Alfabetización en IA y aprendizajes de Agentforce

La IA está cambiando las reglas del juego, les guste o no a los negocios. Casi el 80% de las pymes que utilizan IA afirman estar transformándose, aunque muchas aún no logran resultados tangibles. La clave no es solo adoptar la IA, sino formar a su equipo para sacarle partido. Sin la debida alfabetización en IA, las empresas corren el riesgo de ser ineficientes, afrontar problemas legales y perder oportunidades. 

En finanzas, dominar la IA puede marcar la diferencia entre detectar el fraude a tiempo o perder millones de euros. En fabricación, el mantenimiento predictivo con IA reduce el tiempo de inactividad, pero solo si los empleados saben usarla.

Los trabajadores quieren aprender, pero el 74% confiesa que la falta de formación les limita. Invertir hoy en formar a su personal en IA no solo prepara su negocio para el mañana, sino que impulsa la innovación, refuerza su posición en el mercado y libera todo el potencial de la IA.

Formar un equipo experto en datos no ocurre de un día para otro; con buenos cimientos, todos sus equipos convertirán la información en su mejor ventaja.

¿Qué es la alfabetización en IA?

La alfabetización en IA va mucho más allá de conocer que la IA existe. Se trata de entender su alcance, saber manejarla correctamente y aplicarla para mejorar los procesos de trabajo. A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones empresariales, ayudar a los empleados a asimilar los conceptos básicos abre nuevas oportunidades y reduce riesgos.

Esto incluye aprender a colaborar con la IA y a diseñar sistemas que trabajen bien junto a los humanos. Como señala Irina Gutman, jefa de Servicios Profesionales Mundiales en IA de Salesforce, en un episodio reciente de Experts of Experience: “Dar forma a la relación entre un agente y un ser humano es una habilidad muy nueva. Recualificar al personal es la siguiente pieza clave para implantar la IA”.

Entonces, ¿qué se necesita realmente para desarrollar una cultura de IA? No basta con comprender la tecnología; también es necesario fomentar interacciones fructíferas entre humanos e IA. Esto se basa en varios pilares fundamentales.

Cómo mejorar desde ya la alfabetización en IA 

• Familiarizarse con la IA y el aprendizaje automático implica que los empleados deben saber lo básico: cómo funciona la IA, cómo el aprendizaje automático ayuda a tomar decisiones más fundamentadas y cómo la automatización simplifica las tareas cotidianas.
• Dominar las herramientas que usan IA: chatbots con IA, análisis de opiniones y otras herramientas de procesamiento del lenguaje natural son cada vez más comunes. Es importante conocer sus fortalezas, limitaciones y cómo usar esta información para facilitar el trabajo.
• Interpretar los datos generados por la IA: hay que saber analizar correctamente la información proporcionada por la IA —cuestionar su precisión— y usarla para tomar decisiones éticas y efectivas en la empresa.

Los negocios que invierten en la alfabetización en IA de sus equipos obtienen resultados medibles: mayor productividad, mejores decisiones y más ingresos. 

Por qué invertir en programas de alfabetización en IA

La IA no es una moda pasajera: es un cambio fundamental en el funcionamiento de las empresas. Pensemos en cualquier cambio tecnológico, como la irrupción de los ordenadores en el trabajo: las empresas que invirtieron pronto en alfabetización informática se volvieron mucho más eficientes, mientras que las que no supieron integrarla se quedaron atrás. La IA sigue la misma trayectoria.

Según el informe Barómetro de la IA en el mundo laboral 2025, la IA está redefiniendo la preparación laboral: permite a los trabajadores ser más productivos y mejorar su manejo de los datos. Los empleados que saben de IA aprovechan los sistemas inteligentes para agilizar procesos y recibir asesoramiento en la toma de decisiones. Deloitte señala que los equipos formados en IA son entre un 20% y un 30% más eficientes, lo que demuestra que la alfabetización en IA ofrece resultados tangibles.

Agentforce está ayudando a integrar la IA autónoma en los departamentos de atención al cliente, ventas y marketing. Sin embargo, si las empresas no forman al personal para manejarla con soltura, no podrán explotar todo su potencial.

¿La realidad? El 40% de los trabajadores necesitarán nuevas competencias laborales en los próximos tres años debido a los cambios que trae la IA (Índice global de adopción de la IA, 2024, IBM ). Las empresas que apuesten hoy por la alfabetización en IA tendrán un equipo preparado para el futuro, cumplirán principios éticos y ganarán ventaja sobre la competencia.

