Formación en IA generativa: lo que debe cubrir un buen programa

Sus equipos ya usan la IA generativa. El barómetro Ifop para Talan, publicado en abril de 2025, mide que el 43 % de las personas encuestadas declara usar las IA generativas en el trabajo. Al mismo tiempo, solo el 15 % ha seguido una formación. El resto aprende por su cuenta, sin marco, a menudo sin decírselo a nadie. Su empresa paga dos veces: una por herramientas mal usadas, otra por los errores que producen. Una formación en IA generativa resuelve este problema. Solo falta saber qué debe contener.

Puntos clave

• El 15 % de los asalariados ha recibido una formación en IA generativa, mientras que el 73 % considera que no tiene los conocimientos suficientes para usarla correctamente (Ifop/Talan, 2025)
• Una formación seria cubre seis bloques: el funcionamiento, los prompts, los usos de negocio, la verificación, la confidencialidad y un proyecto real
• El 44 % de los asalariados se forma por su cuenta en IA (Saegus/Odoxa, 2025): sin marco, el uso se dispersa y los datos sensibles viajan
• Una media jornada de demostración no forma a nadie; el formato adecuado se cuenta en días, con trabajo sobre sus datos reales

Por qué la formación en IA generativa se ha vuelto un asunto de directivos

La adopción avanza más rápido que las competencias. El Insee contaba en 2024 con un 10 % de las empresas francesas de 10 asalariados o más que usaban al menos una tecnología de IA, frente al 6 % un año antes. Del lado de las microempresas y pymes, Bpifrance Le Lab medía a finales de 2024 que el 31 % usaba la IA generativa, el doble que en 2023. Los directivos, por su parte, han tomado la medida del reto: el 58 % de los directivos de pymes y ETI considera la IA un asunto de supervivencia para la empresa, según Bpifrance Le Lab.

La brecha entre el uso y el dominio se ve en las cifras de la formación. El barómetro Ifop/Talan 2025 indica que el 43 % de las personas encuestadas usa las IA generativas en el trabajo, pero que solo el 15 % está formado. En el mismo estudio, el 73 % de los franceses considera que no tiene los conocimientos suficientes para usar estas tecnologías con eficacia. La consultora Saegus, en colaboración con Odoxa, señalaba en septiembre de 2025 que el 44 % de los asalariados franceses se forma por su cuenta en IA.

La consecuencia se llama shadow AI (IA en la sombra). Siempre según el estudio Ifop/Talan, el 37 % de los asalariados que usan la IA en el trabajo no se lo dicen a su superior. El resultado: datos de clientes copiados en herramientas públicas, contenidos publicados sin revisión, y una empresa que descubre el uso a posteriori. La formación estructurada es el primer muro de contención frente a estas prácticas. También es una cuestión de volumen: el OPIIEC, el observatorio de las ramas de lo digital, la ingeniería, la consultoría y los eventos en Francia, estimaba en junio de 2025 que cerca de 287 000 asalariados deberán formarse o sensibilizarse en IA de aquí a 2030 solo en estos sectores.

Los seis bloques de un programa que cambia algo

Un buen programa de formación en IA generativa no se resume en una lista de herramientas. Las herramientas cambian cada trimestre; las competencias, no. Estos son los seis bloques que un programa serio debe cubrir, sea cual sea la profesión de sus equipos.

Entender qué hace la herramienta

Antes de aprender a usarla, hay que saber con qué se trata. Una IA generativa produce texto, código o imágenes a partir de sus instrucciones. No piensa, no verifica nada y no conoce su empresa. Calcula secuencias de palabras probables. Esta distinción evita dos errores simétricos: creer que la máquina tiene razón porque se expresa con fluidez, y creer que es inútil porque se equivoca.

El programa también debe presentar las familias de herramientas: los asistentes generalistas, las herramientas especializadas por profesión, las soluciones alojadas en Europa o localmente. La elección del alojamiento tiene consecuencias jurídicas directas, y merece una explicación real, no una frase.

Estructurar una solicitud

El prompt es la instrucción que le da a la herramienta. La mayoría de los usuarios escribe una frase vaga y se sorprende del resultado. Una formación útil enseña un método: precisar el papel esperado, el contexto, el formato de salida, las restricciones. Muestra cómo plantear varias preguntas sucesivas en lugar de esperar una respuesta perfecta a la primera. También da modelos reutilizables por profesión: una plantilla para una propuesta comercial, otra para un acta, otra para una respuesta al cliente.

Este bloque es el más rentable de la formación. Transforma una herramienta que entretiene en una herramienta que produce.

Los casos de uso de su profesión

Bpifrance Le Lab señalaba que el 68 % de los directivos que usan la IA generativa la emplean para redactar contenidos escritos. La redacción domina, pero es solo una puerta de entrada. Un buen programa parte de las tareas reales de sus equipos y muestra, para cada una, si la IA ayuda, cómo, y dónde no sirve de nada.

Algunos ejemplos que repasar según su actividad: resumir documentos largos, preparar respuestas a licitaciones, redactar fichas de producto, estructurar actas de reunión, calificar solicitudes entrantes, preparar borradores de presupuestos. La regla es sencilla: se automatiza una tarea repetitiva con una salida controlable, no una decisión que compromete a la empresa.

Verificar lo que produce la máquina

La IA generativa inventa. Mezcla fuentes, produce cifras verosímiles, cita estudios que no existen. Es un hecho de diseño, no un fallo. La formación debe, por tanto, enseñar la revisión crítica: comprobar las cifras, remontarse a las fuentes, exigir las referencias, hacer que un humano relea los contenidos sensibles.

