Antes de avanzar con la IA en una organización, conviene tener claro qué nivel de AI Literacy tienen las personas que van a utilizarla.
El AI Literacy o alfabetización en IA engloba los conocimientos, habilidades y criterio necesarios para utilizar sistemas de inteligencia artificial de forma efectiva, segura y responsable.
Hoy ya no es solo una cuestión de productividad, también forma parte de las obligaciones que introduce el AI Act europeo, que exige a las organizaciones adoptar medidas para fomentar un nivel adecuado de alfabetización en IA entre las personas que utilizan estos sistemas.
Alfabetizar no es solo formar.
No todos los empleados parten del mismo nivel, ni todos necesitan desarrollar las mismas capacidades.
Además, la alfabetización en IA debería estar alineada con los objetivos del negocio: mejorar procesos, aumentar la productividad, reducir tareas repetitivas, tomar mejores decisiones, mejorar la experiencia de cliente, personalizar recomendaciones, optimizar la atención al cliente, anticipar demanda, mejorar la conversión en ecommerce o detectar nuevas oportunidades comerciales.
Por eso, antes de diseñar una estrategia de adopción, necesitamos saber dónde estamos.
Identificar el nivel de AI Literacy de empleados y departamentos nos permite construir un mapa de la organización: detectar resistencias, identificar brechas de conocimiento, localizar perfiles avanzados y futuros AI Champions, y decidir qué capacidades necesitamos desarrollar para avanzar.
En este artículo veremos seis perfiles de alfabetización y adopción de IA que pueden ayudarte a entender en qué punto se encuentra tu organización y cuál debería ser el siguiente paso.
Usar IA no significa tener un nivel alto de AI Literacy
Uno de los errores más habituales al analizar la adopción de IA es medir únicamente cuántas personas utilizan herramientas y con qué frecuencia lo hacen.
Pero utilizar mucho la IA no significa necesariamente utilizarla bien.
Podemos encontrarnos con empleados que recurren a ella varias veces al día, saben construir buenos prompts y obtienen resultados rápidamente, pero que no verifican la información, desconocen cómo se gestionan los datos que introducen o confían demasiado en las respuestas que reciben.
También ocurre lo contrario, profesionales que conocen bien las limitaciones y riesgos de la IA, pero apenas la utilizan porque todavía no han encontrado casos de uso claros para su trabajo o no se sienten suficientemente seguros para incorporarla.
Por eso, cuando hablamos de AI Literacy, necesitamos mirar más allá de la frecuencia de uso.
Hay que evaluar aspectos como:
- el nivel de conocimiento sobre IA;
- la capacidad para interactuar con las herramientas;
- el pensamiento crítico para evaluar sus respuestas;
- el conocimiento de riesgos, privacidad y uso responsable;
- la autonomía para seleccionar la herramienta adecuada;
- y la capacidad para integrar la IA en el trabajo diario.
Esto nos permite entender algo importante, la adopción no es lineal y no todas las personas avanzan de la misma manera.
A partir de estas diferencias podemos identificar seis perfiles que representan distintos niveles de alfabetización y adopción de IA dentro de una organización.
Los 6 perfiles de AI Literacy dentro de una organización
Para poder evaluar de forma práctica el nivel de adopción de IA dentro de una empresa, he creado una escala de AI Literacy y adopción, pensada para identificar no solo cuánto utiliza una persona la inteligencia artificial, sino también cómo la utiliza, con qué nivel de autonomía, qué criterio aplica, qué riesgos entiende y hasta qué punto la ha integrado en su trabajo.
La metodología parte de una idea sencilla, usar IA no significa necesariamente tener un nivel alto de alfabetización en IA.
Por eso, la evaluación no se basa únicamente en la frecuencia de uso de herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini. También analiza aspectos como el conocimiento, la calidad de la interacción con la IA, la capacidad de verificar resultados, el uso responsable, la integración en procesos y la capacidad para ayudar a otros a adoptarla.
A partir de estas variables, he definido seis perfiles de madurez, desde las personas que todavía muestran resistencia o inseguridad hasta aquellas que ya actúan como referentes internos de adopción.
Nivel 0 · AI Skeptic — El Escéptico
Es la persona que todavía mantiene cierta distancia frente a la IA.
Puede sentir desconfianza, miedo a equivocarse, preocupación por la privacidad o simplemente no tener claro qué utilidad puede tener para su trabajo. En algunos casos existe incluso la sensación de que la IA puede acabar sustituyendo determinadas funciones o haciendo que parte de su conocimiento deje de ser relevante.
Su uso suele ser inexistente o muy puntual.
No necesariamente está en contra de la tecnología, simplemente necesita entenderla mejor y sentirse seguro antes de empezar a utilizarla.
