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Para Compliance y DPO

Si la AESIA te lo pidiera mañana, ¿qué pones encima de la mesa?

En un sector regulado, la alfabetización en IA no se argumenta: se demuestra. Y un certificado de finalización no demuestra nada ante un inspector. Lo que sostiene la posición es evidencia de capacidad por persona, la lógica del Art. 4, y supervisión humana entrenada, la del Art. 14. Aiforwork produce las dos.

Demo de 30 minutos · Tomamos un rol crítico de tu sector y te enseñamos la evidencia que dejaría. No certificamos cumplimiento: aportamos la prueba que lo sostiene.

Evidencia de alfabetización en IA
Ilustración del producto · datos de ejemplo
Por persona
Gestor de riesgos · Banca Art. 4 Con evidencia
Tramitador · Seguros Art. 14 Supervisión OK
Atención cliente · Banca Art. 4 Pendiente

Lectura por rol y por persona. La evidencia se ata a cada ejecución real de la simulación, sin encuestas ni autoevaluación.

Diseñado para sectores donde la IA toca decisiones reguladas

BANCA SEGUROS ENERGÍA SANIDAD FACILITIES SECTOR PÚBLICO

Tienes políticas. Tienes diplomas. ¿Tienes prueba?

Donde la IA toca decisiones que afectan a clientes, pacientes o asegurados, al regulador no le interesa cuántas horas de formación impartiste. Le interesa si tu gente sabe operar con IA y supervisarla, y si lo puedes acreditar persona a persona. La distancia entre lo primero y lo segundo es exactamente el riesgo que gobiernas.

Ya no es buena práctica, es exigencia

En sector regulado la alfabetización en IA dejó de ser una recomendación. Es una obligación que alguien, antes o después, puede pedirte que acredites con algo más sólido que un acta de asistencia.

Casi nadie tiene evidencia por persona

Sobran registros de asistencia y horas vistas. Falta lo único que cuenta ante un inspector: la prueba de que esa persona, en su puesto, sabe trabajar con IA y supo cuándo no fiarse de ella.

Un diploma no sostiene ni el 4 ni el 14

Un certificado acredita que alguien terminó un contenido. No que sepa aplicar la IA en su puesto, ni que esté entrenado para supervisarla. El Art. 4 y el Art. 14 preguntan por lo segundo, y ahí el diploma se queda mudo.

El ángulo AI Act

Dos artículos, una misma exigencia: demuéstralo por persona

El AI Act desplaza la conversación del «hemos formado a la plantilla» al «cada persona sabe hacerlo, y existe prueba de ello». Dos artículos concretos marcan esa dirección, y conviene leerlos como obligaciones operativas, no como casillas.

Art. 4

Alfabetización en IA, demostrable

El Art. 4 obliga a proveedores y responsables del despliegue a garantizar un nivel suficiente de alfabetización en IA de su personal, una obligación que aplica desde el 2 de febrero de 2025. La pregunta que importa ya no es si hubo formación, sino si existe evidencia de que esta persona, en este puesto, está preparada.

  • Evidencia por persona y por rol, no por curso completado.
  • Anclada a un marco reconocible, DigComp 3.0, no a criterios propios sin contraste.
  • Generada al ejecutar la tarea real, sin autoevaluación ni encuesta.
Art. 14

Supervisión humana entrenada

El Art. 14 exige supervisión humana efectiva sobre los sistemas de alto riesgo, exigible desde el 2 de agosto de 2026. Efectiva no significa tener a alguien delante de la pantalla. Significa que esa persona sepa cuándo el resultado de la IA no cuadra, dónde está el supuesto que se coló y cuándo conviene no aprobar.

  • Se entrena el criterio humano sobre la propuesta de la IA, no la firma automática.
  • Human-in-the-loop como hábito: contrastar el dato, detectar el error, gobernar la salida.
  • Queda registrado qué propuso la IA y qué decidió la persona en cada caso.

Las fechas y las cifras, con su fuente

  • La obligación de alfabetización en IA (Art. 4) aplica desde el 2 de febrero de 2025.
  • La supervisión humana (Art. 14) de los sistemas de alto riesgo es exigible desde el 2 de agosto de 2026.
  • Las sanciones (Art. 99) llegan hasta 35 M€ o el 7% del volumen de negocio mundial (prácticas prohibidas); 15 M€ o 3% (incumplimiento de obligaciones); 7,5 M€ o 1% (información incorrecta a las autoridades).

Fuente: Reglamento (UE) 2024/1689 (Reglamento de IA), arts. 4, 14 y 99, y su calendario de aplicación. En España, la autoridad de supervisión es la AESIA. No certificamos cumplimiento: el cumplimiento lo declaras tú; nosotros aportamos la evidencia de capacidad y de supervisión humana que lo sostiene.

