En Chile y el resto de América la capacitación en IA hace rato dejó de ser un “quizás” y pasó a ser prácticamente una obligación, abriendo un nuevo panorama de necesidades.
En 2026, las empresas están pasando de la curiosidad inicial a preguntas mucho más concretas: qué herramienta conviene usar, cuánto cuesta, qué tareas se pueden automatizar y cómo evitar que el uso cotidiano abra problemas de datos, calidad o seguridad.
Con la experiencia de 3 años haciendo charlas, capacitaciones y clases particulares de Inteligencia Artificial para proyectos y empresas de Chile, Argentina y Perú, en Usa la Inteligencia hemos observado de cerca las dudas que aparecen cuando una organización decide incorporar estas tecnologías en el trabajo diario.
El panorama que vemos no es uniforme. Todavía hay muchas personas que necesitan aprender desde lo básico: entender qué puede hacer un asistente de IA, cómo escribir una instrucción clara y por qué siempre hay que revisar una respuesta antes de usarla.
Al mismo tiempo, hay equipos que ya usan estas herramientas con frecuencia y buscan automatizar procesos, comparar modelos, trabajar con documentos propios o integrar la IA a tareas específicas.
De la comprensión al primer uso y la automatización: 3 niveles de capacitación en IA
La primera necesidad de una capacitación en IA suele ser de comprensión. No basta con abrir una herramienta y hacer una pregunta, porque hace falta aprender a darle contexto, evaluar lo que responde y reconocer sus límites.
Ese punto de partida es especialmente relevante cuando la IA se usa para redactar, analizar información, preparar presentaciones o responder a clientes.
Un segundo nivel de la capacitación en IA aparece cuando el uso deja de ser ocasional. Ahí surgen dudas sobre planes pagados, costos mensuales, privacidad, permisos y diferencias entre herramientas.
Una empresa puede tener acceso a varias plataformas, pero eso no garantiza que las personas sepan cuál usar para cada tarea ni qué información no deberían compartir.
El tercer nivel es la automatización. Las organizaciones que ya dominan lo esencial quieren conectar pasos repetitivos, ordenar flujos de trabajo y reducir tiempo en tareas administrativas. Ese avance exige más que entusiasmo: requiere identificar un proceso concreto, medir si la solución realmente ayuda y definir quién revisa el resultado.
Esta transición coincide con señales del mercado chileno. Una encuesta de Buk realizada en abril de 2026 indicó que el 42% de las personas trabajadoras en Chile usa IA diariamente o varias veces por semana, mientras que el 57% declaró no haber recibido capacitación de IA por parte de su empresa. La brecha no está solamente en el acceso a las herramientas; está en aprender a incorporarlas de forma consistente.
En Usa la InteligencIA hemos abordado esa diversidad de necesidades en trabajos distintos. Por un lado, están los que quieren conocer un panorama general del mercado de herramientas de IA. Por otro, están las empresas que buscan talleres específicos de Claude, Gemini, ChatGPT o Copilot, dependiendo del servicio que ya tengan contratado o cotizado.
En ambos casos, el valor de la formación está en aterrizar las posibilidades de una herramienta a situaciones reales de cada equipo, sin asumir que todos parten con el mismo conocimiento.
Y no todo son talleres o clases. Las empresas también están produciendo cápsulas informativas con las bases para que sus trabajadores se acerquen al uso de IA como equipo y no de forma aislada.
Las necesidades y los métodos se han ampliado. Ahora muchos quieren saber de automatizaciones, alternativas disponibles y costos asociados. Y las personas también quieren entender qué capacidades ya están al alcance fuera de la oficina.
El desafío de fondo es construir una cultura de uso. La capacitación en IA debe dar espacio para probar, pero también para hablar de errores, datos confidenciales, revisión humana y objetivos de negocio. Entel planteó recientemente que muchas organizaciones ya han comprado licencias o probado pilotos, pero todavía necesitan integrar esas iniciativas de manera segura, gobernada y medible.
En 2026, la conversación se ha movido en esa dirección. Ya no alcanza con preguntar qué herramienta está de moda. La pregunta útil es qué necesita aprender cada equipo para usar IA con propósito, cuidado y capacidad de comprobar sus resultados.
