Formación en inteligencia artificial para empleados: por qué fracasan los cursos genéricos mientras el gasto empresarial en IA marca récords

Las empresas baten récords de gasto en inteligencia artificial —hay compañías, como la estadounidense Mercor, que ya pagan más en tokens que en nóminas— mientras las encuestas sitúan el uso diario de la IA por los empleados en mínimos. La brecha no se cierra con cursos genéricos de «qué es el machine learning», sino con formación aplicada a las tareas y herramientas reales de cada puesto. El artículo propone un método en cinco pasos y explica cómo programarla con cargo al crédito de formación de 2026 antes de que caduque.

Cada vez más empresas pagan licencias de herramientas de inteligencia artificial que sus empleados apenas abren. La salida no es otro curso de «qué es el machine learning», sino entrenamiento aplicado a las tareas de cada puesto, y puede programarse con cargo al crédito de formación de 2026.

La formación en inteligencia artificial para empleados se ha convertido en la asignatura pendiente de muchas empresas que ya pagan la tecnología. Mientras la prensa económica documenta compañías que destinan a la IA partidas comparables a las de personal, las encuestas disponibles dibujan plantillas que apenas la utilizan en su trabajo diario. El problema, coinciden los estudios, no está en las herramientas sino en el aprendizaje: los cursos genéricos no cambian la forma de trabajar. Rediseñar esa formación por puestos —y hacerla efectiva con cargo al crédito de formación de 2026, que con carácter general se agota el 31 de diciembre— es lo que este artículo desgrana a continuación.

Inversión récord y adopción de IA en empresas bajo mínimos: qué dicen los datos (y qué no)

La conversación ha saltado este año de la prensa especializada a los medios generalistas. El Economista titulaba en mayo de 2026 que «las empresas gastarán más en "tokens" que en las nóminas de sus empleados», y en junio insistía con nuevas piezas sobre el «gasto alegre» en consumo de modelos. El caso más citado es el de Mercor, la startup estadounidense que recluta expertos para entrenar modelos de OpenAI o Anthropic, valorada en 10.000 millones de dólares: su consejero delegado, Brendan Foody, reconoció en el podcast 20VC —con amplia cobertura en junio de 2026— que la compañía ya gasta más en tokens para sus agentes internos de IA que en los salarios de su plantilla.

Antes, el 9 de abril de 2026, Infobae describía la carrera por ser «Leyenda del Token» en Meta —distintivos internos ligados al consumo de IA— y recogía la sugerencia del consejero delegado de NVIDIA de que un ingeniero con salario de 500.000 dólares debería consumir al año en tokens al menos la mitad de esa cifra.

Frente a ese gasto, el uso. La encuesta Global Workforce Hopes & Fears 2025 de PwC, respondida por cerca de 50.000 trabajadores de 48 países, España incluida, situó en el 14 % la proporción de empleados que utiliza la IA generativa a diario (el 19 % en puestos de oficina, el 5 % en trabajos manuales). Y el informe del MIT «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» (iniciativa NANDA, difundido en agosto de 2025) concluyó que en torno al 95 % de los pilotos corporativos de IA generativa no produce impacto medible en la cuenta de resultados, y atribuyó el fracaso no a los modelos, sino a una «brecha de aprendizaje» (learning gap) de personas y organizaciones.

Conviene la honestidad metodológica: cada estudio mide cosas distintas —uso diario, pilotos, despliegues— sobre muestras distintas, y las cifras bailan entre fuentes. La tendencia cualitativa, en cambio, es consistente: la inversión en IA crece mucho más deprisa que la capacidad de las plantillas para usarla.

El «AI Readiness Gap»: por qué un curso genérico de IA no cambia la forma de trabajar

El fenómeno tiene nombre en la literatura anglosajona: AI Readiness Gap, la brecha de preparación en IA. Describe la distancia entre la capacidad instalada —licencias contratadas, herramientas desplegadas, presupuesto comprometido— y la capacidad de uso: personas que saben aplicar esas herramientas a su tarea concreta y con criterio. Una empresa puede tener la primera al máximo y la segunda a cero sin que ninguna factura de software lo delate, porque las licencias se pagan igual se abran o no.

