¿Qué necesitamos realmente aprender sobre la IA?
Qué conocimientos, herramientas o habilidades mínimas necesitamos para desenvolvernos y sacar el máximo partido a la Inteligencia Artificial
A estas alturas lo tenemos claro: la IA se está instalando en la vida cotidiana y profesional. Pero ¿sabemos qué conocimientos, herramientas o habilidades mínimas necesitamos para desenvolvernos y sacar a esta tecnología el máximo partido?
Sergio Alonso Gallardo
Director de UFM Formación Empresarial
El desafío para las empresas radica en aplicar la inteligencia artificial al núcleo del negocio, superando la fase de probar las distintas alternativas y pruebas piloto, y comprendiendo el mapa de madurez: AI-ready, AI-first e AI-driven. Para ello proponemos cinco recomendaciones:
- Si aún no tienes claro qué datos son críticos, quién es responsable de su calidad y qué se puede o no indexar, tu prioridad no es el próximo piloto, sino ordenar la casa: datos razonablemente confiables, una base de conocimiento corporativa y una gobernanza mínima, que evita riesgos legales y reputacionales. No se trata de perfección, sino de fiabilidad operativa.
- Los LLM puros no conocen tu negocio y pueden inventar respuestas. El enfoque RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta la IA con tus documentos, reduce las alucinaciones y permite la trazabilidad: primero busca en tu biblioteca corporativa y luego responde. Formarse en estos patrones arquitectónicos es más estratégico que aprender «prompts de moda».
- Elige plataformas con criterio. No se trata de ChatGPT versus Copilot, como si fuera un derbi, sino de entender qué propone cada una: una destaca por potencia y personalización; otra, por su integración con Microsoft 365; otra, por su gestión documental profunda y creatividad multimedia. La estrategia madura combina herramientas según procesos y equipos.
- Identifica un proceso crítico, en el que medir impacto —atención al cliente, preventa y soporte interno—. Define indicadores claros (tiempo de resolución, ventas y errores) y construye un caso de uso que llegue a producción, no solo a la demo.
- Invierte en liderazgo y cultura. La brecha real no es de tecnología, sino de ejecución: equipos mixtos negocio–datos, comités de IA con poder de decisión, y formación continua para directivos y mandos intermedios. Solo así la IA deja de ser un experimento periférico y se convierte en un motor del día a día de la empresa.
Desde el área de UFM Formación Empresarial contamos con más de dos años de experiencia, asesorando a empresas y formando a sus equipos en cómo incorporar la inteligencia artificial en distintas áreas de la organización.
Óscar Marbán
Catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Europea de Madrid
En la era de la Inteligencia Artificial, es habitual confundir “usar IA” con “entender IA”. Para cualquier emprendedor, es clave distinguir estas dimensiones.
Utilizar asistentes o LLM acelera procesos, genera ideas y valida prototipos, pero no sustituye el conocimiento técnico necesario para evaluar oportunidades con criterio.
Una comprensión práctica implica ir más allá de la interfaz: saber cómo se gestionan datos, cómo se entrena un modelo, qué costes implica, qué métricas importan y qué riesgos éticos u operativos acompañan cada decisión.
Solo así puede determinarse cuándo basta integrar soluciones existentes y cuándo conviene desarrollar modelos propios que aporten una ventaja competitiva. La habilidad operativa potencia la productividad; la comprensión del desarrollo allana el camino hacia la estrategia.
En un entorno donde todos “usan IA”, diferenciarse depende de combinar ambas perspectivas. Por ejemplo, una empresa que usa IA en atención al cliente puede reducir costes, pero si busca personalización avanzada deberá entrenar modelos y evaluar métricas clave.
Pedro Antonio González Calero
Dpto. de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid
Adquirir un conocimiento suficiente y práctico en Inteligencia Artificial puede requerir una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo. Es necesario incorporar conocimientos de álgebra lineal básica, probabilidad, programación en Python y nociones de aprendizaje automático, y dependiendo de nuestra formación previa este puede ser un camino largo.
Además, al tratarse de un área de conocimiento en constante evolución, se hace necesario estar atento a las nuevas técnicas que se incorporan a la disciplina.
El Máster oficial en Inteligencia artificial de la Universidad Complutense de Madrid es una apuesta segura en este sentido.
Alternativamente, los cursos online de DeepLearning.AI son una opción recomendable. La plataforma, es una referencia mundial en formación de IA, con itinerarios que van desde contenidos introductorios hasta especializaciones avanzadas. Por ejemplo, a modo de introducción a la IA generativa, el curso “Generative AI for Everyone” de esta plataforma ofrece una visión clara y accesible de la IA generativa, sus usos reales, límites y buenas prácticas.
