Cuando la formación en IA no es suficiente (y a veces ni es lo relevante)

Supongo que habréis estado en ese tipo de reuniones en las que el consejo de dirección o el CEO decide adoptar la inteligencia artificial en su empresa. Yo he estado en muchas y, ahora porque ya estoy curando de espanto, os puedo asegurar que algunas me han dado más miedo ajeno (y, por qué no decirlo, también vergüenza) del que me dio Freddy Kruger.

Hay algo casi entrañable y un poco peligroso en la forma en la que estamos adoptando la inteligencia artificial en las empresas. En donde seguro que habéis estado en esas reuniones de amigos en las que, en algún momento, se escucha “¿Qué no? ¡Aguántame el cubata!”.

Así son estos consejos de dirección. Todos empiezan igual.

Alguien menciona que “hay que hacer algo con IA”. Otro responde que su equipo ya está probando cosas. Aparece una demo. Se genera una mezcla de fascinación y urgencia. Y, en algún momento, alguien toma la decisión que parece más lógica:

“Traigamos a alguien que nos forme. ¡Necesitamos un curso de IA!”

Aquí es donde yo trato de mirar a otro lado y les digo que la IA es algo más complejo que aprender a preguntar, mientras visualizo a todos los presentes copiando en la pizarra mil veces “No convertiré la IA en un curso y lo llamaré estrategia”.

A partir de ahí, todo fluye. Se contrata un curso. Suele tener un título atractivo, casi siempre optimista, a veces directamente temerario: “Aprende Copilot en 30 minutos”, “Multiplica tu productividad con IA desde mañana”, “Domina ChatGPT sin conocimientos técnicos”.

La sesión funciona. La gente se divierte. Descubre cosas útiles. Se comparten trucos, prompts, “truquitos”. Durante unos días, incluso semanas, hay una sensación genuina de avance. La organización siente que se ha subido al tren correcto. Son como Jack y Rose en la famosa escena de la película Titanic. Traigo esta analogía porque, al igual que en la peli, no saben la que se les va a venir encima.

Si me seguís en LinkedIn veréis que estoy en muchos eventos del sector y participo en foros especializados, tanto a nivel nacional como internacional. No digo esto para que veáis que puedo escupir muy lejos, sino para que entendáis el porqué es fácil encontrarse conmigo en un sarao. Y entonces, porque siempre acaba ocurriendo, viene el CEO de esa empresa y me pregunta:

“Esto que estamos haciendo…¿cumple con el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial?”

Y a mí me entra la risa. No porque sea una pregunta incómoda por su dificultad técnica. Es incómoda porque revela un vacío de esos que no se llenan con prompts ingeniosos.

Esta situación se repite más de lo que creéis, así que, cuando Kike me preguntó qué opinaba del tema, decidí que mejor os lo escribía en un artículo de opinión. Así podéis hacerlo circular por vuestras redes, aunque a quien tenga un negocio de pizarras y tiza no les va a hacer mucha gracia.

El malentendido de origen

Durante años, hemos aprendido a incorporar nuevas tecnologías a base de formación. Pasó con el cloud, con el dato, con la ciberseguridad, etc. Así que es lógico que, cuando aparece la IA (generativa), la reacción instintiva sea la misma: enseñar a la gente a usarla.

El problema es que aquí esa lógica se queda corta.

No porque la formación no sea útil (lo es, y mucho), sino porque no resuelve el problema que creemos que resuelve.

En el ámbito individual, aprender a usar una herramienta de IA es relativamente directo. Es cuestión de práctica, curiosidad y algo de criterio. En pocas horas, cualquier profesional puede empezar a obtener valor.

Pero una organización no es la suma de individuos usando herramientas. Es un sistema. Y los sistemas, cuando incorporan algo como la IA, no solo cambian lo que hacen. Cambian cómo asumen riesgos, cómo toman decisiones y cómo responden ante errores.

Y ahí es donde la formación, por sí sola, se queda peligrosamente corta.

El detalle que separa el juego de la realidad

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (el famoso AI Act) introduce una idea que, siendo elegante en su formulación, es devastadora en sus implicaciones: la AI Literacy.

Traducido sin romanticismos, viene a decir algo bastante sencillo: si vas a usar sistemas de IA, debes asegurarte de que quienes interactúan con ellos entienden lo suficiente como para hacerlo de manera responsable.

Hasta aquí, todo parece razonable, ¿no? Pues sigue leyendo, sigue. Ahora viene lo mejor porque te vas a dar cuenta, de verdad, pero de verdad de la buena, de si has hecho las cosas bien o vas a tener que buscar a alguien que además de formación te ayude a construir capacidades de IA en todas las sedes de tu empresa.

Venga. Siéntate. O te estás partiendo de risa porque estás en la misma parte del campo de juego que yo, o te están temblando las piernas porque es la primera vez que alguien te lo cuenta sin mamandurrias.

