Cuando una empresa decide por fin abordar el EU AI Act, la primera pregunta que se hace suele ser equivocada: "¿a quién se lo encargamos?". Y la respuesta habitual —"al departamento legal" o "a IT"— es parte del problema. Quién necesita formación en AI Act en tu empresa no es una pregunta con una única respuesta, porque el reglamento no regula un departamento: regula el uso de la IA, y esa IA la usan cada vez más personas en más puestos, desde marketing hasta atención al cliente.
En este artículo te explicamos por qué la formación en AI Act no puede quedarse en un equipo aislado, quién debería recibirla en distintos niveles de profundidad, y cómo organizar esto sin paralizar a toda la empresa en el intento.
El error de pensar que esto es "cosa de legal"
Es habitual que, al hablar de cumplimiento normativo, la reacción automática sea delegarlo por completo en el departamento legal o en el responsable de protección de datos. Tiene sentido para la parte de análisis jurídico, pero es un error si se traduce en que solo ellos reciben formación. El AI Act regula, sobre todo, el uso operativo de la IA: quién la usa, para qué, con qué datos y con qué nivel de supervisión. Eso ocurre en atención al cliente, en RRHH, en marketing, en ventas y en back-office, no solo en el despacho del abogado interno.
Si el departamento legal es el único formado, tienes a las personas que entienden la norma completamente desconectadas de las personas que la aplican cada día usando la IA. Esa desconexión es, precisamente, donde nacen los incidentes.
Piensa en un ejemplo habitual: legal revisa y aprueba el contrato con un proveedor de IA, pero nunca se sienta con el equipo de atención al cliente que va a usar esa herramienta cada día para hablar con clientes reales. Meses después, ese equipo empieza a usar el sistema de formas que nadie previó en el contrato, simplemente porque nadie les explicó los límites. El problema no fue el contrato: fue que la formación se quedó en un despacho y nunca llegó a quien de verdad maneja la herramienta.
Los tres niveles de formación que necesita tu empresa
No todo el mundo necesita el mismo nivel de profundidad. Tiene más sentido pensar en tres capas:
- Nivel básico (toda la plantilla que usa IA en su trabajo). Conceptos esenciales: qué se puede y qué no se puede hacer con las herramientas de IA, qué datos no se deben compartir, y cuándo hay que avisar a alguien antes de usar un resultado generado por IA para decidir algo.
- Nivel intermedio (responsables de equipo y quienes supervisan sistemas de IA). Además de lo anterior, deben entender qué nivel de riesgo tiene cada sistema que gestionan, cómo documentar su uso y cómo actuar si algo falla.
- Nivel avanzado (dirección, legal y compliance). Deben poder tomar decisiones de clasificación de riesgo, entender las obligaciones formales del reglamento y coordinar la respuesta si hay una inspección o una reclamación.
Este enfoque por niveles es también el que aplicamos en cualquier programa serio de formación en IA para empresas: no todo el mundo necesita lo mismo, pero todo el mundo necesita algo.
Quién está más expuesto y debería formarse primero
Si tienes que priorizar, hay perfiles con más exposición que otros:
- Atención al cliente, porque suele usar chatbots o agentes de IA que interactúan directamente con personas externas a la empresa.
- RRHH, si usa IA para filtrar candidaturas o evaluar personal, un terreno donde el reglamento es especialmente exigente.
- Marketing y comunicación, por el uso de IA generativa para crear contenido, con riesgos de transparencia y de derechos de imagen.
- Ventas y comercial, cuando la IA participa en scoring de clientes o en decisiones sobre condiciones comerciales.
- Cualquier mando intermedio que apruebe o supervise el trabajo de un sistema de IA sin entender del todo cómo funciona.
Empezar por estos perfiles reduce el riesgo real más rápido que intentar formar a toda la empresa de golpe con el mismo contenido genérico.
Un matiz importante: priorizar no significa excluir. Un departamento de administración o de operaciones internas, que a primera vista parece tener menos exposición, también puede estar usando IA para tareas con datos sensibles, como facturación o gestión de proveedores. La priorización sirve para decidir por dónde empezar, no para decidir quién se queda definitivamente fuera del programa de formación.
Dirección también necesita formarse, pero de otra forma
Un error frecuente es asumir que dirección "ya lo sabe" o que "no le toca a ella" porque no usa la IA en el día a día. Al contrario: dirección es quien toma las decisiones que más pesan en el reglamento, como qué nivel de riesgo tiene un sistema o cuánta autonomía se le da a un agente de IA. Ese nivel de formación tiene un enfoque distinto al del resto de la plantilla, centrado en decisiones y responsabilidad, no en manejo de herramientas, algo que ya defendemos para cualquier ámbito tecnológico en formación en IA para directivos.
Qué pasa si dejas fuera a alguien que sí debería estar formado
El riesgo de dejar huecos en la formación no es teórico. Un comercial sin formar puede usar IA para generar propuestas con datos de clientes sin plantearse dónde quedan esos datos. Un responsable de RRHH sin formar puede automatizar un filtro de candidaturas sin supervisión humana suficiente, precisamente uno de los usos que el reglamento vigila con más atención por su impacto directo en las personas. Cada hueco en la formación es, en la práctica, un punto ciego de la empresa frente al reglamento, y también frente al sentido común.
Cómo organizar la formación sin parar la empresa
No hace falta un plan de meses para empezar bien:
- Haz un mapa rápido de quién usa IA en tu empresa y para qué, departamento por departamento.
- Prioriza a los equipos con más exposición a datos de clientes o a decisiones sobre personas.
- Diseña contenidos por nivel, no un único curso genérico para todos.
- Repite la formación cuando cambien las herramientas o los usos, no la trates como un evento único.
Conclusión
Quién necesita formación en AI Act en tu empresa es, en la práctica, casi cualquier persona que use o supervise sistemas de IA en su trabajo, con distintos niveles de profundidad según su rol. Dejarlo solo en manos de legal o de IT deja fuera a quienes de verdad manejan estos sistemas cada día.
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