Ahora que la IA se ha convertido en una parte fundamental del trabajo diario, las empresas tienen que desarrollar una combinación de habilidades técnicas y personales que permita a los empleados trabajar de forma eficaz junto con la IA. Para el departamento de formación y desarrollo, eso significa replantearse no solo qué aprenden las personas, sino también cómo aprenden y cómo aplican esas habilidades con el paso del tiempo.
En este artículo, vamos a ver qué habilidades relacionadas con la IA deberían priorizar las empresas y cómo los equipos de formación y desarrollo pueden fomentarlas entre toda la plantilla.
¿Qué son las habilidades en IA?
Las habilidades en IA son los conocimientos y las capacidades que necesitas para trabajar de forma eficaz con la IA en tus tareas diarias.
En términos generales, estas habilidades se dividen en dos categorías. Lo primero son los conocimientos básicos sobre IA y las habilidades técnicas, como redactar instrucciones eficaces, entender las capacidades y limitaciones de la IA, detectar resultados inexactos y usar la IA de forma responsable. A medida que la IA se va integrando en más herramientas del trabajo, estas habilidades cobran cada vez más valor en una amplia variedad de puestos.
La segunda categoría se centra en las habilidades humanas que ayudan a las personas a aplicar la IA de forma eficaz. El pensamiento crítico, la comunicación, la creatividad, la capacidad de adaptación y el criterio profesional cobran mayor importancia cuando los empleados trabajan junto a la IA. Aunque la IA puede ayudar a generar ideas o automatizar tareas rutinarias, las personas siguen teniendo que interpretar los resultados y tomar decisiones bien fundamentadas dentro del contexto de su organización y su puesto.
Mejorar las competencias Mejorar las capacidades de una plantilla preparada para la IA significa desarrollar ambos tipos de habilidades a la vez.
¿Por qué hay una brecha entre la formación en IA y su adopción?
Si nos fijamos en las cifras, las ofertas de empleo que requieren conocimientos de IA aumentaron un 2.000 % entre marzo y junio de 2023, pero solo el 13 % de los empleados dijo haber recibido formación sobre IA por parte de su empresa. A medida que más empresas van incorporando la IA a su día a día, muchas todavía están buscando la forma de ayudar a sus empleados a usarla.
Una de las razones es que la IA suele verse como un proyecto tecnológico más que como una iniciativa centrada en las personas. Aunque los equipos de TI pueden encargarse de poner en marcha las nuevas herramientas, el departamento de formación y desarrollo tiene un papel importante que desempeñar a la hora de ayudar a los empleados a entender cómo usarlas de forma eficaz. Otras empresas están adoptando un enfoque cauteloso y esperan a que la IA madure antes de invertir en formación. Sin embargo, el «Global AI Jobs Barometer 2026» de PwC reveló que las habilidades necesarias para los puestos más expuestos a la IA están cambiando más del doble de rápido que las de los puestos menos expuestos, lo que hace que sea más difícil retrasar el desarrollo de la plantilla.
Los empleados necesitan las habilidades necesarias para cuestionar los resultados generados por la IA, entender cuándo se necesita el criterio humano y aplicar la IA de forma adecuada en su puesto de trabajo. Ahí es donde la formación y el desarrollo profesional pueden marcar la mayor diferencia, al fomentar los conocimientos sobre IA junto con el pensamiento crítico y el criterio profesional que ayudan a la gente a usar la IA con confianza.
Consejo de experto: Desarrolla habilidades en IA basándote en cómo trabaja la gente
Antes de diseñar cualquier programa de habilidades de IA, empieza por trazar los flujos de trabajo.
La medida de seguridad más importante es también la más sencilla: cualquier empleado que utilice una herramienta de IA debería ser capaz de responder a cuatro preguntas. ¿Qué puede hacer esta herramienta? ¿Cuáles son sus limitaciones conocidas? ¿Cuándo hay que revisar manualmente los resultados antes de actuar en consecuencia o compartirlos? ¿Qué dice la política de nuestra organización sobre su uso?
Las organizaciones también tienen que pensar bien en lo que la IA no debería hacer. La IA puede acelerar la creación de contenidos, mejorar la búsqueda de conocimientos, reducir la carga administrativa y optimizar los flujos de trabajo operativos. Pero no puede entender el contexto de la organización, interpretar las prioridades empresariales, generar confianza entre los alumnos ni garantizar que el aprendizaje aborde el problema de rendimiento adecuado, en lugar de limitarse a generar más contenido.
