“No tienes que ser ingeniero para entender la IA, pero sí debes saber cómo va a cambiar tu trabajo.”

La inteligencia artificial ya no es cosa de departamentos de IT o laboratorios tecnológicos. Está en el Excel que usas, en el chatbot del cliente, en las reuniones que resumen solas y hasta en el email que escribiste con ayuda del “asistente mágico”. Pero… ¿están tus equipos preparados?

En este artículo te comparto qué deberían saber los equipos no técnicos sobre IA, por qué es clave su capacitación en inteligencia artificial, y cómo diseñar una formación en inteligencia artificial para no técnicos que no acabe en PowerPoint y pizza fría.

1. La IA me va a quitar el trabajo: ¿mito o realidad?

Lo has oído alguna vez???

La IA te va a quitar el trabajo

Estoy seguro que si!

Yo te diría que de momento es un mito, de hecho, no entiendo porque hay tanta gente que lo dice: ¿quieren crearnos angustia? ¡Que sí! ¡Que seguro que me pillas diciéndolo, pero sin acritud!

Creo que este tipo de frases son para generar interés por formaciones de IA a personas no técnicas. Que lo que encuentran son cursos súper-complejos que hacen que después de unas sesiones lo dejen… En cualquier caso, no te preocupes, puedes obtener los beneficios de una IA sin haber hecho ninguna formación de IA.

Estudio de la OIT: el 25% de los empleos se transformará por la IA 

2. El verdadero reto de la Adopción de IA

Creo que el verdadero reto en la adopción de la IA es ser capaces de incorporar la IA en el día a día sin saber de tecnología.

El verdadero reto en la adopción de la IA es ser capaces de incorporar la IA en el día a día sin saber de tecnología.

En Smartway somos muy conscientes de ello, por eso hemos creado una plataforma de empleados digitales donde a través de lenguaje natural podrás tener más que agentes de IA trabajando para ti. ¡Sí, como lo oyes! Pero antes de contactarnos, sigue leyendo porque quiero que este artículo sirva como breve formación de IA para personas no técnicas.

3. ¿Por qué formar en IA a equipos no técnicos?

Porque la IA ya está en sus manos, aunque no lo llamen así.

Por ejemplo, ¿Tu equipo de ventas usa ChatGPT para redactar propuestas? ¿El de RRHH genera descripciones de puesto con herramientas automáticas? ¿Finanzas analiza gastos con Excel copilot?

Voilà: eso es IA.

La cuestión ya no es si la usan, sino cómo la usan. Y ahí es donde entra la formación.

Una buena capacitación en IA para empresas no busca convertir a todos en desarrolladores, sino en usuarios conscientes, responsables y creativos.

Gente que sepa:

• Qué puede (y no puede) hacer la IA.
• Cuáles son los riesgos de compartir datos sin pensar.
• Cómo aprovecharla para trabajar mejor, no solo más rápido.

4. 10 motivos clave para la formación en IA de equipos no técnicos

Te podría dar decenas, pero a modo de idea, te cuento 10 motivos por los que personas no técnicas deberían formarse en IA:

1. 1. Porque ya la están usando… aunque no lo sepan: desde el Excel con “ayuda mágica” hasta los textos generados por IA, muchos la usan sin entender los riesgos ni el potencial.
   2. Para evitar sustos con los datos: ¿sabes cuántos comparten información sensible en chatbots públicos? Spoiler: demasiados.
   3. Porque la IA no es cosa solo de tecnólogos: IA en ventas, en marketing, en logística, en RRHH… Si tu rol implica decisiones, procesos o clientes, te toca entenderla.
   4. Para mejorar la productividad sin perder el criterio: automatizar tareas repetitivas sí. Convertirse en autómatas, no.
   5. Para fomentar la innovación desde todos los rincones: las mejores ideas no siempre vienen del departamento de I+D. A veces vienen del equipo de atención al cliente.
   6. Para reducir el miedo y aumentar la confianza: lo desconocido genera resistencia. Lo conocido (bien explicado) genera curiosidad.
   7. Porque el upskilling en IA es el nuevo inglés organizacional: no necesitas ser experto, pero sí saberte defender. O te quedas fuera de la conversación.
   8. Para alinear ética, criterio y tecnología: ¿quién decide qué tareas se delegan a la IA y cuáles no? Spoiler: tus equipos.
   9. Porque el mercado se mueve rápido y los clientes más: equipos ágiles y actualizados reaccionan mejor a lo inesperado (y a la competencia).
   10. Porque formar es empoderar: equipos formados = equipos con criterio + autonomía + impacto real.

5. ¿Qué debe incluir una formación en Inteligencia Artificial desde cero?

Spoiler: no empieces con redes neuronales profundas. Empieza con lo que les toca de cerca.

Hemos formado a centenares de personas en IA, perfiles técnicos y no técnicos. Desde nuestra experiencia, aquí te dejo los 5 bloques que recomiendo incluir en cualquier formación en IA para equipos no técnicos:

1. IA para humanos: ¿qué es la IA para humanos y cómo funciona?

   Explicado sin humo: ¿cómo aprende una IA? ¿Por qué puede equivocarse? ¿Por qué no reemplaza el juicio humano?