Esta competencia se llama criterio, y no se adquiere viendo una demostración. Se adquiere practicando con documentos reales, con un formador que muestra dónde se equivoca la herramienta. Si su programa no contiene este bloque, forma a personas para publicar errores más rápido.

La confidencialidad y el marco legal

Este es el bloque que distingue una formación responsable de una formación de fachada. El RGPD (el reglamento europeo de protección de datos) regula el tratamiento de los datos personales, incluso cuando pasa por una herramienta de IA. Pegar un archivo de clientes en un asistente público es, potencialmente, transmitir datos personales fuera de todo marco. El Reglamento europeo de IA añade obligaciones sobre ciertos usos. Los equipos deben saber qué pueden introducir y qué no deben introducir nunca.

Dos reglas sencillas que transmitir: lo que es confidencial no va en una herramienta pública, y la elección de una herramienta alojada en Europa o instalada localmente cambia las cosas. Es precisamente la postura que defendemos en NexeAI: la IA sin código local mantiene los datos dentro de la empresa.

Un proyecto real

El sexto bloque no es un curso, es una condición. Una formación que no desemboca en un proyecto concreto se olvida en tres semanas. El programa debe prever, desde el principio, que cada participante traiga una tarea real de su trabajo y la trate durante la formación. Al final, el equipo se lleva uno o dos procesos mejorados, no un certificado.

Esto es lo que separa la formación de la sensibilización. La sensibilización crea las ganas; la formación crea el gesto.

Lo que una formación no debe ser

El mercado de la formación en IA se ha llenado en dos años, y no todo vale lo mismo. Estas son las señales de un programa débil.

Una demostración de herramientas de media jornada, con un formador que encadena ejemplos sin hacer practicar, no forma a nadie. Un programa que no menciona ni la confidencialidad ni los límites de las herramientas está incompleto. Un programa sin ejercicios sobre sus datos reales no prepara para su realidad. Un programa que promete «convertir a todo el mundo en experto en un día» miente, y lo sabe.

Desconfíe también de las formaciones que confunden la IA generativa con la ciencia de datos. Un programa de iniciación a la IA generativa no necesita Python, aprendizaje automático ni estadística. Necesita práctica, método y casos de uso. Si el programa se parece a un curso de programación, apunta a otro público distinto de sus equipos de negocio.

Generalista o especializada: cómo decidir

Una vez adquirida la base, se plantea la pregunta: ¿seguir con formación general o especializarse? Todo depende del uso al que apunte.

La formación general conviene cuando la necesidad es amplia: todo el mundo redacta, resume, busca. La formación especializada conviene cuando una profesión concreta quiere automatizar tareas repetitivas: tratamiento de documentos, calificación de solicitudes, preparación de respuestas. Si quiere que sus equipos construyan automatismos sin escribir código, la formación sin código es la continuación lógica. Si busca agentes de IA que trabajen en su lugar en procesos enteros, el tema merece un programa dedicado.

Nuestro consejo: empiece por la base para todo el mundo, luego especialice a los equipos cuyas tareas son más repetitivas. Es el orden que produce resultados visibles cuanto antes.

Preguntas frecuentes

¿Basta una formación de un día?

Un día permite establecer la base: funcionamiento, prompts, casos de uso, reglas de confidencialidad. Es el formato mínimo para una sensibilización seria. Para afianzar el gesto y tratar un proyecto real, cuente de dos a cinco días, repartidos o no, con seguimiento entre sesiones. La duración depende menos del nivel de partida que de la profundidad buscada.

¿Hay que formar a todo el mundo o solo a algunos equipos?

A ambos, en niveles distintos. Todo el mundo necesita la base, porque todo el mundo maneja datos y puede sentirse tentado por un asistente público. Los equipos con tareas repetitivas (redacción, introducción de datos, tratamiento de documentos) necesitan ir más lejos. El coste de un asalariado sin formar que pega datos de clientes en una herramienta pública supera con creces el coste de su formación.

¿Qué hacer con los asalariados que ya usan la IA a escondidas?

No sancionarlos, encuadrarlos. El uso espontáneo es una señal: sus equipos han encontrado un ahorro de tiempo. La formación transforma esa señal en práctica controlada. El objetivo es sacar el uso del armario: reglas claras, herramientas validadas, un margen de error en los contenidos no sensibles. Los asalariados que se forman por su cuenta, recordémoslo, son el 44 %; es un fenómeno de masas, no una falta individual.

¿Debe la formación cubrir los agentes de IA?

Si piensa automatizar procesos enteros, sí. Los agentes de IA van más allá del asistente que responde: ejecutan una serie de pasos, consultan sus herramientas, entregan un resultado. El programa de iniciación puede mencionarlos; la formación que apunta a la automatización debe dedicarles un módulo real. Es un tema que crece rápido, y es nuestra especialidad en NexeAI.

Conclusión

El uso de la IA generativa ha explotado, la formación ha ido muy por detrás, y los asalariados se las arreglan solos. Una formación bien construida resuelve el problema: instala el método, establece las reglas de confidencialidad, produce resultados concretos sobre sus tareas. Recuerde el orden de prioridades: la base para todos, la especialización para quienes automatizan, y nunca un programa sin práctica ni marco jurídico.

Si quiere poner en marcha una formación a medida para sus equipos, hablemos de ello. Siempre empezamos por una auditoría de sus necesidades antes de construir el programa, y formamos sobre sus casos reales en lugar de ejercicios genéricos. Para profundizar en el tema, lea nuestra guía de la formación en IA en la empresa, descubra lo que escribimos sobre la IA generativa en la empresa o compare las formaciones gratuitas disponibles. Y si la automatización le interesa, nuestra página de formación presenta nuestros programas completos.