Las 8 competencias en IA que las empresas deberían priorizar
Las habilidades que buscan los empleadores han cambiado bastante en poco tiempo. Las habilidades técnicas en IA, como el aprendizaje automático, el análisis de datos y la evaluación de modelos, siguen siendo muy demandadas en puestos especializados. Junto a ellas, ahora aparece de forma constante en las ofertas de trabajo de todos los sectores un conjunto más amplio de capacidades: ingeniería de prompts, alfabetización de datos, ética de la IA, pensamiento crítico y comunicación. Quizá el cambio más significativo sea el creciente énfasis en el criterio y el pensamiento estratégico en puestos que tradicionalmente no los requerían; una consecuencia directa de que la IA se encargue cada vez más del trabajo cognitivo rutinario que antes realizaban esos puestos.
A continuación te mostramos un desglose de las ocho habilidades relacionadas con la IA que más importan para una plantilla que necesita trabajar de forma eficaz con la IA.
1. Alfabetización en datos
La alfabetización en datos es la capacidad de leer, entender, cuestionar y comunicarse a través de los datos.
A medida que las herramientas de IA ofrecen cada vez más información y recomendaciones basadas en datos, a los empleados que no tengan conocimientos básicos sobre datos les costará evaluar lo que se les muestra. Pueden aceptar los resultados sin cuestionarlos o, lo que es igual de problemático, descartarlos sin entender por qué están equivocados. Ninguna de las dos respuestas beneficia a la empresa.
Los equipos de formación y desarrollo pueden fomentar la alfabetización en datos de forma gradual, empezando por las fuentes de datos con las que los empleados ya se encuentran en su trabajo y yendo avanzando a partir de ahí. El aprendizaje basado en funciona muy bien en este caso, sobre todo cuando te pone en situaciones en las que tienes que decidir si una recomendación basada en datos es acertada antes de ponerla en práctica.
2. Ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts es la habilidad de redactar consultas claras y bien estructuradas que obtengan resultados útiles de las herramientas de IA generativa. Parece sencillo, pero tiene un impacto significativo en la calidad de lo que produce la IA y, por extensión, en cuánto tiempo ahorran o pierden los empleados.
Una indicación bien redactada especifica el contexto, las restricciones, el tono, el formato y el objetivo. Una mal redactada da lugar a resultados genéricos, que no dan en el clavo o poco fiables, y que hay que volver a trabajar bastante.
3. Ética de la IA
La ética de la IA abarca los principios y prácticas que rigen el uso responsable de la IA: equidad, transparencia, privacidad, rendición de cuentas y protección de los derechos individuales. Para los empleados, esto se traduce en cuestiones prácticas que tienen que saber resolver en sus respectivos puestos de trabajo.
¿Qué datos estoy introduciendo en esta herramienta? ¿Lo permite nuestra política de privacidad? ¿Podría estar sesgado el resultado? ¿Qué problemas podría causar eso? ¿Quién se hace responsable cuando una decisión tomada con ayuda de la IA resulta ser errónea? ¿Este uso de la IA es coherente con nuestros valores y nuestras obligaciones para con las personas a las que afecta?
4. Pensamiento crítico
El pensamiento crítico es la capacidad de evaluar la información de forma objetiva, identificar suposiciones, valorar las pruebas y llegar a conclusiones bien fundamentadas.
La IA generativa puede crear contenido que suene verosímil, pero que sea objetivamente incorrecto o sutilmente engañoso. Los empleados que aceptan los resultados de la IA sin analizarlos bien suponen un riesgo real para sus empresas, ya sea un jefe que toma decisiones basándose en un análisis de rendimiento erróneo, un responsable de comunicación que publica contenido inexacto o un profesional de formación y desarrollo que pone en marcha un contexto basado en información incorrecta.
5. Desarrollar una mentalidad de crecimiento
Una mentalidad de crecimiento es la creencia de que las capacidades se pueden desarrollar mediante el esfuerzo y el aprendizaje. En el contexto de la adopción de la IA, esto es importante por una razón concreta: las habilidades que se necesitan para los puestos relacionados con la IA están cambiando más rápido de lo que cualquier programa de formación estático puede abarcar. Los empleados que afrontan ese ritmo de cambio con curiosidad, en lugar de con ansiedad, tienen muchas más posibilidades de seguir desarrollándose que aquellos que lo ven como una amenaza.
Los responsables de formación y desarrollo pueden contribuir directamente a ello diseñando experiencias de aprendizaje que acepten el hecho de no saberlo todo, fomenten la experimentación y hagan que sea seguro cometer errores al practicar nuevas habilidades. Los entornos de simulación y juegos de rol basados en IA son especialmente adecuados para esto, ya que permiten a los alumnos practicar tareas difíciles o desconocidas en un entorno sin mucha presión antes de aplicarlas en situaciones reales.
