Cómo facilitar que los empleados retomen su formación online
Organizar la formación en inteligencia artificial de una empresa exige tener en cuenta que las personas parten de conocimientos, experiencias y necesidades diferentes. Para adaptar el aprendizaje, RR. HH. necesita conocer ese punto de partida, definir qué debe aprender cada colectivo y comprobar cómo aplica lo aprendido a su trabajo.
En un mismo departamento puede haber alguien que nunca haya utilizado una herramienta de IA y otra persona que ya la use para redactar documentos o analizar información. También puede haber usuarios habituales que todavía tengan dificultades para comprobar una respuesta o decidir qué datos pueden compartir.
Estas diferencias afectan al diseño del programa. Una introducción demasiado extensa puede resultar repetitiva para unos, mientras que un ejercicio avanzado puede bloquear a quienes necesitan adquirir primero una base.
La OCDE, en su informe Skills in the AI Age, destaca la importancia de que los trabajadores puedan utilizar, comprender y evaluar críticamente la IA. También señala el valor de competencias complementarias como el pensamiento crítico y la colaboración.
¿Cómo trasladar esta necesidad a un programa de formación que RR. HH. pueda organizar y evaluar?
Conocer el nivel inicial antes de asignar la formación
El diagnóstico inicial permite decidir qué necesita aprender cada persona y desde dónde debe comenzar. Para que sea útil, conviene combinar preguntas sobre conocimientos con situaciones prácticas relacionadas con el uso de IA.
Preguntar si alguien utiliza ChatGPT, Copilot o Gemini aporta contexto, pero no permite valorar por sí solo sus competencias. Una persona puede usar una herramienta a diario y aceptar sus respuestas sin revisarlas. Otra puede tener poca experiencia y, sin embargo, identificar bien los riesgos de una tarea.
La evaluación debería ayudar a conocer aspectos como estos:
- Comprensión de las capacidades y limitaciones de la IA.
- Identificación de tareas en las que puede resultar útil.
- Capacidad para explicar una necesidad y aportar contexto.
- Revisión de la exactitud, pertinencia y calidad de las respuestas.
- Conocimiento de las pautas internas para utilizar información y herramientas.
Una situación práctica puede aportar más información que una pregunta de autopercepción. Por ejemplo, presentar una respuesta con un dato sin justificar y preguntar qué haría la persona antes de utilizarla.
El perfil de riesgos de IA generativa del NIST, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, explica que estos sistemas pueden presentar información falsa o errónea con aparente seguridad. Por eso, la capacidad de revisar una respuesta debe formar parte del aprendizaje y de su evaluación.
Para RR. HH., el diagnóstico debe servir para tomar decisiones: asignar un recorrido, identificar necesidades comunes o detectar colectivos que requieren apoyo adicional. Conviene explicar a los participantes para qué se utilizará y evitar que se perciba como un examen para clasificar su valor profesional.
También hay que distinguir una necesidad formativa de una barrera de acceso. Si una persona no dispone de una herramienta autorizada o desconoce las normas de su empresa, puede necesitar una solución organizativa además de formación.
Diseñar itinerarios por niveles con objetivos claros
Un itinerario por niveles organiza el aprendizaje según las competencias que la persona necesita desarrollar. Permite asignar actividades y objetivos adecuados a su punto de partida.
Como referencia para diseñar el programa, pueden distinguirse estos tipos de aprendizaje:
| Punto de partida | Necesidad de aprendizaje | Ejemplo de evidencia |
| Sin experiencia o con conocimientos básicos | Comprender la IA, reconocer sus límites y realizar usos sencillos | Preparar un borrador y señalar qué necesita revisar |
| Con experiencia en tareas puntuales | Mejorar instrucciones, contrastar respuestas y completar tareas con varios pasos | Elaborar un documento y justificar sus correcciones |
| Con uso habitual y criterio de revisión | Diseñar agentes o automatizaciones para tareas recurrentes | Probar una solución con varios casos y documentar sus límites |
Esta clasificación es orientativa. Una persona puede tener competencias avanzadas para redactar con IA y necesitar formación básica para trabajar con datos.
Desde RR. HH. conviene acordar objetivos que puedan observarse. “Conocer la IA” es difícil de evaluar. “Preparar una propuesta a partir de un briefing, comprobar los datos y adaptar el resultado al destinatario” permite diseñar una actividad y valorar su ejecución.
