A mediados de la década de 1990, cuando Internet llegó al ámbito de los negocios con ruido de estática de módem, las empresas se apresuraron por conectarse online. Contrataron programadores fluidos en HTML y JavaScript, comercializadores con títulos en comercio electrónico, consultores que prometieron "habilitar en la web" las operaciones comerciales. En las décadas posteriores —a través del surgimiento del e-commerce, las aplicaciones de teléfonos inteligentes y más— se podía trazar una línea recta desde el conocimiento técnico hasta el valor empresarial.

Hoy, sin embargo, la IA presenta un tipo diferente de desafío de entrenamiento. La tecnología no solo es nueva —sino que está mutando ante nuestros ojos—. Hace un año, la mayoría de las herramientas de IA solo podían procesar texto. Hoy, se puede subir una foto de una pizarra, un gráfico de una reunión, o incluso un PDF marcado a mano—y el modelo puede leerlo, interpretarlo y ayudar a que usted actúe en función de ello. Y este cambio en el límite entre la capacidad de la máquina y la humana —respecto de lo que se considera una habilidad exclusivamente humana— se ha convertido en un objetivo móvil.

Un día, la ingeniería de prompts es la habilidad del futuro; al siguiente, una actualización de un gran modelo de lenguaje envía ese requisito de habilidad hacia el de operador de conmutador al aprender a descifrar nuestras intenciones a partir de pensamientos a medio formar y gruñidos inarticulados —sin necesidad de una redacción experta—. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más competente en tareas que antes se consideraban innatamente humanas, los líderes de negocio están lidiando con una profunda incertidumbre: ¿cómo invertir en las personas —cómo entrenarlas, habilitarlas, desarrollarlas— cuando las mismas capacidades que las hacían valiosas ayer podrían ser automatizadas mañana?

La respuesta, o al menos un comienzo, reside en el concepto de alfabetización en IA. No es una credencial técnica, no es un título de trabajo, sino un atributo medible: una forma de pensar y relacionarse con la IA que equipa a los trabajadores para adaptarse y prosperar. En una serie de estudios recientes con trabajadores, gerentes y profesionales de recursos humanos, encontramos que los trabajadores alfabetizados en IA no solo son mejores en el uso de herramientas de IA. Son más optimistas, más curiosos y más seguros sobre lo que un futuro habilitado por IA tiene reservado, para ellos y para sus organizaciones.

¿La mejor parte? La alfabetización en IA se puede enseñar. Puede ser cultivada, modelada y compartida. En las secciones que siguen, exploraremos lo que realmente significa la alfabetización en IA, cómo desarrollarla dentro de su fuerza laboral y cómo usarla como una brújula al navegar las decisiones estratégicas y complejas que se avecinan.

Alfabetización en IA adquirida a través de la exposición y la experiencia

Para comprender las actitudes y los comportamientos de los trabajadores en diferentes industrias hacia la IA, realizamos nuestra primera encuesta global en octubre de 2024, recopilando respuestas de 4.023 colaboradores y gerentes. Las preguntas eran abiertas por diseño: ¿habían los encuestados utilizado herramientas de IA en el trabajo? ¿Cuán optimistas —o ansiosos— estaban respecto del creciente rol de la IA en el lugar de trabajo? ¿Estaban seguros de su propia capacidad para trabajar con estas herramientas?

Las respuestas pintaron un cuadro complejo pero alentador. Tal como informamos en ese momento, el factor más importante que determinaba el sentir de los colaboradores respecto a la IA —si tenían esperanza, miedo, o algo intermedio— era su nivel de alfabetización en IA. Aquellos con mayor alfabetización eran mucho más proclives a esperar resultados positivos de la IA, y mucho menos proclives a sentir miedo, angustia o aprensión. También eran más proclives a expresar opiniones matizadas y maduras sobre cómo el uso de la IA debería (o no debería) influir en decisiones laborales como los ascensos y las remuneraciones.

