Adobe: 1 de cada 3 empleados aprende IA por YouTube

Una encuesta reciente de Adobe for Business, aplicada a 1,000 trabajadores en Estados Unidos, encontró que el 54% de los empleados aprende a usar inteligencia artificial agéntica por ensayo y error, mientras que cerca del 36% recurre a YouTube como fuente de apoyo. Solo alrededor de un tercio ha recibido capacitación formal en su lugar de trabajo ^[5].

El dato confirma una tendencia que los equipos de recursos humanos ya perciben en la operación diaria: la adopción de IA avanza más rápido que los programas internos de formación. Los empleados no esperan a que la empresa defina una ruta de aprendizaje; experimentan, observan a sus pares y consultan foros como Reddit para resolver dudas concretas ^[5].

Qué encontró la encuesta

El estudio de Adobe for Business identifica un patrón de aprendizaje autodirigido que contrasta con la oferta formativa de las organizaciones. Según los investigadores, "la mayoría de los trabajadores resuelve sobre la marcha en lugar de depender de la capacitación formal" ^[5].

Los principales hallazgos incluyen:

• El 54% de los encuestados aprende a usar IA agéntica por ensayo y error.
• Cerca del 36% recurre a YouTube para resolver dudas o aprender funciones nuevas.
• Otras vías frecuentes son observar a colegas y consultar Reddit.
• Solo alrededor de un tercio ha recibido formación estructurada en el trabajo.
• De quienes sí recibieron capacitación, menos de la mitad llegó a construir su propio agente de IA.

Ese último punto es relevante: aun cuando existe formación, hay una brecha entre conocer la herramienta y aplicarla en tareas reales. El estudio señala que "la capacitación formal en IA agéntica existe, pero rara vez es donde comienza la fluidez" ^[5].

Un problema que va más allá de la capacitación

La falta de formación estructurada no es solo un tema de desarrollo profesional. Datos de la AI Company Data Initiative, de Thomson Reuters Foundation y UNESCO, muestran que apenas el 31% de las empresas analizadas ofrece programas de capacitación o reconversión en IA, y solo el 12% de ese grupo describe una formación estructurada o disponible en toda la organización ^[1].

La misma investigación encontró que solo el 14% de las compañías cuenta con políticas para proteger a los trabajadores de los efectos negativos de la IA, y apenas el 2% reporta un canal interno de quejas relacionado con estas herramientas ^[1].

En otras palabras, los empleados están aprendiendo solos, en un contexto donde las empresas tampoco han definido con claridad los límites, los riesgos ni los mecanismos de supervisión del uso de IA.

Por qué importa para RRHH en Latinoamérica

Aunque la encuesta de Adobe se aplicó en Estados Unidos, el patrón es fácilmente reconocible en organizaciones latinoamericanas. En muchas empresas de la región, el acceso a herramientas de IA llegó antes que cualquier política de uso o programa de formación, y los equipos de RRHH enfrentan presión para responder sin un presupuesto claro.

Las consecuencias operativas son concretas. Si los empleados aprenden por YouTube o por prueba y error, la empresa pierde control sobre qué herramientas se usan, con qué datos y bajo qué criterios. Esto genera riesgos en materia de protección de datos, sesgos en decisiones de personal y uso de plataformas no autorizadas.

Además, la formación autodirigida tiende a ser desigual. Los empleados con más familiaridad tecnológica avanzan rápido, mientras que otros se quedan atrás, lo que puede profundizar brechas internas de habilidades y generar tensiones en equipos donde la IA ya forma parte del flujo de trabajo.

Sara Chapman, CHRO de la firma de ingeniería Ulteig, planteó recientemente que la capacitación en IA debe ser parte central de cualquier proyecto de transformación. "No puede ser simplemente 'busquemos herramientas atractivas por tener herramientas atractivas'", señaló. "Hay que pensar con cuidado qué necesitan nuestros clientes, qué necesitan nuestros empleados, y partir de ahí" ^[5].

Qué puede hacer RRHH ahora

No se trata de improvisar un programa masivo de la noche a la mañana, sino de tomar medidas concretas que reduzcan la improvisación:

• Diagnosticar el punto de partida: entender qué herramientas de IA usan los empleados, con qué frecuencia y para qué tareas, antes de diseñar cualquier formación.
• Definir políticas básicas de uso: establecer qué plataformas están autorizadas, qué datos pueden compartirse y qué queda fuera de los límites.
• Aprovechar el aprendizaje entre pares: si los empleados ya aprenden observándose entre sí, formalizar espacios de intercambio puede ser más efectivo que imponer un curso genérico.
• Medir la aplicación real: no basta con contar cuántas personas completaron un curso; hay que evaluar si las habilidades se traducen en cambios en el trabajo.
• Involucrar a diversidad e inclusión: según la AI Company Data Initiative, solo el 7.4% de las empresas que usan IA en RRHH consulta a sus equipos de diversidad e inclusión en esos proyectos ^[1], un vacío que puede tener consecuencias en equidad y sesgo algorítmico.

Conclusión

El dato de Adobe no es sorprendente, pero sí es una señal clara: los empleados ya están usando IA, con o sin acompañamiento de la empresa. La pregunta para RRHH no es si conviene capacitar, sino cuánto tiempo puede sostenerse la improvisación antes de que se convierta en un riesgo operativo, legal o de equidad interna.

Las organizaciones que actúen ahora —con diagnóstico, políticas claras y formación conectada con tareas reales— estarán en mejor posición que las que esperen a que el problema sea demasiado visible para ignorarlo.