En este perfil, empezar directamente por una formación avanzada de prompting probablemente tendrá poco impacto y ocasionaría un mayor rechazo por su complejidad. Por ello, antes de cualquier acción necesitamos trabajar la confianza, explicar casos de uso cercanos a su realidad y establecer claramente qué se puede hacer, qué no y bajo qué reglas.
Qué necesita: awareness, confianza, AI Literacy básica y espacios seguros de experimentación.
Nivel 1 · AI Novice — El Novato
Ya ha dado el primer paso.
Ha probado alguna herramienta de IA y empieza a utilizarla para tareas sencillas como: redactar un correo, resumir un documento, buscar ideas, traducir un texto o realizar una consulta.
Sin embargo, todavía suele interactuar con la IA de forma muy básica.
Puede escribir:
“Hazme un email para un cliente.”
en lugar de aportar contexto sobre quién es el cliente, cuál es el objetivo del mensaje, qué información debe incluir o qué tono necesita.
Es habitual que trate la IA como si fuera un buscador y espere que una instrucción breve produzca directamente la respuesta correcta.
Aquí el objetivo no es enseñarle todas las posibilidades de la inteligencia artificial, sino conseguir que empiece a utilizarla con mayor autonomía y entienda cómo obtener mejores resultados.
Qué necesita: fundamentos de AI Literacy, prompting, práctica guiada y casos de uso relacionados con su puesto.
Nivel 2 · AI User — El Usuario
Este perfil suele ser fácil de detectar.
Utiliza la IA casi todos los días, experimenta con distintas herramientas, conoce trucos, sabe redactar buenos prompts, habla de forma natural con la IA en su día a día y probablemente ya está ahorrando bastante tiempo en determinadas tareas.
Puede utilizar IA para analizar información, preparar presentaciones, redactar contenidos, trabajar con documentos, investigar, generar ideas o apoyar decisiones.
A simple vista podría parecer uno de los perfiles más maduros de la organización.
Pero aquí aparece un riesgo importante, el overtrust o exceso de confianza.
Cuando una herramienta ofrece buenos resultados de manera recurrente es fácil empezar a asumir que sus respuestas son correctas. Y eso puede llevar a utilizar datos sin verificar, aceptar análisis incorrectos o compartir información que no debería introducirse en determinadas herramientas.
Por eso este perfil necesita avanzar de “sé utilizar muy bien la IA” a “sé utilizarla bien y sé evaluar cuándo puedo confiar en ella”.
Qué necesita: pensamiento crítico, verificación de resultados, privacidad, seguridad, riesgos y uso responsable.
Nivel 3 · AI Practitioner — El Profesional
En este nivel aparece un cambio importante, el criterio.
El Profesional no solo sabe conseguir buenos resultados con IA, también sabe evaluar esos resultados.
Entiende que una respuesta convincente no tiene por qué ser correcta, sabe que los modelos pueden equivocarse y adapta la forma en la que utiliza la herramienta según el nivel de riesgo de la tarea.
Da contexto, hace preguntas de seguimiento, contrasta información y sabe cuándo necesita validar una respuesta con otras fuentes o con un especialista.
Además, empieza a elegir herramientas según la necesidad.
No utiliza necesariamente el mismo modelo para todo, sino que entiende que determinadas tareas pueden resolverse mejor con herramientas diferentes.
En este punto, la IA empieza a convertirse en una competencia profesional, no simplemente en una herramienta de productividad.
Qué necesita: especialización por función, casos de uso avanzados, nuevas herramientas y desarrollo continuo de skills.
Nivel 4 · AI Integrator — El Integrador
El Integrador ya no utiliza la IA únicamente para resolver tareas individuales.
Empieza a preguntarse cómo puede mejorar un proceso completo.
Por ejemplo, en ecommerce puede analizar cómo utilizar IA desde la identificación de tendencias y generación de fichas de producto hasta la personalización, atención al cliente o análisis de reviews.
En retail puede explorar cómo aplicarla a previsión de demanda, gestión de inventario, operaciones de tienda, planificación comercial o conocimiento del cliente.
En otras áreas puede conectar IA con documentos, datos, automatizaciones, asistentes internos o workflows que eliminen pasos manuales.
Su pregunta deja de ser:
“¿Qué puedo hacer con ChatGPT?”
y pasa a ser:
“¿Cómo podemos hacer mejor este proceso utilizando IA?”
Aquí empieza la verdadera transformación del trabajo.
Qué necesita: automatización, agentes, rediseño de procesos, integración con herramientas corporativas y medición del impacto.
Nivel 5 · AI Champion — El Champion
El Champion no solo ha adoptado la IA sino que ayuda a que otros también lo hagan.
Puede estar en Marketing, Recursos Humanos, Finanzas, Ecommerce, Operaciones, Atención al Cliente, IT o prácticamente cualquier área de la organización.
Conoce bien los procesos de su departamento, detecta oportunidades, experimenta, comparte lo que aprende y ayuda a sus compañeros cuando encuentran dificultades.