La respuesta habitual a esa brecha ha sido el curso genérico de introducción: qué es el machine learning, historia de los modelos, tipologías de IA. Ese formato no transfiere al puesto por tres razones. Primera, no conecta con las tareas reales: el asistente contable no necesita distinguir una red neuronal de otra, necesita saber qué hacer con las facturas del mes. Segunda, no se practica sobre las herramientas que la empresa ya paga: se enseña un chatbot cualquiera mientras la licencia corporativa —la integrada en la suite ofimática, el ERP o el CRM— sigue sin estrenar. Tercera, no se mide nada después: se registra la asistencia y se emite el diploma, pero nadie comprueba al mes siguiente si alguien trabaja distinto.

Los síntomas de la brecha son reconocibles en cualquier organización: licencias sin activar o con un puñado de sesiones al mes, un uso que no pasa de redactar o pulir correos, y desconfianza tras el primer error del modelo, que lleva a abandonar la herramienta en lugar de aprender a verificarla. Es, en esencia, la misma «brecha de aprendizaje» que el informe del MIT señalaba como causa del fracaso de los pilotos: el problema no es el modelo, es que la organización no aprende a integrarlo en sus flujos. Cerrar esa brecha, además, ha dejado de ser opcional: el artículo 4 del Reglamento europeo de IA obliga a las empresas que usan estos sistemas a velar por la alfabetización en IA de sus plantillas.

Formación en inteligencia artificial para empleados: del catálogo genérico al diseño por puesto

Rediseñar la formación en inteligencia artificial para empleados exige invertir el orden habitual: no se empieza por el temario, se empieza por el puesto. El método puede resumirse en cinco pasos:

1. Inventario de herramientas y licencias. Qué IA paga ya la empresa —asistentes de la suite ofimática, funciones de IA del ERP o del CRM, licencias de modelos generalistas—, quién la tiene asignada y qué uso real registra cada licencia.
2. Mapa de tareas por rol. Qué tareas de cada puesto son intensivas en texto, datos o documentación, se repiten cada semana y admiten apoyo de la IA sin comprometer calidad ni confidencialidad.
3. Selección de tres a cinco casos de uso por puesto. Concretos, recurrentes y con un criterio de calidad definido de antemano. Un caso de uso dominado vale más que veinte enunciados en un catálogo.
4. Formación práctica sobre las herramientas reales. Sesiones cortas trabajando con los documentos, plantillas y sistemas de la propia empresa, de las que cada participante sale con instrucciones y flujos guardados, listos para el lunes siguiente.
5. Medición de la adopción, no de la asistencia. El indicador no es cuánta gente terminó el curso, sino cuánta usa la herramienta al mes y al trimestre, en qué tareas y con qué calidad.

Este diseño tiene además una ventaja administrativa nada menor: una acción formativa construida sobre tareas y herramientas reales del puesto documenta por sí misma su vinculación con la actividad de la empresa, que es —como se verá— la condición que la Ley 30/2015 impone a la formación programada por las empresas.

Del contable al comercial: cómo aterriza la IA en dos puestos tipo

En un puesto contable, los casos de uso se formulan como objetivos de aprendizaje evaluables: al terminar la formación, la persona es capaz de extraer los datos de un lote de facturas recibidas con la herramienta corporativa y validarlos contra el registro contable; de apoyarse en la IA para preparar conciliaciones; de generar el borrador de un informe periódico a partir de datos cerrados; y de obtener resúmenes de novedades normativas comprobando siempre la fuente original. La revisión humana no es un añadido, sino parte del procedimiento que se enseña: la IA propone y el contable valida.

