El plan de acción del lunes por la mañana

Si estás convencido de que la capacidad interna en IA importa, esto es lo que debes hacer empezando el lunes:

1. Desbloquear las herramientas

Da a todos los empleados acceso a IA. Compra Claude Pro, ChatGPT Plus, o ambos. Hazlo estándar, no especial. Establece directrices claras de datos (sin PII de clientes, sin datos financieros confidenciales), pero por lo demás deja que la gente use la IA libremente.

Coste: 20-30 € por mes por persona. Para una organización de 1.000 personas, eso son 20.000-30.000 € al mes —menos que el coste de un consultor de nivel medio.

Por qué esto importa: La gente no puede aprender a usar IA si no tiene acceso. La mayoría de las organizaciones tienen tanto miedo de las herramientas de IA que las bloquean completamente. Esto es como prohibir el email en 1995 porque «podría ser inseguro». Garantiza que tu gente se quede atrás. Sí, esto requiere directrices claras de datos. No, eso no debería llevar meses averiguarlo. El riesgo de esperar supera el riesgo de directrices iniciales imperfectas que mejoran con el uso.

2. Construir las habilidades

La competencia en IA no sucede por accidente. Necesitas aprendizaje estructurado. Eso significa formación —no talleres puntuales, sino desarrollo de habilidades continuo en:

• Técnicas de prompting (cómo obtener mejores resultados de la IA)
• Ingeniería de contexto (cómo dar a la IA la información correcta)
• Construcción y uso de agentes de IA (cómo automatizar flujos de trabajo)

Esto no tiene que ser caro. Empieza con almuerzos formativos internos. Pide a la gente que ya está usando bien la IA que comparta lo que ha aprendido. Crea horarios de oficina donde se respondan preguntas. Construye comunidades donde se fomente la experimentación. Trae formadores externos si es necesario, pero céntrate en aprendizaje práctico y hands-on.

3. Aplicar al trabajo real

La mejor manera de aprender IA es usarla en proyectos reales —no experimentos en sandbox o hackathones, sino trabajo real que importa.

Da a tus equipos desafíos:

• «Usa IA para reducir el tiempo que lleva incorporar a un nuevo cliente»
• «Usa agentes de IA para automatizar nuestro proceso de informes mensuales»
• «Propón tres formas en que la IA podría mejorar la experiencia del cliente»

No hackathones. No teatro de innovación. Proyectos reales con plazos reales resolviendo problemas reales. El aprendizaje viene de usar la IA donde importa, fallar rápido y ajustar.

Luego, crea espacio para la experimentación. Deja que la gente pruebe cosas, falle e itere. Celebra el aprendizaje, no solo el éxito. Así es como la capacidad se multiplica. La gente aprende haciendo. Comparten lo que funciona. Las mejores prácticas emergen. Y con el tiempo, la competencia en IA se integra en cómo trabaja tu organización.

Este enfoque parece arriesgado para ejecutivos acostumbrados a programas de cambio integrales con roadmaps detallados y gates de etapa. Pero el riesgo mayor es moverse lentamente mientras la capacidad se multiplica en otro lugar.

El timing importa. Estamos aproximadamente 3 años en la era de la IA. Las organizaciones que empezaron a construir capacidad hace 12 meses tienen ventaja. Pero todavía no es insuperable.

En otros 18-24 meses, la brecha será más difícil de cerrar. Las organizaciones que han estado aprendiendo continuamente habrán multiplicado su capacidad. Se moverán más rápido en nuevos desarrollos. Tomarán mejores decisiones sobre dónde la IA añade valor. Tendrán memoria muscular organizacional que no se puede comprar.