La competencia en IA, según la Ley de IA de la UE, plantea a las empresas un reto organizativo concreto: desde el 2 de febrero de 2025, los proveedores y operadores de sistemas de IA están obligados a implementar medidas para su personal y demás personal designado. Tras una modificación en julio de 2026, el artículo 4 exige a las empresas que apoyen el desarrollo de la competencia en IA; sin embargo, no es necesario garantizar un nivel específico o "suficiente" de competencia individual.
Para su PYME, esto no significa un curso de programación para todos ni una sesión de capacitación estándar puntual. Debe saber qué sistemas de IA se utilizan en su empresa, quién trabaja con ellos, qué riesgos implica cada contexto de uso y qué controles son necesarios. Esto permite una capacitación adecuada, responsabilidades claras y documentación verificable.
La IA mejora las habilidades existentes. Sin embargo, la IA no reemplaza la responsabilidad, la revisión de expertos ni la supervisión humana.
En mi trabajo con pequeñas y medianas empresas, a menudo observo que la IA ya se utiliza mucho antes de que alguien lo haya decidido conscientemente: para traducciones, borradores de propuestas, correos electrónicos, imágenes, actas de reuniones o investigación. Por lo tanto, documente primero el uso real de la IA dentro de su empresa antes de planificar la capacitación o establecer normas.
Competencia en IA según la Ley de IA de la UE: lo que exige el artículo 4.
El artículo 4 de la Ley de IA de la UE se refiere a los proveedores y operadores de sistemas de IA . Un operador se define generalmente como una persona física o jurídica, autoridad pública u otro organismo que utiliza un sistema de IA dentro de su ámbito de responsabilidad. Por lo tanto, una pyme que utiliza una herramienta de IA en su trabajo diario puede considerarse un operador, incluso si no desarrolló el sistema por sí misma.
Según la versión actual, los proveedores y operadores deben adoptar medidas para fomentar el desarrollo de competencias en inteligencia artificial entre su personal y demás personas involucradas en la operación o el uso de sistemas de IA en su nombre. Esto incluye considerar los conocimientos técnicos, la experiencia, la formación académica, el contexto de uso y las personas o grupos para quienes se utiliza el sistema.
El momento es crucial: el artículo 4 es aplicable desde el 2 de febrero de 2025. La disposición fue modificada en julio de 2026. La versión anterior exigía que se hicieran todos los esfuerzos posibles para garantizar un nivel suficiente de competencia en IA. La nueva versión se refiere a medidas que apoyan el desarrollo de la competencia en IA y aclara que no es necesario garantizar un nivel individual específico.
La obligación de proporcionar conocimientos sobre IA sigue siendo, por tanto, una tarea organizativa constante. Los empleados y demás personal designado deben ser capaces de utilizar los sistemas implementados con competencia y reconocer las oportunidades, los riesgos y los posibles daños relevantes.
Qué significan realmente la competencia en IA y la alfabetización en IA.
La definición se encuentra en el artículo 3, número 56 de la Ley de IA de la UE. La competencia en IA abarca las habilidades, los conocimientos y la comprensión que permiten el uso competente de los sistemas de IA, así como la conciencia de las oportunidades, los riesgos y los posibles daños.
La alfabetización en IA no es lo mismo que el conocimiento técnico especializado. Un profesional del marketing no necesita saber desarrollar un modelo de lenguaje. Sin embargo, debe comprender que un sistema de IA puede generar afirmaciones falsas, procesar información confidencial, fabricar fuentes o presentar una imagen distorsionada de ciertos grupos de personas.
La competencia práctica en IA generalmente incluye:
- Comprensión del sistema: ¿Qué puede hacer el sistema de IA utilizado, para qué está diseñado y cuáles son sus limitaciones?
- Competencia del usuario: ¿Qué datos de entrada dan lugar a resultados útiles y qué información no debe introducirse?
- Competencia en el examen: ¿Cómo se revisan profesionalmente las declaraciones, los cálculos, las traducciones, las imágenes y las recomendaciones?
