Por qué la formación híbrida es clave para rentabilizar la IA

Durante los dos últimos años, muchas compañías han incrementado drásticamente su inversión en proyectos de inteligencia artificial. Según un estudio de Menlo Ventures, el gasto empresarial en IA generativa se multiplicó por seis en 2024, pasando de 2.300 millones de dólares en 2023 a 13.800 millones en 2024. Por su parte, Sin embargo, el entusiasmo choca con una realidad incómoda: llevar estos proyectos a producción y convertirlos en resultados medibles sigue siendo más difícil que entrenar un modelo.

La «paradoja de la IA» se resume en una pregunta que aparece cada vez más en comités de dirección: si la tecnología funciona, ¿por qué el ROI no llega? Consultoras como Boston Consulting Group apuntan a una brecha clara: el 74% de las empresas aún no logra demostrar valor tangible con su uso de IA.

En muchas organizaciones, la IA se queda atascada en el denominado  «purgatorio de los pilotos»: pruebas prometedoras que no aterrizan en procesos reales. En una encuesta global encargada por Google Cloud, el 39% de las empresas todavía no había llevado la IA generativa a producción, es decir, seguían en test, evaluación o sin empezar.

La regla 10-20-70: donde se gana o se pierde el ROI

Aquí entra una idea que cada vez se cita más en transformación digital: el éxito no depende del código por sí solo. Según BCG, los desafíos al implementar IA se reparten de forma muy desigual. Alrededor del 70% están relacionados con personas y procesos, el 20% con tecnología y datos, y solo el 10% con algoritmos.

Dicho de forma más directa: el 10% corresponde al modelo, lo que suele acaparar titulares; el 20% son los datos y la base tecnológica, lo que sostiene el sistema; y el 70% es el diseño de procesos, la adopción, la gobernanza y el talento, lo que hace que se use o que se abandone.

Los líderes que sí capturan valor suelen tener algo en común: no tratan la IA como un proyecto técnico aislado, sino como una transformación operativa. De hecho, BCG señala que el mayor valor de la IA se concentra en procesos de negocio core, no solo en funciones de soporte, y que los líderes ponen el foco en personas y procesos por encima de tecnología y algoritmos, aplicando precisamente la lógica 70-20-10.

La pieza que falta: formación híbrida

Si nada menos que el 70% del éxito está en procesos y talento, la pregunta cambia: ¿estamos formando profesionales que sepan conectar la IA con el negocio? Ahí es donde la formación híbrida marca diferencia.

No se trata sólo de «saber programar» sino de desarrollar un perfil capaz de traducir un reto empresarial en costes, tiempos, calidad o riesgo a un caso de uso de datos. Se trata también de diseñar el proceso dentro de la empresa donde la IA aporta valor, determinando quién decide, con qué información, con qué control y con qué métricas. Finalmente también es importante asegurar una adopción amigable explicando, entrenando, iterando y gestionando el cambio con los equipos; y operacionalizar pasando de notebook a producción, con calidad, seguridad, gobierno del dato y mantenimiento.

Para todo esto es necesario más que nunca formar profesionales que combinen competencias técnicas en datos, modelos e ingeniería con soft skills y visión de producto que incluyan comunicación, trabajo en equipo, pensamiento crítico, ética y foco en impacto. Es justo lo que muchas empresas están pidiendo cuando buscan talento para aterrizar la IA de verdad de forma rentable.

Aprender con retos reales: el ejemplo de IndesIAHack

Ese enfoque de innovación aplicada tiene que entrar de lleno en el proceso formativo y no solamente en los temarios y las prácticas sino en eventos en los que el aprendizaje responde a necesidades reales, como IndesIAHack, organizado por IndesIA y promovido por la Universidad Politécnica de Madrid.

En la final de 2024, un equipo de estudiantes de UDIT se alzó como ganador con una solución de IA aplicada a un reto de Ferrovial: un modelo capaz de analizar condiciones del entorno a partir de cámaras de tráfico. El premio fue de 2.000 euros, patrocinado por Microsoft.

En la edición de 2025, equipos con participación de estudiantes de UDIT ganaron dos retos, los planteados por Acciona y Acerinox, y se clasificaron para la final. Los desafíos conectan con soluciones aplicadas como CityScan, inventario urbano inteligente, y Lead Miner, detección proactiva de oportunidades comerciales en siderurgia, tal y como recoge la propia organización del hackathon.

Lo relevante aquí no es el nombre del proyecto: es el método. Equipos mixtos, datos del mundo real, un objetivo empresarial concreto, y la obligación de entregar algo que se pueda explicar, justificar y medir. Exactamente el terreno donde el 70%, procesos y talento, decide el éxito.

Empleabilidad: salir con lo que el mercado pide

Cuando una universidad entrena ese puente entre tecnología y empresa, la empleabilidad deja de ser un eslogan y se vuelve un resultado esperable. En el caso de UDIT, su área de Talento y Empleo señala más de 2.400 convenios de colaboración, más de 1.200 empresas que buscan talento en la institución y prácticas 100% garantizadas con modalidad presencial o remota, además de bolsa de empleo y orientación.

Traducido a una preocupación muy real para estudiantes y familias sobre la empleabilidad: ya no basta con «saber IA». Lo que marca la diferencia es poder demostrar competencias completas: desde construir una solución hasta integrarla en un proceso, defender su impacto y trabajar con otros perfiles de negocio, operaciones, legal, ciberseguridad y más. Los perfiles que corren menos riesgo de ser desplazados o sustituidos precisamente por la IA son en definitiva estos mismos.

La inversión en proyectos de Inteligencia Artificial seguirá creciendo, el mercado ya lo está empujando. Pero la rentabilidad de la IA no se compra con inversión en el último grito en tecnología, se construye en el día a día, rediseñando procesos y formando talento capaz de unir lo técnico con lo humano.

Ahí es donde la formación híbrida se convierte en la pieza que faltaba: no para hacer más y mejor código, sino para que la IA deje de ser para las empresas un piloto brillante y se convierta en una ventaja competitiva medible. Es ahí donde el “talento híbrido” que desarrollan instituciones como la UDIT cobra suma importancia.