- Nueva Serie de Blogs: Descifrando la Ley de IA de la UE
- Descifrando la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, Parte 2 – Un Análisis en Profundidad del Artículo 2
- Descifrando la Ley de IA de la UE Parte 3 – Alfabetización en IA Artículo 4
- Descifrando la Ley de IA de la UE Parte 4 – Prácticas prohibidas Artículo 5
El Reglamento sobre Inteligencia Artificial de la Unión Europea (Reglamento de IA) es el primer marco normativo integral del mundo para los sistemas de IA, adoptando un enfoque basado en el riesgo para garantizar la seguridad, la protección de los derechos fundamentales y fomentar la innovación. El artículo 4 del Reglamento introduce una obligación novedosa para los proveedores y usuarios (desplegadores) de sistemas de IA: garantizar un “nivel suficiente de alfabetización en IA” entre su personal y otras personas implicadas en el uso u operación de estos sistemas. Esta obligación no es un mero requisito formal, sino un componente esencial para aprovechar el potencial transformador de la IA y gestionar sus riesgos de manera proactiva.
El requisito de «alfabetización en IA» es aplicable desde el 2 de febrero de 2025. Sin embargo, la forma de cumplirlo es bastante flexible y depende de las circunstancias específicas, como se señaló en un seminario web reciente sobre «alfabetización en IA» organizado por la Comisión Europea.
1. ¿Qué es la «alfabetización en IA»?
El artículo 4 establece que: ‘Los proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA adoptarán medidas para garantizar que, en la mayor medida posible, su personal y demás personas que se encarguen en su nombre del funcionamiento y la utilización de sistemas de IA tengan un nivel suficiente de alfabetización en materia de IA, teniendo en cuenta sus conocimientos técnicos, su experiencia, su educación y su formación, así como el contexto previsto de uso de los sistemas de IA y las personas o los colectivos de personas en que se van a utilizar dichos sistemas.‘
El artículo 3(56) define “alfabetización en IA” como: ‘«alfabetización en materia de IA»: las capacidades, los conocimientos y la comprensión que permiten a los proveedores, responsables del despliegue y demás personas afectadas, teniendo en cuenta sus respectivos derechos y obligaciones en el contexto del presente Reglamento, llevar a cabo un despliegue informado de los sistemas de IA y tomar conciencia de las oportunidades y los riesgos que plantea la IA, así como de los perjuicios que puede causar‘
Los elementos clave de esta alfabetización incluyen:
- Competencia técnica: comprender las funcionalidades, limitaciones y necesidades de datos del sistema.
- Conciencia legal y ética: conocer las obligaciones normativas, los mecanismos de supervisión humana y los riesgos de sesgo.
- Comprensión contextual: entender cómo las aplicaciones específicas pueden impactar a usuarios y terceros.
2. Aprovechar las oportunidades
Un programa sólido de alfabetización en IA permite a las organizaciones:
- Impulsar la innovación responsable
- Los equipos bien formados pueden identificar nuevos casos de uso de IA alineados con los objetivos estratégicos, integrando medidas de gobernanza desde el diseño.
- Una comprensión temprana de los requisitos normativos facilita la comercialización de aplicaciones de alto riesgo.
- Mejorar la eficiencia operativa
- El personal capacitado interpreta con precisión las salidas de los modelos, optimiza los flujos de datos y selecciona algoritmos adecuados.
- Las prácticas transparentes reducen errores e integran mejor la IA con los sistemas existentes.
- Fomentar la confianza de los interesados
- La documentación clara y la toma de decisiones explicable fortalecen la relación con clientes, reguladores y la opinión pública.
- El compromiso con la formación demuestra responsabilidad ética.
3. Gestionar los riesgos
La falta de alfabetización en IA conlleva riesgos significativos:
- Cumplimiento normativo y sanciones
La mala configuración de sistemas IA —como el reconocimiento biométrico o la IA en infraestructuras críticas— puede violar requisitos legales y generar sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7 % del volumen de negocio global anual. - Resultados discriminatorios
Desconocer los sesgos en los datos o las limitaciones del modelo puede derivar en decisiones injustas en ámbitos sensibles como el empleo, la educación o los servicios financieros. - Responsabilidad legal
Los proveedores y desplegadores pueden enfrentar reclamaciones por daños, exigencias de retirada del sistema o prohibiciones si no demuestran una supervisión adecuada.
4. Responsabilidades diferenciadas: Proveedores vs. Desplegadores
Ambos actores deben garantizar la alfabetización, pero con funciones distintas:
| Rol | Obligaciones principales (Art. 4) | Ejemplos de medidas prácticas |
| Proveedor | • El personal y los desarrolladores externos deben estar capacitados para identificar oportunidades o riesgos legales, técnicos y éticos, por ejemplo:
– la selección y capacitación del modelo, |
• Crear módulos interactivos sobre arquitectura del sistema.• Publicar guías de uso explicativas. |
| Desplegador | • Evaluar las competencias del personal u otros usuarios e impartir capacitación específica según el contexto para abordar situaciones con consecuencias legales, técnicas, éticas o sociales.
• Integrar la IA de forma responsable en las operaciones, por ejemplo, revisando el cumplimiento de todas las suscripciones de software. • Supervisar el uso diario e implementar la supervisión humana. |
• Permitir que los usuarios expresen su necesidad de alfabetización.
• Realizar talleres basados en roles sobre la interpretación de los resultados del modelo. • Establecer comités de gobernanza para revisar las implementaciones de IA. |
El Considerando 91 del Reglamento destaca que los desplegadores deben garantizar que las personas responsables del uso del sistema tengan la “competencia necesaria, en particular un nivel adecuado de alfabetización en IA, formación y autoridad”.
5. Cómo implantar un programa eficaz de alfabetización en IA
Como se mencionó anteriormente, no existe una forma fija de adquirir alfabetización en IA. Sin embargo, a continuación se presenta un ejemplo de cómo una organización podría comenzar.
- Evaluar las brechas de competencia
- Analizar los conocimientos actuales en cada rol y definir las necesidades específicas de formación.
- Diseñar formación escalonada por niveles
- Básico: conceptos generales de IA y obligaciones legales.
- Intermedio: formación específica según rol (ingeniería, cumplimiento normativo, operaciones).
- Avanzado: simulaciones de escenarios complejos y gestión de incidentes.
- Utilizar métodos variados
- Formación en línea, talleres presenciales, laboratorios de simulación y sesiones interdepartamentales.
- Actualizar continuamente
- Incorporar cambios tecnológicos, nueva jurisprudencia y recomendaciones de autoridades competentes.
- Documentar y conservar registros
- Archivar materiales de formación, listas de asistencia y evaluaciones para demostrar cumplimiento ante auditorías o inspecciones.
6. Conclusión: de la obligación al liderazgo estratégico
El artículo 4 del Reglamento de IA convierte la alfabetización en IA en una palanca estratégica para un despliegue ético, seguro y competitivo de la inteligencia artificial. Las organizaciones que inviertan desde ahora en capacitar a sus equipos estarán mejor preparadas para:
- Innovar de forma responsable.
- Reducir riesgos jurídicos y técnicos.
- Ganar la confianza de clientes y reguladores.
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