- Conciencia del riesgo: ¿Qué impacto pueden tener los errores en los empleados, los solicitantes de empleo, los clientes u otros grupos afectados?
- Protección de datos y confidencialidad: ¿Se pueden procesar datos personales, secretos comerciales o documentos no publicados?
- Responsabilidad: ¿Quién revisa, aprueba y documenta el despliegue? ¿Cuándo es absolutamente necesaria una decisión humana?
La competencia en IA no significa dominar la mayor cantidad de herramientas posible, sino ser capaz de utilizar un sistema de IA específico de forma responsable en un contexto específico.
¿Quiénes deben ser considerados dentro de la empresa?
proveedores de sistemas de IA
Los proveedores desarrollan o encargan el desarrollo de un sistema de IA y lo lanzan al mercado o lo ponen en funcionamiento bajo su propio nombre o marca. Una pyme puede convertirse en proveedor si ofrece su propia solución de IA o modifica significativamente un sistema existente y lo ofrece bajo su propia responsabilidad. La clasificación legal precisa debe analizarse caso por caso.
Operadores de sistemas de IA
La mayoría de las pymes se verán afectadas principalmente en su función operativa. Esto se aplica, por ejemplo, si una empresa utiliza IA generativa para textos, traducciones, redacción de propuestas o comunicación con clientes. La selección de candidatos, la previsión, el control de calidad y la automatización de procesos con apoyo de IA también son casos de uso relevantes.
Empleados
Los empleados necesitan las habilidades que se ajusten a sus tareas reales. Alguien que usa la IA solo para redactar textos internos necesita conocimientos diferentes a los de alguien que evalúa los resultados de la IA en candidatos a un puesto de trabajo o publica contenido automatizado sin aprobación previa.
Otras personas designadas
El artículo 4 no solo abarca a los empleados permanentes. Los proveedores de servicios externos, los trabajadores autónomos u otras personas dentro del ámbito organizativo de responsabilidad también pueden ser relevantes si participan en el funcionamiento y uso de un sistema de IA en nombre de la empresa.
El soporte externo no le exime automáticamente de la tarea de definir claramente las funciones, los usos permitidos y los controles.
El artículo 4 no se aplica únicamente a la IA de alto riesgo.
La obligación de demostrar competencia en IA, según la Ley de IA de la UE, no se limita a los sistemas de IA de alto riesgo. Las herramientas cotidianas también pueden estar incluidas en su ámbito de aplicación. Dependiendo de su diseño específico, estas incluyen, por ejemplo, asistentes de texto, herramientas de traducción, chatbots o sistemas de generación de imágenes.
Esto no significa que todas las aplicaciones requieran la misma capacitación. Si bien el artículo 4 no menciona explícitamente la orientación al riesgo como una norma legal independiente, los factores prescritos conducen en la práctica a una implementación escalonada: el conocimiento previo, el rol, el contexto de uso, el sistema empleado y las personas potencialmente afectadas determinan la profundidad y el alcance de las medidas.
- Requisitos de formación más reducidos: Una sesión interna de lluvia de ideas sin datos personales ni confidenciales, seguida de una revisión por expertos.
- Mayores necesidades de capacitación: Ofertas generadas por IA, traducciones o comunicaciones publicadas con los clientes, donde los errores pueden tener consecuencias económicas o legales.
- Altos requisitos de prueba: Sistemas utilizados en decisiones de personal, comprobaciones de solvencia, educación, salud o procesos relacionados con la seguridad.
Al tratar con datos personales, entra en juego el RGPD. Nuestro artículo sobre el RGPD y la IA para pymes le ayudará a comprender la protección de datos y la Ley de IA de la UE como niveles de auditoría distintos pero interconectados.
Matriz de competencias para la competencia en IA en la Ley de IA de la UE
La formación idéntica para toda la empresa rara vez resulta eficaz. Recomiendo tres perfiles de puesto que puedes adaptar al tamaño y a los métodos de trabajo de tu empresa.
1. Usuario: opere de forma segura y verifique los resultados.
Los usuarios trabajan directamente con el sistema de IA. Esto incluye, por ejemplo, a los empleados que redactan textos, preparan investigaciones, crean imágenes, revisan traducciones o resumen actas de reuniones.