Cómo formar a los equipos en IA

Preparar al personal para la IA requiere una estrategia bien definida: hay que evaluar los conocimientos de los empleados, identificar sus carencias y diseñar programas formativos alineados con los usos reales de la IA.

Pasos para prepararse para la IA

1. Ofrecer formación a medida: talleres y cursos digitales adaptados a cada puesto facilitan la adopción práctica de la IA.
2. Fomentar el aprendizaje continuo: mentorías e intercambio de conocimientos refuerzan la enseñanza constante en IA.
3. Crear un clima de confianza hacia la IA: muestre que esta tecnología complementa el trabajo humano, en lugar de reemplazarlo, elimina recelos.
4. Establecer un marco ético y de gobernanza: defina directrices claras para que la IA se use de forma responsable y alineado con los objetivos del negocio.

Empresas como Salesforce ya han formado equipos expertos en IA mediante programas de formación, mentoría y plataformas internas de aprendizaje. Estas iniciativas forman parte de un esfuerzo mayor por impulsar la alfabetización en IA. Un ejemplo es el Día Nacional de la Alfabetización en IA, donde más de 100 organizaciones dirigieron actividades de formación sobre la IA a nivel nacional. Gracias a las formaciones en IA de Salesforce, todos los equipos trabajan más rápido, toman mejores decisiones y aprovechan todo el potencial de la IA.

Agentforce y el poder de la alfabetización en IA

Dominar la IA no es un mero capricho, sino esencial para aprovechar al máximo agentes como Agentforce. En Salesforce, la alfabetización en IA fue indispensable para implantar Agentforce en toda la empresa y generar confianza en los equipos.

¿Cómo logramos que Agentforce cobrara vida en nuestro portal de ayuda?

Escuchamos a nuestros clientes: analizamos cómo usaban el portal, qué preguntas hacían y qué recursos consultaban. Recopilamos manuales, artículos de Knowledge en help.salesforce.com, módulos de Trailhead y documentación de desarrolladores.

A continuación, utilizamos los datos como punto de partida: analizamos el contenido más visto y las dudas más frecuentes para identificar patrones y lagunas. Con Data Cloud conectamos datos estructurados (objetos y campos de Salesforce) con datos no estructurados (artículos de ayuda y documentación), lo que creó experiencias más fluidas y respuestas más precisas.

Para garantizar un servicio de calidad e inspirar confianza, nuestros técnicos de asistencia evaluaron las respuestas de Agentforce, puliendo detalles de los resultados que generó la IA. Al trabajar junto al modelo, entendieron la IA no como un reemplazo, sino como una aliada estratégica.

¿El resultado? Agentforce se volvió más útil e inteligente, ofreciendo respuestas contextualizadas basadas en las verdaderas necesidades de los clientes. Y aquí está la lección: para obtener lo mejor de la IA, primero hay que darle los datos correctos. Eso implica conocer a sus clientes: qué buscan resolver, dónde se atascan y qué entienden por éxito.

Errores frecuentes al adoptar la IA y cómo evitarlos

Incluso las empresas que reconocen la importancia de la IA pueden tropezar al implantarla. ¿El error más común? Subestimar el papel de la supervisión humana. Sin una guía clara, las decisiones de la IA pueden ser erráticas, poco acertadas o, peor aún, incumplir con el cumplimiento normativo.

Estos son algunos de los errores más frecuentes al adoptar la IA y cómo evitarlos:

• Lanzarse sin un estrategia: la IA puede ser abrumadora si no se parte de un plan definido. Hay que fijar un rumbo para que las iniciativas respondan a los objetivos de la empresa y no a simples tendencias.
• Centrarse solo en la tecnología y olvidar a las personas: la IA no es una panacea; necesita de la colaboración humana para dar resultados. Para generar confianza y experiencia, el personal debe recibir formación práctica y accesible.
• Descuidar el proceso de adaptación: la resistencia del personal al cambio es normal. La clave está en explicar con transparencia que la IA llega para ayudar y potenciar el trabajo humano, no para sustituirlo.
• Querer correr antes de andar: conviene empezar poco a poco, con una aplicación de uso concreta, y ampliar a medida que se obtengan resultados.
• Pasar por alto las consideraciones éticas: las decisiones de la IA impactan en personas reales. La equidad, la transparencia y la responsabilidad deben estar presentes desde el primer momento.