Intrigados, investigamos más a fondo. Una encuesta de seguimiento más reciente de 4.030 colaboradores y gerentes globales recopiló datos más detallados sobre la alfabetización actual en IA de los colaboradores, experiencias previas y preferencias para su desarrollo (como ser a través de capacitación formal, autoestudio o aprendizaje entre pares), y creencias sobre su importancia actual y futura (por ejemplo, cuánto afectará sus perspectivas de avance). Para las preguntas que miden la alfabetización en IA en sí, utilizamos una escala estructurada que también se usa en la literatura de investigación académica. Esta escala incluye las características distintivas de una persona alfabetizada en IA, cosas tales como saber cómo aplicar la IA para alcanzar objetivos, detectar cuándo se está interactuando con IA y evaluar las limitaciones y capacidades de la IA.

Las respuestas a estos indicadores de alfabetización en IA capturan algo más que solo experiencia o incluso confianza subjetiva. La construcción conecta con un nivel más profundo y reflexivo de compromiso intelectual con la IA. Estar de acuerdo con estas declaraciones es declarar una especie de sofisticación sentida y seguridad, el tipo de intuición que importa en un mundo donde los límites de la capacidad de la IA están, al menos por ahora, en un estado constante de rápida expansión.

No es un misterio de dónde proviene la alfabetización en IA. No se materializa mágicamente a través de directivas de arriba hacia abajo o webinars obligatorios —primero surge de la curiosidad personal de los trabajadores, el ensayo y error, y la experimentación con herramientas de IA, que a menudo ocurren por fuera de las estructuras formales o incluso del ámbito laboral—. De hecho, un reciente estudio de McKinsey encontró que los colaboradores suelen superar a sus gerentes en términos de familiaridad práctica con la IA. Muchos ya están utilizando estas herramientas —en su propio tiempo y a menudo silenciosamente— para aumentar la productividad, generar ideas o simplificar tareas repetitivas en el trabajo. Y los colaboradores que se aproximan por su propia voluntad son los que anticipan buenos augurios de la IA, un resultado clave de ser alfabetizado en IA. De hecho, según nuestra investigación, el 70% de los encuestados con conocimientos de IA dijeron que esperaban resultados positivos de la tecnología, en comparación con solo el 29% de aquellos con baja alfabetización.

Es demasiado pronto para trazar una línea directa desde esa mentalidad al rendimiento de negocio —pero es lógico pensar que los colaboradores que se sienten más cómodos explorando nuevas herramientas, experimentando con ellas y detectando su valor práctico también serán los que encuentren eficiencias, impulsen la innovación y ayuden a generar ganancias significativas—.

Cómo construir una organización alfabetizada en IA

Entonces, ¿cómo se construye ese tipo de fuerza laboral —aquella que ve la IA no como una amenaza o un misterio, sino como una herramienta que vale la pena entender, interactuar y mejorar para obtener mejores resultados individuales y organizacionales—? Nuestra investigación deja una cosa clara: diferentes personas en la organización necesitan distintos tipos de soporte. Colaboradores, gerentes y profesionales de recursos humanos traen cada uno a la mesa sus propias posiciones iniciales y deseos respecto a la inteligencia artificial. Pero en esa diversidad de necesidades y preferencias, tres estrategias fundamentales aportan el mayor impacto de manera consistente: exposición experiencial, capacitación estructurada y las normas influyentes de una cultura organizacional de alfabetización en IA.

Tomemos cada una a la vez.

Exposición experiencial: deje que la prueben

Nuestra investigación muestra que hasta ahora, para mejorar su comprensión de la IA, la mayoría de los colaboradores (60%) han utilizado recursos muy básicos como leer artículos y ver videos. Esos recursos tienen sus beneficios, pero la forma más efectiva de desarrollar la alfabetización en IA es dejar que las personas se ensucien las manos. La capacitación formal tiene su lugar —y ya llegaremos a eso— pero para muchos colaboradores, la comodidad con la IA es como la comodidad al volante cuando uno está aprendiendo a conducir. Los manuales e incluso los simuladores simplemente no son un sustituto válido a ponerse al volante y lanzarse al tráfico de la vida real.

Para las organizaciones, eso significa dar a los colaboradores formas seguras y de bajo riesgo para experimentar con la IA. Permita que la usen para redactar correos electrónicos, resumir documentos o hacer borradores de planes de proyecto. La clave es mantener un entorno delimitado —como las comunicaciones internas o proyectos internos— donde los errores tienen bajo impacto, se perdonan rápidamente y tienen poca probabilidad de llegar a los clientes o dañar la reputación de la empresa.

