Mapeo de la brecha: los 3 niveles de dominio de la IA que su DNC debe medir

1. La Complejidad de Medir el Aprendizaje en la Aplicación Funcional

La fluidez en la IA no es una habilidad binaria (sí/no), sino un ecosistema de capacidades que deben ser evaluadas contextualmente por la DNC. Se deben desarrollar habilidades en múltiples niveles: 1. Fundamentales (Ética, Prompting); 2. Aplicación Funcional (Casos de uso para el rol, como IA para detección de amenazas en ciberseguridad); 3. Agilidad Interfuncional (Trabajo en ecosistemas); 4. Liderazgo (Arquitectura del cambio).

La DNC debe ser lo suficientemente sofisticada para reconocer que la herramienta es la misma (Ej. IA generativa), pero su aplicación y el skill gap son diferentes para un DevOps Engineer vs. un Data Scientist.

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1.1. Habilidades Críticas para Implementar: Los Temas de Mayor Demanda

La DNC debe priorizar el desarrollo de las habilidades que el mercado valida con mayor crecimiento: 1. Herramientas que desarrollan con AI (como ChatGPT, el tema de IA más aprendido según las tendencias de 2026 ), 2. LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes), 3. Agentes de IA (IA Agéntica) (el nuevo tema de IA más popular, mostrando su rápido crecimiento ) y 4. Prompt Engineering. Estos temas trazan una progresión de conocimiento técnico que debe reflejarse en la hoja de ruta de habilidades del equipo de TI para garantizar su relevancia. Para abordar esta progresión, los líderes de equipo, o el personal de TH deben enfocarse en áreas de conocimiento específicas que cubran la infraestructura de TI moderna, donde la IA se inserta: Ciberseguridad (para la gobernanza y riesgo), Desarrollo de Software (DevOps, Micoservices y uso de herramientas como GitHub Copilot ), Gestión de Datos y Cloud (esencial para el entrenamiento y despliegue de LLMs) y Agilidad Organizacional (para asegurar que los equipos adopten y experimenten continuamente ).

Los 3 Niveles de Dominio de la IA (Taxonomía para una DNC Medible)

Para crear un plan de capacitación medible, su DNC debe clasificar las habilidades en tres niveles progresivos, lo cual ayuda a crear un lenguaje común en la organización:

Nivel 1: Aumentar (Capacidad de Uso Básico – Augmentation)

El empleado tiene conocimiento de las herramientas y puede usarlas para la automatización de tareas sencillas y rutinarias. La augmentación hace referencia al proceso de potenciar o mejorar una capacidad humana o tecnológica mediante el uso de herramientas de IA. Medición DNC: Evalúa el uso de IA para automatizar tareas rutinarias (ej. generar boilerplate code, borradores de documentación, resumir). La meta es la reducción del tiempo en tareas de bajo valor. Técnica de DNC: Se pueden utilizar reactivos de opción múltiple o preguntas de conocimiento básico. En la entrevista, puedes crear listas de verificación sencillas sobre la familiaridad con las herramientas comunes de IA (Microsoft Copilot, ChatGPT). Los objetivos precisos de capacitación deben redactarse con verbos de clasificación de nivel cognitivo inferior (ej. “Identificar”, “Describir”, “Usar”). La metodología pedagógica recomendada es el microaprendizaje o los tutoriales guiados.

El empleado puede integrar la IA en procesos interfuncionales específicos, adaptándola a su función de TI. Medición DNC: Evalúa la capacidad para construir casos de uso de IA adaptados a su rol (ej. usar IA para un análisis predictivo de fallos en ciberseguridad o para optimizar un pipeline de DevOps). La meta es la mejora de la toma de decisiones y la calidad del producto final. Técnica de DNC: Se pueden hacer simulaciones o estudios de caso para evaluar el criterio. En entrevista, puedes crear listas de verificación sobre la integración de IA en procesos clave de la función. Los objetivos precisos deben redactarse con verbos de nivel cognitivo medio (ej. “Aplicar”, “Analizar”, “Integrar”). La metodología pedagógica clave es el aprendizaje inmersivo con laboratorios prácticos en el flujo de trabajo.

Nivel 3: Agentificar y Reelaborar (Visión Estratégica – Agentification)

El empleado es capaz de diseñar, gestionar e integrar soluciones de IA agéntica y autónoma. La agentificación implica que el sistema de IA adquiere la capacidad de actuar de manera autónoma o semi-autónoma. Medición DNC: Evalúa la preparación para la arquitectura de soluciones y el replanteamiento sistémico de procesos. Este nivel mide la autonomía y la visión del profesional para operar en la vanguardia. Técnica de DNC: Se deben usar estudios de caso complejos y abiertos (tipo de naturaleza estratégica y compleja) para evaluar el criterio y la capacidad de diseño. En entrevista, puedes crear listas de verificación sobre la comprensión de protocolos de coordinación entre agentes (ej. MCP ). Los objetivos precisos deben redactarse con verbos de clasificación de nivel cognitivo superior (ej. “Diseñar”, “Evaluar”, “Arquitecturar”). La metodología pedagógica debe centrarse en la experimentación y el liderazgo del cambio

Conclusión

Al mapear la brecha de formación, es fundamental comprender que no existe una única brecha de IA, sino un conjunto de déficits específicos que varían drásticamente según el rol y la función. Un Ingeniero de Software puede tener una brecha en el Nivel 2 (Integración Funcional), necesitando capacitación avanzada en GitHub Copilot y refactorización de código con LLMs. En contraste, un Gerente de Proyecto puede tener una brecha en el Nivel 1 (Aumentar) y Nivel 3 (Agentificación), requiriendo dominio de Microsoft Copilot para la productividad diaria y visión estratégica para replantear procesos.

La DNC debe ir más allá de los cursos individuales, utilizando los 3 Niveles de Dominio de la IA como una taxonomía para crear un lenguaje común y una hoja de ruta de desarrollo que sea dinámica y específica para el puesto. Solo a través de este mapeo diferenciado, que utiliza listas de verificación y reactivos clasificados por verbos de acción, se puede garantizar que la inversión en reskilling se traduzca en valor empresarial cuantificable y no en una simple acumulación de insignias.

Fuente: SPANISH 2026 Global Learning Skills Trends Report