Si evita estos errores, podrá ir más allá de la simple automatización y transformar su negocio con la IA, manteniendo siempre a su equipo humano al timón.

Errores de los equipos al adoptar la IA

Con la prisa de integrar la IA en la experiencia de los clientes, muchas empresas cometen errores que pueden comprometer su adopción y el éxito a largo plazo. Estos son algunos de los más frecuentes:

Tratar la IA como el software tradicional

La IA no es determinista, sino probabilística. Esto significa que no siempre ofrece respuestas “correctas” o “incorrectas”. Si se espera precisión absoluta, las alucinaciones o respuestas inesperadas generarán frustración. Los equipos que prosperan ajustan sus expectativas y aprovechan las fortalezas de la IA.

Infravalorar la intervención humana

La IA no funciona de manera autónoma desde el primer día: requiere supervisión, formación y decisiones humanas para evolucionar y mejorar. Sin esa colaboración, se estanca y falla sin que nadie lo perciba a tiempo.

Ignorar la confianza y la transparencia

Las personas no utilizan lo que no entienden. Implantar IA sin antes ganarse la confianza de los usuarios —a través de explicaciones claras, transparencia y formación continua— limita la adopción, aunque el modelo sea avanzado.

Obsesionarse con el rendimiento del modelo

La precisión importa, pero no lo es todo. Un modelo brillante puede fracasar si la experiencia de usuario resulta lenta, rígida o poco intuitiva. Una buena IA debe ir siempre acompañada de una gran experiencia de usuario.

Descuidar la responsabilidad y la gobernanza

Si la IA se equivoca, ¿quién responde? Sin responsables definidos, protocolos de actuación ni principios éticos, incluso la IA mejor diseñada puede generar grandes problemas. Una adopción responsable requiere estructura, rendición de cuentas y supervisión constante.

Olvidar que la IA necesita inteligencia emocional

Así como los humanos debemos comprender la IA, esta también debe comprendernos a nosotros. Los agentes IA no solo deben ser precisos técnicamente, sino comunicarse con empatía, claridad y un tono coherente con los valores de la marca. En Experts of Experience, Bernard Slowey, de Salesforce, lo explicó así: “Enseñamos a Agentforce competencias técnicas, pero descuidamos las interpersonales. Nos centramos demasiado en la cabeza y no lo suficiente en el corazón”. La inteligencia emocional es una cualidad humana, pero resulta esencial transferirla a la IA para que la interacción sea útil y natural, en lugar de fría o robótica.

Lo que aprendimos al desplegar Agentforce

Al integrar Agentforce en nuestro portal de ayuda, cometimos varios errores al principio. Pensábamos que más contenido equivaldría a mejores respuestas, pero pronto entendimos que cantidad no siempre es sinónimo de calidad. Los datos son esenciales para los modelos de lenguaje de gran tamaño, pero deben ser relevantes y precisos.

Nos dimos cuenta de que el contenido inconexo, desactualizado o irrelevante generaba respuestas confusas, lo que llamamos alucinaciones. En pocas palabras: si el contenido nos confundía a nosotros, también confundía a Agentforce.

Por eso, cambiamos de estrategia y priorizamos la calidad del contenido para fundamentar Agentforce con Data Cloud:

• Contenido de calidad validado por los clientes: incluso con pocas respuestas a las encuestas, nos guiamos por lo que los usuarios ya habían valorado positivamente para asegurar respuestas precisas y fiables.
  
• Contenido más visto: identificamos los artículos más vistos y extrajimos las preguntas principales de los clientes para que Agentforce también los manejara.
  
• Contenido asociado a problemas comunes: delegamos consultas que la IA podía resolver bien, liberando a los equipos para tareas complejas que requerían interacción humana.

Durante el proceso, detectamos vacíos de información. En lugar de ignorarlos, los usamos para mejorar nuestra estrategia de contenido antes de incorporarla a Data Cloud.

¿Cuál es el siguiente paso? Evalúe los conocimientos de su equipo sobre la IA y cree una guía estructurada para su alfabetización en IA continua. Los equipos que dominan la IA no solo son más productivos, sino también los que mueven los hilos del futuro empresarial.