Has formado a tu gente en IA. ¿Puedes demostrar quién es capaz de operar con ella?
Tu comité ya no pregunta cuánta formación dais. Pregunta qué capacidad real ha quedado en cada persona y rol. Aiforwork convierte esa pregunta en evidencia auditable, anclada a DigComp 3.0, lista para el consejo y para el regulador.
Demo de 30 minutos. Elegimos un rol crítico y te enseñamos la evidencia que generaría.
El presupuesto de formación ya está aprobado. Lo que falta es la prueba.
Invertir en IA dejó de ser la decisión difícil. La difícil es responder, con datos, quién ha quedado preparado para usarla en su puesto. Tres tensiones aparecen siempre que ese número llega al comité.
Inversión sin retorno demostrable
El comité no compra horas impartidas. Compra capacidad operativa. Y hoy te falta el KPI que conecte el gasto en formación con lo que la gente sabe hacer de verdad con IA.
La IA, reducida a otro contenido más
Si la IA entra como un contenido a consumir, vuelve a medirse por finalización y asistencia. Y la dirección hace tiempo que distingue la actividad de la capacidad.
Una métrica que no resiste la pregunta
El mandato de elevar el nivel en IA es real. Lo que no tienes es una cifra que aguante la pregunta del consejo ni la mirada del regulador cuando exijan la prueba.
Terminar un contenido no es saber operar con IA.
Entre haber completado la formación y aplicarla bien en el puesto hay una distancia. En esa distancia se pierde el retorno de lo invertido y se acumula la exposición regulatoria. Lo que no se mide no se puede defender ante el consejo.
- ¿Cuántas personas terminaron el contenido?
- ¿Cuántas horas de IA se impartieron?
- ¿Qué conoce la persona en teoría?
- ¿Quién está preparado para qué workflow?
- ¿Sobre cuántos casos distintos lo ha resuelto?
- ¿Qué sabe hacer, con qué calidad y en qué contextos?
Cambiamos la unidad de medida: de finalización a capacidad demostrada
Dejamos de registrar lo que la persona ha visto. Medimos lo que es capaz de hacer en el workflow real de su rol, con IA, sobre casos del puesto. Cada ejecución deja una prueba auditable.
- Readiness por rol. El mapa de qué debe saber hacer con IA cada perfil y dónde está hoy respecto a ese estándar.
- Simulación del puesto. La persona practica su tarea real con IA sobre casos reales, sin que un error tenga consecuencias.
- Evidencia por persona. Prueba de desempeño obtenida de la ejecución, sin encuestas ni autoevaluación.
- Anclado a DigComp 3.0. El marco europeo de competencia digital, un lenguaje común para hablar con comité y regulador.
«Formación en IA finalizada · 4 h · 100% de asistencia.»
«Revisó el expediente con IA, detectó el supuesto erróneo y decidió. Evidencia registrada por ejecución.»
La misma evidencia, de la persona al equipo y al consejo
El dato de capacidad sube sin perder rigor: de cada persona al equipo y de ahí a la organización. Esto es lo que pones sobre la mesa cuando el comité pregunta quién está preparado.
Vista del producto con datos de ejemplo. En el piloto medimos los tuyos a partir de un baseline real.
Las objeciones que ya tienes en la cabeza
Las dos que aparecen siempre cuando esto llega a dirección y al equipo de talento.
«Ya hemos formado a la plantilla.»
«Esto lo lleva nuestro equipo de talento.»
FUNDAE, solo como vía de financiación
Como acción formativa, los itinerarios de Aiforwork pueden bonificarse con los créditos FUNDAE de tu empresa. Lo tratamos por lo que es: una palanca para reducir el coste neto del proyecto. No es el motivo para adoptarlo ni forma parte de su valor.
La bonificación depende de los requisitos vigentes de FUNDAE y de tu crédito disponible. Lo validamos contigo en la reunión.
El cambio que defiendes ante el consejo
De la confianza → a la prueba
Dejas de confiar en que tu gente sabe operar con IA y pasas a demostrarlo, por persona y por rol. De profesional a AI-Native, con evidencia.
Mapea un rol crítico con nosotros
30 minutos. Elegimos un rol clave de tu plantilla y te enseñamos la evidencia de readiness que generaría. La misma que llevarías ante tu comité.
Gracias. Te escribimos para coordinar la demo.