Todo líder responsable de la gestión del talento siente el cambio de escenario. Igualmente, las competencias esenciales que definen a un gran empleado hoy se vuelven obsoletas más rápido de lo que podemos seguir el ritmo.
Lo que era innovador ayer, parece una práctica estándar hoy y estará obsoleto mañana.
En el pódcast de TalentLMS, el especialista en talento Sagar Goel afirma: “Este es el concepto de la vida media de las habilidades, a saber, el número actual es de cinco años, lo que significa que cada cinco años, la mitad de tus habilidades se vuelve redundante.”
La razón principal detrás de esta rápida transformación es la inteligencia artificial (IA). Actúa como un catalizador, es decir, remodela funciones complejas y cognitivas y cambia la propia definición de lo que es trabajo de alto valor.
Como resultado, para preparar a tus equipos para este nuevo mundo, necesitas concentrarte en las habilidades prácticas y específicas del dominio de la IA que harán que tu fuerza laboral sea más fuerte y competitiva.
A continuación, las 13 principales habilidades de IA:
- Alfabetización en datos
- Aprendizaje profundo
- Aprendizaje automático
- Ingeniería de prompts
- Ética en IA
- Pensamiento crítico
- Desarrollo de una mentalidad de crecimiento
- Creatividad
- Comunicación
- Inteligencia emocional
- Pensamiento estratégico
- Gestión de proyectos en IA
- Gestión del cambio
¿Por qué sus empleados deben aprender sobre IA?
Desde que la IA y los modelos de aprendizaje automático fueron introducidos en el entorno laboral, el trabajo profesional ha evolucionado de un desempeño individual a una verdadera colaboración. Igualmente, la IA se ha convertido rápidamente en una aliada en tareas complejas, moldeando aún más cada función y cada posición. De hecho, ha redefinido completamente los roles y responsabilidades. La IA se ha convertido en un facilitador, un potenciador. Con ello, se ha creado no solo la demanda de mejora y recapacitación, sino que también ha surgido un nuevo conjunto de habilidades necesarias.
Como resultado, para toda la organización, este cambio establece una nueva base de ventaja competitiva. Las empresas cuyos empleados integran la IA en sus rutinas de trabajo, o desarrollan habilidades relacionadas con la IA, simplemente presentan un mejor rendimiento. Igualmente, sus equipos innovan más rápido, toman decisiones más fundamentadas y operan con mayor eficiencia.
A saber, el mercado laboral ya refleja esta nueva realidad. Un análisis reciente del Global AI Jobs Barometer 2025 de PwC muestra que el 100% de las industrias están aumentando el uso de la IA. Además, el mismo estudio afirma que los trabajadores con habilidades en IA reciben un salario un 56% superior en comparación con aquellos que ocupan el mismo puesto pero no poseen esas competencias. Finalmente, estas estadísticas dejan claro que existe un valor sustancial en las habilidades que definen este nuevo estándar de trabajo.
¿Qué son las habilidades en IA?
Las habilidades en IA son aquellas que las personas necesitan desarrollar para adaptarse al uso de herramientas de IA o para construir y gestionar modelos y sistemas basados en IA.
Igualmente, en la práctica, estas habilidades se dividen en dos grupos: los usuarios comunes (la mayoría de las personas), que utilizan herramientas de IA para realizar mejor su trabajo, y los usuarios técnicos (especialistas), que crean y administran sistemas de IA.
A saber, estas habilidades combinan fluidez técnica (es decir, la capacidad práctica de usar y gestionar herramientas de IA) con inteligencia adaptativa, que aplica creatividad, pensamiento estratégico y resolución de problemas de manera que la IA apoye, y no sustituya, a las personas.
Como resultado, las habilidades eficaces en IA se desarrollan mediante entrenamientos formales basados en competencias de IA, creando así caminos claros de desarrollo para una fuerza laboral más resiliente.
¿Qué habilidades en IA están en alta demanda?
Aunque el campo de la IA es vasto, igualmente, las habilidades en IA más solicitadas son aquellas que generan el valor empresarial más inmediato.
1. Alfabetización en datos
La alfabetización en datos es la capacidad de cuestionar, interpretar y comunicar insights obtenidos a partir de herramientas de IA. A saber, según una investigación de Qlik, existe una gran brecha de confianza: mientras que el 85% de los ejecutivos la consideran una habilidad esencial para el futuro, solo el 11% de los empleados se sienten totalmente seguros de sus competencias, lo que evidencia una necesidad urgente de capacitación.