En un puesto comercial, el itinerario equivalente incluye preparar una visita con una síntesis del historial del cliente, generar borradores de propuestas y correos de seguimiento con el tono de la casa, registrar en el CRM cada interacción de forma estructurada y analizar la cartera para detectar clientes sin actividad reciente u oportunidades de venta cruzada.

Nótese lo que no aparece en ninguno de los dos itinerarios: porcentajes de ahorro prometidos. Cuantificar ganancias antes de medirlas es el mismo vicio que ha inflado las expectativas sobre la IA; el objetivo evaluable es el cambio de método, y la medición viene después.

Cómo pagarla con el crédito de formación de 2026 antes de que caduque

Toda empresa que cotiza por formación profesional dispone de un crédito anual con el que financiar esta formación en inteligencia artificial para empleados. Lo fija el artículo 9.4 de la Ley 30/2015:

Artículo 9.4 de la Ley 30/2015, de 9 de septiembre

«…anualmente, desde el primer día del ejercicio presupuestario, las empresas dispondrán de un "crédito de formación", el cual podrán hacer efectivo mediante bonificaciones en las correspondientes cotizaciones empresariales a la Seguridad Social a medida que se realiza la comunicación de finalización de las acciones formativas.»

El crédito no se solicita ni se concede: existe desde el 1 de enero y se hace efectivo mediante bonificaciones en las cotizaciones a medida que se comunican los grupos finalizados en el aplicativo de FUNDAE. Lo no dispuesto al cierre del ejercicio se pierde, con la salvedad que se apunta más abajo.

El diseño por puestos no es solo pedagogía: es también el mejor encaje jurídico. El artículo 9.2 de la misma ley dispone:

Artículo 9.2 de la Ley 30/2015, de 9 de septiembre

«Las acciones formativas programadas por las empresas deberán guardar relación con la actividad empresarial. Estas acciones se desarrollarán con la flexibilidad necesaria en sus contenidos y en cuanto al momento de su impartición para atender las necesidades formativas de la empresa de manera ágil y ajustar las competencias de sus trabajadores a los requerimientos cambiantes.»

Un curso construido sobre las tareas y herramientas reales de cada puesto acredita esa relación de forma casi automática. El genérico-divulgativo, en cambio, asume un riesgo que conviene formular sin alarmismo: el Real Decreto 694/2017 fija una duración mínima de dos horas para las acciones formativas (artículo 8) y excluye del propio concepto de acción formativa «las actividades de índole informativa o divulgativa cuyo objeto no sea el desarrollo de un proceso de formación» (artículo 3). No todo curso introductorio queda fuera —puede ser perfectamente bonificable si responde a una programación didáctica—, pero cuanto más divulgativo y menos conectado con el puesto, más expuesto queda en una comprobación posterior, como recuerda el repertorio de no conformidades más frecuentes de FUNDAE. Donde exista representación legal de las personas trabajadoras (RLPT), el trámite de información previa forma parte del expediente.

Quedan dos apuntes de calendario. Primero: a mediados de julio restan menos de seis meses de ejercicio y los grupos deben comunicarse con antelación en el aplicativo —el calendario completo puede consultarse en los plazos de FUNDAE para 2026—, de modo que la planificación de 2026 no admite muchas más vueltas. Segundo: las empresas de menos de 50 trabajadores pueden acumular el crédito no dispuesto en ejercicios siguientes, pero la comunicación de esa reserva se sitúa en los primeros meses del ejercicio; a estas alturas de 2026 esa ventana está cerrada, y la reserva es ya una decisión de planificación para 2027.

La paradoja que abre este artículo no se resuelve comprando más licencias, sino enseñando a usar las que ya se pagan. Y el instrumento para financiar esa enseñanza no exige presupuesto nuevo: es un crédito que la empresa genera mes a mes con su cotización por formación profesional y que, si no se programa, se extingue con el ejercicio. La formación en inteligencia artificial para empleados que funciona no es la que explica qué es un modelo, sino la que cambia lo que cada puesto hace el lunes por la mañana; 2026 todavía da tiempo a programarla.