José ZegarraTable of Contents
Resumen
El uso laboral de inteligencia artificial aumenta mientras disminuye el acceso declarado a recursos generales de aprendizaje y desarrollo, según la encuesta global de PwC de 2026.
Más trabajadores utilizan inteligencia artificial, pero menos acceden a recursos de aprendizaje. Servinformación propone vincular la formación con procesos y objetivos concretos del negocio.
Lima, Perú, 3 de noviembre de 2026.— Un equipo puede aprender a generar un informe con inteligencia artificial y seguir sin saber cómo comprobar sus conclusiones. También puede redactar más rápido una propuesta comercial sin mejorar su precisión. Entre utilizar una herramienta y obtener un resultado útil hay un trabajo de aprendizaje, revisión y conocimiento del negocio que las organizaciones necesitan acompañar.
La Encuesta Global sobre las Esperanzas y los Temores de la Fuerza Laboral 2026 de PwC muestra dos movimientos diferentes: el porcentaje de trabajadores que declaró utilizar la IA en su empleo durante los últimos doce meses aumentó del 54 % al 64 %, mientras quienes afirmaron disponer de los recursos de aprendizaje y desarrollo que necesitan disminuyeron del 59 % al 51 %. Son variaciones de 10 y ocho puntos porcentuales, respectivamente. Fuente: PwC
Para Servinformación, esta diferencia plantea la necesidad de llevar la capacitación más allá del conocimiento de plataformas: relacionarla con las funciones de cada persona, los procesos de la organización y la evaluación de los resultados.
Más uso de IA no equivale a mayor preparación
Los datos de PwC describen experiencias declaradas por los trabajadores. El crecimiento del uso no demuestra, por sí solo, que las empresas hayan mejorado su productividad o que las personas cuenten con preparación suficiente para cada aplicación.
También conviene precisar el segundo indicador: la caída corresponde al acceso declarado a recursos generales de aprendizaje y desarrollo, no exclusivamente a cursos de inteligencia artificial.
| Indicador global de PwC | Resultado anterior | Resultado de 2026 | Qué permite observar |
|---|---|---|---|
| Trabajadores que utilizaron IA en su empleo durante los últimos doce meses | 54 % | 64 % | Mayor alcance del uso declarado |
| Acceso a los recursos de aprendizaje y desarrollo necesarios | 59 % | 51 % | Menor acceso declarado a oportunidades de formación |
Fuente: Encuesta Global sobre las Esperanzas y los Temores de la Fuerza Laboral 2026 de PwC. Los indicadores corresponden a preguntas distintas.
El alcance de la encuesta
El estudio reunió respuestas de 49,364 trabajadores de 48 países y regiones y 29 sectores, recopiladas entre mayo y junio de 2026. Sus resultados globales ofrecen contexto para la discusión empresarial, pero no deben presentarse como cifras específicas del mercado laboral peruano. Fuente: PwC
Servinformación: aprender a aplicar y evaluar
La propuesta de Servinformación parte de una distinción práctica: conocer una herramienta es diferente de comprender cuándo utilizarla, qué información proporcionarle y cómo revisar su respuesta.
El valor de la inteligencia artificial no está únicamente en poner nuevas herramientas a disposición de los equipos. Está en lograr que las personas desarrollen las capacidades necesarias para utilizarlas con criterio, incorporarlas a sus procesos y convertirlas en resultados para el negocio. La tecnología puede ampliar las capacidades de una organización cuando las personas cuentan con el conocimiento necesario para utilizarla de manera adecuada”, señaló Manuel Pelaez, CEO de Servinformación.
Desde esta perspectiva, la formación debe combinar conocimientos técnicos con pensamiento crítico, análisis, creatividad y comprensión del negocio. El propósito es que cada colaborador pueda reconocer tanto las posibilidades de la IA como las situaciones que requieren revisión o intervención humana.
La supervisión también se aprende
En una actividad de capacitación, obtener una respuesta convincente debería ser apenas el comienzo del ejercicio. Después corresponde contrastar los datos, revisar las fuentes disponibles, detectar omisiones y decidir si el resultado puede utilizarse.
Por ejemplo, un borrador para atención al cliente necesita respetar las políticas de la empresa. Una síntesis operativa debe conservar las incidencias relevantes. Una propuesta comercial requiere verificar precios, condiciones y compromisos antes de enviarse.
