Cree en tu propia toma de decisiones. Crédito: Dominio público de Pixabay/CC0
El pequeño motor que podía no era el tren más poderoso, pero ella creía en sí misma. La historia dice que, cuando se dirigió a escalar una montaña empinada, repitió: “Creo que puedo, creo que puedo”.
Esa simple frase de la historia de un niño todavía tiene una lección para el mundo de los negocios de hoy, especialmente cuando se trata de inteligencia artificial.
La IA ya no es una promesa lejana de ciencia ficción. Está aquí y ya está comenzando a transformar las industrias. Pero a pesar de los cientos de miles de millones de dólares gastados en el desarrollo de modelos y plataformas de IA, la adopción sigue siendo lenta para muchos empleados, con una encuesta reciente del Centro de Investigación Pew que descubre que el 63% de los trabajadores estadounidenses usan IA mínimamente o no en sus trabajos.
¿La razón? A menudo se puede reducir a lo que los investigadores llaman autoeficacia tecnológica o, en pocas palabras, la creencia de una persona en su capacidad para usar la tecnología de manera efectiva.
En mi investigación sobre este tema, descubrí que muchas personas que evitan usar nuevas tecnologías no están realmente en contra de eso; en caso, simplemente no se sienten equipadas para usarlo en sus trabajos específicos. Entonces, en lugar de arriesgarse a equivocarse, eligen mantener su distancia.
Y ahí es donde muchas organizaciones descarrilan. Se centran en construir el motor, pero no alimentan completamente la confianza que los trabajadores necesitan para que se mueva.
Qué tiene que ver la autoeficacia con la IA
Albert Bandura, el psicólogo que desarrolló la teoría de la autoeficacia, señaló que la habilidad por sí sola no determina el comportamiento de las personas. Lo que más importa es la creencia de una persona en su capacidad para usar esa habilidad de manera efectiva.
En mi estudio de maestros en entornos tecnológicos 1: 1, clase donde cada estudiante está equipado con un dispositivo digital como una computadora portátil o tableta, esto estaba claro. Descubrí que incluso los maestros con acceso a potentes herramientas digitales no siempre se sienten seguros de usarlas. Y cuando carecen de confianza, pueden evitar la tecnología o usarla de manera limitada y superficial.
Lo mismo ocurre en el lugar de trabajo de hoy equipado con AI. Los líderes pueden desplegar rápidamente nuevas herramientas y quieren resultados rápidos. Pero los empleados pueden dudar, preguntándose cómo se aplica a sus roles, si los usarán correctamente o si parecen menos competentes, o incluso poco éticos, por confiar en ello.
Debajo de esa duda también puede ser el miedo demasiado familiar de que algún día sea reemplazado por la tecnología.
Volviendo a entrenar analogías, piense en John Henry, el héroe popular del siglo XIX. Según cuenta la historia, Henry era un trabajador ferroviario que era famoso por su fuerza. Cuando una máquina con impulsos de vapor amenazó con reemplazarlo, lo corrió y ganó. Pero la victoria llegó a un costo: se derrumbó y murió poco después.
La historia de Henry es una lección sobre cómo resistir la nueva tecnología a través de pura fuerza de voluntad puede ser autodestructiva. En lugar de dejar a algunos empleados sintiendo que tienen que superar o superar a la IA, las organizaciones deberían invertir en ayudarlos a comprender cómo trabajar con ella, por lo que no sienten que necesitan trabajar en su contra.
Capacitación relevante y específica de roles
Muchas organizaciones ofrecen capacitación relacionada con el uso de IA. Pero estos programas a menudo son demasiado amplios, cubriendo temas como cómo iniciar sesión en diferentes programas, cómo se ven las interfaces o lo que la IA “generalmente” puede hacer.
En 2025, con el número de herramientas de IA a nuestra disposición, que van desde chatbots conversacionales y plataformas de creación de contenido hasta programas avanzados de análisis de datos y automatización de flujo de trabajo, eso no es suficiente.
En mi estudio, los participantes dijeron constantemente que se beneficiaron más de la capacitación que era “específica del distrito”, lo que significa adaptado a los dispositivos, software y situaciones que enfrentaban diariamente con sus áreas temáticas específicas y niveles de grado.