Y identificar esas oportunidades de bajo riesgo es vital. Según un estudio separado que realizamos con líderes de recursos humanos, la mayoría de las empresas tienen políticas que dictan qué datos son apropiados o no para compartir con un modelo de IA, pero muy pocas empresas brindan orientación sobre el uso adecuado de la IA, como qué tipos de trabajo o cuánto del trabajo de uno debe realizarse con IA. Para aprovechar al máximo esta etapa experimental, las organizaciones deben priorizar el establecimiento de límites claros a la IA para los colaboradores. Estas políticas deberían ayudar a dar forma al entorno en el que los trabajadores experimentan. Y, con las salvaguardas adecuadas, este tipo de aprendizaje experiencial construye más que habilidades. Fomenta la confianza y el buen juicio, y la confianza en el buen juicio propio —todos aspectos clave de la alfabetización en IA—.

Entrenamiento estructurado: ayúdelos a practicar con propósito

Sin embargo, las manos sucias solo lo llevarán hasta cierto punto. En algún momento, toda esa comodidad y curiosidad recién descubierta necesita el andamiaje de un entrenamiento estructurado —y cuando se trata de IA, eso resulta un desafío—. A diferencia de las hojas de cálculo o los sistemas de CRM, la IA en todas sus novedosas permutaciones no viene con un ecosistema de décadas de antigüedad de certificaciones, manuales de capacitación y mejores prácticas. El entrenamiento estructurado todavía es posible —esencial, diríamos— pero funciona mejor cuando es específico para las herramientas que las personas usan, los trabajos que tienen y las tareas que realizan.

Comience con las herramientas. Muchos colaboradores no se dan cuenta de que la IA ya está integrada en los sistemas que usan todos los días: sugiriendo respuestas en Outlook, señalando el tono en Grammarly, o resumiendo automáticamente reuniones en Zoom y Microsoft Teams. Ayudarlos a identificar esas características—mientras se muestra, en paralelo, cuánto más rápido se realiza una tarea con IA que sin ella—puede convertirse en un momento de revelación. Los resultados inmediatos generan confianza y un deseo de saber más.

Luego está la vista a nivel de trabajo. Un buen programa de capacitación en IA hace que los trabajadores sean capaces de desempeñarse mejor en las tareas que se les asignan dentro de una organización. Para algunos colaboradores, esto eventualmente puede implicar aprender cómo se entrenan, adaptan y mantienen los modelos. Pero para muchos otros, todo lo que se necesita serán elementos prácticos esenciales: cómo crear prompts efectivos, dónde encontrar los aportes correctos y cómo integrar adecuadamente los resultados de IA en los productos o servicios off-line de los que son responsables de producir.

Finalmente, baje al nivel de tarea. No todas las tareas son adecuadas para la IA, y un buen programa de capacitación debería ayudar a los colaboradores a desarrollar una intuición sobre qué partes de su trabajo —y qué momentos de su día— siguen requiriendo un toque humano. Cuando la capacitación ayuda a un colaborador a centrarse en estos aspectos específicos y se combina con esos accidentes felices y momentos de revelación recordados del entorno de prueba, los colaboradores comienzan a generar una comprensión fundamental que los ayudará a identificar los usos adecuados de la IA que benefician su trabajo de manera óptima.

Y esto es algo que los trabajadores quieren. Los colaboradores pueden quejarse ante la idea de otro módulo de capacitación sobre compliance, pero cuando se trata de IA, es probable que se exasperen un poco menos. De hecho, nuestra investigación encontró que la capacitación formal era lo principal que los trabajadores deseaban para mejorar su alfabetización en IA. Fue la modalidad de capacitación mejor clasificada elegida por el 44% de nuestra muestra, en comparación con la capacitación informal, la capacitación práctica y el aprendizaje social como opciones menos preferidas.

La experimentación fuera del horario laboral puede haber llevado a una parte de la fuerza laboral bastante lejos. Pero para avanzar con el objetivo de llevar a todos en este recorrido de desarrollo de habilidades de IA, lo que están pidiendo y necesitan son lecciones.

