Qué significa realmente “Aprende IA, con IA” cuando hablamos de construir una capacidad IA
En los dos primeros posts de esta serie hicimos dos movimientos: primero, cambiar el foco de “dar formación en IA” a construir una capacidad IA. Segundo, explicar qué significa en la práctica eso de “Aprende IA, con IA”, más allá del claim. Nos falta el tercer paso: abrir la caja y ver de qué está hecha esa capacidad cuando bajas al terreno.
Porque “capacidad” suena abstracto, pero cuando trabajas con empresas ves que casi siempre se apoya en unas pocas piezas que se repiten. Si las nombras y las trabajas de forma ordenada, el camino se vuelve mucho más claro:
- Lenguaje y comprensión compartida
- Skills y hábitos en el puesto de trabajo
- Procesos y workflows adaptados
- Herramientas y entorno tecnológico
- Datos para aprender y mejorar
De eso va este post: de esas cinco piezas y de cómo las orquestamos desde Foxize.
1. Lenguaje y comprensión compartida
En muchas organizaciones la conversación sobre IA empieza torcida porque no hay un punto de partida común. Para unos, IA es ChatGPT. Para otros, automatización. Y para los demás, un riesgo regulatorio. Se usa la misma palabra, pero cada cual habla de algo distinto.
Construir una capacidad IA empieza por algo tan simple (y tan difícil) como ponerse de acuerdo en el lenguaje: qué entendemos por IA generativa, qué puede hacer hoy, qué no conviene pedirle, qué implicaciones tiene en datos, privacidad o sesgos. Expertos de IBM destacan la importancia de entender qué es realmente la IA generativa para alinear expectativas sobre sus aplicaciones en texto, código o imagen, y evitar frustraciones.
Ese marco no tiene que ser académico ni lleno de jerga, pero sí compartido. Si cada área se imagina una cosa, será muy complicado tomar decisiones coherentes.
Aquí los contenidos fundacionales, las buenas metáforas y los casos de uso bien escogidos importan más de lo que parece. No se trata de soltar un “AI 101” genérico, sino de aterrizar el lenguaje en el contexto de esa empresa: su sector, su cultura, sus miedos y sus expectativas.
Desde Foxize esta pieza se trabaja combinando contenido específico y sesiones con expertos, pero también escuchando: recoger ejemplos, dudas y fricciones de la propia organización y usarlos para ajustar el relato. El objetivo no es que la gente pueda dar una charla sobre IA, sino que pueda hablar de ella sin ruido ni malentendidos.
2. Skills y hábitos en el puesto de trabajo
Ahora llega la pregunta que de verdad importa: “vale, ¿y qué hago yo con esto en mi trabajo?”
Ahí es donde suele aparecer el salto entre formación e impacto. No basta con entender, la diferencia real está en cómo incorporas la IA a tu día a día. El MIT Sloan Management Review señala que para obtener valor organizacional, es crítico que los empleados pasen de ver la IA como una amenaza a usarla como un compañero que elimina tareas tediosas, creando así hábitos de uso diario que aumentan la autonomía y el valor individual.
Por eso en Foxize no pensamos en “un curso para todos”, sino en rutas y prácticas por colectivos. Los Programas 4.0 se diseñan para mandos, perfiles técnicos, comerciales u operativos con objetivos y casos concretos. Sobre esa base se añade la capa de IA aplicada al aprendizaje: por ejemplo, MyTutor, que acompaña a cada persona durante el programa, sugiere recursos, propone ejercicios ajustados a su nivel y le ayuda a traducir lo aprendido a tareas reales.
La ambición de estas piezas es muy clara: que la IA deje de ser un experimento lateral y se convierta en parte de los hábitos de trabajo de la gente. Cuando eso pasa, la capacidad empieza a tomar cuerpo.
3. Procesos y workflows adaptados
Si los procesos no cambian, la IA se queda en truco ocasional. Alguien puede usarla para pulir un correo o preparar una presentación, pero si el proceso comercial, de atención o de diseño de producto sigue igual que antes, el impacto se pierde por el camino.
Una capacidad IA de verdad implica revisar en qué momentos del flujo de trabajo tiene sentido que la IA intervenga. Informes recientes de McKinsey (Noviembre 2025) confirman que el valor económico real de la IA solo se materializa cuando las empresas rediseñan sus flujos de trabajo (workflows) para integrar a personas y agentes en un sistema coordinado, en lugar de solo automatizar tareas aisladas.