Ejemplo: como resultado, un gerente de ventas utiliza paneles generados por IA para identificar qué segmentos de clientes generan mayores ingresos y ajusta los presupuestos de las campañas en consecuencia.
2. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo impulsa muchos modelos sofisticados de IA, desde chatbots hasta sistemas de reconocimiento de imágenes. Igualmente, los equipos de marketing, producto y estrategia necesitan comprender sus capacidades para orientar el uso eficaz de las herramientas que utilizan a diario.
Ejemplo: a saber, un científico de datos construye un modelo de aprendizaje profundo para etiquetar automáticamente miles de fotos de productos, ayudando al equipo de merchandising minorista a actualizar los catálogos con mayor rapidez.
3. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la habilidad de enseñar a los sistemas a identificar patrones en los datos de la empresa y hacer predicciones inteligentes sobre resultados futuros. En otras palabras, es el motor detrás de previsiones de ventas más precisas y de la identificación de clientes en riesgo, transformando datos en bruto en una ventaja estratégica clara.
Ejemplo: como resultado, un analista de datos entrena un modelo de aprendizaje automático para predecir qué cuentas de clientes tienen mayor probabilidad de cancelación, permitiendo que el equipo de éxito del cliente actúe de forma anticipada con campañas de retención dirigidas.
4. Ingeniería de prompts
La ingeniería de prompts es la habilidad de proporcionar instrucciones estructuradas y ricas en contexto a herramientas de IA generativa. Un prompt bien elaborado transforma una simple consulta en un comando estratégico.
Como resultado, el retorno obtenido es más confiable y diferenciado.
Ejemplo: a saber, un profesional de marketing crea un prompt para generar variaciones de líneas de asunto de correo adaptadas a diferentes perfiles de compradores.
5. Ética en IA
La ética en IA consiste en identificar activamente riesgos ocultos en las herramientas de IA generativa, como decisiones sesgadas o violaciones de privacidad de datos.
Igualmente, según una investigación de KPMG, el 61% de las personas están preocupadas por los riesgos asociados con la IA, como la seguridad de los datos y los sesgos algorítmicos. Por lo tanto, abordar estas preocupaciones es una prioridad estratégica, y desarrollar esta conciencia requiere capacitación específica mediante cursos dedicados a la ética en IA.
Ejemplo: como resultado, un equipo de RR. HH. audita una herramienta de reclutamiento basada en IA para garantizar que no favorezca a determinados grupos demográficos al seleccionar currículos.
6. Pensamiento crítico
En una era en la que la IA genera respuestas instantáneamente, el verdadero valor pasa a ser la habilidad humana de cuestionar esas respuestas. El pensamiento crítico es el contrapeso esencial a la automatización. Se trata de la capacidad de validar información, desafiar suposiciones y trazar estrategias basadas en los insights generados por la IA.
A saber, según el informe “Future of Jobs” del Foro Económico Mundial, esta es consistentemente una de las habilidades más demandadas, confirmando su prioridad urgente para todas las empresas.
Ejemplo: como resultado, un redactor de contenido revisa textos generados por IA para verificar su relevancia y precisión con respecto a la marca, manteniendo las buenas ideas y eliminando información errónea o fuera de tono.
7. Desarrollo de una mentalidad de crecimiento
Una mentalidad de crecimiento es menos una habilidad aislada y más un conjunto de rasgos cruciales, incluidos la agilidad, la adaptabilidad y la resiliencia. En un contexto de constante cambio tecnológico, igualmente, es el sistema operativo fundamental para el éxito a largo plazo de cualquier empleado y, posiblemente, la competencia más importante de la fuerza laboral moderna.
A saber, tener una mentalidad de crecimiento significa creer que las habilidades se desarrollan, y no son fijas, lo que fomenta el aprendizaje continuo. Un estudio de TalentLMS sobre mentalidad de crecimiento en el entorno laboral confirma el impacto empresarial, revelando que el 80% de los ejecutivos concuerdan en que este tipo de mentalidad contribuye directamente al crecimiento de los ingresos.
Ejemplo: como resultado, un empleado experimenta con nuevas herramientas de IA cada trimestre para mantenerse por delante de los cambios del sector, en lugar de aferrarse a flujos de trabajo antiguos.
8. Creatividad
La IA puede generar infinitas variaciones a partir de patrones existentes; igualmente, no puede replicar la imaginación humana. La verdadera creatividad es la habilidad de formular preguntas inéditas y conectar ideas aparentemente inconexas para crear algo completamente nuevo. Es el motor de la innovación, la cualidad que separa a los líderes del mercado de los demás.