Por ejemplo, un nuevo jefe puede ensayar cómo dar comentarios constructivos a un empleado asistido por IA, mientras que un asesor de atención al cliente puede practicar cómo manejar una conversación complicada. La IA responde de forma natural durante toda la interacción antes de ofrecer comentarios estructurados, lo que ayuda a los alumnos a ganar confianza y a perfeccionar su enfoque antes de poner en práctica esas habilidades en el trabajo.
6. Creatividad
La creatividad es una de esas capacidades que la IA siempre potencia, en lugar de sustituir. La IA puede generar opciones, sugerir combinaciones, detectar patrones y acelerar el proceso de iteración. Pero no puede crear ideas que sean realmente novedosas, adecuadas al contexto y que se ajusten a las necesidades específicas de la organización o del cliente.
Para los profesionales de formación y desarrollo, esto es especialmente relevante. Las herramientas de IA pueden ayudar a crear contenido a gran escala, pero decidir qué experiencia de aprendizaje funcionará para una audiencia concreta, en un contexto organizativo específico, para abordar una carencia de rendimiento concreta, requiere creatividad humana y conocimientos profesionales.
Fomentar la creatividad como una capacidad de la plantilla significa crear un espacio para ella. Eso implica reservar tiempo para la reflexión y animar a los empleados a experimentar con herramientas de IA como ayudas creativas, en lugar de como sustitutos del pensamiento.
7. Comunicación
A medida que la IA se va haciendo cargo de más tareas rutinarias de redacción, resumen y maquetación, la contribución humana a la comunicación se centra cada vez más en lo que la IA no sabe hacer tan bien: captar el ambiente, entender el contexto emocional de un mensaje, lidiar con las dinámicas de la empresa y forjar relaciones.
8. Inteligencia emocional
La inteligencia emocional, es decir, la capacidad de reconocer, entender y gestionar tus propias emociones y las de los demás, es otra capacidad que la adopción de la IA hace aún más valiosa. Cuanto más trabajo cognitivo rutinario se encarga la IA, más se ponen de manifiesto esos momentos que son tan propios de los humanos: las conversaciones difíciles, el liderazgo bajo presión, el fomento de la confianza o la empatía en las interacciones con clientes o compañeros.
Los puestos junior en los que interviene la IA tienen ahora siete veces más probabilidades de exigir dotes de liderazgo y pensamiento estratégico, según el «Barómetro global de empleo en IA 2026» de PwC. Gran parte de lo que entendemos por liderazgo en la práctica es inteligencia emocional aplicada al contexto: saber cuándo plantear un reto, cuándo apoyar, cómo motivar, cómo gestionar la incertidumbre y cómo conseguir que la gente te siga en el proceso de cambio. Estas capacidades no se pueden automatizar, y no se desarrollan solo con la transferencia de información.
¿Qué habilidades en IA deberían priorizarse en los distintos sectores?
| Industria | Competencias prioritarias en IA | Las capacidades humanas para proteger |
| Sanidad y asistencia social | Alfabetización en datos, ética de la IA, pensamiento crítico, alfabetización en IA, ingeniería de prompts | Juicio clínico, empatía, comunicación con el paciente |
| Servicios financieros | Conocimientos sobre datos, conocimientos sobre IA, ética de la IA, ingeniería de prompts, evaluación crítica de los resultados de la IA | Criterio normativo, relaciones con los clientes, confianza, evaluación de riesgos, toma de decisiones |
| Educación y formación y desarrollo | Ingeniería de prompts, ética de la IA, alfabetización en datos, conocimientos sobre el aprendizaje profundo | Diseño de la formación, conocimiento contextual, dinamización, coaching, creatividad |
| Fabricación y logística | Conocimientos sobre datos, nociones de aprendizaje automático, mentalidad de crecimiento | Capacidad de toma de decisiones operativas, concienciación sobre la seguridad, liderazgo de equipo, resolución de problemas, capacidad de adaptación |
| Puestos en el sector minorista y de atención al cliente | Ingeniería de prompts, conocimientos básicos sobre IA, conocimientos básicos sobre datos, ética de la IA, evaluación crítica de los resultados de la IA | Relaciones con los clientes, empatía, resolución de problemas, comunicación, criterio sobre la marca |
Cómo ayudar a los empleados a aprovechar sus habilidades en IA para avanzar en su carrera profesional
Hay varias medidas prácticas que las organizaciones pueden tomar para apoyar esta iniciativa.
Haz que las competencias en IA se reflejen en los marcos de competencias y las trayectorias profesionales
Si los conocimientos sobre IA no aparecen en los perfiles de puesto, en los marcos de desarrollo profesional ni en las reuniones de evaluación del rendimiento, los empleados no tienen forma de entender su importancia para su carrera ni de medir su propio desarrollo en relación con ella.