Cultura organizacional: inflúyalos a través del aprendizaje entre pares

La ciencia organizacional ha demostrado durante mucho tiempo el poder de la cultura empresarial y las normas asociadas para influenciar las actitudes y los comportamientos de los colaboradores. Ahora existe una excelente oportunidad para utilizar estas dinámicas sociales y fomentar la alfabetización colectiva en IA en toda la fuerza laboral. Para ser específicos, los líderes pueden y deben:

• Dar a los equipos tiempo y espacio para explorar herramientas juntos
  Recomendamos que los gerentes de personas identifiquen desafíos reales de trabajo, o puntos críticos de procesos, y luego exploren posibles productos de IA como grupo, que resuelvan problemas prácticos mientras desarrollan habilidades. Asigne tareas a los miembros del equipo y fomente la responsabilidad al asignar un tema permanente en las reuniones de equipo o al establecer una serie de reuniones recurrentes dedicadas para desarrollar normas y expectativas del equipo sobre el uso de la IA.
• Destacar a los primeros adoptantes
  Eleve a los colaboradores que muestran más destreza en sus experimentos prácticos y su motivación de aprendizaje discrecional. Recompénselos con la responsabilidad de liderar demos informales, compartir casos de uso o asesorar a sus compañeros, especialmente en reuniones de equipo o entornos interdepartamentales donde su entusiasmo y conocimiento práctico pueden ser contagiosos.
• Crear un canal dedicado para compartir lecciones continuamente y reconocer logros
  Configure un canal de chat donde los colaboradores puedan intercambiar recursos y consejos, compartiendo sus experiencias, tanto buenas como malas, al aplicar la IA en su trabajo. Si se hace bien, un foro como este puede servir para múltiples propósitos: forma una expectativa implícita en todo el equipo de que deben continuar trabajando con IA por su cuenta, capitaliza las lecciones entre equipos para acelerar la obtención de valor del uso de IA, y ofrece una oportunidad para que los gerentes modelen el compromiso con IA a través de sus propias contribuciones en el canal y midan el pulso rápidamente —mediante el volumen de actividad en el canal— respecto al grado de participación activa del equipo (y de cada uno de los miembros del equipo).

Nuevamente, nuestra investigación sugiere que estas iniciativas no enfrentarán mucha resistencia por parte de los colaboradores. La naturaleza humana puede verse amenazada por el cambio en general, pero en lo que respecta a la IA, los trabajadores ven lo que viene y ya están pensando seriamente en su propio rol en ello. El ochenta y siete por ciento cree que es importante para su empresa mejorar su alfabetización en IA. Más de la mitad —57%— considera que su comprensión limitada de la IA actualmente está obstaculizando su éxito en el trabajo, y el 63% señala que probablemente se convierta en un impedimento en el futuro.

En otras palabras, este no es un caso en el que necesita persuadir a la gente de que la IA importa. Ellos saben que es así. Lo que están buscando ahora es ayuda para ponerse al día.

Aprender a surfear

“No puedes controlar las olas, pero puedes aprender a surfear”, escribió el experto en mindfulness Jon Kabat-Zinn, y su significado es claro. En un universo caótico que apenas podemos entender, y mucho menos manipular, hay escaso beneficio en perder tiempo y energía tratando de controlar eventos, personas y el mundo que nos rodea. En términos de negocio, para obtener el máximo ROI, un enfoque mucho más sensato es dedicar ese tiempo y esa energía a encontrar equilibrio y estabilidad dentro del caos.

Esta actitud es exactamente lo que se necesita en la era de la IA. La tecnología seguirá desarrollándose, las herramientas seguirán cambiando, y los casos de uso seguirán expandiéndose. Los límites entre humanos y máquinas seguirán difuminándose, quizás hasta que prácticamente desaparezcan. Pero la alfabetización en IA —la mentalidad que equipa a las personas para participar de manera reflexiva, adaptarse rápidamente y mantenerse firmes ante la marea agitada— es un atributo personal duradero. No detendrá las olas. Pero ayudará a navegarlas, y con el tiempo convertir ese impulso en el suyo propio.

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