Formación en IA para trabajadores: un plan por perfiles

La formación es parte del proyecto, no un añadido

Muchos proyectos de IA que funcionan bien en el piloto se quedan a medias en producción por una razón sencilla: los usuarios no saben cuándo fiarse de los resultados, cómo revisarlos o qué hacer cuando algo falla. La formación no es un curso genérico al final del proyecto; es la parte que convierte una solución técnica en una forma de trabajar.

Además, en muchas empresas el equipo ya usa herramientas de IA por su cuenta, con criterios dispares sobre qué información introduce en ellas. Una formación bien planteada ordena ese uso, reduce riesgos y aprovecha lo que las personas ya saben.

El documento del Plan IA360 indica que el diseño del futuro Bono IA incluiría condiciones sobre la formación en IA de los trabajadores y la incorporación de la IA a los procesos internos. No hay bases publicadas que concreten esas condiciones, así que no conviene dar por hecho ningún formato ni número de horas. Lo que sí tiene sentido es planificar la formación como parte del proyecto desde el principio.

Qué necesita aprender cada perfil

No todo el mundo necesita saber lo mismo. Diseñar la formación por perfiles evita que la dirección reciba detalles técnicos que no usará y que los usuarios diarios se queden sin práctica.

En una pyme, una misma persona puede tener varios perfiles. Lo importante es que cada uno reciba lo que necesita para su papel, aunque sea en una sesión conjunta con partes diferenciadas.

Planifica también el momento. La formación de usuarios funciona mejor justo antes de que empiecen a usar la solución, no semanas antes, porque lo que no se practica se olvida. La de la dirección y los responsables de proceso, en cambio, conviene hacerla al principio: les ayuda a definir el caso de uso y a interpretar los resultados del piloto.

• Dirección: qué puede y qué no puede hacer la IA, cómo se mide el impacto, qué riesgos asume la empresa y qué decisiones le corresponden.
• Responsables de proceso: cómo definir un caso de uso, cómo leer los resultados de un piloto y cómo gestionar excepciones y cambios en las reglas.
• Usuarios diarios: cómo usar la solución concreta, cómo revisar un resultado, cómo detectar un error y a quién avisar.
• Equipo técnico o de sistemas: integración, permisos, registros, seguridad y mantenimiento.
• Responsables de contenido: cómo mantener documentos y datos vigentes para que la solución responda bien.

Un tronco común para toda la plantilla

Hay contenidos que conviene que conozca todo el equipo, use o no la solución del proyecto. Pueden cubrirse en una sesión breve y deberían repetirse con cada nueva incorporación.

La idea no es asustar ni prohibir, sino dar criterio. Un equipo que entiende por qué una herramienta puede equivocarse la usa mejor que uno al que simplemente se le pide que tenga cuidado.

• Qué es un modelo de IA generativa, en términos sencillos, y por qué puede dar respuestas convincentes pero incorrectas.
• Qué datos no se deben introducir en herramientas no autorizadas: datos personales, información de clientes, precios o documentos confidenciales.
• Por qué hay que revisar los resultados antes de usarlos y quién responde del resultado final.
• Qué herramientas están aprobadas en la empresa y para qué usos.
• Que existen normativa de protección de datos y regulación europea sobre IA, y a quién consultar las dudas.

Formar con el caso de uso real

La formación más eficaz se hace sobre el trabajo que cada persona va a realizar, con sus documentos y sus excepciones. Un curso genérico ayuda a entender conceptos, pero no enseña a revisar un borrador de pedido o a decidir cuándo una respuesta del asistente necesita comprobarse.

Aprovecha el conjunto de prueba del piloto. Los casos difíciles que se usaron para evaluar la solución son un material de formación excelente: muestran dónde falla, cómo se detecta y qué hay que hacer. Prepara ejercicios en los que el usuario tenga que encontrar errores introducidos a propósito en resultados de la solución.

Por ejemplo, una empresa de servicios técnicos de 50 personas que implanta un asistente sobre sus manuales de equipos podría organizar una sesión corta para todo el equipo con el tronco común, un taller práctico para los técnicos con preguntas reales de su día a día y una sesión específica para los responsables de cada familia de manuales sobre cómo mantenerlos actualizados.

Una política de uso interna en una página

La formación necesita un documento de referencia. Una política de uso de IA no tiene que ser un texto legal extenso; basta una página que cualquier empleado entienda y que se revise cuando cambien las herramientas o la normativa.

Conviene prepararla con la participación de quien gestiona la protección de datos y de algún usuario habitual. Si se redacta sin contar con el equipo, es fácil que prohíba cosas que ya se hacen o que no contemple usos reales, y entonces nadie la cumple.

• Herramientas autorizadas y para qué usos.
• Tipos de información que no pueden introducirse en herramientas externas.
• Obligación de revisar los resultados y casos en que hace falta una segunda revisión.
• Cómo indicar que un contenido se ha preparado con ayuda de IA cuando sea relevante.
• A quién comunicar errores, dudas o incidentes.
• Responsable de mantener la política y fecha de la última revisión.

Cómo saber si la formación funciona

La asistencia a una sesión no demuestra que la formación haya servido. Mide lo que cambia en el trabajo: si los usuarios utilizan la solución, si detectan los errores que deben detectar y si las dudas disminuyen con el tiempo.

Guarda los materiales, las fechas, los asistentes y los resultados de los ejercicios. Además de ayudarte a mejorar las siguientes sesiones, es una evidencia ordenada del trabajo realizado, útil si en el futuro necesitas acreditarlo ante un tercero.

• Uso efectivo de la solución por parte de los usuarios formados.
• Errores no detectados en la revisión de una muestra de resultados.
• Consultas al soporte interno y su evolución en las semanas posteriores.
• Valoración de los participantes sobre la utilidad práctica de la sesión.