AI Literacy no es un curso
En 2023 diseñamos el primer programa de formación en Responsible AI dentro de la organización.
Sin plantilla. Sin precedente interno. Sin presupuesto específico para ello.
Lo que sí había era una intuición. El mayor riesgo de la IA no está en los modelos. Está en las personas que van a tomar decisiones a su alrededor. Sin el criterio para hacer las preguntas correctas en el momento correcto.
Años después, sigo pensando lo mismo. Y he aprendido tres cosas que entonces no sabía.
No es conocimiento técnico, es criterio
La primera tentación al diseñar formación sobre IA es explicar cómo funciona un modelo. Cómo se entrena. Qué es un sesgo de entrenamiento. Qué hacen las funciones de pérdida.
Es interesante. No sirve para nada.
Las personas que trabajan con sistemas de IA en una empresa, sea desde negocio, legal, riesgos, datos o tecnología, no necesitan entender cómo funciona un modelo. Necesitan otra cosa: entender qué decisiones toma ese modelo, sobre quién, con qué consecuencias, y cuándo escalar una duda antes de que se convierta en un problema.
Ese matiz de enfoque lo cambia todo.
Si formo a un analista de negocio en arquitecturas transformer, sale del curso con vocabulario nuevo y la misma incapacidad de identificar que el modelo que su equipo va a desplegar para analizar clientes optimiza la rentabilidad pero ignora a un grupo entero por defecto. Si la formo para preguntar “¿qué clientes no aparecen en los datos con los que entrenamos esto?”, sale con una herramienta que va a usar.
La primera es formación técnica. La segunda es formación de criterio. La distinción parece menor. No lo es.
El formato pesa tanto como el contenido
Un curso obligatorio de compliance no cambia comportamientos. Eso lo sabemos hace años en cualquier disciplina donde se ha intentado.
La gente lo completa porque está en su plan de objetivos. Lo aprueba porque las preguntas se filtran a las pocas semanas. Y al mes siguiente sigue tomando exactamente las mismas decisiones que tomaba antes, porque entre el contenido del curso y la decisión real hay un proceso intermedio que el curso nunca ha tocado: la conversación con su jefe, la prisa por entregar el proyecto, la presión por no parecer un obstáculo.
Diseñamos el programa alrededor de eso.
No transferencia de información. Construcción de criterio aplicado al contexto real de cada rol. Sesiones pequeñas, debate abierto, casos reales que estaban pasando esa misma semana en la organización. Y la regla más importante: el que viene puede traer la duda que quiera. Si no la trae, no hace falta que venga.
Eso último es contraintuitivo dentro de una empresa grande. Una sesión de formación a la que la gente decide si va o no, según si tiene algo concreto que llevar, parece menos eficiente que una sesión a la que va todo el mundo y se da por completada en el sistema.
Es exactamente al revés.
La sesión voluntaria, con duda real, cambia decisiones. La sesión obligatoria, sin duda real, genera registros en un LMS.
Una organización que confunde una cosa con la otra no tiene un problema de formación. Tiene un problema de criterio sobre qué es formar.
La formación no termina nunca
La tercera cosa, y la más difícil de aceptar internamente, es que un programa de AI Literacy no tiene fecha de fin.
No porque el contenido evolucione, que también. Sino porque el objetivo no es que la gente sepa más. Es que la organización tome mejores decisiones sobre IA de forma sostenida. Y eso requiere un sistema vivo, no un curso con caducidad.
Lo que hacíamos en 2023 ya no se parece a lo que hacemos ahora. Las primeras sesiones se centraron más en regulación, menos en operativización ética, porque era lo que tocaba. En 2024, cuando empezaron a aparecer las primeras propuestas comerciales de IA con la etiqueta “responsible by design” pegada en la portada, las sesiones cambiaron. El debate ya no era qué es la IA o el EU AI Act. Era cómo distinguir una afirmación verificable de un argumento de marketing en una propuesta de proveedor. Las sesiones actuales se centran en todos esos aspectos y herramientas que nos facilitan la toma de decisión consciente y alineada con nuestros valores.
Si hubiéramos cerrado el programa cuando alguien terminó la primera versión, hoy estaríamos formando a la gente en problemas de hace tres años. Y los problemas de hace tres años ya no son los problemas que tiene la organización. La velocidad a la que cambia el campo no permite el lujo de un currículo cerrado. Cada trimestre algo nuevo entra en la conversación interna y obliga a revisar qué sesiones tienen sentido seguir dando y qué dudas reales han desplazado a las del trimestre anterior.
Lo importante no es la versión del contenido. Es que existe un mecanismo permanente para que las dudas reales lleguen a alguien que pueda resolverlas, y que ese alguien tenga el tiempo asignado y el mandato para hacerlo.
Sin ese mecanismo no hay AI Literacy. Hay un curso.
Una sesión externa que declíné
En 2025 declíné una sesión formativa externa. Me la pedían en buenas condiciones, con público interesante, sobre un tema que conozco bien.
No la di por exactamente lo mismo que enseño.
Habría sido perfectamente legítima como conferencia. No lo era como formación.
Si yo, que llevo años diciendo que un programa de AI Literacy no es un curso ni una charla, hubiera aceptado dar exactamente eso bajo el nombre de formación, habría participado de la confusión que dedico la mayoría de mi tiempo profesional a desmontar.
Esa coherencia tiene un coste. Decir que no a una invitación de ese tipo con visibilidad es exactamente el tipo de decisión que a uno le piden explicar a posteriori. Pero forma parte del programa también. Cuándo no formar es una decisión de responsabilidad y coherencia moral, igual que cuándo no desplegar un modelo.
La pregunta que sigue importando
Años después, la pregunta que más útil me ha resultado hacer cuando entro en una conversación sobre AI Governance con otra organización es muy sencilla: ¿tenéis un programa de AI Literacy, o tenéis un curso?
La respuesta llega rápido y dice más sobre la madurez del programa de governance que cualquier dashboard de cumplimiento.
Un curso es un evento. Un programa es un compromiso.
Y un compromiso, en gobierno de IA, es lo único que sostiene la coherencia cuando llega la decisión incómoda.