Este documento tiene como objetivo contribuir a la falta de investigación sobre el proceso de aprendizaje de los mercados de fondos de inversión. El diseño empírico se centra en la capacidad de la industria española de fondos de inversión de renta variable para aprender de sus errores importantes. La elección de esta industria se justifica tanto por su relevancia en los mercados europeos de fondos de inversión como por algunas características específicas, como la concentración y el control bancario de la industria, que pueden afectar el proceso de aprendizaje. Nuestros principales objetivos son identificar errores de trading importantes en la gestión de fondos de inversión aplicando tres filtros independientes basados en la importancia relativa de cada decisión, y luego probar la evolución de estos errores tanto a nivel de la industria como a nivel de la familia de fondos. Aplicamos el modelo dinámico del método generalizado de momentos (GMM), y encontramos una disminución significativa en el porcentaje de errores de trading importantes a lo largo del tiempo, proporcionando así evidencia del proceso de aprendizaje global de la industria. Además, encontramos que un gran número de familias de fondos impulsa esta evidencia. Finalmente, obtenemos que el tamaño de la familia y su dependencia de grupos financieros no parecen desempeñar roles significativos en la explicación del proceso de aprendizaje. Por lo tanto, concluimos que los gestores de fondos tienen incentivos para aprender de sus errores de trading importantes, con el fin de evitarlos en decisiones futuras, debido a sus graves consecuencias negativas en el rendimiento del fondo, independientemente de las características de las familias a las que pertenecen.