Una organización no está preparada para la IA porque haya formado a su gente: lo está cuando puede demostrar quién es capaz de trabajar con ella. Aiforwork es el sistema único que lleva a cada rol del diagnóstico a la simulación del puesto y de ahí a una evidencia auditable. Readiness, Simulación y Evidencia, inseparables.
Demo de 30 minutos. Tomamos un rol crítico de tu organización y te mostramos la evidencia que generaría.
«Aprobar con condición. Riesgo medio: ingresos verificados, ratio de deuda al límite.»
Detecta el supuesto que la IA dio por bueno, lo contrasta con la política de riesgos y resuelve.
Tu LMS registra que alguien terminó un contenido. Esa señal no te dice quién está preparado para operar con IA, que es lo que el comité y el regulador van a preguntar. Aiforwork mide otra cosa: capacidad real por rol, observada en la simulación del puesto. No reemplaza a tu LMS, opera encima de él.
«Completado» no es «capaz». La distancia entre terminar un contenido y saber resolver el caso es el riesgo que hoy nadie te mide. Ahí trabaja la plataforma.
Cada componente cierra un tramo de la cadena. En conjunto llevan a la persona del diagnóstico a la evidencia, y a la organización del gasto en IA a una capacidad que se puede demostrar.
La unidad de diseño es el workflow del puesto, no una skill suelta. La persona ejecuta su tarea real con IA, decide y supervisa, con una línea clara entre lo que propone la IA y lo que gobierna ella. Es la diferencia entre saber de IA y saber operar el rol con IA.
Sitúa el AI Capability Gap: la distancia entre lo que el rol necesita saber hacer con IA y lo que hoy resuelve. Es el punto de partida del proyecto, no un test público que cualquiera pueda hacer.
Lo que cada rol tiene que aprender, y nada más, anclado a DigComp 3.0 (marco UE) y AIComp 2.2 (competencias específicas de IA). El alcance lo fija la competencia, no un catálogo.
Un motor por tipo de tarea, del prompting a la decisión de gobernanza. La persona ejecuta el puesto real con IA donde equivocarse no cuesta.
Doble evaluación GDPVal (calidad) y ClawWork (productividad), 0–4, por persona y por ejecución. Lo que la persona hizo de verdad, no lo que dice de sí misma en una encuesta.
El mismo dato, leído por RR.HH., por Transformación Digital y por el comité. De la persona a la organización sobre una sola fuente de evidencia.
Aislamiento por organización a nivel de base de datos y evidencia atada a la ejecución real, sin posibilidad de inflarla. Pensado para sostener tu gobierno de la IA ante quien lo audite.
El Pasaporte recoge por persona la prueba de capacidad acumulada: es evidencia demostrable, no una credencial regulatoria, y está en activación. Los Superpoderes ligan la gamificación a esa evidencia real (síntesis, decisión asistida, optimización de workflows, validación de output, orquestación de agentes, juicio de IA responsable), no a la cosmética.
De la mentalidad al gobierno del agente. Cada itinerario persigue un objetivo concreto, con su simulación y su evidencia, y todos comparten el recorrido «De profesional a AI-Native».
Cambiar cómo el profesional piensa su trabajo con IA, con simulador identitario. El primer paso del recorrido «De profesional a AI-Native».
Crear prompts profesionales sobre casos reales, para cualquier perfil. Competencia que se traslada al puesto, no teoría.
Alfabetización en IA y decisión responsable, con simulador de gobernanza. El itinerario que sostiene tu posición en los Art. 4 y 14.
Dominar la herramienta paso a paso, con vídeo de pantalla real y simulador. Convierte la licencia que ya pagas en uso real.
El workflow concreto del puesto, sin atarse a una herramienta. Itinerarios por sector y rol en banca, energía, salud, seguros y facilities.
El rol de «Agent Boss» no técnico: cazar el error de la IA y mantener el control humano sobre el agente. En la hoja de ruta de la plataforma.
Aquí la persona ejecuta el workflow real de su rol con IA, sobre casos reales, en un laboratorio donde equivocarse no cuesta. Cada ejecución deja una evidencia puntuada: qué resolvió, con qué calidad y con qué productividad. Es la diferencia entre creer que tu gente está preparada y poder demostrarlo.
«Indemnizar según cobertura estándar; documentación completa, sin indicios de fraude.»
Contrasta los hechos con la póliza, detecta una exclusión que aplica y reformula la respuesta al cliente.
GDPVal y ClawWork son rúbrica propia de evaluación del desempeño, no certificaciones regulatorias ni benchmarks oficiales de terceros.
Preparamos a las personas para no fiarse a ciegas de la IA. Sobrevendernos sería contradecir lo que enseñamos. Por eso dejamos claro también dónde están los límites.
El cumplimiento lo declaras tú. Nosotros aportamos la evidencia de capacidad que sostiene esa posición ante el regulador, no un sello de conformidad con el AI Act.
Opera encima de lo que ya tienes. Las políticas dicen qué hay que hacer; la plataforma demuestra que la gente sabe hacerlo.
No es un agente que haga el trabajo por la persona. Prepara a la persona para ese trabajo, y lo demuestra con evidencia.
Mide capacidad con IA por rol y por ejecución. No es una evaluación del desempeño del puesto en su conjunto.
Las cifras de referencia del sector son estimaciones. En el piloto medimos las tuyas a partir de un baseline real.
Es prueba de capacidad demostrable, visible por persona. No es una certificación oficial ni un título homologado.
Una demo de 30 minutos: diagnóstico, simulación del rol, evidencia y dashboard ejecutivo. Sobre un puesto real de tu organización y sin tocar tu stack.
Gracias. Te escribimos para coordinar la demo.