Ejemplo: a saber, un diseñador utiliza la IA para generar opciones de diseño y combina elementos para crear un concepto de campaña original.
9. Comunicación
La comunicación es la habilidad esencial de última milla en cualquier iniciativa de IA. Incluso el insight más poderoso, basado en datos, no tiene valor si no puede ser comprendido.
Como resultado, la capacidad de traducir hallazgos complejos en una narrativa clara y convincente para las partes interesadas es lo que convierte un análisis prometedor en un proyecto realmente financiado y apoyado.
Ejemplo: a saber, un profesional de marketing de producto resume los datos de desempeño de la IA obtenidos en pruebas con usuarios en un informe breve que ayuda al liderazgo a decidir si se debe lanzar una nueva funcionalidad.
10. Inteligencia emocional
A medida que la IA automatiza tareas rutinarias, el valor de la conexión humana se dispara. La inteligencia emocional es la habilidad de inspirar, persuadir y mostrar empatía con colegas y clientes. Igualmente, un estudio reveló que los líderes con alta inteligencia emocional tienen una probabilidad significativamente mayor de dirigir equipos de alto rendimiento, lo que hace que esta competencia sea crucial para la colaboración.
Ejemplo: a saber, un líder de equipo ayuda a los empleados a adaptarse a las nuevas herramientas de IA escuchando sus preocupaciones y generando confianza a través de la empatía y la transparencia.
11. Pensamiento estratégico
El pensamiento estratégico es la capacidad de usar los insights impulsados por la IA para ver el panorama general. La IA puede optimizar un proceso, pero solo el ser humano puede conectar ese resultado con metas a largo plazo y anticipar los cambios del mercado. Como resultado, mientras la IA proporciona el mapa detallado, el estratega humano sigue siendo quien elige el destino.
Ejemplo: a saber, un especialista en marketing por correo electrónico utiliza la IA para analizar el rendimiento de las campañas, identificar lo que funciona mejor y estandarizar las prácticas exitosas en futuras ejecuciones.
12. Gestión de proyectos en IA
Los proyectos de IA son con frecuencia experimentales y no lineales, y muchos fracasan antes de ser lanzados. Según el portal VentureBeat, el 87% de las iniciativas de IA nunca llegan a la fase de producción. Igualmente, la habilidad de gestionar proyectos de IA consiste en navegar por esa incertidumbre, lo que implica administrar cronogramas flexibles, promover iteraciones rápidas y actuar como traductor entre equipos técnicos y líderes empresariales.
Ejemplo: a saber, un gerente de proyectos coordina a científicos de datos, ingenieros y equipos de marketing para probar y perfeccionar un motor de recomendación basado en IA, ajustando los plazos a medida que el modelo evoluciona y mejora su rendimiento.
13. Gestión del cambio
Las nuevas herramientas solo son efectivas si las personas realmente las utilizan. La gestión del cambio es la habilidad de guiar a los equipos a través del aspecto humano de la transformación tecnológica, algo que con frecuencia enfrenta resistencia por parte de los empleados.
Como resultado, involucrar activamente a los empleados en la redefinición de sus roles junto a la IA es la manera más eficaz de generar compromiso y aceptación.
Ejemplo: finalmente, un líder de operaciones planifica la implementación de un sistema de programación con IA rediseñando los flujos de trabajo, capacitando a los líderes de equipo en el nuevo proceso y acompañando la transición para asegurar la adopción exitosa.
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Cómo entrenar habilidades en IA
Saber qué habilidades desarrollar es el primer paso. Igualmente, el siguiente paso es aprender habilidades en IA creando un plan práctico para desarrollarlas en toda la organización.
1. Comience con programas estructurados
Dejar que los empleados aprendan sobre IA por su cuenta lleva a resultados fragmentados e inconsistentes. A saber, un enfoque mucho más eficaz es construir un programa estructurado, de alcance organizacional, que ofrezca a todos una estructura clara sobre qué habilidades esenciales en IA deben aprenderse.
El entrenamiento basado en habilidades es la metodología ideal para ello. Permite diseñar rutas de aprendizaje dirigidas que se alinean directamente con metas de carrera específicas y de alto valor en un entorno impulsado por la IA.
2. Enfrente la diferencia de velocidad entre la IA y la capacitación
Su plan anual de formación probablemente ya esté desactualizado. De hecho, el Informe Anual de Benchmarking de C&D da TalentLMS mostró que el 49% de los empleados sienten que la IA está evolucionando más rápido de lo que las capacitaciones de sus empresas pueden seguir el ritmo. Esto revela un conflicto central: la tecnología avanza rápidamente, mientras los modelos tradicionales de capacitación retroceden.
