La co­m­pe­te­n­cia en IA describe la capacidad de utilizar sistemas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial de forma segura, re­s­po­n­sa­ble y con co­no­ci­mie­n­to. En México todavía no existe una ley integral de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, pero las empresas que tratan datos pe­r­so­na­les mediante sistemas de IA deben cumplir la nueva Ley Federal de Pro­te­c­ción de Datos Pe­r­so­na­les en Posesión de los Pa­r­ti­cu­la­res (LFPDPPP), vigente desde marzo de 2025.

Resumen

La co­m­pe­te­n­cia en IA es la capacidad de utilizar sistemas de IA de forma segura, re­s­po­n­sa­ble y con co­no­ci­mie­n­to, y es cada vez más relevante a medida que los sistemas de IA se integran en el trabajo, la ad­mi­ni­s­tra­ción y la vida cotidiana.

  • Combina una co­m­pre­n­sión básica de la IA con ha­bi­li­da­des prácticas y capacidad de va­lo­ra­ción crítica.
  • Sus áreas centrales son la co­m­pre­n­sión básica de la IA, la va­lo­ra­ción crítica, la apli­ca­ción práctica y los co­no­ci­mie­n­tos legales y re­gu­la­to­rios.
  • Se de­sa­rro­lla de forma continua mediante el análisis de las ne­ce­si­da­des de formación, talleres y cursos adaptados a cada tarea.

¿Qué significa la co­m­pe­te­n­cia en IA?

La co­m­pe­te­n­cia en IA designa la co­m­bi­na­ción de ha­bi­li­da­des, co­no­ci­mie­n­tos y co­m­pre­n­sión necesaria para utilizar sistemas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial de forma adecuada. Incluye una co­m­pre­n­sión básica de cómo funciona la IA y cómo se pueden in­te­r­pre­tar sus re­su­l­ta­dos. También abarca la capacidad de reconocer y valorar de forma crítica las opo­r­tu­ni­da­des y los riesgos de di­fe­re­n­tes apli­ca­cio­nes de IA. Las personas con co­m­pe­te­n­cia en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial toman de­ci­sio­nes fu­n­da­me­n­ta­das en el uso de la IA y tienen en cuenta aspectos éticos, jurídicos y sociales.

La co­m­pe­te­n­cia en IA incluye el manejo informado de he­rra­mie­n­tas de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, así como la capacidad de ide­n­ti­fi­car de forma temprana posibles errores o riesgos. Ayuda a las empresas a cumplir con la normativa aplicable, en pa­r­ti­cu­lar con la LFPDPPP cuando los sistemas de IA tratan datos pe­r­so­na­les.

¿Por qué y para quién es im­po­r­ta­n­te la co­m­pe­te­n­cia en IA?

La co­m­pe­te­n­cia en IA es im­po­r­ta­n­te para un uso adecuado de la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, y es­pe­cia­l­me­n­te para las empresas que de­sa­rro­llan o utilizan sistemas de IA. Es cada vez más relevante, porque los sistemas de IA se integran cada vez más en el trabajo, la ad­mi­ni­s­tra­ción y la vida cotidiana. Permite a los empleados utilizar he­rra­mie­n­tas basadas en IA de forma segura y eficiente, y evitar riesgos como la des­in­fo­r­ma­ción o los sesgos. Las empresas se be­ne­fi­cian porque así cumplen mejor con la normativa aplicable, como la LFPDPPP, y reducen riesgos de re­s­po­n­sa­bi­li­dad.

México todavía no cuenta con una ley integral de in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial. Aun así, es re­co­me­n­da­ble que las empresas de­sa­rro­llen y do­cu­me­n­ten medidas adecuadas para que su personal y otras personas que operen o utilicen sistemas de IA en su nombre alcancen un nivel su­fi­cie­n­te de co­m­pe­te­n­cia en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, por ejemplo, mediante cursos de formación en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial. El alcance y el tipo de medidas dependen del contexto, de la co­m­ple­ji­dad técnica, de los riesgos asociados al sistema de IA y del nivel de co­no­ci­mie­n­tos de cada persona.

En última instancia, la co­m­pe­te­n­cia en IA protege por igual a empresas, empleados y clientes, y co­n­tri­bu­ye a una di­gi­ta­li­za­ción re­s­po­n­sa­ble.

¿Qué incluye la co­m­pe­te­n­cia en IA?

