Aprender a aprender en tiempos de IA

La conversación pública sobre transformación digital suele pedir atajos. Se habla de soluciones, de “implementar” o “escalar”, como si la adopción tecnológica fuera una línea recta. No lo es. Cambiaron las herramientas y, con ellas, cambió el pulso del trabajo. Los ciclos de actualización se acortaron y la novedad ya no llega por oleadas, sino por goteo constante. En ese contexto, la pregunta no es si la inteligencia artificial va a transformar la economía —¡ya lo está haciendo!—, sino qué capacidades necesita desarrollar el capital humano para acompañar el cambio.

La primera respuesta es menos técnica de lo que parece: hay que formar la disposición a aprender. Aprender a aprender no es un eslogan; es una práctica que ordena el resto. Supone aceptar que el conocimiento tiene fecha de revisión, que el manual no alcanza, que el trabajo se organiza alrededor de problemas más que de funciones. Con esa base podemos pensar en la alfabetización digital, el manejo de herramientas emergentes, la comprensión básica de datos, y una caja de habilidades blandas que a veces damos por obvias —comunicación, colaboración, gestión del tiempo, escucha, negociación—. En contextos de cambio rápido, ese repertorio sostiene la curva de aprendizaje y evita la parálisis.

La IA generativa ocupa el centro de la escena. Es clave, pero, salvo para las compañías nativas de IA, no es la propuesta de valor del negocio. Es una herramienta que se debe usar para potenciar productividad, mejorar procesos, abrir líneas de servicio y explorar productos que antes no eran posibles. ¿Cómo evaluarla? Con preguntas concretas: ¿reduce tiempos?, ¿mejora la calidad?, ¿habilita decisiones mejor informadas?, ¿baja costos sin degradar el estándar? Si la respuesta es sí, ahí hay una oportunidad. Si la respuesta es “porque todos la usan”: volvamos a empezar.

En el ámbito de los servicios, la atención al cliente migró a modelos conversacionales que resuelven mejor lo repetitivo y dejan a las personas los casos que requieren criterio y trato. En operaciones internas, el análisis de grandes volúmenes de datos dejó de ser una tarea de especialistas aislados para integrarse a los equipos. En educación, la IA ayuda a diseñar secuencias didácticas y a personalizar trayectorias. En salud, agiliza la lectura de estudios y el triage de consultas. Todos son usos disponibles con resultados medibles, que cambian la organización del trabajo y no solo su fachada.

La formación en IA enfrenta dos desafíos. El primero es cultural: hay que vencer la inercia y el miedo. La adopción fracasa menos por falta de cursos que por falta de propósito. Hay que explicar para qué sirve, dónde agrega valor y cómo se integra al flujo de trabajo. Empezar por problemas reales del día a día ayuda: preparar un informe, sintetizar normativas, comparar proveedores, diseñar un brief. La utilidad concreta convence más que cualquier promesa.

El segundo desafío es mantener el músculo del pensamiento crítico. La comodidad de la respuesta inmediata puede atrofiar la capacidad de análisis, igual que el GPS puede atrofiar la orientación si dejamos de mirar el mapa. La IA propone, nosotros decidimos. Ese corte exige saber formular buenas preguntas, contrastar fuentes, detectar sesgos y sostener conversaciones entre personas. Si la herramienta reemplaza la conversación, perdemos una parte del trabajo que no conviene perder: la construcción de sentido compartido.

¿Cómo empezar arrancar? Con una ruta mínima sostenida. Hay que hacer un diagnóstico de capacidades (qué saben hacer hoy los equipos y qué necesitan para su función), plantear metas por área (productividad, calidad, experiencia de usuario), elegir unas pocas herramientas con casos de uso bien definidos, y un esquema de entrenamiento breve, recurrente y práctico. Y, sobre todo, evaluación continua: hay que medir todo lo que cambia para hacer rápidos ajustes.

La adopción de IA no se delega al “equipo tech”. Es una conversación de negocio. Requiere sponsors visibles, reglas simples y responsabilidad sobre el dato — privacidad, compliance, criterios éticos—. La velocidad no debe ser coartada para improvisar con información sensible ni para trasladar riesgos a terceros sin control.

En los próximos meses —en los próximos días— la IA va a expandirse en todas las industrias. El capital humano que la aproveche combinando la alfabetización tecnológica con los hábitos de aprendizaje va a poder hacerle frente al trabajo bajo presión. Si logramos que las personas aprendan a aprender —y a decidir con mejor información—, la tecnología hace el resto: acelera, amplifica y abre puertas que hace pocos años no estaban. El resto es silencio.

Tomas Moyano es CTO & COO de Ticmas