2. Casos de uso cercanos y reales

   Si quieres que la formación no sea unos ppts que cogen polvo en algún rincon del disco duro, adapta la formación al perfil del trabajo de las personas que asisten.

   Por ejemplo:

   • En marketing, generación de contenido.
   • En logística, predicción de demanda.
   • En RRHH, cribado de CVs.

   Lo importante es mostrarles que ya conviven con ella.

   

3.  Riesgos y ética: el elefante en la sala
   

   
   ¿Qué datos no se deben subir a un chatbot? ¿Cómo evitar sesgos? ¿Qué decisiones no puede delegar la IA?
   
   ¡OJO! Gente subiendo ficheros con datos confidenciales a LLMs públicos… que puede salir mal! El problema es que NO somos capaces de saber que puede llegar a suceder.

• Práctica, práctica, práctica

  Dale acceso a herramientas (gratuitas o corporativas) y proponles retos. Que jueguen, prueben, fallen y aprendan.
  

• Mindset: adaptabilidad y aprendizaje continuo

  Esto no va solo de herramientas, sino de actitud. El verdadero upskilling en IA comienza con la curiosidad.

6. Tu primera cápsula de IA: 4 aprendizajes de IA desde cero

Como es habitual, si has llegado hasta aquí buscando una formación IA para no técnicos, te vas a llevar una píldora muy interesante. En esta píldora te cuento:

• Que es un LLM
• Diferencia entre LLM, Agente y Base de conocimiento
• La clave está en el prompt:prompt engineering
• Que es una alucinación

6.1 ¿Qué es un LLM (Large Language Model)?

Imagina que un LLM es como un superasistente que ha leído millones (sí, millones) de textos de internet, libros, artículos, instrucciones, correos, recetas y más. No entiende el mundo como tú o yo, pero sabe predecir con bastante acierto qué palabras vienen después de otras. Es como ese amigo que siempre completa tus frases… pero con acceso a una biblioteca infinita.

Un LLM (Large Language Model, o Modelo de Lenguaje de Gran Tamaño) es una IA entrenada para generar texto, responder preguntas, resumir, traducir, escribir código, explicarte cómo hacer una lasaña… y mucho más.

¿Cómo funciona un LLM?

No busca en Google, ni “sabe cosas” en el sentido clásico. Lo que hace es predecir la siguiente palabra más probable, basándose en lo que ya escribió antes. Eso le permite mantener conversaciones, redactar emails o incluso ayudarte a revisar un contrato.

Ejemplo sencillo:

Si le dices: “En una empresa Agile lo más importante es…”, probablemente te complete con algo como “la entrega de valor al cliente”. ¿Por qué? Porque ha visto miles de textos que terminan así.

Pero ojo: un LLM no piensa, ni entiende, ni tiene sentido común. Solo es muy bueno generando texto coherente. Esto lo hace útil… y también peligroso si no sabes cómo usarlo (más sobre eso cuando hablemos de “alucinaciones”).

6.2 LLM, Agente y Base de Conocimiento: ¿quién es quién en este ecosistema?

Vamos por partes. Primero, definamos los elementos básicos:

¿Qué es un LLM (Large Language Model)?

Ya lo vimos: es el modelo de IA que genera texto de forma inteligente, basado en patrones aprendidos de enormes cantidades de datos. Es como un orador brillante, pero sin memoria ni conocimiento específico de tu empresa.

¿Qué es un Agente de IA?

Es como un LLM con superpoderes. Usa el LLM como “cerebro”, pero además tiene herramientas, memoria, reglas y objetivos concretos. Puede tomar decisiones, ejecutar tareas, consultar bases de datos, navegar por apps o ir a buscar información externa.

Piensa en el Agente como un LLM que no solo habla, sino que actúa. Le das una misión, y se organiza para cumplirla. Por ejemplo, un agente podría recibir la orden de: “analiza este informe, busca tendencias, crea un resumen y mándalo por correo”. Y lo hace, paso a paso.

¿Qué es la Base de conocimiento (Knowledge Base)?

Esto es simplemente un repositorio de información: documentos, FAQs, manuales, políticas internas, bases de datos… El contenido puede estar en texto, PDFs, tablas, etc.

Es como la biblioteca interna de tu organización. Lo que pasa es que el LLM, por sí solo, no accede a esta información… a menos que le conectes.

¿Y en qué se diferencian?

Resumiendo:

• El LLM es el cerebro que predice texto.
• El Agente es el que ejecuta tareas usando ese cerebro.
• La Base de conocimiento es la fuente donde puede consultar cosas… si lo conectas bien.

Y como ya te estarás imaginando, la magia pasa cuando conectas estos tres elementos de forma inteligente. Pero para eso, hace falta otro ingrediente: saber dar buenas instrucciones. Y eso… nos lleva al siguiente punto

6.3 La clave está en el Prompt: Prompt Engineering

¿Te has dado cuenta de que a veces le hablas a la IA y te responde cosas geniales… y otras parece que está inventando con confianza de cuñado en Navidad?