¿Sentado ya? Bueno, pues el matiz aparece cuando uno se pregunta qué significa exactamente “entender lo suficiente”.

Te adelanto: no se trata de saber qué botón pulsar, ni de dominar cuatro trucos para escribir mejores prompts, ni siquiera de conocer las limitaciones generales de los modelos y poder marcarte un speech de “cuñao” en una cena de Navidad.

Se trata de algo bastante más exigente: comprender el sistema en su contexto. Entender qué datos están en juego, qué decisiones se están apoyando en esos sistemas, qué riesgos emergen y quién responde si algo falla.

Y eso, por definición, no cabe en un curso. Es un proceso de acompañamiento del que “el curso” es solamente una parte.

Donde la narrativa se rompe

Hay un momento particularmente interesante en muchas organizaciones. Ocurre cuando alguien, con buena intención, intenta trasladar lo aprendido en un curso al día a día real.

Es entonces cuando empiezan a aparecer las preguntas esas que cuando le pides a una IA que te escriba un artículo llama “verdades incómodas”. No las teóricas, sino las prácticas.

• ¿Podemos usar esta herramienta con datos de clientes?
• ¿Dónde se almacenan exactamente las interacciones?
• ¿Podemos reutilizar lo que genera para propuestas comerciales?
• ¿Quién valida que lo que sale es correcto?
• ¿Estamos generando algún tipo de responsabilidad legal sin saberlo?

Y lo más inquietante: ¿hay alguien que deba saber responder a todo esto y no lo está haciendo?

Y, en ese punto, alguien empieza a tragar saliva mientras nota un reguero calentito que le resbala entrepierna hacia abajo porque se acaba de dar cuenta de que la narrativa de “ya estamos haciendo IA” empieza a agrietarse.

Los nuevos intermediarios del entusiasmo

Y aquí surgen los herederos de los vendedores de crecepelo que aparecían en los spaghetti westerns de Bud Spencer y Terence Hill. Podríamos llamarlos, con cierta ironía y bastante respeto, los “AI Heroes” o “AI bros”.

Me resulta una figura interesante esta, sinceramente. Son buenos comunicadores. Han entendido rápido el potencial de estas herramientas. Saben simplificar lo complejo y hacerlo accesible. Y, en muchos casos, han sido clave para que la conversación sobre IA salga del laboratorio y llegue a la calle.

Sería injusto no reconocerlo.

Pero también sería ingenuo ignorar sus límites.

Su propuesta suele ser eficaz en un punto muy concreto del viaje: el inicio. El momento en el que hay que despertar interés, romper barreras, demostrar que esto no es magia negra.

El problema es cuando se confunde ese punto de partida con el destino.

Enseñar a usar una herramienta no equivale a preparar a una organización para integrarla. Y, desde luego, no equivale a ayudarla a hacerlo cumpliendo un marco regulatorio que no es precisamente ornamental. Aprender a usar un paquete ofimático no está regulado: el uso de herramientas de IA en la empresa sí. Y multan. Y, dependiendo de hasta dónde hayas metido la pata, bastante.

Ahí, demasiadas veces, la conversación se detiene.

Y la organización se queda sola.

¡Véte a buscar a tu “IA bro”!

Un inciso necesario (y honesto)

Conviene hacer aquí una pausa breve.

La expresión “AI Heroes” o “IA bro” no pretende señalar a nadie en concreto. Es un recurso narrativo, una forma de describir un fenómeno que, como todos los fenómenos, tiene matices.

Si alguien se siente reflejado de forma incómoda, no es la intención. Y, sinceramente, pido disculpas.

Pero el fenómeno existe. Y merece una conversación adulta.

El espejismo de la irrelevancia regulatoria

Uno de los autoengaños más frecuentes es pensar que todo esto del cumplimiento aplica “a otros”. A las grandes corporaciones. A los gigantes tecnológicos. A quienes operan en sectores altamente regulados. Es un pensamiento “cómodo” y profundamente equivocado. Si te quedas en él, te espera un buen trastazo, colega.

El AI Act no funciona así. No pregunta cuántos empleados tienes antes de exigirte responsabilidad. Introduce, sí, un principio de proporcionalidad, pero la proporcionalidad no es una exención. Es una forma de ajustar el cómo, no de eliminar el qué.

Dicho de otra manera: puedes ser pequeño, pero no puedes mirar hacia otro lado.

Si estás utilizando sistemas de IA en tu organización, tienes la obligación de hacerlo con diligencia. Y la diligencia no se demuestra con certificados de asistencia a cursos. Se demuestra con decisiones, con estructuras y con criterio.

Venga, te voy a contar un poco cómo y por qué, no vaya a ser que pienses que soy un “AI bro”. ¡Tendría webs!

