El cáncer de pulmón es el mayor número de muertes por cáncer a nivel mundial. El diagnóstico y la estadificación precisos del cáncer de pulmón requieren procedimientos invasivos, con una tendencia hacia enfoques mínimamente invasivos. Esta revisión narrativa resume y discute enfoques estandarizados y escalonados que buscan mejorar la seguridad del paciente, la precisión diagnóstica y la consistencia del procedimiento en broncoscopia flexible, ecografía endobronquial y endoscópica (EBUS y EUS), ecografía endobronquial radial (rEBUS), broncoscopia de navegación electromagnética, toracoscopia anestésica local, criobiopsia endobronquial y biopsia pulmonar guiada por ultrasonido transtorácico. Los modelos tradicionales de aprendizaje como el método halstediano: "Ver uno, hacer uno, enseñar otro" son cada vez más cuestionados por estudios que muestran que la experiencia no garantiza la experiencia. Se recomienda la formación basada en simulación y la evaluación estructurada, guiadas por marcos como el marco de validez de Messick, para garantizar la competencia. Tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) muestran potencial para mejorar la formación, la navegación procedimental y la evaluación del rendimiento, especialmente en broncoscopia y ecografía pulmonar. A medida que evoluciona la neumología intervencionista, integrar protocolos de entrenamiento validados, simulación e IA será crucial para estandarizar la educación y mejorar la atención al paciente.