Univé, una de las mayores cooperativas aseguradoras de los Países Bajos, ha puesto en marcha un programa estructurado y corporativo para formar a toda su plantilla en el uso de herramientas de IA, según un caso de estudio publicado por OpenAI. La iniciativa se plantea alrededor de un problema común pero poco discutido: dar a los empleados acceso a herramientas de IA no se traduce automáticamente en un uso productivo.
Según el documento de OpenAI, el enfoque de Univé se centra en formación específica por rol, en lugar de despliegues genéricos de alfabetización en IA para toda la plantilla. La compañía, según se indica, trabajó para identificar dónde la IA podía cambiar de forma significativa el trabajo diario en distintos departamentos —incluyendo funciones de cara al cliente y de back-office— y construyó rutas de formación en torno a esos casos de uso concretos, en lugar de una sesión de incorporación única para todos. Los detalles exactos sobre el número de empleados formados, el calendario o los resultados de productividad medidos no se especifican del todo en el material fuente y deben tratarse como no confirmados hasta que haya más información.
Esta distinción —acceso a la herramienta frente a fluidez en su uso— ha resurgido repetidamente en los despliegues de IA empresarial durante los últimos dos años. Numerosas encuestas y casos de estudio de proveedores y consultoras han señalado una brecha persistente: las empresas compran licencias de IA a gran escala, pero las tasas de uso y las ganancias de productividad reportadas van muy por detrás de las expectativas. El programa de Univé parece ser una respuesta directa a ese patrón, al tratar la formación estructurada como un requisito previo para obtener retorno de la inversión en IA, y no como un añadido opcional.
Para grandes empresas como Univé, con miles de empleados en múltiples departamentos, tiene sentido construir una función interna dedicada a la formación: cuentan con la escala para justificar un programa permanente y los recursos internos de formación y desarrollo para gestionarlo. Esa es una situación muy distinta a la de una empresa con unas pocas decenas o un par de cientos de empleados, donde no hay margen para un departamento dedicado a la formación en IA ni tiempo para programas de despliegue de varios meses.
Lo que sí es trasladable del caso de Univé a organizaciones más pequeñas no es la escala del programa, sino el diagnóstico de fondo: el acceso a herramientas de IA sin formación específica por flujo de trabajo tiende a rendir por debajo de lo esperado. Un equipo de soporte con un asistente de IA que no está ajustado a las categorías de tickets, el tono y las reglas de escalado de la empresa lo usará de forma inconsistente o directamente no lo usará. Un equipo comercial con herramientas de redacción por IA que no reflejan la estructura real de sus propuestas volverá al trabajo manual. La solución no tiene por qué ser un currículo formal de formación —para equipos pequeños suele bastar con un puñado de integraciones concretas en el flujo de trabajo, revisadas y ajustadas durante unas semanas, en lugar de una iniciativa de aprendizaje a nivel de toda la compañía.
El caso de Univé se suma a un cuerpo creciente de evidencia de que el límite del valor de la IA en el trabajo es cada vez más organizativo y de procedimiento, no técnico. Las herramientas existen y están ampliamente licenciadas; la brecha está en su integración deliberada en tareas específicas y repetibles. Las empresas que evalúan sus propias inversiones en IA —de cualquier tamaño— podrían encontrar más valor en auditar el uso actual de sus herramientas que en adquirir nuevas capacidades.