La formación en IA no está funcionando (y no es culpa de la gente)

Tenéis un programa de incorporación para vuestra nueva herramienta de IA generativa. Vídeos bien producidos, módulos en línea, incluso certificados digitales. Todo está correctamente diseñado.

Y aun así, la mayoría no lo completa. Y de quienes lo completan, pocos cambian realmente su forma de trabajar.

No es un fallo de ejecución ni de actitud. Es un error de diseño.

Según un estudio reciente sobre adopción de Microsoft 365 Copilot, 9 de cada 10 empleados dicen que la formación formal sería útil, pero 7 de cada 10 ignoran los vídeos de onboarding. En su lugar, aprenden como siempre lo han hecho: probando, equivocándose y hablando con compañeros.

Los datos no describen un problema de disciplina. Describen cómo funciona el aprendizaje real en organizaciones.

Por qué fracasa la formación tradicional

La lógica habitual en RRHH y formación es sencilla: si queremos que la gente use IA, primero tiene que entender qué es y cómo funciona. Se crea contenido explicativo, se sube a la plataforma de formación, se envía un correo y se espera.

La evidencia es consistente: la formación formal rara vez genera cambio sostenido de comportamiento. No porque el contenido sea malo, sino porque ataca el problema equivocado.

El empleado que ignora vuestro curso de IA no lo hace por apatía:

• No tiene tiempo cuando su trabajo real aprieta

• No ve la conexión entre conceptos abstractos y problemas concretos de hoy

• Aprende mejor haciendo que escuchando teoría

• Confía más en alguien de su equipo que en un instructor anónimo

La brecha entre formación y adopción no es de calidad. Es de formato.

Cómo aprenden realmente vuestros empleados

Cuando habláis con alguien que ya usa IA con impacto, casi nunca menciona el curso formal:

• “Vi a una compañera usarlo para resumir un contrato y le pedí que me enseñara”

• “Probé varias veces hasta que encontré el tipo de prompt que funcionaba”

• “Tenemos un grupo donde compartimos trucos que nos ahorran tiempo”

Este es el patrón dominante: aprendizaje experiencial y aprendizaje social.

Aprender IA no se parece a memorizar un procedimiento de cumplimiento. Se parece a aprender a cocinar o a negociar. Hay principios generales, pero la competencia real emerge de la práctica contextual y del intercambio con otros.

Cuatro cambios para que la formación funcione

Si queréis que la formación en IA genere adopción real, tenéis que rediseñarla alrededor de cómo aprenden las personas, no de cómo es cómodo enseñar.

Aprendizaje dentro del flujo de trabajo

El aprendizaje separado del trabajo compite con el trabajo. Normalmente pierde.

Las organizaciones que escalan IA integran el aprendizaje directamente en las herramientas:

• Sugerencias contextuales de prompts cuando el usuario abre el asistente

• Plantillas específicas por rol dentro de la propia herramienta

• Microcontenidos que aparecen cuando alguien intenta una tarea concreta

McKinsey lo resume así: las organizaciones más efectivas rompen la distinción entre trabajar y aprender.

Aprendizaje social, pero estructurado

Las personas ya aprenden entre ellas. El error es dejarlo al azar.

Funciona cuando se diseña:

• Office hours semanales con champions donde se traen problemas reales

• Canales dedicados a compartir casos de uso y prompts, moderados activamente

• Sesiones cortas donde alguien muestra cómo resolvió un problema concreto con IA

“Cómo preparo mis reuniones con IA” genera adopción. “Introducción a la IA generativa” no.

Escenarios “un día en la vida” por rol

La formación genérica explica capacidades. La formación contextual cambia comportamientos.

Microsoft estructura su adopción alrededor de escenarios por función:

• RRHH: redacción de descripciones de puesto, análisis de talento

• Ventas: preparación de reuniones, respuestas a RFPs

• Finanzas: conciliaciones, detección de anomalías

• Legal: revisión de contratos, investigación

Cada escenario muestra el antes, el después y el impacto real en tiempo y calidad.

Recompensar experimentación, no perfección

La prueba y error funciona porque el coste de fallar es bajo. Pero eso solo ocurre cuando la organización lo permite.

Las empresas que escalan IA:

• Normalizan el error como parte del aprendizaje

• Reconocen a quienes experimentan, incluso si no todo funciona

• Protegen tiempo explícito para probar sin presión inmediata

McKinsey observa el mismo patrón: se recompensa curiosidad e iteración, no solo resultados pulidos.

Dos empresas, dos resultados

McKinsey documenta dos organizaciones que lanzaron iniciativas de IA similares.

Empresa A

• Curso obligatorio para todos

• Contenido bien diseñado

• Resultado: adopción mínima

Empresa B

• IA integrada directamente en los flujos de trabajo

• Supervisores modelando el uso

• Métricas ajustadas para premiar experimentación

• Comunidades de aprendizaje entre pares

• Resultado: alfabetización y adopción creciendo juntas

La diferencia no fue el contenido. Fue entender que la adopción es un proceso de cambio, no un evento formativo.

El 70% no es el problema

El 70% que ignora vuestros vídeos no es resistente. Es racional.

Prefiere aprender observando, probando y ajustando con feedback inmediato. Exactamente igual que aprendió cualquier habilidad compleja antes de que existieran plataformas de e-learning.

El trabajo de RRHH y formación no es convencer a la gente de que vuestro método es mejor. Es diseñar sistemas de aprendizaje que encajen con cómo las personas ya aprenden.

Eso implica menos cursos y más:

• Aprendizaje integrado en herramientas

• Espacios estructurados entre compañeros

• Escenarios específicos por rol

• Cultura que premia la experimentación

Cinco preguntas de diagnóstico

Si vuestra formación en IA no está generando adopción real, preguntad:

1. ¿Se puede aprender sin salir del flujo de trabajo?

2. ¿Existen espacios estructurados para aprender entre pares?

3. ¿El contenido refleja problemas reales por rol?

4. ¿Se premia la experimentación o solo la ejecución perfecta?

5. ¿Los líderes modelan activamente el uso de IA?

Si la mayoría de respuestas es no, no necesitáis mejores cursos.

Necesitáis rediseñar cómo aprende vuestra organización.

Fuentes:

• Redefine AI Upskilling as a Change Imperative - McKinsey (incluye estudio de adopción de Microsoft 365 Copilot sobre formación formal)

• La Arquitectura de la Adopción de IA en la Empresa Moderna - Microsoft Adoption Framework