La organización también puede establecer contenidos comunes para toda la plantilla, como sus pautas de uso responsable, y reservar recorridos distintos para la aplicación práctica.
Antes del lanzamiento deben concretarse la dedicación esperada, el tiempo disponible durante la jornada y el papel de los responsables de equipo. La asignación de un itinerario necesita ir acompañada de condiciones que permitan realizarlo.
Conectar los ejercicios con las tareas de cada puesto
La formación en IA aplicada al trabajo debe permitir practicar tareas que los participantes reconozcan y puedan trasladar a su actividad profesional.
Para seleccionar ejercicios, RR. HH. puede trabajar con los responsables de cada área y recoger tareas frecuentes, dificultades habituales y ejemplos de resultados aceptables. Conviene empezar por actividades acotadas, con información disponible y criterios de revisión claros.
| Área | Ejercicio posible | Qué debería revisar el participante |
| RR. HH. | Preparar una guía de acogida a partir de documentación facilitada | Exactitud, información que falta y claridad para una nueva incorporación |
| Comercial | Redactar un seguimiento a partir de notas de una reunión ficticia | Compromisos recogidos, tono y ausencia de promesas no acordadas |
| Atención al cliente | Elaborar una respuesta utilizando información de ejemplo | Correspondencia con la consulta y respaldo de las afirmaciones |
| Operaciones | Describir un proceso recurrente e identificar pasos automatizables | Excepciones, dependencias y puntos que necesitan supervisión |
Estos ejemplos son propuestas de ejercicios, no resultados de clientes.
Una actividad completa debe incluir preparación, ejecución y revisión. El participante necesita entender qué quiere conseguir, probar sus instrucciones y decidir si el resultado cumple los requisitos.
Para la formación pueden utilizarse casos ficticios o materiales preparados para ese fin. El uso posterior de documentación del trabajo dependerá de las herramientas autorizadas y de las normas de la organización.
Al valorar una propuesta de formación para empresas, conviene concretar qué ejercicios están incluidos y qué adaptación requieren para cada colectivo.
Acompañar la práctica y detectar dónde se frena el aprendizaje
Durante un ejercicio aparecen dudas que no siempre pueden anticiparse en un vídeo: una respuesta demasiado genérica, una instrucción que produce resultados inconsistentes o una propuesta que parece correcta hasta que se revisa con detalle.
El acompañamiento debe ayudar a trabajar esas dificultades. Puede orientar al participante para que aporte contexto, divida una tarea, establezca criterios de calidad o compruebe una afirmación.
Un tutor de IA como MyTutor puede resolver dudas sobre el contenido y ofrecer explicaciones y ejemplos adaptados al participante. Para RR. HH., interesa concretar cómo se integra esta ayuda en los ejercicios y qué apoyo adicional necesita el programa.
Conviene distinguir varios tipos de barreras:
- Si una persona no empieza, hay que revisar el acceso, la comunicación, la disponibilidad de tiempo y la relevancia que atribuye al programa.
- Si empieza y se detiene, puede haber dificultades con el contenido, los ejercicios o la carga de trabajo.
- Si termina, pero no aplica lo aprendido, puede necesitar oportunidades de práctica, herramientas o apoyo de su responsable.
Cada situación requiere una intervención distinta. Un recordatorio no resuelve por sí solo un ejercicio que resulta demasiado difícil.
La comunicación del programa debe explicar qué se espera del participante, cuánto tiempo tendrá que dedicar y dónde puede pedir ayuda. Los responsables de equipo también necesitan saber cómo facilitar la práctica durante la jornada.
Medir el aprendizaje y su aplicación al trabajo
Para evaluar una formación en IA conviene distinguir participación, competencias y aplicación. Completar un curso aporta información sobre el recorrido realizado, pero hace falta revisar evidencias para valorar qué ha aprendido la persona.