Estos ejemplos ilustran una necesidad común: evaluar la calidad del trabajo completo, incluido el esfuerzo de revisión, en lugar de medir únicamente la rapidez con la que se genera una respuesta.
De los cursos aislados a los procesos de trabajo
El aprendizaje ya forma parte de las exigencias laborales. Según PwC, el 88 % de los encuestados afirmó haber aplicado nuevas habilidades durante el último año; el 40 % indicó haberlo hecho en gran o muy gran medida. Estos datos abarcan competencias laborales en general, no solo habilidades vinculadas con IA.
Para Servinformación, las oportunidades de aplicación incluyen automatización de tareas, análisis de información, generación de contenidos, atención al cliente y gestión de operaciones.
La siguiente tabla propone una forma de convertir esas aplicaciones en ejercicios de aprendizaje verificables. Es un marco editorial de evaluación, no una relación de resultados obtenidos por la empresa.
| Proceso | Ejercicio de capacitación | Qué revisar | Indicador posible |
|---|---|---|---|
| Atención al cliente | Preparar borradores para consultas frecuentes | Exactitud y cumplimiento de políticas | Respuestas aceptadas sin correcciones |
| Análisis de información | Resumir un conjunto de datos autorizado | Correspondencia con los registros originales | Errores y omisiones detectados |
| Propuestas comerciales | Elaborar una primera versión | Precios, condiciones y compromisos | Tiempo total, incluida la revisión |
| Gestión operativa | Organizar incidencias por prioridad | Criterios de clasificación | Casos que requieren reclasificación |
| Contenidos | Adaptar un texto a distintos formatos | Fidelidad, claridad y atribución | Correcciones antes de publicar |
Capacidades que deben llegar a distintas áreas
No todas las personas necesitan convertirse en especialistas en inteligencia artificial. Lo que sí necesitan es comprender cómo estas tecnologías pueden complementar sus capacidades y resolver situaciones concretas de su trabajo. Cuando ese conocimiento llega a distintas áreas de una organización, la IA deja de ser una herramienta exclusiva de los equipos técnicos y adquiere un valor transversal”, concluyó el CEO de Servinformación.
Aplicar este enfoque exige reconocer que las necesidades son distintas. Un equipo comercial, uno de operaciones y uno de tecnología no trabajan con los mismos datos ni asumen las mismas responsabilidades.
La capacitación puede compartir fundamentos —verificación, manejo de información y límites de uso— y después desarrollar ejercicios propios de cada función.
Visión estratégica: una agenda para Perú y Latinoamérica
Para las organizaciones peruanas y latinoamericanas, una primera decisión útil es identificar un proceso concreto antes de ampliar licencias o contratar formación general. Conviene establecer qué problema se busca resolver, cómo se trabaja actualmente y qué resultado justificaría mantener la herramienta.
La capacitación también necesita tiempo dentro de la jornada y acompañamiento para resolver dudas. Pedir que las personas aprendan por su cuenta puede ocultar el esfuerzo real que requiere incorporar una nueva tecnología.
Una prueba acotada permite comparar calidad, tiempo total y correcciones antes de extender el uso a otras áreas. Si no aparece una mejora suficiente, corresponde ajustar el proceso o reconsiderar la aplicación. La inversión en IA debe poder evaluarse por su utilidad demostrada, sin confundir asistencia a cursos, cantidad de usuarios o volumen de contenido generado con beneficios para el negocio.
Glosario: conceptos para orientar la capacitación
Alfabetización en IA
Conocimientos para comprender usos, límites y formas de evaluación de las herramientas de inteligencia artificial.
Caso de uso
Aplicación concreta de una tecnología para resolver una necesidad identificada.
Pensamiento crítico
Capacidad de examinar información, cuestionar supuestos y contrastar conclusiones antes de aceptarlas.
Supervisión humana
Revisión e intervención de personas responsables sobre el proceso y sus resultados.
Automatización de tareas
Uso de sistemas para ejecutar actividades con un nivel definido de intervención humana.
Indicador de resultado
Medida que permite comprobar si una iniciativa produjo la mejora que se buscaba.
Acerca de Servinformación
Servinformación desarrolla e implementa soluciones tecnológicas para empresas privadas y entidades públicas. Según la información proporcionada por la compañía, su portafolio comprende inteligencia artificial generativa, análisis de datos, ciberseguridad, servicios de nube, DevSecOps, modernización de infraestructura y analítica geoespacial.
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