Bienvenido al mundo del prompt engineering, o lo que es lo mismo: el arte de darle buenas instrucciones a un modelo de IA.

“La IA no es lista. Responde según lo que le pides. Así que si el input es confuso, el output será… una fantasía.»

¿Cómo escribir buenos prompts?

Aquí entra el modelo RACE, una estructura simple y efectiva para construir mejores prompts. Te ayuda a que la IA entienda qué quieres, cómo lo quieres, y para qué.

Modelo RACE

• • R – Role (Rol): Define quién debe ser la IA en esa interacción. “Actúa como un asesor de recursos humanos…”
  • A – Action (Acción): Dile qué debe hacer. Sé claro y directo. “…y redacta un correo de bienvenida para un nuevo empleado…”
  • C – Context (Contexto): Proporciónale el background o información necesaria. “…en una empresa tecnológica con cultura informal…”
  • E – Example (Ejemplo): Dale un ejemplo o formato deseado, si puedes. “…usa un tono cercano y termina con una invitación a tomar café.”

Aunque te pueda parecer un chorrada, escribir a la IA usando RACE es una de las cosas que marcará la diferencia.

Ejemplo completo usando RACE

“Actúa como un experto en comunicación interna (R). Redacta un mensaje breve para presentar una nueva política de teletrabajo (A), en una empresa con cultura flexible y equipos distribuidos (C). Usa un tono amigable y profesional. Aquí tienes un ejemplo de tono: ‘Hola equipo, tenemos novedades que facilitarán aún más nuestro día a día…’ (E)”

Tip extra: prueba, aprende, ajusta

Los prompts no son una ciencia exacta, pero cuanto más claro seas, mejores resultados obtendrás. Practicar con RACE es una forma fantástica de enseñar a los equipos no técnicos a comunicarse con la IA sin frustraciones ni respuestas delirantes.

6.4 ¿Qué es una alucinación (en IA)?

No, no es que el modelo haya tomado algo raro. En el mundo de la inteligencia artificial, una alucinación es cuando un modelo como ChatGPT responde con algo que suena correcto… pero es falso.

“Responde con total seguridad… aunque se lo haya inventado todo.”

¿Por qué ocurren?

Porque los LLM no tienen conocimiento real del mundo ni acceden a la verdad absoluta. Solo predicen palabras basadas en patrones del lenguaje.

Eso significa que pueden:

• • Inventarse fuentes (“según un estudio de la Universidad de Wisconsin…”)
  • Dar datos incorrectos (“La capital de Brasil es Buenos Aires…”)
  • Crear procedimientos que no existen (“Para registrar una patente, primero debes sacrificar un dragón…”)

Y lo hacen sin pestañear.

Ejemplo real de alucinación (dependiendo de la version de LLM, a lo mejor falla)

Le pides: “Resume las 5 leyes de la teoría del comportamiento de Kotter”.

Te responde: “Claro, aquí van las 5 leyes propuestas por Kotter…” (y te suelta una lista perfectamente redactada… que Kotter nunca escribió).

¿Cómo evitar caer en la trampa?

• Validar siempre: si no sabes si es cierto, contrástalo.
• Conectar la IA a una base de conocimiento fiable: como vimos antes.
• No usar la IA para decisiones críticas sin revisión humana.
• Formar a los equipos para que desconfíen con elegancia: la IA no miente con maldad, pero se inventa con estilo.

Resumen rápido

• Las alucinaciones son errores “creíbles”.
• No es un bug, es una limitación del modelo.
• Enseñar esto en la formación en IA para equipos no técnicos es clave para evitar sustos reputacionales, legales o simplemente vergonzosos.

7. Upskilling en IA: más allá del curso

La formación en inteligencia artificial para no técnicos no debería ser un taller aislado. Debería formar parte de una estrategia mayor de upskilling en IA dentro de la empresa.

¿Cómo hacerlo?

• Diagnostica el punto de partida (¿usan IA? ¿la temen? ¿la ignoran?).
• Define perfiles: no es lo mismo lo que necesita saber alguien de operaciones que alguien de atención al cliente.
• Crea comunidades de práctica, no solo cursos.
• Repite: esto no va de saberlo todo en un mes, sino de incorporar el aprendizaje continuo.

8. Conclusión: la IA no es magia, pero sí cambia las reglas del juego

Formar a tus equipos no técnicos en inteligencia artificial no es una moda. Es una inversión en competitividad, confianza y adaptabilidad.

Recuerda: en un mundo donde la tecnología avanza más rápido que los organigramas, los equipos que entienden la IA —sin necesidad de programarla— son los que marcarán la diferencia.

Así que sí, la formación en IA para no técnicos es urgente, importante y perfectamente posible. Solo hace falta el enfoque adecuado.

¿Estás diseñando un programa de formación en IA y no sabes por dónde empezar? Escríbeme, lo vemos juntos. Y no, no hace falta saber Python, aprende IA desde cero.