Una plataforma de readiness se sostiene sobre dos condiciones: que el dato de cada organización esté aislado del de las demás, y que la evidencia sea creíble porque nadie puede falsearla. Las dos están resueltas en la arquitectura. En esta página decimos qué garantizamos y, con la misma claridad, qué decidimos no prometer.
Demo de 30 minutos. Mapeamos un rol crítico y te enseñamos la evidencia que generaría.
Cuatro condiciones resueltas en la arquitectura
Entrenamos a las personas a no fiarse a ciegas de la IA. Sería incoherente pedirte que te fíes a ciegas de nuestra evidencia. Por eso aquí la seguridad no es un argumento de venta: es la condición que hace que un resultado de capacidad signifique algo ante el comité y ante el regulador. Lo que sigue es lo que está construido hoy, sin adornos.
No son promesas de folleto. Cada una está implementada en el producto, no en el discurso comercial.
Cada organización ve solo sus datos. El aislamiento se aplica en la base de datos, con seguridad por fila (RLS) en todas las tablas, no en una comprobación de la aplicación que un fallo de capa podría saltarse. La frontera entre clientes vive donde es más difícil romperla.
La separación es la regla por defecto, no la excepción.
La evidencia queda atada a una ejecución real del workflow, no a una encuesta ni a una autoevaluación. El motor tiene control anti-trampa: los niveles y reconocimientos solo se desbloquean con desempeño verificado, nunca marcando casillas. Una capacidad que no se puede provocar artificialmente es una capacidad en la que el comité puede apoyarse.
Lo que figura como capacidad ocurrió de verdad.
Las competencias se anclan al marco europeo de competencia digital, DigComp 3.0, ampliado con AIComp 2.2 para lo específico de la IA. Eso da un lenguaje común y un mapa homologable: la misma estructura que reconocen RR.HH., el comité y el regulador, sin traducciones internas.
Mides contra un marco público, no contra un criterio propio.
El producto está pensado para apoyar dos exigencias del Reglamento de IA: el Art. 4 (alfabetización en IA demostrable por persona) y el Art. 14 (supervisión humana entrenada). El itinerario dedicado al AI Act y la gobernanza respalda ese ángulo con un simulador de decisión, donde la persona practica el criterio que el regulador espera.
Aportamos la evidencia que sostiene tu posición, no certificamos tu cumplimiento.
Cuando alguien resuelve un workflow simulado, queda un registro de desempeño anclado a esa ejecución concreta: qué rol, qué caso, qué decidió la persona y cómo lo evaluó la doble rúbrica de calidad y productividad. No un certificado de asistencia, sino la traza de una decisión real.
Ilustración del producto. Datos de ejemplo.
Si entrenamos a las personas a no fiarse a ciegas de la IA, sobrevender sería incoherente. Por eso decimos con la misma claridad lo que la plataforma no promete. Ante un comité, declarar los límites suma credibilidad: significa que el resto está medido.
No afirmamos seguridad «enterprise certificada» ni certificaciones (ISO, SOC) que hoy no constan. El día que existan, las verás aquí con su alcance exacto. Hasta entonces, no las insinuamos.
Hoy la evidencia es por ejecución y durable, sin serie temporal de comité ni expediente continuo cerrado. Por eso decimos «alineado con el AI Act» y «diseñado para gobierno», y nunca «trazabilidad de extremo a extremo».
El cumplimiento lo declara tu organización. Nosotros aportamos la evidencia de capacidad (Art. 4) y de supervisión humana entrenada (Art. 14) sobre la que descansa esa declaración. El Pasaporte AI-Ready es prueba de capacidad, no una credencial regulatoria.
No reemplaza tus políticas internas de IA, no automatiza procesos productivos, no evalúa el rendimiento laboral completo ni garantiza un ROI sin datos operativos adicionales. Preparamos a las personas y lo demostramos. Lo demás lo gobierna tu organización.
GDPVal y ClawWork son rúbrica propia de evaluación del desempeño, inspirada en marcos públicos. No son certificaciones regulatorias ni benchmarks oficiales de terceros.
Ya exige evidencia de alfabetización por persona. La aportamos como capacidad demostrable, no como un certificado de finalización.
Entrenamos a la persona a gobernar lo que la IA propone: a cazar el error y a decidir, con la persona siempre en el bucle (human-in-the-loop).
El Reglamento de IA exige alfabetización en IA (Art. 4) y supervisión humana de los sistemas de alto riesgo (Art. 14). Las dos se sostienen sobre lo mismo: evidencia por persona. Ahí es donde Aiforwork ayuda de forma directa.
El Art. 4 (alfabetización en IA) aplica desde el 2 de febrero de 2025 y el Art. 14 (supervisión humana de alto riesgo) desde el 2 de agosto de 2026, según el Reglamento (UE) 2024/1689. La dirección es clara: ya no basta con «lo hemos formado»; hay que poder demostrar la capacidad de cada persona. El detalle, en la página de Compliance.
Nuestra postura
De la fe → a la prueba
Entrenamos a las personas a no fiarse a ciegas de la IA, y aplicamos esa misma exigencia a nosotros mismos. Te decimos lo que está construido, lo que no, y por qué precisamente eso hace que la evidencia signifique algo.
En 30 minutos te enseñamos cómo se aísla el dato, cómo se ata la evidencia a la ejecución y qué entregaríamos para sostener una posición ante el regulador. Con sus límites dichos de frente.
Gracias. Te escribimos para coordinar la demo.