Antonio Lopez
Responsable Área IT y Asesor Tech en Teamlabs/
Lo primero que me gustaría decir es que no necesitas convertirte en ingeniero para aprovechar la inteligencia artificial en tus tareas. Lo que sí necesitas es entender cómo funciona y, sobre todo, cómo puede ayudarte a ser cada vez más productivo.
El primer paso es usar herramientas de IA en tu día a día. Olvídate de la teoría y empieza por lo práctico: prueba alguna IA como Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot, Deepseek, Qwen, etc, para redactar correos, resumir documentos largos o generar ideas para una presentación. La clave está en identificar tareas repetitivas de tu rutina y preguntarte si una IA podría hacerlas mejor y más rápido que tú.
El siguiente paso es dominar el prompt engineering. La diferencia entre un resultado mediocre y uno excelente está en cómo formular las instrucciones. Práctica y compara outputs con distintos prompts. Después, invierte en formación que hablen de casos de uso reales, no de algoritmos. Dedica entre dos y cuatro horas semanales y en un par de meses tendrás una base sólida para empezar a sacarle el máximo provecho a estas herramientas.
Por último, rodéate de gente que ya lo esté haciendo. Asiste a eventos, únete a comunidades de emprendedores digitales como las de TeamLabs y pregunta sin miedo. Las conversaciones con quienes ya aplican IA en sus proyectos te darán otras perspectivas.
La IA no es el futuro, es el presente. Y quienes se formen ahora tendrán ventaja competitiva durante años. El momento de empezar es hoy.
Jose Luis Blanco Cedrún
Director de Madrid Executive Business School (MEBS)
La Inteligencia Artificial avanza a un ritmo que exige algo más que curiosidad: requiere criterio. Para adquirir un conocimiento suficiente y realmente útil, no basta con probar herramientas; hay que entender qué pueden hacer, qué no, y cuáles son sus implicaciones éticas y operativas.
El primer paso es formarse en los fundamentos: datos, modelos, sesgos y límites tecnológicos. Después, practicar. La IA se aprende usándola: diseñando prompts, evaluando resultados, comparando modelos y resolviendo problemas concretos.
Es clave también desarrollar pensamiento crítico. La IA no sustituye el juicio humano; lo amplifica si sabemos validarla. Finalmente, conviene mantenerse al día: la tecnología cambia cada semana y solo una formación continua permite aprovechar su potencial sin caer en dependencias o malentendidos.
La IA forma parte de la agenda estratégica de cualquier organización, incluida la formación. Dominar la IA no es ser experto en algoritmos, sino saber usarla con responsabilidad, criterio y propósito.
Fabiola Pérez
CEO de MIOTI Tech & Business School
Con un 82% de empresas implantando o usando la IA en sus procesos, este nuevo ecosistema se ha consolidado como un pilar estratégico para las nuevas tecnologías y la competitividad, pero adquirir un conocimiento sólido y práctico sobre ella es un camino progresivo y práctico que conlleva mucha curiosidad y disciplina.
Para adquirirla con conocimiento es fundamental entender qué es, cómo funciona, y cuáles son sus aplicaciones reales. Conocer estas ideas básicas y tener ciertas bases de estadística, álgebra o incluso aprender Python, un lenguaje de programación muy usado en este campo, ayudará a las empresas, personas y sectores a comprender cómo realmente funciona.
Aun así, la mejor forma de adquirirla es practicando, aprender con otras personas, y trabajar con proyectos pequeños hasta llegar a resolver problemas reales.
Ahora, aprender IA significa combinar teoría, práctica, participación en la comunidad y cultivar una mirada crítica y ética para evitar sesgos. En MIOTI, contamos con el Máster en Inteligencia Artificial donde se pueden adquirir conocimientos sobre esta tecnología y aplicarlos con criterio.
Marcela Gutiérrez Blanco
Content Manager de Esneca Business School
La inteligencia artificial es una de las innovaciones tecnológicas más trascendentales de nuestro tiempo. Su impacto ha revolucionado la vida cotidiana y profesional, instalándose como una herramienta clave para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la productividad. Por ello, adquirir competencias en inteligencia artificial ya no es una opción, sino una necesidad para quienes buscan desarrollar un perfil competitivo.
Una de las principales recomendaciones para aprender inteligencia artificial es adentrarse activamente en diversas plataformas basadas en IA. Entender sus aplicaciones por sector permite identificar oportunidades reales de mejora y comprender cómo estas tecnologías pueden usarse de manera estratégica, ética y responsable.
De la misma manera, trabajar en proyectos prácticos que faciliten el entendimiento de conceptos como el machine learning y el deep learning es prioritario.
La formación especializada también desempeña un papel esencial. En este sentido, en Esneca Business School hemos desarrollado programas orientados a la práctica y al desarrollo de competencias reales, pensados para que los profesionales puedan aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial y fortalecer su perfil en innovación y tecnología.
