Artículo basado en: Accenture — «Learning, Reinvented: Accelerating Human-AI Collaboration» (septiembre 2025). Investigación global con 14.000 trabajadores y 1.100 ejecutivos en 20 industrias y 12 países.
Hace un año, el dato que definía el problema de la IA en las organizaciones era este: el 94% de los trabajadores quería aprender a usarla y solo el 5% de las empresas les formaba.
Era una brecha de intención. Las organizaciones simplemente no estaban actuando.
Doce meses después— 14.000 trabajadores y 1.100 ejecutivos en 20 industrias y 12 países — y el problema ha evolucionado. Las empresas ya están haciendo algo. Ya han lanzado programas. Ya han gastado presupuesto. Ya han enviado a sus equipos a talleres y plataformas de e-learning.
Y aun así, solo el 11% de las organizaciones está realmente equipada para que ese aprendizaje genere resultados.
La brecha ya no es de intención. Es de ejecución. Y es más difícil de resolver.
Por qué el problema ha cambiado de forma
En 2024, el argumento para convencer a una empresa de que invirtiera en formación en IA era relativamente sencillo: mira el gap entre lo que tus empleados quieren y lo que les estás dando.
En 2025, ese argumento ya no funciona solo. Porque la mayoría de las organizaciones han respondido a ese gap de alguna forma. Han comprado licencias de herramientas. Han organizado sesiones de sensibilización. Han mandado a managers a cursos de «introducción a la IA».
El problema es que ese tipo de formación — puntual, desconectada del trabajo real, diseñada para «entender la IA» en abstracto — no está produciendo los resultados que las organizaciones necesitan. Los trabajadores salen del curso sabiendo más sobre IA que antes, pero sin haber cambiado la forma en que trabajan. Y las organizaciones siguen sin ver el impacto en productividad, en innovación, en rentabilidad que justifique la inversión.
El informe de Accenture tiene un nombre para lo que diferencia a las organizaciones que sí obtienen resultados: co-learning. Y su definición es más precisa que cualquier buzzword formativa: es la colaboración dinámica y continua entre personas e IA, integrada directamente en los flujos de trabajo diarios, no separada de ellos.
No es un curso. Es una nueva forma de trabajar en la que aprender y hacer son la misma cosa.
Los números que separan al 11% del 89%
Las organizaciones que han conseguido crear las condiciones para ese co-learning muestran resultados que, sobre papel, parecen difíciles de creer pero están respaldados por los datos del estudio.
Son cinco veces más propensas a tener una plantilla altamente comprometida. Desarrollan competencias cuatro veces más rápido. Tienen cuatro veces más probabilidad de generar innovación. Y son 1,4 veces más propensas a reportar crecimientos de rentabilidad año tras año.
No son mejoras marginales. Son diferencias estructurales entre organizaciones que funcionan de una forma y organizaciones que funcionan de otra.
¿Qué hacen diferente ese 11%? El informe identifica cuatro condiciones que los distinguen del resto.
La primera: sus líderes enmarcan la IA como habilitador de creatividad, no solo como herramienta de eficiencia. Cuando los líderes comunican así el propósito de la IA, sus trabajadores son un 20% más confiados en adaptar sus hábitos de trabajo. El framing del liderazgo importa más de lo que la mayoría de las organizaciones reconoce.
La segunda: han convertido el aprendizaje en parte del trabajo, no en una actividad separada. Un proveedor de cloud citado en el informe que integró coaching con IA directamente en los flujos de trabajo diarios consiguió un 20% más de tasa de finalización de formación que con sus programas estándar. No porque la formación fuera mejor — sino porque dejó de ser un extra y se convirtió en parte de cómo se hace el trabajo.
La tercera y cuarta son más sistémicas: construir confianza a través de gobernanza clara y medir el impacto del co-learning con métricas concretas. Sin métricas, no hay mejora. Sin confianza, no hay adopción real.
La paradoja de los números que deberían preocuparnos
El 84% de los ejecutivos espera colaboración habitual entre sus equipos y la IA en los próximos tres años.
Solo el 26% de los trabajadores ha sido formado para colaborar eficazmente con IA.
Solo el 35% de los empleados está satisfecho con las herramientas de IA que su organización les ha dado.
En otras palabras: los líderes esperan una transformación masiva en tres años, pero menos de un tercio de los empleados tiene la formación necesaria para participar en ella, y dos tercios no confían en las herramientas que se supone que deberían usar.
Eso no es un problema de tecnología. Es un problema de gestión del cambio. Y la brecha de 16 puntos porcentuales que el informe documenta entre lo que los líderes creen que están haciendo para apoyar la experimentación con IA y lo que los empleados perciben que realmente ocurre es la manifestación más clara de ese problema.
Los líderes piensan que están apoyando la adopción. Los empleados no lo sienten así. Y cuando esa brecha de percepción existe, la adopción real no ocurre — independientemente de cuánto se haya gastado en tecnología o en formación superficial.
La pregunta que cada organización debería hacerse hoy
El 84% de los ejecutivos que espera colaboración habitual humano-IA en tres años no está hablando de 2035. Está hablando de 2028. Y entre hoy y 2028, esa colaboración tiene que construirse — no aparece sola porque se haya comprado una licencia de Copilot o se haya organizado un workshop de prompting.
La pregunta concreta que cualquier directivo debería ser capaz de responder hoy es esta: ¿cómo está aprendiendo la gente de tu organización a trabajar con IA, y cuánto de ese aprendizaje ocurre mientras trabajan — integrado en su día a día — en lugar de en sesiones formativas separadas de la realidad?
Si la respuesta honesta es «principalmente en sesiones separadas que luego no conectan con el trabajo real», estás en el 89%. Y los datos del informe son bastante claros sobre lo que eso significa para los resultados que vas a obtener.
Por qué esto conecta con lo que hacemos en The Bridge
En The Bridge llevamos años trabajando exactamente en esa brecha. No en la brecha de intención -esa ya la conocíamos-. En la brecha de ejecución: cómo construir modelos de formación que no terminen en el aula sino que se transfieran al trabajo real.
Nuestro enfoque combina tres elementos que el informe de Accenture identifica como condiciones del 11% que obtiene resultados. Trabajamos con empresas que nos dicen qué problemas reales necesitan resolver con IA — no qué conceptos quieren que sus equipos conozcan. Colaboramos con la Universidad Autónoma de Madrid para anclar esa formación aplicada en una base académica rigurosa que le da solidez y credibilidad. Y desarrollamos programas con el respaldo de administraciones públicas — Lanbide, SAE y otras — para que el acceso a esa formación no dependa del tamaño de la empresa ni del presupuesto de quien aprende.
El co-learning que se describe como el modelo del futuro — aprender mientras se trabaja, integrado en flujos reales, con impacto medible — es lo que intentamos construir cada día. La investigación confirma que esa es la dirección correcta. Los números del 11% que obtiene resultados frente al 89% que no los obtiene nos recuerdan que construirlo bien es, todavía, más difícil y más escaso de lo que debería ser.
Fuente principal: Accenture, «Learning, Reinvented: Accelerating Human-AI Collaboration», septiembre 2025. Investigación global con 14.000 trabajadores y 1.100 ejecutivos en 20 industrias y 12 países. Disponible en accenture.com.