El Learning Analytics aplicado a la formación corporativa permite analizar la actividad y la evolución del aprendizaje. Para que resulte útil, RR. HH. debe definir previamente qué preguntas quiere responder con esos datos.
| Qué queremos conocer | Qué podemos observar | Para qué sirve |
| Acceso y participación | Personas que empiezan y actividad durante el programa | Detectar problemas de lanzamiento o continuidad |
| Progreso | Actividades realizadas y puntos donde se interrumpe el recorrido | Identificar necesidades de apoyo |
| Competencias | Resolución de ejercicios con criterios de evaluación | Valorar lo que la persona puede hacer |
| Aplicación | Una tarea realizada después de la formación y su revisión | Comprobar la transferencia al puesto |
| Utilidad operativa | Calidad del resultado y tiempo dedicado, cuando puedan compararse | Valorar si el uso aporta una mejora en esa tarea |
La comparación entre el inicio y el final debe utilizar criterios equivalentes. Por ejemplo, revisar si la persona aporta contexto suficiente, identifica errores y justifica las modificaciones que realiza.
Después del programa puede plantearse una actividad de seguimiento: elegir una tarea autorizada, aplicar lo aprendido y explicar el resultado. La revisión del responsable ayuda a comprobar si la solución es adecuada para el trabajo.
Si se quiere medir ahorro de tiempo, habrá que registrar una referencia comparable y considerar también el tiempo de revisión. Una ejecución más rápida pierde utilidad si genera errores o exige correcciones posteriores.
Conviene acordar estos criterios antes de contratar o lanzar la formación. Así, los informes responderán a las preguntas que necesita resolver la organización.
Cómo aborda Pasaporte IA los distintos niveles de aprendizaje
Pasaporte IA es un programa de formación en inteligencia artificial por niveles que combina un diagnóstico inicial, práctica conectada con el trabajo y acompañamiento de MyTutor.
El diagnóstico sitúa el punto de partida de cada participante y orienta su recorrido. Los contenidos y ejercicios permiten avanzar desde la comprensión de la IA hasta su aplicación en tareas y la elaboración de soluciones de mayor complejidad.
Durante la práctica, MyTutor resuelve dudas y ayuda al participante a mejorar sus instrucciones. El objetivo es que pueda trabajar sobre las dificultades que aparecen mientras realiza los ejercicios.
El programa permite practicar dentro de Pasaporte IA sin necesitar licencias adicionales de herramientas de IA. Después, cada persona puede trasladar lo aprendido a las herramientas corporativas autorizadas, siguiendo las pautas de su organización.
Para RR. HH., el seguimiento del progreso y las evidencias de aplicación aportan información sobre el recorrido. Antes de ponerlo en marcha, conviene acordar qué colectivos participarán, qué tareas interesa trabajar y qué indicadores se utilizarán para valorar sus avances.
Qué preguntar antes de contratar una formación en IA para empleados
La elección de un programa debe partir de lo que la empresa necesita que sus empleados aprendan a hacer. Estas preguntas ayudan a comparar propuestas y concretar el alcance.
Cómo se determina el nivel inicial
Conviene conocer qué evalúa el diagnóstico, cómo se interpreta y qué decisiones permite tomar. Es útil comprobar si contempla conocimientos, criterio de revisión y aplicación práctica.
Cómo cambia el recorrido según el participante
El proveedor debe explicar qué contenidos y actividades realizará cada perfil, qué dedicación se espera y qué ocurre si una persona necesita refuerzo.
Qué ejercicios se relacionan con nuestros puestos de trabajo
Hay que distinguir los ejemplos estándar de las adaptaciones incluidas. También conviene concretar qué materiales necesitará aportar la empresa y quién validará los casos.
Qué acompañamiento está incluido
Es necesario saber cómo se resuelven las dudas, qué apoyo recibe el alumno durante la práctica y qué intervenciones corresponden al equipo de formación o a sus responsables.
Qué herramientas hacen falta
La propuesta debe precisar accesos, licencias y condiciones de práctica. También debe aclarar cómo se trasladará el aprendizaje al entorno corporativo.
Cómo se evaluarán los resultados
Conviene solicitar un ejemplo de informe y de evidencia de aprendizaje. Esto permite comprobar si la información será suficiente para decidir dónde reforzar la formación o cómo continuarla.
Estas cuestiones ayudan a concretar el alcance del programa, prever el trabajo de implantación y valorar su encaje con las necesidades de la empresa.
¿Estás preparando la formación en IA de tu equipo? Solicita información y una demo de Pasaporte IA para conocer el diagnóstico, los recorridos y la práctica acompañada por MyTutor.