- Conozca el propósito y las limitaciones de la herramienta publicada.
- Distinga entre datos permitidos y no permitidos.
- Identificar errores, información falsa y fuentes poco claras.
- Revise profesionalmente los resultados antes de seguir utilizándolos.
- Conozca los canales internos de aprobación e informes.
- Cumpla con los requisitos de etiquetado o información aplicables.
2. Gestor de lanzamientos: Evaluar riesgos, calidad y consecuencias.
Los responsables de las versiones revisan los resultados o aprueban los casos de uso. Necesitan algo más que conocimientos operativos básicos.
- Evaluar el contexto de uso y los posibles daños.
- La protección de datos, la confidencialidad y los derechos de autor deben respetarse.
- Definir criterios de calidad y procedimientos de prueba
- Reconocer las distorsiones y las desventajas
- decidir cuándo se descarta un resultado o se pasa para una revisión posterior
- garantizar una supervisión humana eficaz
En las solicitudes que afectan a las personas, el proceso de revisión no debe ser puramente técnico. Las decisiones deben ser justas, transparentes y coherentes con los valores de la empresa.
3. Gerentes: Organización de la responsabilidad, los recursos y el control.
Los líderes no necesitan dominar cada herramienta al detalle. Sin embargo, sí necesitan crear estructuras que permitan un uso controlado de la IA.
- Definir los casos de uso permitidos y las responsabilidades.
- Proporcionar tiempo y recursos suficientes para la capacitación.
- Sopesar los riesgos frente a los beneficios operativos esperados.
- Los ciclos de lanzamiento, control y actualización determinan
- Integrar incidentes y nuevos hallazgos en los procesos.
- decidir cuándo es necesario asesoramiento profesional o legal
Un marco claro para la colaboración entre humanos e IA ayuda a definir las tareas y la autoridad para la toma de decisiones de manera vinculante.
¿Qué pruebas son útiles para el artículo 4?
El artículo 4 no prescribe un certificado específico ni un formato de documentación uniforme. La Comisión Europea afirma que no se requiere ningún certificado específico y que se pueden conservar registros internos de la formación u otras medidas de apoyo.
Un registro de capacitación verificable no solo debe incluir una lista de asistencia firmada. Lo siguiente también es útil:
- Concepto de formación: Grupo objetivo, objetivos de aprendizaje, contenido y relevancia para los sistemas de IA utilizados.
- Materiales de capacitación: Presentaciones, instrucciones, estudios de caso y listas de verificación.
- Comprobante de participación: Fecha, duración, formato y participantes
- Descripción del puesto: Usuarios, gestores de versiones y dirección interna
- Evaluación del aprendizaje: Preguntas breves de conocimiento, tareas prácticas o instrucciones documentadas
- Reglas de lanzamiento: Sistemas permitidos, datos permitidos, controles y canales de escalamiento
- Frecuencia de actualización: Motivo y fecha de la próxima revisión.
Un registro de auditoría, como historial rastreable de acciones, puede ser especialmente útil para aprobaciones o cambios importantes. Para equipos pequeños, una documentación sencilla y centralizada suele ser suficiente. Lo fundamental es poder explicar qué medidas se tomaron para cada rol y sistema.
La política interna de IA como marco vinculante
Una política interna de IA traduce los requisitos generales en reglas claras para el trabajo diario. Debe ser lo suficientemente concisa para usarse dentro de la empresa y lo suficientemente específica para facilitar la toma de decisiones.
Como mínimo, se debería regular lo siguiente:
- ¿Qué sistemas de IA están permitidos, restringidos o prohibidos?
- para qué tareas se pueden utilizar los sistemas
- qué datos personales, confidenciales o protegidos no se pueden introducir
- cuyos resultados requieren aprobación profesional o editorial.
- ¿Quién es el responsable del sistema y caso de uso correspondiente?
- Cómo informar sobre errores, problemas de protección de datos y otros incidentes.
