A pesar de la adopción masiva de la IA y de los esfuerzos de formación, la mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para crear una verdadera capacidad en su plantilla. En nuestra encuesta de 2026 a más de 500 líderes empresariales de EE. UU. y Reino Unido, realizada con YouGov, la mayoría afirmó que su organización no cuenta con las habilidades en IA necesarias para aplicarla con confianza y eficacia en el trabajo del día a día.
El problema no es el acceso a herramientas de IA; es si las personas saben usarlas bien.
La brecha de habilidades en IA no existe de forma aislada. Forma parte de una desconexión mayor entre las expectativas crecientes sobre la competencia en IA y los sistemas que las organizaciones utilizan para desarrollarla. Analizamos ese patrón más amplio —incluyendo definiciones, referentes y tendencias a escala empresarial— en nuestro informe general 2026 sobre competencia en datos e IA.
¿Qué es la brecha de habilidades en IA?
La brecha de habilidades en IA es la distancia entre las capacidades en IA que las organizaciones esperan de su plantilla y la capacidad real de las personas para aplicar la IA de forma efectiva en sus funciones.
Y no se trata principalmente de contar con expertos avanzados en ingeniería de IA. La brecha aparece sobre todo en áreas fundamentales como:
- Evaluar si las salidas de la IA son precisas o engañosas
- Aplicar herramientas de IA a flujos de trabajo concretos
- Traducir los insights generados por IA en decisiones
- Comprender la gobernanza, los riesgos y el uso responsable de la IA
En otras palabras, la brecha tiene que ver con la competencia aplicada en IA en el conjunto de la organización, no con contratar más especialistas técnicos.
La paradoja de la formación en IA
La mayoría de las organizaciones no están ignorando la formación en IA. Aunque solo el 35% de los líderes afirma contar con un programa maduro de capacitación en IA a escala de toda la empresa:
- El 82% ofrece algún tipo de formación en IA
- El 68% afirma que su personal tiene acceso a recursos de aprendizaje en IA
- El 46% proporciona formación básica en competencia en IA
Entonces, ¿por qué persiste la brecha? Porque el acceso a formación no se traduce automáticamente en capacidad.
Por qué la formación en IA no se traduce en capacidad en la plantilla
La mayoría de las organizaciones no falla por no ofrecer formación en IA, sino por no diseñarla para el mundo de la IA. En nuestra encuesta de 2026 a más de 500 líderes, surgieron varios problemas estructurales.
1. Predomina el aprendizaje pasivo
Los cursos en vídeo y las sesiones online combinadas son los formatos de formación en IA más comunes (40%). Pero los líderes señalan que estos enfoques se quedan cortos:
- El 23% afirma que los cursos en vídeo dificultan aplicar las habilidades en el mundo real
- El 24% cita la falta de proyectos prácticos o laboratorios
Ver cómo se explica la IA no es lo mismo que saber usarla bien. Sin práctica aplicada, cuesta transferir el conocimiento a los flujos de trabajo diarios.
El resultado: conciencia sin confianza y adopción sin criterio.
2. La formación no está adaptada a cada rol
Aproximadamente tres de cada cinco líderes reportan problemas con proveedores de formación online de terceros para datos e IA:
- El 23% dice que las rutas de aprendizaje no se adaptan a roles específicos
- El 21% señala que la gente no sabe por dónde empezar
Las sesiones genéricas de competencia en IA rara vez conectan con la realidad del trabajo. Puede que se entiendan los conceptos en teoría, pero cuesta:
- Identificar casos de uso prácticos en su área
- Integrar herramientas de IA en procesos existentes
- Medir el impacto en el rendimiento
Cuando la formación en IA no se ajusta a cada rol, la adopción se vuelve irregular.
3. Sin progresión clara ni refuerzo
Muchas organizaciones ofrecen recursos de aprendizaje en IA sin itinerarios estructurados que construyan capacidad con el tiempo. No sorprende que al 26% de los líderes les cueste demostrar el ROI de la formación.
Además, solo el 35% de los líderes afirma contar con un programa maduro de formación continua en competencia en IA a nivel de toda la organización.
La competencia en IA no es algo puntual. Requiere repetición, feedback y refuerzo contextual. Sin estructura ni medición, la formación queda fragmentada —y la brecha de habilidades en IA persiste.
La brecha de habilidades en IA y el ROI de la IA
Las consecuencias de la brecha son medibles. En conjunto:
- El 21% de los líderes reporta un ROI muy positivo de sus inversiones en IA
- El 17% afirma no ver un ROI positivo
Sin embargo, entre las organizaciones con un programa maduro de capacitación en competencia en IA para toda la plantilla:
- Los informes de ROI significativo casi se duplican, hasta el 42%
- Los casos sin ROI bajan al 11%
Esto sugiere una relación clara entre crear capacidad de forma estructurada y el retorno de la inversión en IA.
El desglose completo de estos hallazgos está disponible en el 2026 State of Data & AI Literacy Report.
Dónde se manifiesta más la brecha
La brecha de habilidades en IA es más visible en capacidades fundamentales:
- Convertir salidas generadas por IA en decisiones sólidas
- Distinguir insights fiables de alucinaciones
- Aplicar IA a problemas reales de negocio
- Gestionar la gobernanza y el uso responsable de la IA
- Comunicar con claridad los insights impulsados por IA
Son habilidades de juicio y aplicación, no puramente técnicas.
Por eso, cerrar la brecha exige competencia en IA a escala de toda la empresa, no solo más contratación técnica.
Cómo cerrar la brecha de habilidades en IA en 2026
Las organizaciones que avanzan comparten rasgos comunes. Los programas eficaces de formación en IA son:
- Escalables, más allá de los equipos técnicos
- Relevantes para cada rol y alineados con los flujos de trabajo diarios
- Prácticos, centrados en la aplicación
- Reforzados en el tiempo, no sesiones puntuales
- Medibles y vinculados a resultados de rendimiento
Cerrar la brecha no va de «más contenido», sino de mejor diseño de aprendizaje. Por eso las organizaciones líderes están pasando a sistemas de aprendizaje estructurados y aplicados, que integran la competencia en IA en el trabajo diario en lugar de confiar solo en cursos pasivos o formaciones ad hoc.
DataCamp for Business se basa en este modelo y combina rutas de aprendizaje por rol, proyectos prácticos, personalización con IA y medición de competencias para ayudar a las organizaciones a escalar su capacidad en IA.
Cómo se aplica en la práctica
Las grandes organizaciones ya están pasando de una formación fragmentada a programas estructurados y relevantes para cada rol.
Por ejemplo, Bayer creó una Data Academy de tres niveles para impulsar la fluidez en datos e IA en toda la empresa: desde competencia básica en IA generativa para toda la plantilla hasta itinerarios avanzados para especialistas técnicos. Como resultado, más del 90% de los estudiantes declararon haber desarrollado ideas, procesos o soluciones innovadoras tras completar la formación.
