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La conversación sobre inteligencia artificial suele enfocarse en la tecnología: modelos, herramientas, plataformas y prompts. Sin embargo, a medida que la IA evoluciona —y especialmente con la irrupción de los sistemas agénticos—, empieza a quedar claro que el verdadero diferencial no está en la tecnología en sí, sino en cómo las personas la utilizan.
En un artículo reciente, exploramos cómo el rol del marketer evoluciona hacia la orquestación de sistemas de agentes y cómo los líderes deben rediseñar los procesos para operar en entornos híbridos humano–IA. Pero hay una condición que atraviesa todo ese cambio: la capacidad de los equipos para adaptarse, aprender y desarrollar nuevas capacidades.
Hoy, el desafío no es solo adoptar IA, sino cerrar una brecha creciente en las habilidades. El reporte El futuro del trabajo 2025, del World Economic Forum (WEF), resalta que la principal barrera que enfrentan las empresas para la transformación de sus negocios es la brecha de habilidades en el mercado laboral, citada por el 63% de los empleadores encuestados.1
Para poder aprovechar todo el potencial de la IA agéntica, las empresas necesitan un nuevo perfil de talento. Y ahí es donde el upskilling se convierten en prioridad estratégica.
A continuación, exploramos cuatro pilares para transformar el desarrollo del talento en una ventaja competitiva:
Los 4 pilares del upskilling en la era de la IA
1. Aprendizaje continuo como capacidad organizacional
Se estima que, para 2030, el 59% de la fuerza laboral mundial requerirá upskilling2. Pero el avance es tan veloz que el aprendizaje autodidacta está creciendo más rápido que la capacitación formal ofrecida por las organizaciones3.
En este contexto, el aprendizaje ya no puede depender de iniciativas aisladas o capacitaciones esporádicas.
Las empresas más avanzadas están incorporando el aprendizaje como parte del flujo de trabajo: equipos que experimentan, iteran y actualizan sus habilidades de manera constante. El aprendizaje está embebido en proyectos en curso y deja de ser una pausa en el trabajo para convertirse en parte de cómo se trabaja.
2. De la ejecución técnica a la orquestación de valor
Saber usar una herramienta o una plataforma ya no es suficiente. El valor está en cómo se aplica ese conocimiento en contexto. Es decir, el valor estratégico se desplaza hacia la capacidad de traducir objetivos de negocio en instrucciones para sistemas de IA y, fundamentalmente, en el criterio para supervisar sus resultados.
En marketing, esto implica que el talento evoluciona de “hacedor” a “arquitecto de procesos”, diseñando flujos donde la IA escala la ejecución y el talento humano garantiza la relevancia y la calidad.
3. La IA como un imperativo de gestión del cambio
Tratar el upskilling simplemente como el despliegue de un nuevo entrenamiento es un error de diagnóstico. Las empresas que logran capturar valor real son aquellas que lo abordan como un proceso de gestión del cambio cultural.
Para desbloquear todo el potencial de impacto de la IA, los líderes deben incluir a los empleados en el proceso y empoderarlos para que participen en el cambio transformacional. Las organizaciones que combinan la visión con el apoyo práctico generan impulso y crean las condiciones para una verdadera transformación.
Esto requiere un liderazgo que promueva una cultura de experimentación donde el error sea parte del aprendizaje, como destaca Juan Lavista, VP Marketing Commerce de Mercado Libre, en el episodio de AI Conversation.
“La transformación de la IA es un desafío de liderazgo, no un problema técnico”.
Joshua Spanier, VP de IA y Estrategia de Marketing en Google.
4. Medir el impacto del desarrollo de habilidades
El desarrollo de habilidades debe estar directamente conectado con los resultados del negocio. No se trata de cuántos cursos completó el equipo, sino de cómo esa nueva capacidad se traduce en una mayor productividad, decisiones más precisas y una aceleración de la innovación. Los equipos que dominan la IA no solo trabajan más rápido; generan mejores resultados de negocio al liberar tiempo estratégico para tareas que la tecnología aún no puede replicar: la empatía, la creatividad y el juicio crítico.
Formación en IA: recursos para empezar hoy
Actualmente, existen iniciativas diseñadas para desarrollar habilidades en inteligencia artificial de forma accesible y práctica. La plataforma Google Skills ofrece una serie de cursos enfocados en IA que permiten a profesionales y equipos desarrollar capacidades clave, desde conceptos básicos hasta aplicaciones más avanzadas.
Además, recientemente, Google anunció su nuevo Certificado de IA Profesional, una certificación pensada para enseñar a profesionales de cualquier sector a utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa: desde aumentar su productividad, abarcando la creación de contenidos y análisis de datos, hasta la automatización de tareas diarias y el uso ético de la tecnología.
Es tentador centrar la conversación en la tecnología. Pero el verdadero cuello de botella de la transformación con IA no está en los modelos ni en las plataformas: está en la capacidad de las personas para usarlos con criterio, dirigirlos con intención y adaptarse cuando todo vuelve a cambiar.
En la era agéntica, el diferencial competitivo requiere decisiones de liderazgo, inversión sostenida y una forma distinta de entender qué significa aprender en una organización. El upskilling no es el complemento de la transformación digital. Es su punto de partida.
Para los líderes de marketing, esto implica una decisión estratégica: invertir en el desarrollo de habilidades no solo para acompañar el cambio, sino para liderarlo.
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