- cuando se actualizan la formación y las políticas
Encontrará una estructura detallada en nuestra guía sobre políticas de IA para pymes . La política no sustituye la formación. Ambas medidas se complementan: la política define qué se aplica; la formación explica por qué se aplican las normas y cómo deben actuar los empleados.
Plan de 30 días para el desarrollo de competencias en IA según la Ley de IA de la UE.
Días 1 a 5: Creación de un inventario de IA
Documente todos los sistemas de IA utilizados, tanto oficiales como extraoficiales. No se limite a preguntar sobre el software adquirido. Examine también las funciones de IA en programas de oficina, servicios de traducción, plataformas de marketing, herramientas de aplicación, sistemas CRM y cuentas privadas utilizadas con fines comerciales.
Documentación para cada sistema:
- Nombre, proveedor y departamento interno responsable
- Finalidad y uso real
- usuarios y grupos afectados
- tipos de datos procesados
- Uso posterior y publicación de los resultados
- controles y aprobaciones existentes
Días 6 a 10: Evaluar el uso y los riesgos.
Evalúe cada caso de uso en función de su daño potencial. Un borrador para una lluvia de ideas interna debe tratarse de manera diferente a un resultado de IA que influya en una aplicación, un premio o una decisión relacionada con la seguridad.
Consideremos las declaraciones falsas, la discriminación, las filtraciones de datos, los problemas de derechos de autor, la pérdida de información confidencial y las responsabilidades poco claras.
Días 11 a 15: Definir roles y permisos.
Para cada sistema de IA relevante, identifique al menos a una persona responsable. Defina quién está autorizado a usar el sistema, quién supervisa los resultados y quién decide sobre los nuevos casos de uso.
La supervisión humana es fundamental: una persona debe estar profesionalmente cualificada para cuestionar, corregir o rechazar un resultado. Una aprobación meramente formal, sin tiempo, conocimiento ni margen para la toma de decisiones, no constituye un control efectivo.
Días 16 a 20: Adoptar una política interna de IA.
Redacta las normas con claridad y de forma que sean relevantes para el entorno laboral. Utiliza ejemplos concretos de tu empresa: ¿Está permitido subir un presupuesto? ¿Se pueden procesar los documentos de solicitud? ¿Quién revisa una traducción al italiano? ¿Está permitido publicar una imagen generada por IA?
Días 21 a 25: Formación basada en roles
En la escuela no se debe hablar del futuro de la IA en términos abstractos, sino centrarse en los sistemas y las tareas que se utilizan en la práctica. Tras la formación, los empleados deben saber qué pueden hacer, qué riesgos son relevantes y a quién acudir si tienen dudas.
Días 26 a 30: Presentar evidencia y actualizaciones del plan.
Almacene de forma centralizada los materiales de capacitación, los certificados de asistencia, las descripciones de roles, las aprobaciones y las políticas. Programe una revisión cuando se implemente un nuevo sistema, las funciones cambien significativamente, surjan nuevos riesgos o se produzca un incidente.
Si desea comenzar con un caso de uso manejable, nuestra guía muestra cómo se puede estructurar un proyecto piloto de IA en el Tirol del Sur.
Errores típicos en la implementación
- Capacite únicamente al personal de TI: Se necesitan conocimientos especializados en IA allí donde se utilizan o se implementan sistemas de IA.
- Ofrecer formación para todos: Los roles, los conocimientos previos y los riesgos varían. El contenido debe reflejar estas diferencias.
- Solo se recopilarán las listas de participantes: Un nombre y una fecha no indican qué habilidad se enseñó.
- Uso no oficial pasado por alto: En ocasiones, los empleados utilizan herramientas de libre acceso antes de que existan normas establecidas por la empresa.
- Céntrese en las herramientas, no en los procesos: El riesgo suele surgir del caso de uso y no únicamente del nombre del producto.
- Las pruebas en humanos solo afirman lo siguiente: El control solo funciona con experiencia, tiempo y verdadero poder de decisión.
- No actualice nada después de la capacitación: Los sistemas, las funciones, los flujos de datos y las aplicaciones operativas están cambiando.