De suponer que tu gente está preparada a poder probarlo

No sustituimos tus políticas ni tus sistemas internos. Nos conectamos encima y aportamos lo que ninguno produce: capacidad practicada sobre el puesto real y evidencia atada a cada ejecución.

I03 AI Act, completo

Un itinerario dedicado a la alfabetización y la decisión responsable en IA, con sus 28 unidades y badges. La base sobre la que se construye el ángulo de gobierno.

Simulador de gobernanza

La persona toma decisiones de gobierno de IA sobre casos reales, en un AI Lab, sin coste del error. La calidad de cada decisión queda registrada por ejecución.

Entrenar el ojo para el error de la IA

El hábito human-in-the-loop que pide el Art. 14: contrastar los hechos contra el documento, detectar el supuesto que la IA pasó por alto y decidir cuándo no aprobar.

El Pasaporte AI-Ready es prueba de capacidad por persona, no un título oficial ni una certificación regulatoria.

Evidencia por persona, atada a cada ejecución

Cuando el consejo, el regulador o tu propia auditoría preguntan «¿quién está preparado y cómo lo sabéis?», abres la evidencia por rol y por persona, no un listado de cursos completados.

  • Por persona y por rol. Quién sabe trabajar con IA en su puesto, y con qué calidad.
  • Sin encuestas. La evidencia nace de la ejecución real de la simulación, no de lo que cada uno cree de sí mismo.
  • Doble lectura. Calidad del entregable (GDPVal) y productividad del workflow (ClawWork), en escala 0–4.
  • Integridad y aislamiento. Cada prueba queda atada a su ejecución y separada por organización a nivel de base de datos.
Simulación · decisión de gobierno
La IA propone

«Clasifico este uso como bajo riesgo y recomiendo continuar sin revisión adicional.»

La persona gobierna

Detecta que el caso trata datos sensibles, marca la necesidad de supervisión humana y lo escala antes de aprobar.

GDPVal · Calidad 3,5/4 Art. 14 · Supervisión OK

Ilustración del producto · datos de ejemplo

Lo que un DPO pregunta antes de firmar nada

Entrenamos a no fiarse de la IA a ciegas. Sería incoherente venderte humo sobre nosotros mismos.

¿Certificáis el cumplimiento del AI Act?
No. El cumplimiento lo declaras tú, con tu criterio y tu asesoría legal. Lo que aportamos es la evidencia de capacidad (Art. 4) y de supervisión humana entrenada (Art. 14) sobre la que se apoya esa declaración. Somos la prueba que va debajo, no el sello que va encima.
Ya tenemos políticas de IA. ¿Para qué esto?
La política dice qué hay que hacer. La evidencia demuestra que la gente sabe hacerlo. Son capas distintas y complementarias: nosotros entrenamos el ojo para el error de la IA, human-in-the-loop, y dejamos prueba por persona de esa capacidad. Una política sin capacidad practicada es una declaración de intenciones, no una defensa.
¿Sustituye a nuestro LMS o a la asesoría legal?
No sustituye a ninguno. Se conecta encima de lo que ya tienes. Tu LMS registra contenidos; tu asesoría interpreta la norma; Aiforwork mide y prueba la capacidad operativa por persona. Cada pieza hace lo suyo, y juntas sostienen la posición.
¿La evidencia es manipulable?
La evidencia se ata a la ejecución real de la simulación, con integridad anti-trampa, y los datos quedan aislados por organización a nivel de base de datos. No es una autoevaluación ni un test de opción múltiple que cualquiera aprueba al tercer intento.

Qué NO promete Aiforwork

Una propuesta seria también dice dónde acaba. Estos son los límites que no cubrimos, para que sepas exactamente qué firmas.

No certifica cumplimiento legal

Aportamos evidencia de capacidad; la declaración de cumplimiento la firmas tú.

No sustituye tus políticas internas de IA

La política marca el qué; nosotros probamos que la gente sabe ejecutarlo.

No automatiza procesos productivos

No hacemos el trabajo por la persona: la preparamos para hacerlo y lo demostramos.

No evalúa el rendimiento laboral completo

Medimos capacidad en simulación, no el desempeño global de cada persona.

No es una auditoría de punta a punta

La evidencia es por ejecución y durable, no una serie temporal cerrada para inspección.

No garantiza ROI sin datos operativos

El impacto se mide en tu piloto, con baseline real, nunca con cifras prestadas.

Mapea la evidencia del Art. 4 en tu sector

30 minutos. Elegimos un rol crítico de tu sector regulado y te enseñamos la evidencia de capacidad y de supervisión humana que dejaría, y cómo se vería ante quien tenga que revisarla.

Ángulo Art. 4 y Art. 14 Alineado con DigComp 3.0 Aislamiento por organización