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Personas y competencias · Adoptar

Forme al personal en las herramientas que de verdad eligió

Muestre a cada usuario qué es la herramienta de IA elegida, dónde se equivoca y qué debe revisar. Use sus propias tareas y sus propias reglas, dé tiempo para practicar e incluya al personal temporal.

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Cuándo Hacer primero. Antes de empezar con la IA, o al empezar.
Esfuerzo Medio (semanas, unas pocas personas)
Evidencia Emergente

Ocho casos documentados apuntan en la misma dirección, y una evaluación encontró que la formación iba unida a la satisfacción. Un pequeño experimento muestra que enseñar cómo funciona la IA mejora lo que las personas le confían. Ningún estudio pone a prueba la formación en las herramientas propias de una empresa.

Para
Sectores Todos los sectores
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Qué es

Dé a todas las personas que usan una herramienta de IA en el trabajo una formación breve y práctica. La formación cubre tres cosas:

  • Qué es la herramienta. Escribe las palabras que con más probabilidad vienen a continuación. No busca datos salvo que esté hecha para ello, y puede afirmar cosas falsas con total seguridad.
  • Cómo usar esta herramienta en nuestras tareas. Con ejemplos reales del trabajo del propio equipo.
  • Nuestras reglas. Qué no debe introducirse, qué hay que revisar y a quién preguntar.

Las charlas generales sobre IA no cumplen esta función. Tampoco la formación general sobre informática o privacidad.

Qué muestra la evidencia

Los casos documentados que aparecen abajo, en “Casos de empresas”, una evaluación y un experimento son la base de este consejo.

Las encuestas oficiales muestran lo grande que es la carencia de formación.

  • La falta de competencias es la principal razón por la que las empresas se frenan. Entre las empresas de la Unión Europea que se plantearon usar IA y no la usaron, el 70,9 % dijo que le faltaban conocimientos, según Eurostat.

  • Pocas empresas forman a la mayor parte de su personal. En el Reino Unido, solo el 11 % de las empresas con 10 o más empleados había formado a más de la mitad de su plantilla, según la Office for National Statistics.

  • Las empresas más pequeñas son las que menos forman. En Canadá, entre las empresas que usan IA, el 24,0 % de las empresas de 1 a 4 empleados había formado a su personal actual, frente al 68,1 % de las empresas de 100 o más, según Statistics Canada.

  • Quien nunca vio cómo funciona la herramienta la malinterpreta. Un abogado de un despacho de Nueva York no había usado ChatGPT antes. Dijo al tribunal que suponía que era “like a super search engine” [“como un superbuscador”]. Presentó seis resoluciones que ChatGPT había inventado.

  • La formación general no se trasladó. En un departamento de la administración de Australia, el personal tenía cursos en línea sobre privacidad y seguridad. El regulador no encontró ninguna prueba de que se hubiera intentado formar al personal sobre cómo funcionan las herramientas de IA generativa, y dijo que no se podía esperar que el personal lo dedujera de un material general.

  • El personal actuó sobre resultados que no entendía. En Rite Aid, el regulador dijo que no se había formado ni advertido al personal de que las alertas de reconocimiento facial podían ser falsas. El personal acusó a clientes basándose en una alerta.

  • La práctica directa funcionó mejor que las sesiones formales. En un piloto de la administración del Reino Unido con 1000 licencias, la formación marcó una clara diferencia en lo satisfechos que estaban los usuarios. El personal que aprendió por su cuenta estaba más satisfecho que el que asistió a las sesiones formales del ministerio.

  • Un equipo pequeño se convenció al probarla. En una pequeña tienda en línea, el personal dudaba al principio. La fundadora organizó sesiones prácticas para que todos pudieran probar la herramienta.

  • Saber cómo funciona la IA cambia lo que las personas le confían. En un experimento con 111 participantes, las personas a las que se explicó cómo funciona la IA le dieron las tareas que le convenían y se quedaron con las que les convenían a ellas. Sus resultados mejoraron.

  • En la Unión Europea, apoyar los conocimientos de IA del personal es una obligación legal. La Ley de IA dice que las organizaciones que usan IA “shall take measures to support the development of AI literacy of their staff” [“adoptarán medidas para apoyar el desarrollo de la alfabetización en IA de su personal”], incluidas otras personas que usan sistemas de IA en su nombre. La obligación se aplica desde el 2 de febrero de 2025. El texto añade que la obligación no exige garantizar “any specific level of AI literacy of any individual” [“ningún nivel concreto de alfabetización en IA de ninguna persona”].

La formación sola no basta. Un gran despacho de abogados había formado a su personal, y aun así un abogado presentó ocho casos inventados. Combine la formación con una revisión antes de que el trabajo salga.