Como resultado, la solución es doble: crear cursos en línea más rápidamente y también cambiar el contenido que se enseña.
En lugar de centrarse en conocimiento estático que pronto quedará obsoleto, la prioridad debe ser enseñar a las personas a aprender con herramientas en constante evolución, transformando su equipo de C&D de una simple biblioteca de contenidos en un centro de agilidad.
3. Enfóquese en el aprendizaje continuo y a lo largo de la vida
La formación no puede ser un evento puntual cuando la tecnología misma está siempre cambiando. Por eso, la única estrategia sostenible es construir una cultura de aprendizaje continuo. Igualmente, esta cultura comienza cuando los líderes dan el ejemplo, compartiendo abiertamente sus propias experiencias de aprendizaje con nuevas herramientas.
A saber, como menciona Sagar en el pódcast “Employee Reskilling” de TalentLMS: “Crear una cultura de recualificación hace que el aprendizaje se convierta en parte del trabajo diario, no solo en un elemento de una lista anual.”
En otras palabras, hacer esto realidad significa dar a los equipos tiempo y permiso explícito para explorar, convirtiendo el aprendizaje en una parte tangible y valorada del propio trabajo.
4. Ofrezca cursos accesibles y listos para usar
Una cultura de aprendizaje necesita un sistema para funcionar, y un software formación de empleados o LMS es exactamente ese sistema. Igualmente, elimina fricciones, estandariza la experiencia de aprendizaje y hace que los esfuerzos de capacitación sean escalables en toda la empresa. No es necesario construir todos los cursos desde cero, lo que sería un proceso lento y complejo.
A saber, un enfoque más ágil es utilizar cursos listos de alta calidad, como los de la colección AI Essentials de TalentLibrary. Luego, use una herramienta de formación basada en habilidades para mapear esos cursos directamente con funciones y competencias específicas. Como resultado, esta conexión crea caminos de desarrollo claros y personalizados para cada empleado, transformando una amplia iniciativa de capacitación en una estrategia dirigida y eficaz.
5. Fomente enfoques de aprendizaje híbrido
Confiar en un único método de capacitación para un tema tan complejo como la IA es un error. Igualmente, un enfoque mucho más eficaz es combinar diferentes estilos de aprendizaje.
Utilice sesiones con instructores para abordar dudas complejas, promueva el aprendizaje entre pares para resolver problemas colaborativamente y emplee cursos individualizados para cubrir el conocimiento fundamental.
Como resultado, un programa de capacitación mixto mantiene la experiencia humana y flexible, reconociendo que las personas aprenden de diferentes maneras, haciendo todo el programa más eficaz.
6. Mida y adapte su estrategia
Su programa de formación debe ser tan ágil como la tecnología que aborda.
A saber, para lograrlo, vaya más allá de las tasas de finalización y mida lo que realmente importa: cómo se están aplicando las nuevas habilidades en el trabajo y cuál es el impacto en los resultados del negocio. Cree un ciclo continuo de retroalimentación, preguntando activamente a los equipos qué está funcionando y qué necesita ajustarse.
Finalmente, utilice esta retroalimentación para iterar constantemente el programa, asegurando que evolucione junto con la tecnología.
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Asegúrate de que tu fuerza laboral tenga las habilidades de IA necesarias para prosperar (y no solo sobrevivir) con TalentLMS.
Construye la ventaja definitiva
Construir una fuerza laboral preparada para la IA es una inversión en la capacidad de tu empresa para liderar, y no solo para sobrevivir. Igualmente, se trata de capacitar a tus equipos para ir más allá de la simple eficiencia y utilizar sistemas de IA para descubrir nuevas fuentes de ingresos y soluciones innovadoras para los clientes.
Como resultado, un equipo que combina habilidad técnica con un profundo conocimiento humano es capaz de anticipar los cambios del mercado antes incluso de que ocurran, transformando la evolución constante en una ventaja poderosa.
Finalmente, aunque tus competidores puedan adquirir el mismo software, jamás podrán replicar la creatividad colectiva y el discernimiento estratégico de un equipo bien entrenado y centrado en las personas.
Autoría del Artículo:
Marialena Kanaki – Gerente de Marketing de Contenidos
Marialena odia hablar de sí misma en tercera persona. Le encanta inspirar a las personas con autenticidad. Y prioriza esto en todo su contenido, sin necesidad de humo y espejos.
Enlace al artículo original en inglés: https://www.talentlms.com/blog/ai-skills/