Diseña experiencias de aprendizaje que se complementen entre sí
Una sola sesión de sensibilización sobre la IA te ayuda a tomar conciencia. Una secuencia de experiencias que va desde la sensibilización hasta la aplicación, pasando por la evaluación crítica y la gobernanza, con oportunidades para practicar en cada etapa, te permite desarrollar una capacidad real. Las herramientas que facilitan itinerarios de aprendizaje personalizados, como la búsqueda de contenidos asistida por IA y las recomendaciones basadas en tus habilidades, ayudan a los empleados a avanzar por esa secuencia al ritmo que mejor se adapte a su puesto y a su nivel actual de capacidad.
En nuestro seminario web se analiza este cambio: «De consumidores a creadores: potenciar a los alumnos con IA en Totara», donde te mostramos cómo las herramientas basadas en IA pueden ayudar a las organizaciones a ir más allá de la formación puntual, permitiendo a los empleados crear, compartir y mejorar continuamente el conocimiento entre todos.
Crea oportunidades para que los empleados pongan en práctica sus conocimientos de IA en el trabajo real
La experimentación supervisada, los grupos de aprendizaje entre compañeros, las comunidades de práctica internas y la reflexión estructurada ayudan a las personas a pasar de la formación a la capacidad.
Identifica a los líderes en IA dentro de los equipos
Busca a empleados que ya tengan interés por la IA y dales un papel reconocido para que impulsen su adopción en sus equipos. Los «defensores de la IA» no tienen por qué ser especialistas técnicos. Su valor radica en compartir ejemplos prácticos, ayudar a sus compañeros a ganar confianza y conectar las necesidades de los equipos con los departamentos de formación y desarrollo y de TI.
Día de los Campeones de la IA en Totara
En Totara, hemos incorporado a «campeones de la IA» en todos nuestros equipos comerciales. Ofrecemos a los empleados interesados en la IA la oportunidad de ayudar a identificar en qué ámbitos la IA puede aportar un valor real y compartir lo que aprenden con sus compañeros. Además, los «champions» se reúnen periódicamente para intercambiar ideas, hablar de lo que funciona y aportar sus conocimientos a nuestra estrategia general de IA.
Crear comunidades donde la gente pueda aprender juntos
La Comunidad Totara reúne a profesionales de la formación de todo el mundo para intercambiar ideas, debatir sobre las últimas tendencias y aprender unos de otros. Los miembros pueden participar en seminarios web impartidos por expertos sobre temas como la IA, mejorar sus habilidades a través de Totara Academy, conectar con compañeros que se enfrentan a retos similares y compartir evidencias sobre los productos. A medida que la IA sigue evolucionando, comunidades como esta ayudan a los profesionales de la formación a mantenerse al día, compartir experiencias prácticas y desarrollar continuamente sus habilidades.
Preparar a la gente para un entorno laboral en el que prima la IA
A medida que la IA se va integrando en el día a día del trabajo, es fácil centrarse en la tecnología. Pero el éxito en la adopción de la IA siempre ha dependido de las personas. La IA funciona mejor cuando sirve de apoyo al aprendizaje y al rendimiento, en lugar de sustituir la experiencia humana.
Las empresas que conseguirán formar plantillas realmente preparadas para la IA son aquellas que ven las habilidades en IA como una inversión estratégica a largo plazo. Eso significa integrar la IA en la formación y el desarrollo profesional, ofrecer oportunidades para practicar y aplicar nuevas habilidades, establecer unas normas claras de gestión y reconocer en qué ámbitos la experiencia humana sigue siendo imprescindible.
¿Quieres profundizar en estas ideas? Lee nuestro Guía de L&D sobre la IA: Conversaciones desde la práctica, donde los responsables de formación comparten ideas prácticas sobre cómo desarrollar la capacidad en IA, facilitar su adopción por parte de la plantilla, crear una cultura de aprendizaje continuo y ayudar a los equipos de formación y desarrollo a liderar la IA con seguridad y confianza.
Frequently asked questions
¿Cuál es la diferencia entre la alfabetización en IA y las habilidades en IA?
¿Todos los empleados necesitan conocimientos técnicos sobre IA?
¿A qué ritmo están cambiando los requisitos de competencias en IA?
¿Cómo deberían empezar los responsables de formación y desarrollo con los programas de capacitación en IA?
¿Qué papel juega la formación y el desarrollo (L&D) a la hora de prepararse para la IA?
L&D’s role is shifting from course creator to learning orchestrator. That means combining AI tools with instructional design expertise, organisational knowledge and business context to deliver learning experiences that genuinely develop capability. It also means L&D teams developing their own AI skills, including an understanding of AI agents, workflow design, data literacy and governance, so they can make informed decisions about where AI adds value.
If you are working through how to build AI capability across your organisation, or how to equip your L&D team to lead that work, get in touch with the Totara team to explore how our platform supports skills development, personalised learning and AI-assisted content creation at scale.
