La Oficina de IA de la UE acaba de publicar un repositorio con lo que hacen IBM, Telefónica o Booking.com para cumplir el Artículo 4. Spoiler: ninguna de sus soluciones requiere un presupuesto de multinacional.
El Artículo 4 del AI Act obliga a proveedores y desplegadores de sistemas de IA a garantizar un nivel suficiente de alfabetización entre su personal. Sin fecha de gracia. Desde el 2 de febrero de 2025, esto es exigible.
El problema es que la mayoría de las guías que circulan están escritas pensando en empresas con departamentos de cumplimiento, directores de ética IA y equipos de formación dedicados. Si tu empresa tiene entre 10 y 250 personas, eso no es tu realidad.
He revisado el repositorio completo —28 organizaciones, desde microempresas hasta gigantes del sector— para extraer lo que sí funciona en entornos más pequeños. Aquí va el análisis sin adornos.
Qué es exactamente el Artículo 4 (y por qué importa más de lo que crees)
El Artículo 4 del AI Act dice, en esencia, que cualquier empresa que use o desarrolle sistemas de IA debe asegurarse de que las personas que trabajan con esos sistemas tienen los conocimientos necesarios para hacerlo con criterio y responsabilidad.
¿Qué cuenta como "sistema de IA" en tu empresa? Más cosas de las que piensas: herramientas de contratación con filtros automáticos, chatbots de atención al cliente, sistemas de scoring crediticio, plataformas de marketing con segmentación automatizada, asistentes de código como Copilot. Si lo usáis en el trabajo y toma o apoya decisiones, probablemente aplica.
La ley no exige que todos sean expertos técnicos. Exige que el nivel de conocimiento sea proporcional al rol. Esa distinción es la clave de todo.
Un comercial que usa IA para priorizar leads no necesita saber cómo funciona el modelo subyacente. Sí necesita entender qué puede y qué no puede hacer esa herramienta, y cuándo hay que aplicar criterio humano.
El patrón común: formación por capas según el rol
Sin excepción, todas las organizaciones del repositorio —desde la microempresa Asimov AI hasta IBM— aplican la misma lógica: no hay un único programa de formación, hay niveles.
Fundamentos de IA, cómo funciona la herramienta que usan, qué riesgos existen, cuándo el output es fiable. Sin tecnicismos. Generalmente online y corto.
Profundización en los sistemas específicos que gestionan. Cómo evaluar resultados, detectar sesgos y gestión de riesgos básica.
Formación específica sobre el AI Act, evaluación de riesgo, documentación técnica y gobernanza de IA.
Para una PYME esto se traduce de forma muy concreta: no necesitas un programa de 200 horas. Necesitas tres módulos bien diferenciados, con contenido distinto para cada perfil.
Las prácticas más replicables para empresas medianas
Después de revisar los 28 casos, estas son las iniciativas que más sentido tienen para una empresa de entre 20 y 250 personas:
Sesiones cortas y recurrentes — modelo "FrAIday"
Sesiones mensuales de 50 minutos abiertas a toda la plantilla. Formato: 5 minutos de novedades, 30 de ponencia y Q&A con quiz. Todo grabado y disponible después en múltiples formatos.
Resultado: En 8 meses llegaron al 25% de la plantilla total, con 1 de cada 3 empleados de oficina participando de forma regular.
El inventario de sistemas de IA como punto de partida
Implementaron los AI-SPOCs: personas de referencia en cada departamento formadas para identificar qué sistemas de IA existen en su área y evaluar si son problemáticos.
Para una PYME esto puede ser tan simple como un formulario interno donde cada responsable lista las herramientas que usa su equipo. El resultado suele sorprender a los directivos: descubren herramientas de IA que sus equipos llevan meses usando sin que nadie lo supiera.
Formación contextualizada al negocio, no formación genérica
Diseñaron un programa específico para su equipo legal. No contrataron un curso online genérico: crearon contenido que arrancaba con casos reales del sector (machine learning para detectar fraude en pagos) para luego aterrizar en las implicaciones regulatorias que ese equipo ya conocía.
Documentar qué hacéis, aunque sea de forma sencilla
Obtuvieron la certificación ISO 42001 en parte gracias a que tenían documentado qué sistemas de IA usaban, quién los usaba y qué evaluación de riesgo se había hecho sobre cada uno.
Para una PYME no se trata de montar un sistema burocrático. Se trata de tener, como mínimo, una hoja de registro: qué herramienta de IA se usa, en qué proceso, quién la gestiona y si existe algún riesgo identificado.
Lo que hacen las microempresas (y que las grandes olvidan mencionar)
Hay algo curioso en el repositorio: las empresas más pequeñas tienen algunas de las prácticas más inteligentes.
Asimov AI (menos de 15 empleados) integra la formación en IA directamente en las llamadas de onboarding de nuevos clientes. Sin sesión separada, sin coste adicional: cuando enseñan a usar su plataforma, explican también cómo funciona el modelo subyacente, qué son las alucinaciones en contexto legislativo y cómo verificar los outputs.
Eyer (4-5 personas) hace algo parecido internamente: toda la documentación técnica sobre sus propios modelos está accesible para todos los empleados en un repositorio compartido. Sin filtros, sin jerarquías. La transparencia como práctica de alfabetización.
La alfabetización en IA no necesita ser un programa formal para ser efectiva. Puede estar integrada en los procesos que ya existen.
El error más común que veo en empresas españolas
En las formaciones que imparto, el patrón se repite: las empresas confunden "dar acceso a una herramienta de IA" con "haber cumplido con la formación". No es lo mismo.
Que tus empleados tengan licencias de Copilot no significa que sepan usarlo con criterio. Que hayan hecho un webinar de una hora sobre ChatGPT no significa que entiendan cuándo no deben fiarse de sus respuestas. El Artículo 4 no pide que la gente use IA. Pide que quien la use entienda lo que está usando.
Por dónde empezar si eres una PYME
Si tu empresa usa herramientas de IA y no tenéis ningún programa de alfabetización todavía, el orden lógico es:
- Inventario Listad qué herramientas de IA usa cada área y para qué. Os llevaréis alguna sorpresa.
- Clasificación por riesgo No todos los usos son iguales. Un chatbot de soporte interno tiene menos implicaciones que un sistema que filtra candidaturas.
- Formación por capas Un módulo corto para todos, contenido específico para los usuarios más implicados.
- Documentación mínima Registrad qué formación se ha dado, cuándo y a quién. Es vuestra evidencia de cumplimiento.
- Revisión periódica La IA evoluciona. La formación tiene que actualizarse. No es un proyecto, es un proceso.
No es complejo. Lo que sí es un error es esperar a que la regulación se aplique de forma estricta para empezar a moverse. A estas alturas, eso ya no es prudencia — es apuesta.
¿Cuántas herramientas de IA está usando tu equipo sin que nadie les haya explicado sus limitaciones?
Este artículo se basa en el Living Repository of AI Literacy Practices v.16.04.2025, publicado por la Oficina de IA de la Unión Europea. Las referencias normativas corresponden al Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act) vigente a la fecha de publicación.
Si te interesa formar a tu equipo en alfabetización en IA y cumplir con el Artículo 4 del AI Act, no dudes en contactarme.
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Abogada especializada en Inteligencia Artificial. Profesora externa de IA en ENAE. Speaker. CEO Fundadora de academiadeia.es, legalprompt.es, fenixcomunicación.es, murciaunica.com y la revista digital para «Nostálgicos de mentes inquietas» generacionfenix.com.
