MIOTI impulsa la alfabetización en IA para cumplir, competir y liderar con la nueva Ley Europea AI ACT.

• MIOTI Tech & Business School acerca la Ley Europea de Inteligencia Artificial a las empresas con un enfoque práctico basado en riesgo, obligaciones para modelos de propósito general y gobernanza rigurosa del dato.
• La Ley establece cuatro niveles de riesgo y refuerza transparencia, trazabilidad, pruebas y gobernanza de datos en alineación con el RGPD, con AESIA y AEPD como referentes en España.
• La alfabetización en IA es exigible desde el 2 de febrero de 2025 y las autoridades requerirán evidencias de cumplimiento a partir del 3 de agosto de 2026, con posible responsabilidad civil por daños causados por personal no capacitado.

 MIOTI Tech & Business School , la escuela de tecnología aplicada a los negocios líder en Data Science, Inteligencia Artificial y nuevas tecnologías, ha presentado en su evento bimestral, MIOTI Morning Techs, las claves para que las empresas e instituciones den cumplimiento efectivo a la nueva Ley Europea de Inteligencia Artificial, AI Act.

La escuela ha puesto el foco en la alfabetización en IA como requisito legal y estratégico, en las nuevas exigencias a los modelos de propósito general (GPAI) y en un marco proporcional al riesgo que prioriza seguridad, derechos fundamentales y transparencia. El objetivo es convertir el cumplimiento en resultados tangibles, acelerando la adopción responsable y verificable.

Qué cambia con AI Act

AI ACT establece un estándar europeo que aplica tanto a actores establecidos dentro de la UE como a quienes operan fuera cuando los resultados de sus sistemas se utilicen dentro del territorio de la comunidad europea. Definido en el artículo 2, alcanzará a proveedores, distribuidores, importadores y usuarios, así como a productos que integren Inteligencia Artificial y se comercialicen en la Unión Europea. En el contexto nacional, la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) y la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) figuran como organismos de referencia para la supervisión y la protección de datos personales.

La compañía destaca que la regulación clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles de riesgo —mínimo, limitado, alto e inadmisible— y que concreta la mayor carga de obligaciones en los proveedores de sistemas de alto riesgo. Quedan prohibidas las prácticas que vulneran valores y derechos fundamentales de la Unión, como la puntuación social, la explotación de colectivos vulnerables, la manipulación conductual o la identificación biométrica en tiempo real. En el extremo opuesto, aplicaciones de riesgo mínimo, como filtros de spam o videojuegos con funcionalidades de IA, no soportan cargas adicionales más allá de las ya exigibles por otras normativas.

En el caso de los modelos de Inteligencia Artificial de Propósito General (GPAI), AI Act establece exigentes requisitos de transparencia y control. Los proveedores deberán documentar la arquitectura del modelo, sus capacidades y limitaciones, así como el contenido utilizado para su entrenamiento y las medidas aplicadas para su evaluación y mitigación de riesgos. Cuando el GPAI pueda presentar riesgo sistémico, se requerirán evaluaciones adicionales, pruebas adversas y la notificación de incidentes graves, incluidos los de ciberseguridad. Además, todos los modelos deberán registrarse en la base de datos de la UE, gestionada por la Comisión, antes de su comercialización.

Datos de calidad, pruebas y trazabilidad como columna vertebral 

Para MIOTI, el cumplimiento se construye con calidad y gobernanza del dato:

• Conjuntos de entrenamiento, validación y prueba relevantes, representativos, completos y actualizados cuando proceda.
• Controles para evitar sesgos sistémicos y resultados discriminatorios en decisiones sensibles como selección de personal, concesión de crédito o identificación de personas.
• Trazabilidad del origen de los datos, métodos de recopilación y procesamiento, y técnicas de limpieza, equilibrado o anonimización aplicadas, garantizando auditabilidad y rendición de cuentas.
• Pruebas previas al despliegue con conjuntos de validación distintos a los de entrenamiento para verificar rendimiento y robustez. 

“Cumplir con la Ley implica elevar el nivel de habilidades, documentar y probar con rigor, y ajustar la formación al contexto de cada rol; así es como se reduce riesgo, se evitan sesgos y se escalan soluciones seguras”, señala Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School.

El uso de datos personales para entrenar IA se enlaza directamente con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), promoviendo una base jurídica adecuada —como consentimiento o interés legítimo—, la minimización, la anonimización o seudonimización. Otro de los puntos clave es el impacto sobre los derechos fundamentales en usos sensibles y ejercicios de evidencia para auditorías regulatorias de terceros.

Formar en Inteligencia Artificial para competir y liderar

Una novedad destacada en la guía de MIOTI es la alfabetización en Inteligencia Artificial. El Artículo 4 de la Ley de IA establece la obligación de garantizar que todos los empleados adquieran un nivel suficiente de conocimiento sobre IA, sus riesgos y consideraciones éticas. No se trata solo de formar, sino de personalizar la formación según el contexto, adaptándola a los diferentes roles, tareas y conocimientos técnicos de cada profesional. 

Para cumplir con esta exigencia, las organizaciones deberán evaluar los niveles actuales de conocimiento en IA de sus empleados, crear programas formativos específicos, mantener documentación e informes actualizados y establecer políticas internas que promuevan el aprendizaje continuo. Además, la colaboración con sectores y autoridades reguladoras se perfila como una buena práctica esencial para asegurar un despliegue responsable de la tecnología.

“El reto está en construir una verdadera cultura de alfabetización en IA dentro de las organizaciones. Las empresas que entiendan esto convertirán la formación en una herramienta de competitividad, confianza y liderazgo tecnológico”, destaca Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School.

Con este enfoque integral, MIOTI habilita a las organizaciones para desplegar una IA responsable y demostrar su conformidad cuando la supervisión sea plenamente efectiva, transformando el cumplimiento en confianza y en ventaja competitiva sostenible.