Capacitación en IA para empresas: por qué comprar licencias no basta

Muchas empresas ya pagan licencias de Copilot, Gemini o ChatGPT. Y muchas descubren meses después que el equipo las usa poco, las usa mal o sigue trabajando igual que antes. El problema casi nunca es la herramienta: es que nadie enseñó a usarla con método.

Lo que dicen los datos

El estudio Work Trend Index 2024 de Microsoft y LinkedIn, que encuestó a 31 000 personas en 31 países, muestra una brecha muy clara:

• El 75 % de los trabajadores del conocimiento ya usa IA generativa en su trabajo.
• El 78 % de quienes la usan lleva sus propias herramientas, sin que la empresa las haya elegido.
• Solo el 39 % de quienes usan IA en el trabajo recibió capacitación de su empresa.
• El 60 % de los líderes teme que su empresa no tenga una visión ni un plan para implementar la IA.
• El 66 % de los líderes dice que no contrataría a alguien sin habilidades de IA.

Y la adopción sigue creciendo: según la encuesta global de McKinsey de 2025, el 88 % de las organizaciones ya usa IA en al menos una función de su negocio, frente al 78 % del año anterior.

Es decir: tu equipo probablemente ya usa IA, con o sin tu permiso. La pregunta es si la usa bien.

Los cuatro riesgos de usar IA sin método

1. Datos que se escapan. Un colaborador pega un contrato, una base de clientes o un reporte financiero en una herramienta gratuita, sin saber dónde termina esa información.
2. Respuestas inventadas que nadie verifica. Los modelos de lenguaje pueden redactar con seguridad datos falsos. Sin el hábito de verificar, esos errores llegan a informes y a clientes.
3. Resultados desiguales. Dos personas con la misma licencia obtienen resultados muy distintos, porque una sabe pedirle a la IA y la otra no.
4. Incumplimiento normativo. En el Perú rigen la Ley 29733 de protección de datos personales y la Ley 31814 de inteligencia artificial, cuyo reglamento ya exige obligaciones a sectores como salud, educación y finanzas.

Qué debe tener una capacitación que sí funcione

Un video tutorial o una charla motivacional no cambian la forma de trabajar. Una capacitación efectiva:

• Trabaja sobre las licencias que la empresa ya paga. No tiene sentido enseñar una herramienta que tu equipo no va a tener.
• Usa los casos reales de tu operación: tus reportes, tus correos, tus procesos. Lo que se practica con material propio se aplica al día siguiente.
• Va por niveles, porque no necesita lo mismo quien recién empieza que quien ya automatiza tareas.
• Incluye práctica evaluada, no solo teoría: laboratorios y un proyecto final aplicado al trabajo.
• Deja reglas claras: qué datos nunca se ingresan, cómo se verifica una respuesta y quién es responsable del resultado final.

Cómo saber si funcionó

Antes de empezar, elige dos o tres tareas que tu equipo repite cada semana, como un reporte, la respuesta a consultas frecuentes o el análisis de una hoja de cálculo. Mide cuánto tiempo toman y cuántas correcciones necesitan. Vuelve a medir al terminar la capacitación.

Esa comparación, con tus propios números, vale más que cualquier promesa de productividad.

Por dónde empezar

1. Revisa qué licencias tiene tu empresa y quién las usa realmente.
2. Pregunta a tu equipo en qué tareas ya usa IA, incluidas las herramientas que usa por su cuenta.
3. Define una política básica de uso de IA antes de ampliar el acceso.
4. Capacita por grupos, empezando por el área donde el ahorro de tiempo será más visible.

En BSKR diseñamos los programas de capacitación en IA con esta lógica: sesiones virtuales en vivo de tres horas por semana, sobre Copilot, Gemini, Claude o ChatGPT según lo que cada empresa ya tiene, con laboratorios, proyecto final y certificación.

Porque comprar licencias es el primer paso. El resultado llega cuando el equipo sabe usarlas.

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Fuentes

• Microsoft y LinkedIn, 2024 Work Trend Index: AI at work is here. Now comes the hard part, mayo de 2024. Encuesta a 31 000 personas en 31 países.
• McKinsey & Company, The state of AI in 2025, noviembre de 2025.
• Congreso de la República, Ley N.° 31814.