Cómo hacerlo

  1. Forme en la herramienta que compró. Use sus pantallas reales, no diapositivas sobre la IA en general.
  2. Empiece por lo que la herramienta hace mal. Muestre dos o tres errores reales de su propia prueba: una fuente inventada, una cifra equivocada, una respuesta errónea dada con total seguridad. La gente los recuerda.
  3. Use sus propias tareas. Tome tres tareas que el equipo hace cada semana y resuélvalas juntos.
  4. Repase las reglas en diez minutos. Recorra su política de uso de la IA de una página: qué no entra, qué se revisa.
  5. Dé tiempo para practicar. Reserve una hora a la semana durante el primer mes. Pida a cada persona que traiga una cosa que funcionó y otra que no.
  6. Nombre a un compañero de referencia en cada equipo para las dudas.
  7. Para el personal que aún está aprendiendo el oficio, configure la herramienta para que dé pistas, no respuestas terminadas. En un ensayo aleatorizado con cerca de 1000 alumnos de secundaria de Turquía, los alumnos que practicaron con GPT-4 sin límites lo hicieron peor en el examen sin él que los que nunca tuvieron IA. Una versión limitada a dar pistas evitó esa pérdida.
  8. Incluya a todos los que tocan la herramienta: directivos, recién incorporados, personal temporal, colaboradores externos.
  9. Compruebe qué se ha quedado. Al cabo de un mes, haga una prueba breve con respuestas correctas e incorrectas. Vea ponga a prueba los conocimientos de IA en lugar de pedir al personal que se autoevalúe.
  10. Repita cuando cambie la herramienta y con cada nueva incorporación.

Qué medir

  • La proporción de usuarios formados, incluido el personal temporal.
  • Los resultados de una prueba breve de conocimientos un mes después de la formación.
  • La proporción de titulares de licencia que usan la herramienta cada semana, separada por grupo (puesto, edad, género), para ver a quién no llega la formación. En una revisión de 76 fuentes que cubren a más de 300.000 personas, el 39,3 % de las mujeres usaba IA generativa, frente al 47,8 % de los hombres, y la diferencia ha dejado de reducirse. Los autores informan de que la formación aumentó el uso entre las mujeres en un piloto del Reino Unido.
  • Los errores detectados en el paso de revisión, y si bajan con el tiempo.

Dónde falla

  • Una charla y nada más. Las competencias se olvidan y la herramienta cambia.
  • Formación sin tiempo para practicar. En el piloto del Reino Unido, las sesiones formales sirvieron menos que la práctica de cada persona.
  • Solo asiste el personal júnior. En uno de los casos de despachos de abogados, la persona que usó mal la herramienta era un socio.
  • Formación sin revisión. Una persona formada y con prisa puede saltarse igualmente la regla.

Según el tamaño de la empresa

  • Micro y pequeña: una sesión práctica dirigida por quien mejor conozca la herramienta, y después diez minutos fijos en la reunión semanal.
  • Mediana: una sesión por equipo sobre las tareas de ese equipo, y un compañero de referencia con nombre en cada uno.
  • Mediana-grande y gran empresa: formación por puesto, un registro de quién la ha hecho y una prueba breve. El personal temporal y los colaboradores externos se forman antes de tener acceso.

Evaluaciones para esta práctica

Son cuestionarios, pruebas y guías ya existentes que puede usar. Cada tarjeta indica la pregunta que responde, quién la contesta y si puede usarla libremente. Todas las evaluaciones.

Casos de empresas

Empresas que lo hicieron

Qué pasó sin ella

Empresas que acabaron adoptándola

Fuentes

  1. Pinski, Adam and Benlian (2023). AI Knowledge: Improving AI Delegation through Human Enablement. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Qué hizo y qué encontró este estudio
  2. Bastani, Bastani, Sungu, Ge, Kabakcı and Mariman (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. Qué hizo y qué encontró este estudio
  3. European Union. AI Act, Regulation (EU) 2024/1689, Article 4 (AI literacy), consolidated text of 27 July 2026. European Commission’s AI Act Service Desk. ai-act-service-desk.ec.europa.eu
  4. UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk
  5. Office of the Victorian Information Commissioner (September 2024). Investigation into the use of ChatGPT by a Child Protection worker. ovic.vic.gov.au
  6. Eurostat (December 2025). Use of artificial intelligence in enterprises. Statistics Explained. ec.europa.eu
  7. Office for National Statistics (2026). Artificial intelligence in UK businesses: 2023 to 2026. ons.gov.uk
  8. Statistics Canada (2026). Analysis on artificial intelligence use by businesses in Canada, second quarter of 2026. 11-621-M2026010. www150.statcan.gc.ca
  9. Cranney, Delecourt and Koning (updated August 2026). Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI Over Time. Harvard Business School working paper; summary page. aiinstitute.hbs.edu