¿Traducción para el mundo corporativo? La capacitación debe ser específica de empleo y centrada en el usuario, no todo.
La división generacional
No es exactamente impactante: los trabajadores más jóvenes tienden a sentirse más seguros de usar tecnología que las mayores. La generación Z y los millennials son nativos digitales, han crecido con las tecnologías digitales como parte de su vida diaria.
Gen X y Boomers, por otro lado, a menudo tenían que adaptarse al uso de tecnologías digitales a mitad de carrera. Como resultado, pueden sentirse menos capaces y tener más probabilidades de descartar la IA y sus posibilidades. Y si sus pocas incursiones en la IA son frustrantes o conducen a errores, es probable que esa primera impresión se quede.
Cuando las herramientas generativas de IA se lanzaron por primera vez comercialmente, tenían más probabilidades de alucinar y escupir con confianza información incorrecta. ¿Recuerdas cuando Google demostró su herramienta Bard AI en 2023 y su error de hecho llevó a que su empresa matriz perdiera US $ 100 mil millones en valor de mercado? ¿O cuando un abogado llegó a los titulares por citar casos fabricados por cortesía de ChatGPT?
Momentos como aquellos probablemente escepticismo reforzado, especialmente entre los trabajadores que ya no están seguros de la confiabilidad de la IA. Pero la tecnología ya ha recorrido un largo camino en un período de tiempo relativamente corto.
La solución para que aquellos que pueden ser más lentos abrazaran la IA no es presionarlos más, sino para entrenarlos y considerar sus antecedentes.
¿Cómo se ve el entrenamiento efectivo de IA?
Bandura identificó cuatro fuentes clave que dan forma a la creencia de una persona en su capacidad para tener éxito:
Las experiencias de dominio o las experiencias indirectivas de éxito personal, o ver a otros en posiciones similares tienen éxito la persuasión verbal, o los estados fisiológicos y emocionales de retroalimentación positiva, o el estado de ánimo, la energía, la ansiedad, etc. de alguien.
En mi investigación sobre educadores, vi cómo estos conceptos hicieron la diferencia, y el mismo enfoque puede aplicarse a la IA en el mundo corporativo, o en prácticamente cualquier entorno en el que una persona necesita desarrollar autoeficacia.
En el lugar de trabajo, esto podría lograrse con entrenamientos basados en cohortes que incluyen bucles de retroalimentación (comunicación regular entre líderes y empleados sobre el crecimiento, la mejora y más, junto con el contenido que se puede personalizar con las necesidades y roles de los empleados. Las organizaciones también pueden experimentar con formatos atractivos como las fiestas impulsoras de PricewaterhouseCoopers, que brindan oportunidades de bajo riesgo para que los empleados generen confianza y prueben nuevos programas de IA.
En “Pokemon Go!”, Es posible nivelarse apilando muchas victorias pequeñas y de bajo riesgo y ganando puntos de experiencia en el camino. Los lugares de trabajo podrían abordar la capacitación de IA de la misma manera, dando a los empleados oportunidades frecuentes y simples vinculadas a su trabajo real para generar confianza y habilidades.
El plan de estudios no tiene que ser revolucionario. Solo necesita seguir estos principios y no ser víctima de la muerte por PowerPoint, o terminar siendo una capacitación genérica que no se aplica a roles específicos en el lugar de trabajo.
A medida que las organizaciones continúan invirtiendo fuertemente en el desarrollo y el acceso a las tecnologías de IA, también es esencial que inviertan en las personas que las usarán. La IA podría cambiar cómo se ve la fuerza laboral, pero todavía habrá una fuerza laboral. Y cuando las personas están bien entrenadas, la IA puede hacerlas tanto y los atuendos para los que trabajan significativamente más efectivos.
Proporcionado por la conversación
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Cita: La mayor barrera para la adopción de IA en el mundo de los negocios no es tecnología: es la confianza de los usuarios (2025, 2 de junio) recuperada el 2 de junio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-06-Bigest Barrier-ai-Business-world.html
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