Carlos Guardiola
Chief Innovation Officer en TecnoFor
A partir de las encuestas, preguntas y conversaciones que hemos tenido con gran parte de los más de 13.000 alumnos y 90 profesores que han formado la Escuela TecnoFor en 2025, hemos podido constatar una inquietud generalizada por acceder a la IA como herramienta.
¿Estamos usando la herramienta adecuada? ¿Cuál es la mejor en el mercado a día de hoy? ¿Cuál debería aprender a usar? ¿Debería esperar?
Por eso en 2026 estamos decididos a redoblar nuestra aproximación docente justo hacia el camino contrario, hacia el del propósito.
Pensando desde el propósito todo encaja: qué queremos conseguir y para quién queremos conseguirlo. Así se podrán definir los criterios de toma de decisión. Y sólo entonces, elegir la herramienta.
Alberto Turégano Schimer
Profesor externo de EOI y director académico Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos de EOI. Socio Líderes y Digitales
La IA no es solo una tecnología: está transformando la forma de pensar la empresa. Aunque a menudo se percibe como algo complejo, su adopción no exige dominar matemáticas avanzadas ni saber programar. El cambio real es profesional. Durante años se asumió que trabajar con IA implicaba ser experto técnico, pero hoy los modelos generan código, detectan errores y proponen soluciones sin requerir conocimientos profundos de ingeniería. El foco ya no está en cómo se hace, sino en qué conviene hacer.
Este cruce entre negocio, datos y tecnología está impulsando perfiles híbridos capaces de definir problemas, interpretar información, trabajar con modelos generativos y asegurar un uso ético y responsable. No se trata de programar, sino de diseñar soluciones con impacto real.
Por ello, formarse en IA implica desarrollar capacidades como entender procesos de negocio, hablar el lenguaje de los datos y aplicar la tecnología con criterio. La IA no sustituye a los profesionales: potencia a quienes saben integrarla estratégicamente. Las organizaciones que lo hagan estarán mejor preparadas para liderar su futuro.
Rafael García Parrado
CEO de Euroinnova International Online Education
La Inteligencia Artificial ya está presente en el 77 % de los dispositivos que usamos a diario. Y, sin embargo, sigue siendo una materia pendiente para la mayoría. Según el Informe sobre el Estado de la Alfabetización en IA, un 62 % de los líderes reconoce que la comprensión de esta tecnología es clave para las tareas diarias de sus equipos. Formarse en IA ya no es una opción: es la nueva competencia transversal del mercado laboral.
El mejor punto de partida es entender sus fundamentos —qué es, cómo aprende, qué límites tiene— antes de especializarse en áreas como machine learning o procesamiento del lenguaje natural. Lo esencial es aprender desde la práctica, con ejemplos reales y acompañamiento experto. Por eso, en Euroinnova nos aliamos con Google para ofrecer el curso Domina la IA con Gemini, disponible en la plataforma MyLXP.
La IA cambia rápido, pero aprender a pensar con ella será siempre el mayor valor diferencial. No se trata solo de usar tecnología, sino de comprenderla para ponerla al servicio del progreso humano.
Santiago Foulquié
Director Máster Internacional en Marketing Digital IA en ENAE Business School
Dominar la IA exige algo más que conocer sus fundamentos: requiere aplicarla con criterio en entornos reales. El aprendizaje efectivo combina base teórica con práctica orientada a problemas concretos.
Aprender a generar visualizaciones dinámicas a partir de datos, automatizar flujos de trabajo sin código o diseñar agentes que interactúan con usuarios y sistemas es ya parte del día a día profesional.
La clave está en contextualizar la IA según el área de negocio. Por eso, los programas formativos que integran práctica guiada, especialización funcional y enfoque estratégico permiten transformar el conocimiento en impacto.
No se trata solo de saber cómo funciona, sino de saber para qué y cómo usarla.
Leyre de la Calzada
AI Solution Architect en Microsoft y profesora en Inesdi Business Techschool
La inteligencia artificial se ha convertido en una aliada imprescindible para cualquier profesional. Ya no hace falta ser experto en tecnología para aprovechar soluciones que automatizan tareas, facilitan la organización o impulsan la creatividad.
Herramientas como Power Automate o Zapier permiten reducir trabajo repetitivo y centrarse en actividades de mayor valor. Asistentes como Notion AI ayudan a estructurar información, resumir textos y planificar mejor el día a día.
En creación de contenido, tecnologías generativas como ChatGPT o DALL·E agilizan la elaboración de textos e imágenes con resultados profesionales. Y en la toma de decisiones, plataformas como Power BI permiten interpretar datos con claridad.
La IA no nos sustituye: potencia nuestras capacidades. Empezar a usarla de forma gradual es clave para competir y adaptarse al cambio.
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