Esta pieza obliga a sentar en la misma mesa a negocio, operaciones, tecnología y personas. El método Learning Core IA ayuda a ordenar esa conversación: primero se diagnostican procesos críticos y puntos de dolor, después se prioriza dónde experimentar, luego se acompaña el cambio con formación y agentes IA, y finalmente se observa qué ha ocurrido.
Cuando un proceso incorpora IA de forma explícita, documentada y aceptada, la capacidad deja de depender tanto de iniciativas individuales y empieza a formar parte de cómo trabaja el equipo.
4. Herramientas y entorno tecnológico
La cuarta pieza son las herramientas. Muchas empresas atraviesan una fase “feria”: se prueban soluciones, se abren cuentas en todas partes, hay demos sin parar. Es una etapa casi inevitable, pero si se alarga demasiado genera ruido y fatiga. Construir una capacidad IA no va de coleccionar herramientas, sino de elegir pocas y encajarlas bien en el ecosistema existente. Eso incluye copilotos integrados en las suites que ya se usan, chatbots corporativos, herramientas de automatización, soluciones verticales para ciertos procesos… y también el propio entorno donde se aprende.
Como apunta Forbes, la tendencia para 2025 es la consolidación del stack tecnológico, buscando eficiencia e integración en lugar de dispersión. En el caso de Foxize, ese entorno integrador es Foxize LMS, que no es solo un almacén de cursos, sino el lugar donde viven las rutas formativas, los agentes IA que acompañan y los datos que se generan.
La clave no está en tener mucha tecnología, sino en que toda ella tenga sentido dentro de la estrategia de capacidad IA: que esté alineada con los procesos que se han redefinido, con los hábitos que queremos cambiar y con las políticas de seguridad y datos de la empresa. Cuando esto ocurre, la IA deja de ser “otra cosa” que hay que abrir aparte y se integra en las herramientas que la gente ya utiliza cada día.
5. Datos para aprender y mejorar
La quinta pieza es la que impide que todo lo anterior se congele: los datos. Sin datos es imposible saber si la capacidad IA está creciendo, si se ha estancado o si avanza en la dirección equivocada.
Aquí entra Foxize Data. No se trata únicamente de contar accesos u horas, sino de construir una mirada más rica sobre skills y barreras. Según Harvard Business Review, crear una verdadera cultura basada en datos requiere métricas elegidas con astucia y transparencia, usándolas para aprender y no solo para controlar.
Con esta información, el método Learning Core IA cierra el círculo: diagnosticar, personalizar, activar y acompañar, medir, optimizar. La capacidad IA no se construye en línea recta, avanza a base de iteraciones. Lo importante no es diseñar un plan perfecto en enero, sino estar dispuesto a corregirlo a la luz de los datos. Cuando una organización se acostumbra a definir qué capacidad quiere construir, observar el avance y ajustar en consecuencia, la IA deja de ser un proyecto puntual y se convierte en un músculo que se entrena.
Cómo encaja todo en el enfoque “Aprende IA, con IA”
Si miramos juntas las cinco piezas —lenguaje compartido, skills y hábitos, procesos, herramientas y datos— se entiende mejor qué hay detrás de “Aprende IA, con IA”. No es un curso suelto ni una herramienta milagrosa ni una charla inspiracional. Es un enfoque que intenta cuidar todas esas dimensiones a la vez.
- El lenguaje y la comprensión se trabajan con contenidos y experiencias adaptadas a cada cliente.
- Los skills y hábitos se desarrollan a través de rutas específicas y del acompañamiento de agentes IA como MyTutor e IAutor.
- Los procesos se revisan y priorizan con la lógica de Learning Core IA para que la IA entre donde realmente aporta valor.
- Las herramientas se integran alrededor de Foxize LMS y del propio ecosistema tecnológico de la empresa, evitando islas.
- Los datos se recogen y explotan con Foxize Data para que todo el sistema pueda aprender de sí mismo.
La capacidad IA no aparece de un día para otro. Se construye pieza a pieza, con intención y con método. El papel de Foxize, en este modelo, es ayudar a que esas piezas encajen, aportando contenido, tecnología, datos y acompañamiento, pero siempre con un objetivo muy concreto: que, dentro de un tiempo razonable, puedas decir que tu organización no solo ha aprendido “algo de IA”, sino que ha ganado una capacidad IA que antes no tenía. En ese momento, “Aprende IA, con IA” deja de sonar a promesa y se convierte en una descripción bastante precisa de lo que ha ocurrido.
