Capital de Tokens
Una operadora de telecomunicaciones está destinando decenas de millones de dólares a enseñar inteligencia artificial. No a entrenar un nuevo modelo fundacional, sino a que personas corrientes aprendan a utilizar los modelos y herramientas que ya existen.
El 23 de septiembre de 2026, Verizon anunció una inversión total de $70 millones para la iniciativa Verizon AI Skills for America, orientada a personas que buscan empleo, profesionales que comienzan su carrera, trabajadores desplazados, educadores y pequeños negocios.
El mensaje de fondo es importante: la ventaja económica de la IA no dependerá únicamente de quién construya los mejores modelos, sino de quién consiga que más personas los usen de forma productiva.
Pero conviene leer bien la cifra, comprobar qué ofrece el programa y distinguir la formación real de las promesas.
$70 millones no significa $70 millones nuevos
El compromiso anunciado se compone de dos partes:
- $50 millones en financiación nueva para ampliar el acceso a formación en IA.
- $20 millones ya comprometidos en un fondo de reconversión profesional y transición de carrera para empleados que dejan Verizon.
Por tanto, no se trata de $70 millones adicionales desembolsados de una vez ni de $70 millones que se reparten directamente entre estudiantes. Es un compromiso combinado, con recursos nuevos y existentes.
El programa busca ofrecer contenidos de proveedores como IBM, Google, Microsoft, Anthropic, Coursera y OpenAI. Verizon colabora además con organizaciones como Goodwill Industries International, LISC y NACCE para incorporar orientación y apoyo comunitario. La compañía plantea un despliegue nacional, pero señala que los servicios presenciales o más intensivos estarán disponibles inicialmente en mercados regionales seleccionados.
Esta distinción importa: un catálogo de videos puede llegar a muchas personas; acompañarlas hasta dominar una habilidad laboral es bastante más difícil.
Qué puede estudiar alguien hoy, sin pagar
El portal oficial Verizon AI Skills for America presenta más de 200 cursos y programas, desde fundamentos hasta aplicaciones profesionales. Indica que el acceso es gratuito, no exige ser cliente de Verizon y está dirigido a mayores de 18 años residentes en Estados Unidos y sus territorios.
Entre los cursos destacados en el catálogo se encuentran:
| Curso | Proveedor | Duración indicada | Utilidad práctica |
|---|---|---|---|
| AI for Productivity | Duke University | 5 horas | Trabajar con ChatGPT, Copilot y Gemini para tareas y análisis |
| AI for Brainstorming & Planning | 1 hora | Planificar proyectos y organizar conocimiento con Gemini y NotebookLM | |
| AI for Research and Insights | 1 hora | Investigación con Gemini Deep Research y síntesis de fuentes | |
| AI for Writing and Communicating | 1 hora | Redacción y comunicación profesional asistida por IA | |
| Google Workspace with Gemini Specialization | Google Cloud | Más de 12 horas | Aplicar Gemini en Gmail, Docs, Sheets y Slides |
| The Evolving World of AI: Emerging Technologies and Applications | IBM SkillsBuild | 3 h 35 min | Identificar tendencias y aplicaciones emergentes |
Los nombres, niveles y duraciones son los que muestra el catálogo consultado en octubre de 2026; pueden cambiar. La disponibilidad de una credencial depende del curso.
Verizon también destaca categorías de análisis de datos, desarrollo de software, ciberseguridad, marketing, creación de contenido y ética de IA. No todos los participantes necesitan el mismo itinerario.
Una ruta más útil que coleccionar certificados
Si alguien parte de cero, conviene evitar dos extremos: estudiar solamente definiciones teóricas o intentar automatizar todo antes de entender los riesgos.
Una ruta de aprendizaje podría ser:
- Alfabetización básica. Entender qué hacen y qué no hacen los asistentes, cómo formular instrucciones y verificar resultados.
- Productividad personal. Elegir un proceso repetitivo: resumir documentos, ordenar información, redactar borradores o preparar un plan.
- Investigación con fuentes. Comparar afirmaciones, rastrear documentos originales y detectar cuándo el modelo completa huecos con suposiciones.
- Aplicación al oficio. Construir un flujo de trabajo específico para educación, administración, comercio, datos o programación.
- Medición. Evaluar tiempo ahorrado, tasa de errores, privacidad y necesidad de supervisión humana.
Un ejemplo sencillo para una pequeña empresa: recibir consultas, extraer requisitos de los mensajes, producir respuestas preliminares y dejar la aprobación final en manos de una persona. La mejora no se mide por el número de prompts escritos, sino por si disminuye el tiempo de respuesta sin aumentar los errores.
La parte que un curso no puede prometer
La capacitación es una respuesta razonable al cambio tecnológico, pero hay tres preguntas que no resuelve automáticamente.
Primera: ¿se traducen las horas de formación en oportunidades laborales? Completar un curso o conseguir una credencial no equivale por sí solo a obtener un empleo, mejorar el salario o mantener un puesto.
Segunda: ¿qué pasa con los trabajadores que no pueden dedicar horas al estudio? El contenido gratuito reduce una barrera económica, pero persisten otras: tiempo, conectividad, idioma, alfabetización digital y acceso a acompañamiento.
Tercera: ¿quién mide los resultados? Para evaluar el impacto convendría conocer inscripciones, finalizaciones, habilidades demostradas, cambios ocupacionales y resultados laborales posteriores. El anuncio presenta el plan y sus socios, pero no constituye una evaluación independiente de esos efectos futuros.
También existe una tensión legítima: parte de la inversión acompaña un fondo destinado a empleados que salen de la propia compañía. Eso no invalida la formación, pero recuerda que aprender IA y afrontar una transición laboral pueden ocurrir al mismo tiempo.
La tesis: la alfabetización en IA se está convirtiendo en infraestructura económica
Durante años hablamos de infraestructura de IA como centros de datos, chips y redes. Ahora otra capa empieza a importar: las capacidades humanas para utilizar sistemas de IA de forma segura y útil.
Una empresa puede tener acceso a los mejores modelos y seguir sin mejorar sus procesos. La diferencia aparece cuando un trabajador sabe descomponer un problema, aportar contexto, comprobar las respuestas e integrar la herramienta en una actividad concreta.
Verizon está apostando a que esa capa de capacitación debe alcanzar a la población general y apoyarse en instituciones locales. Es una iniciativa con potencial, no una demostración de éxito ya conseguido.
La oportunidad práctica está abierta: entrar en el catálogo gratuito, escoger un solo curso, aplicar lo aprendido a una tarea real y medir el resultado. Para empezar, AI for Productivity o AI for Research and Insights ofrecen dos puntos de entrada directos.
La IA puede cambiar el mercado laboral. Aprender a utilizarla es necesario para muchos trabajos; demostrar que esa formación crea oportunidades sostenibles será la prueba más importante.