He visto esta conversación repetirse casi palabra por palabra en reuniones con sectores muy distintos: banca, retail, manufactura. Cambia el nombre del área, cambia el presupuesto, pero la pregunta de fondo es siempre la misma.
Cada vez que hablo con un Head de L&D sobre capacitar a su equipo en IA, la conversación llega al mismo cruce de caminos: '¿compramos acceso a una plataforma con cursos grabados, o contratamos un taller en vivo?'. La pregunta está mal planteada. No es una decisión de o-lo-uno-o-lo-otro, y tratarla así es justo la razón por la que tantos programas de capacitación en IA se quedan a medias.
El problema real no es el formato, es el momento
Un catálogo on-demand resuelve bien un problema puntual: que 80 personas con roles distintos necesitan rutas distintas, a su propio ritmo, sin coordinar 80 agendas. Un taller en vivo resuelve otro problema, también puntual: que un grupo concreto necesita resolver dudas en tiempo real, con un instructor que ajusta el contenido según lo que ese grupo específico no está entendiendo. Son herramientas para momentos distintos del mismo programa, no competidores que se excluyen entre sí.
Dónde falla cada uno si lo usas solo
Si solo das acceso a un catálogo, lo que pasa casi siempre es esto: las inscripciones se disparan la primera semana y la finalización se desploma al mes. Nadie termina un curso que nadie le pide cuentas. Si solo haces talleres en vivo, el problema es otro: cubres a los 20 que estuvieron en la sala esa semana y dejas fuera al resto de la organización, y lo que se enseñó no queda documentado para el que entra después. Conozco al menos tres casos de empresas que hicieron un taller de ChatGPT de un día, con buena asistencia y buenas calificaciones de satisfacción, y a las tres semanas nadie lo había vuelto a aplicar en su trabajo diario.
- ▸Catálogo on-demand: bueno para cobertura amplia, para roles con necesidades distintas, para avanzar a su propio ritmo.
- ▸Taller en vivo: bueno para alinear a un equipo concreto, resolver dudas puntuales, y generar el compromiso de 'lo vimos juntos'.
- ▸Lo que casi nadie hace: medir avance real, no solo inscripciones, y usar esa data para decidir cuándo meter un taller en vivo encima del catálogo.
La queja que más escucho de los sponsors de estos programas es 'no sé con qué sustentar el retorno ante la dirección'. La causa casi siempre es la misma: solo midieron inscripciones, nunca finalización ni aplicación real del contenido en el trabajo diario.
Las tres preguntas que de verdad miden adopción
'¿Cuántos se inscribieron?' es la pregunta más fácil de responder y la que menos dice sobre si el programa funcionó. Las que de verdad importan son otras: ¿cuántos terminaron lo que empezaron?, ¿cuánto tiempo pasó entre que terminaron el curso y que aplicaron algo de eso en su trabajo?, y ¿qué cambió en un indicador de negocio (horas ahorradas, tickets resueltos más rápido, propuestas armadas en menos tiempo) después de esa aplicación? La mayoría de plataformas on-demand te dan la primera pregunta gratis y nunca las otras dos. Si tu proveedor actual no puede mostrarte finalización y aplicación real, no estás midiendo capacitación, estás midiendo tráfico.
Cómo lo armamos en DataPath
En AI Builders, el catálogo on-demand tiene más de 80 cursos organizados por rol: no es 'toma lo que quieras', es una ruta sugerida según si la persona está en ventas, en TI o en finanzas. Eso ya resuelve la queja de 'cada área me pide algo distinto'. Encima del catálogo, corremos rutas en vivo por área que terminan con un entregable funcionando, no con un certificado de asistencia. Y el sponsor del programa recibe reportes de avance reales: quién empezó, quién terminó, y qué está aplicando en su trabajo.
Cuándo te conviene empezar solo con el catálogo
Si tu organización recién está evaluando el apetito por IA, si todavía no sabes qué áreas van a adoptarla primero, arranca con el catálogo abierto. Es más barato por persona, no exige coordinar agendas, y te da la data de quién se engancha de verdad con el contenido. Con esa data defines a qué área le conviene un taller en vivo primero, en vez de adivinarlo en una reunión de directorio sin evidencia.
Un ejemplo de cómo se combinan los dos formatos
Piensa en una aseguradora con 300 personas entre sistemas, operaciones y comercial. El primer mes, todos tienen acceso al catálogo abierto: cada quien explora según su rol. A las cuatro semanas, el reporte de avance muestra que el equipo de sistemas terminó el doble de cursos que el resto, y que varios ya están preguntando por agentes de IA en los canales internos. Ahí es cuando entra el taller en vivo: una ruta de dos semanas, solo para ese equipo, con un entregable concreto, un agente que automatiza la triage de tickets internos, por ejemplo, siguiendo el mismo perfil que forma la ruta de AI Agentic Engineer. El resto de la organización sigue avanzando en el catálogo a su ritmo, sin que nadie tenga que pausar su trabajo tres días para una capacitación que todavía no le toca.
Lo que ofrecemos para que no tengas que armar esto solo
En DataPath cubrimos las cinco formas de formar a un equipo que mencioné arriba: la plataforma AI Builders, rutas en vivo por área con entregable, cursos a medida sobre tu stack y tus datos, certificaciones internacionales (AWS, Microsoft, Google Cloud, Databricks, Linux Foundation) y el catálogo abierto para cualquier colaborador. Llevamos más de 1,500 profesionales formados y más de 100 empresas en LATAM, entre ellas Entel, BCP y Scotiabank, con instructores que siguen trabajando hoy en el puesto que enseñan.
El proceso no empieza con una propuesta comercial. Empieza con una conversación y un diagnóstico sin costo: evaluamos el nivel real de tu equipo (los tres niveles, Iniciación, Aplicada y Avanzada, corren en paralelo dentro del mismo grupo), diseñamos el plan, y después dictamos y medimos. Si quieres ver por dónde arrancaría tu equipo, dos rutas que suelen abrir la conversación son AI Engineer para equipos técnicos y Data Analyst para equipos de negocio.
Las cuatro modalidades detrás de esta decisión
'On-demand vs en vivo' es en realidad una simplificación de una decisión con más capas. En la práctica trabajamos cuatro modalidades: in-company presencial (el instructor va a tu oficina), virtual en vivo (mismo formato, sin el costo de traslado), híbrido (parte grabada, parte en vivo para resolver dudas) y la plataforma on-demand pura. Cada una gana en un escenario distinto: presencial cuando el equipo necesita desconectarse de su día a día para enfocarse, virtual cuando tienes gente distribuida en varios países, híbrido cuando quieres cubrir lo básico sin gastar horas de instructor en contenido que ya está grabado, y on-demand cuando la prioridad es cobertura amplia sobre profundidad inmediata. Ninguna modalidad es 'la mejor', cada una resuelve un problema de logística y de objetivo distinto.
Para seguir
Agenda una conversación sin costo en DataPath para Empresas y arma el plan que combine ambos formatos para tu equipo.
