Hay una cifra que la capacitación corporativa repite desde hace décadas: que solo el 10 % de lo que se enseña termina aplicándose en el trabajo. En 1988, Timothy Baldwin y Kevin Ford abrieron con ella una revisión clásica sobre la transferencia del aprendizaje —la medida en que lo aprendido en una formación se usa en el trabajo y se sostiene en el tiempo—: la industria estadounidense gastaba hasta 100.000 millones de dólares al año en capacitación y se estimaba que no más del 10 % de ese gasto llegaba al puesto. En 2011, el propio Ford firmó un artículo que la llama, desde el título, un delirio. Detrás del número nunca hubo evidencia empírica.
Más que el mito, me interesa lo que aparece cuando alguien intenta poner un número honesto. Alan Saks y Monica Belcourt preguntaron a profesionales de capacitación de 150 organizaciones qué proporción de los empleados aplica lo aprendido: respondieron que el 62 % lo hace inmediatamente después de la formación, el 44 % a los seis meses y el 34 % al año. Son estimaciones, no mediciones de conducta, pero la curva cae a medida que el curso queda atrás. Y el mismo estudio encontró algo más incómodo: lo que la organización hacía antes y después de la formación pesaba más en la transferencia que lo que ocurría durante el curso.
El trabajo más completo que encontré es un metaanálisis de 89 estudios, publicado en 2010 por Brian Blume, Ford, Baldwin y Jason Huang. La transferencia aparece asociada a la capacidad, la responsabilidad y la motivación de quien aprende, y a un entorno de trabajo que la sostiene. Pero hay una distinción que decide todo: el peso del entorno depende de qué se enseña. Cuando la formación apunta a habilidades abiertas —liderar, negociar—, la correlación entre entorno y transferencia es de 0,26; cuando apunta a habilidades cerradas, como usar un software, cae a 0,04, prácticamente nada. Y entre los factores del entorno, el apoyo del jefe mostró una relación más fuerte que el de los compañeros, aunque sobre pocos estudios.
Lo veo con claridad en los equipos comerciales. Casi todo lo que se les enseña es una habilidad abierta: calificar una oportunidad, conducir una negociación, sostener una conversación difícil. Si al terminar la capacitación el gerente sigue revisando el pipeline con las preguntas de siempre, el vendedor aprende la lección que de verdad importa: que acá lo nuevo no se usa. No hay contenido que compita contra eso.
La IA abarató el curso. No abarató el lunes siguiente.
Conviene ser preciso sobre qué resolvió la inteligencia artificial. Hoy un curso completo —módulos, casos, cuestionarios, simulaciones— se escribe en una tarde. Si la transferencia fallara por falta de contenido, el problema estaría resuelto. Pero lo que la investigación asocia con aplicar lo aprendido está, sobre todo, fuera del curso. La IA no le da a nadie un jefe que pregunte por lo nuevo ni una oportunidad de usarlo. Multiplicar cursos sobre un entorno que no cambia es multiplicar lo que no se aplica.
La evidencia más interesante no viene de la formación, sino del trabajo mismo. Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond estudiaron a 5172 agentes de atención al cliente que empezaron a usar un asistente de IA que les sugería respuestas en vivo. La productividad subió un 15 % en promedio y un 30 % entre los menos experimentados y menos calificados; con dos meses de antigüedad y el asistente, rendían como quienes llevaban más de seis meses sin él. Antes, toda la formación se reducía a una breve sesión semanal en la que un gerente revisaba algunas conversaciones. Lo revelador apareció cuando el sistema se caía: quienes lo habían usado seguían resolviendo más rápido que antes de tenerlo, y más todavía los que más habían seguido sus sugerencias.
Leído desde la transferencia, el resultado es claro: la IA no enseñó antes del trabajo, acompañó mientras se hacía. Achicó la distancia entre aprender y aplicar, que es donde la investigación ubica el problema desde hace cuatro décadas. Baldwin y Ford ya lo habían anotado en 1988: en el entorno pesan el apoyo del supervisor y las oportunidades de practicar lo aprendido. Un asistente en el flujo de trabajo convierte cada caso real en una de esas oportunidades, con una guía disponible en el momento. No reemplaza a un jefe que decida que lo nuevo importa, pero tampoco depende de que alguien se acuerde del curso tres meses después.
La transferencia casi nunca fue un problema de contenido. Es un problema de lo que pasa entre el curso y el trabajo. Ahí la IA sirve si está en el trabajo, no si fabrica más cursos.
La IA puede escribir todos los cursos. Lo que se aplica se sigue decidiendo el lunes.
Fuentes
- Baldwin, T. T. y Ford, J. K. (1988). Transfer of training: A review and directions for future research. Personnel Psychology, 41(1), 63-105. doi.org/10.1111/j.1744-6570.1988.tb00632.x
- Saks, A. M. y Belcourt, M. (2006). An investigation of training activities and transfer of training in organizations. Human Resource Management, 45(4), 629-648. doi.org/10.1002/hrm.20135
- Blume, B. D., Ford, J. K., Baldwin, T. T. y Huang, J. L. (2010). Transfer of training: A meta-analytic review. Journal of Management, 36(4), 1065-1105. doi.org/10.1177/0149206309352880
- Ford, J. K., Yelon, S. L. y Billington, A. Q. (2011). How much is transferred from training to the job? The 10% delusion as a catalyst for thinking about transfer. Performance Improvement Quarterly, 24(2), 7-24. doi.org/10.1002/piq.20108
- Brynjolfsson, E., Li, D. y Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942. doi.org/10.1093/qje/qjae044