No tiene por qué ser una persona técnica.
De hecho, algunos de los mejores AI Champions son profesionales que combinan conocimiento profundo del negocio, curiosidad por la tecnología y capacidad para trabajar con otras personas.
Son especialmente valiosos porque permiten que la adopción no dependa únicamente del equipo de IT, innovación o de una futura AI Office.
Crean capilaridad dentro de la organización.
Qué necesita: liderazgo, comunidad, acceso a experimentación, herramientas avanzadas y participación en iniciativas estratégicas de adopción.
Estos seis perfiles no deberían utilizarse para etiquetar a las personas, sino para entender qué necesita cada una para avanzar.
Porque el objetivo no es conseguir que toda la plantilla llegue al nivel de AI Champion.
El objetivo es que cada profesional alcance el nivel de alfabetización y adopción que necesita para desempeñar mejor su función y contribuir a los objetivos de la organización.
Tu organización no tiene un único nivel de madurez en IA
Explicar que uno de los errores habituales es clasificar a toda la empresa como:
“tenemos un nivel bajo, medio o alto de IA”.
En realidad, dentro de una misma organización pueden convivir simultáneamente todos los perfiles.
Por ejemplo:
- Marketing puede tener muchos Power Users.
- Finanzas puede concentrar perfiles Novice.
- IT puede tener Practitioners.
- Operaciones puede presentar mayor resistencia.
- Determinados profesionales pueden actuar como Integrators o Champions.
Introducir la necesidad de construir un mapa de alfabetización y adopción por personas, equipos y departamentos.
De la formación genérica a un mapa de skills de IA
Uno de los primeros pasos para trabajar la adopción de IA es entender que no todas las personas necesitan aprender lo mismo ni al mismo ritmo.
Una formación general sobre inteligencia artificial puede ser un buen punto de partida, pero después hay que aterrizar esas competencias en cada puesto y en las necesidades concretas de la organización.
Un profesional de Marketing puede necesitar desarrollar competencias para investigar, generar contenidos, analizar campañas o automatizar workflows.
En Recursos Humanos será importante trabajar también aspectos como privacidad, sesgos y uso responsable de la IA.
En Operaciones, la prioridad puede estar en identificar procesos que pueden optimizarse o automatizarse.
Y para dirección, la conversación es diferente. Necesita entender cómo identificar oportunidades, priorizar inversiones, gestionar riesgos y conectar la IA con los objetivos estratégicos.
Por eso recomiendo crear un AI Skills Map que permita conocer qué competencias tiene actualmente cada colectivo, cuáles necesita desarrollar y qué nivel debería alcanzar.
El mapa puede incluir diferentes áreas de conocimiento
- AI Literacy, para comprender las capacidades, limitaciones y riesgos de la IA.
- AI Tools, para utilizar de forma eficaz las herramientas relevantes para cada función.
- AI Application, para aplicar IA a tareas y procesos concretos del puesto.
- AI Workflow & Automation, para integrar IA en workflows, automatizaciones y procesos completos.
- AI Evaluation, para revisar y validar críticamente los resultados generados por IA.
- AI Strategy & Governance, especialmente relevante para managers y perfiles responsables de transformación, tecnología y negocio.
A partir de ahí podemos establecer diferentes niveles de dominio, desde una comprensión básica de la IA hasta perfiles capaces de diseñar soluciones, automatizaciones o estrategias de transformación.
El resultado es un mapa de capacidades que permite identificar dónde están las principales brechas y decidir qué formación, acompañamiento o upskilling necesita cada colectivo.
Y lo más importante es conectar este mapa con el roadmap de adopción.
De esta forma, la formación deja de ser una acción aislada y pasa a formar parte del propio proceso de transformación.
Porque el objetivo no es que toda la plantilla tenga el mismo nivel de conocimiento sobre IA. El objetivo es que cada persona desarrolle las capacidades que necesita para utilizarla bien en su trabajo y contribuir a la estrategia de la organización.
¿Quieres medir el nivel de IA de tu organización y diseñar un plan de adopción?
Antes de desplegar herramientas, crear agentes o lanzar programas de formación, necesitas saber dónde está realmente tu organización.
Un diagnóstico de alfabetización y adopción de IA te permite identificar el nivel actual de tus equipos, las skills que necesitas desarrollar, los departamentos con mayor potencial, los casos de uso prioritarios y los principales riesgos.
A partir de ese mapa podemos construir un plan de adopción de IA conectado con negocio, personas y tecnología, con una hoja de ruta clara para avanzar desde la situación actual hasta el nivel de adopción que tu organización necesita.
Diagnosticar primero, capacitar después, integrar donde exista valor y escalar aquello que funciona.
👉 Si quieres medir el nivel de IA de tu organización y diseñar un plan de adopción, contáctame.
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