El punto ciego: confundir formación con capacidad

Aquí es donde la conversación se vuelve más “porculera” y más interesante. Es la parte que más me gusta. Quien me conozca bien, os podrá decir que no me gusta nada decir “te lo dije”. No es constructivo, pero sí me gusta tener ese tipo de conversaciones en donde te hago reflexionar y tú mismo te das cuenta de que “te lo dije”. Quizá por eso escribo libros de “autoaguante” y no de autoayuda, pero eso es otro tema.

El tema es que hay muchas organizaciones que confunden formación con capacidad. La formación se compra, pero la capacidad se construye.

No son lo mismo.

• La formación es un input. La capacidad es un resultado.
• La formación ocurre en un momento. La capacidad se sostiene en el tiempo.
• La formación se puede externalizar. La capacidad, no del todo.

Una organización capaz en IA no es aquella que ha expuesto a su gente a herramientas modernas. Es aquella que ha construido un marco en el que esas herramientas pueden usarse sin generar más problemas de los que resuelven.

Eso implica gobierno. Es una palabra que sé que no es especialmente popular y que no suena sexy. A alguien se le ocurrió decir que la regulación y el gobierno frenan la innovación. Supongo a alguien que no tiene ni idea. La regulación construye un contexto sólido sobre el que innovar mientras que el gobierno, bien diseñado e integrado en tu arquitectura tecnológica, no es burocracia sino un punto de hiperautomatización. Pero esto también es otro tema. Aquí nos vamos a quedar en la cocorota con que el gobierno implica asumir que alguien tiene que pensar en políticas, en riesgos, en responsabilidades. También desarrollar una forma de entender la IA que vaya más allá del entusiasmo inicial. Una cultura, si se quiere decir así, aunque la palabra se haya desgastado un poco de tanto usarla, como el amor que se le rompió a Rocío Jurado.

Y, finalmente, implica algo que rara vez aparece en los discursos más comerciales: la capacidad de implantar. De llevar todo esto a procesos reales, de integrarlo en sistemas existentes, de medir impacto y de corregir cuando, inevitablemente, algo no funciona como se esperaba.

Los PDFs y los casos de uso enlatados siempre funcionan. Tienen su utilidad y son imprescindibles. Pero…estudiarte cómo hacer una paella, no te garantiza que sepas hacerla. De hecho, fíjate que hay quien le pone chorizo.

Nada de esto es especialmente glamuroso (sobre todo, lo del chorizo en la paella), pero es donde ocurre la diferencia entre jugar con la IA y usarla de verdad.

Una escena final (demasiado real)

Imagina ahora dos organizaciones.

La primera ha invertido en varios cursos. Su gente sabe usar herramientas de IA. Hay entusiasmo, experimentación, incluso algunos casos de uso interesantes.

La segunda ha hecho algo menos vistoso. Ha dedicado tiempo a entender qué implica realmente introducir IA en su operativa. Ha definido ciertas reglas. Ha formado, sí, pero dentro de un marco más amplio. Ha asumido que esto no iba solo de aprender, sino de construir.

Desde fuera, durante un tiempo, pueden parecer iguales.

Hasta que dejan de serlo.

Porque cuando llega el momento de escalar, de integrar, de asumir responsabilidad…una de ellas acelera.

Y la otra duda.

¿Ves la diferencia? ¿Con cuál de las dos te identificas?

Venga…honéstamente. Yo estoy siendo transparente. ¿Y tú?

Elegir entre saber y poder

Cuando acumulas ya medio siglo en las rodillas y más de cuarto de siglo de implantaciones tecnológicas, has tenido la oportunidad de trabajar en muchos tipos de clientes, has pasado por varias “revoluciones” y sabes que la adopción de la IA está entrando en una fase menos indulgente.

Una fase en la que ya no basta con saber “hacer cosas”.

Una fase en la que la regulación deja de ser una nota a pie de página.

Una fase en la que la diferencia entre experimentar y competir se vuelve evidente.

En ese contexto, la pregunta relevante no es si has formado a tu gente.

Lo que tienes que preguntarte es si has construido la capacidad de usar IA de forma responsable, controlada y, sobre todo, explotable.

Si la respuesta es no, quizá has comprado cursos cuando necesitabas algo más.  ¿Te das cuenta de cómo te dejaste convencer? No te culpes. La culpa no sirve ni la queja tampoco. Están a tiempo de actuar y tomar decisiones, que es de lo que va la vida. Si ésa es tu elección, tengamos una charla.

Y si la respuesta es sí, probablemente entiendes que esto nunca fue solo formación. ¡Enhorabuena! ¡Yo quiero trabajar contigo!

En fin, me despido ya. Espero que te haya quedado clara una cosa: esto no va de aprender a conducir en un simulador. Va de salir a la autopista. Y ahí, curiosamente, ya no valen los atajos.

Recuerda «la vida es como montar en bicicleta: para mantener el equilibrio, tienes que avanzar».

9 Mayo de 2026 – por David Roldán Martínez