, reconocer los niveles de conocimiento existentes y determinar qué capacidades y aplicaciones de inteligencia artificial pueden resultar pertinentes para sus funciones.
A partir de ese análisis, la respuesta puede ser una capacitación inicial, una experiencia enfocada en determinadas aplicaciones, una ruta de aprendizaje progresiva o una propuesta diseñada de acuerdo con los desafíos específicos de la organización.
Nuestro foco no está solamente en enseñar una herramienta. Buscamos que la formación permita avanzar desde el conocimiento hacia la aplicación, conectando la inteligencia artificial con situaciones que tengan sentido para quienes participan y con resultados que puedan trasladarse posteriormente a su trabajo.
Porque prepararse para trabajar con IA no consiste únicamente en aprender qué puede hacer la tecnología. También significa desarrollar las capacidades necesarias para utilizarla con criterio y reconocer dónde puede convertirse en un apoyo real para las personas y las organizaciones.
¿Tu empresa está evaluando incorporar inteligencia artificial o capacitar a sus equipos y todavía necesita definir cómo avanzar?
En UdeC Capacita podemos ayudarte a identificar las necesidades de formación, reconocer el nivel actual de tus equipos y definir una propuesta de capacitación en inteligencia artificial conectada con sus funciones y los desafíos de tu organización.