La co­m­pe­te­n­cia en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial no es una única habilidad, sino un conjunto de ca­pa­ci­da­des que actúan de forma conjunta. En una formación en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, suelen tra­ba­jar­se las si­guie­n­tes áreas centrales:

  1. Co­m­pre­n­sión básica de la IA: para poder valorar y utilizar co­rre­c­ta­me­n­te la IA es necesario un co­no­ci­mie­n­to fu­n­da­me­n­tal sobre la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, su fu­n­cio­na­mie­n­to, los al­go­ri­t­mos de IA, los tipos de sistemas y los campos de apli­ca­ción ha­bi­tua­les.
  2. Va­lo­ra­ción crítica: la capacidad de evaluar de forma crítica los sistemas de IA y sus re­su­l­ta­dos también forma parte de la co­m­pe­te­n­cia en IA. Las personas re­s­po­n­sa­bles deben ser capaces de reconocer y valorar opo­r­tu­ni­da­des, riesgos y posibles co­n­se­cue­n­cias.
  3. Apli­ca­ción práctica: otro co­m­po­ne­n­te esencial es la capacidad de utilizar he­rra­mie­n­tas de IA con co­no­ci­mie­n­to de causa. Esto incluye su uso seguro, la in­te­r­pre­ta­ción de los re­su­l­ta­dos y la capacidad de decidir cuándo tiene sentido uti­li­zar­las y cuáles son sus límites.
  4. Co­no­ci­mie­n­tos legales y re­gu­la­to­rios: además, el co­no­ci­mie­n­to de la normativa aplicable, como la LFPDPPP, forma parte de la co­m­pe­te­n­cia en IA. Los empleados deben entender qué exi­ge­n­cias existen para el uso de sistemas de IA, en especial cuando se tratan datos pe­r­so­na­les, y cómo se pueden minimizar los riesgos.
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¿Cómo se puede de­sa­rro­llar la co­m­pe­te­n­cia en IA?

El de­sa­rro­llo de la co­m­pe­te­n­cia en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial es un proceso continuo que debería abordarse en varios niveles. En primer lugar, conviene crear una base sólida de co­no­ci­mie­n­tos. Esto puede lograrse mediante cursos en línea, talleres, li­te­ra­tu­ra es­pe­cia­li­za­da o se­mi­na­rios web que expliquen de forma co­m­pre­n­si­ble los fu­n­da­me­n­tos y el fu­n­cio­na­mie­n­to de la IA.

Pa­ra­le­la­me­n­te, es im­po­r­ta­n­te de­sa­rro­llar una capacidad de reflexión crítica, que puede en­tre­nar­se mediante estudios de casos, debates en equipo y el análisis de aspectos éticos y jurídicos. Los eje­r­ci­cios prácticos y los ejemplos de apli­ca­ción concretos favorecen el uso seguro y eficiente de las he­rra­mie­n­tas de IA en el trabajo diario y refuerzan la confianza de los empleados en el manejo de estos sistemas.

Las empresas deberían, por tanto:

  • analizar las ne­ce­si­da­des in­di­vi­dua­les de formación,
  • ide­n­ti­fi­car a los empleados co­rre­s­po­n­die­n­tes y
  • elegir las medidas adecuadas.

Entre estas medidas se incluyen talleres básicos, fo­r­ma­cio­nes es­pe­cia­li­za­das, ac­tua­li­za­cio­nes pe­rió­di­cas y cursos de formación en in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial adaptados a tareas y sistemas concretos. Las di­re­c­tri­ces internas, las listas de ve­ri­fi­ca­ción y la de­sig­na­ción de una persona re­s­po­n­sa­ble de IA ayudan además a coordinar la apli­ca­ción y el cu­m­pli­mie­n­to de los re­qui­si­tos legales.

También es fu­n­da­me­n­tal adaptar de forma continua la co­m­pe­te­n­cia en IA a los avances te­c­no­ló­gi­cos y a los nuevos re­qui­si­tos re­gu­la­to­rios. Esto puede lograrse mediante formación continua, el in­te­r­ca­m­bio de ex­pe­rie­n­cias con expertos y la in­te­gra­ción de los apre­n­di­za­jes obtenidos en la práctica. De este modo, las empresas se aseguran de que sus empleados sean capaces de utilizar los sistemas de IA con seguridad y eficacia.

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