Con más de 20 años de experiencia trabajando en la intersección de la estrategia, el desarrollo web y la digitalización, sé que las pequeñas empresas rara vez necesitan más complejidad. Necesitan decisiones claras. ¿Quién tiene permiso para hacer qué, con qué datos, bajo qué control y con qué objetivo? Una vez que se responden estas preguntas, el uso de la IA se vuelve más manejable y las necesidades de capacitación se concretan.
Preguntas frecuentes sobre la competencia en IA y el Artículo 4
¿Quiénes están obligados en virtud del artículo 4 de la Ley de IA de la UE?
El artículo 4 está dirigido a los proveedores y operadores de sistemas de IA. Las medidas afectan a los empleados y demás personas autorizadas que participan en el funcionamiento o uso de los sistemas dentro de su ámbito organizativo de responsabilidad.
¿Desde cuándo se aplica el artículo 4 de la Ley de IA?
El artículo 4 es aplicable desde el 2 de febrero de 2025. En julio de 2026, la disposición fue modificada: las empresas deben seguir adoptando medidas para fomentar las habilidades en IA, pero ya no están obligadas a garantizar un nivel específico de competencia individual.
¿El artículo 4 también se aplica si los empleados utilizan ChatGPT?
En principio, el uso operativo de un sistema de IA generativa puede estar comprendido en el ámbito de aplicación del artículo 4, incluso si la aplicación no se clasifica como IA de alto riesgo. Los factores determinantes son el uso específico, el papel de la empresa, el contexto de uso y cualquier posible exención del ámbito de aplicación de la Ley de IA de la UE.
¿Mi empresa necesita un certificado de competencia en IA?
No, el artículo 4 no exige un certificado específico. La Comisión Europea cita los registros internos de formación y otras medidas de apoyo como documentación válida.
¿Con qué frecuencia necesitan formación los empleados?
El artículo 4 no especifica un intervalo de capacitación fijo. Una actualización resulta especialmente útil cuando se introducen nuevos sistemas o casos de uso, cambian las funciones o los riesgos, o una auditoría interna revela lagunas de conocimiento.
¿Qué información debe documentarse como prueba de formación?
Documente los objetivos de aprendizaje, el contenido, los sistemas de IA utilizados, la fecha, la duración, los participantes y sus roles. Para las aplicaciones pertinentes, añada una breve evaluación del aprendizaje, las normas de aprobación y la fecha prevista de actualización.
¿Quién es el responsable interno de la implementación?
El artículo 4 no especifica un cargo concreto. Sin embargo, la dirección debe establecer responsabilidades claras en materia de inventario de IA, evaluación de riesgos, política interna de IA, formación, aprobaciones y actualizaciones periódicas.
¿Es suficiente un curso de formación online general para todo el mundo?
Una introducción general puede servir de base, pero no es suficiente en todos los contextos de uso. Los empleados, los responsables de la aprobación y los gerentes requieren conocimientos diferentes, adecuados a sus tareas y a las posibles consecuencias de un error.
Conclusión: La competencia en IA es un proceso, no un certificado.
La competencia en IA contemplada en la Ley de IA de la UE puede implementarse de forma pragmática para las pymes: registrar los sistemas utilizados, evaluar el contexto de uso, definir roles, formular normas, proporcionar formación adaptada a las responsabilidades y documentar las medidas. Esto evita generar trámites administrativos innecesarios y, en cambio, proporciona una base sólida para tomar mejores decisiones.
Mi consejo es comenzar con una aplicación claramente definida. Un caso de uso con datos, pruebas y reglas de aprobación rastreables es más valioso que varias herramientas sin control. Si desea integrar estratégicamente la IA en sus procesos actuales, el colectivo de profesionales independientes Berger+Team, con sede en Bolzano, puede brindarle asesoría en estrategia de IA, automatización e integración práctica de procesos . Hablará directamente con los expertos que trabajan en su proyecto.
Este artículo ofrece orientación práctica y no constituye asesoramiento legal individual. Para datos personales sensibles, aplicaciones con un impacto significativo en las personas o sistemas de IA potencialmente de alto riesgo, se recomienda una revisión legal y profesional.
