Alfabetización en IA: lo que un estudio debe acreditar desde el 2 de febrero

El Reglamento (UE) 2024/1689, de inteligencia artificial, entró en vigor el 1 de agosto de 2024, pero se aplica por fases. La primera llega el 2 de febrero de 2025: ese día empiezan a aplicarse los capítulos I y II, es decir, las disposiciones generales y las prácticas prohibidas del artículo 5. Dentro de las disposiciones generales hay un artículo breve que va a afectar a casi todos los estudios de arquitectura e ingenierías de España: el artículo 4, sobre alfabetización en IA.

Qué dice el artículo 4

El texto obliga a los proveedores y a los responsables del despliegue de sistemas de IA a adoptar medidas para que su personal, y las demás personas que operen esos sistemas en su nombre, tengan un nivel suficiente de alfabetización en IA. Ese nivel debe tener en cuenta sus conocimientos técnicos, su experiencia y formación, el contexto de uso y las personas sobre las que se van a utilizar los sistemas.

La palabra importante es «responsable del despliegue». No hace falta desarrollar IA para estar obligado. Un estudio que usa un asistente conversacional para redactar borradores de memoria, una herramienta generativa para imágenes de concurso o un transcriptor para las actas de obra está desplegando sistemas de IA en una actividad profesional. La excepción del reglamento cubre el uso personal no profesional, y el trabajo de un estudio no lo es.

Qué no es esta obligación

Conviene desactivar dos lecturas exageradas:

• No exige un certificado ni un número de horas. El reglamento no fija formato, duración ni acreditación externa. Pide medidas proporcionadas al uso real.
• No va acompañada de una multa propia. El régimen sancionador del artículo 99 no tipifica de forma específica el incumplimiento del artículo 4.

Pero tampoco es papel mojado. Si un error generado por una herramienta llega a un proyecto visado, a una justificación del DB-SI o a un informe de dirección de obra, la pregunta inevitable será qué sabía el equipo sobre las limitaciones de esa herramienta y qué controles tenía. Bajo la LOE, la responsabilidad del proyectista no se delega en un software. Poder demostrar formación y reglas de revisión es, ante todo, una cuestión de diligencia profesional.

Las prohibiciones del artículo 5, en clave de estudio

La mayoría de las prácticas prohibidas quedan lejos del día a día de un despacho: puntuación social, manipulación subliminal, explotación de vulnerabilidades, categorización biométrica por características sensibles o predicción de delitos basada en perfiles. Hay una que sí merece atención: la inferencia de emociones en el lugar de trabajo, salvo por motivos médicos o de seguridad. Herramientas de selección o de «productividad» que prometen leer el estado de ánimo de un candidato o de un empleado a partir de vídeo o voz entran en ese terreno.

Las multas por prácticas prohibidas pueden alcanzar 35 millones de euros o el 7 % del volumen de negocio mundial, aunque el régimen sancionador empieza a aplicarse el 2 de agosto de 2025. Para un estudio, la medida razonable es sencilla: revisar que ninguna herramienta contratada, especialmente en recursos humanos, haga algo de esto.

DeepSeek-R1 y el fin de la ventaja del modelo

Ayer, 20 de enero, DeepSeek publicó R1, un modelo de razonamiento con pesos abiertos bajo licencia MIT y un rendimiento que la propia compañía compara con los modelos de razonamiento más avanzados en matemáticas, código y lógica. Más allá del debate geopolítico, el mensaje para un estudio es claro: la capacidad se está abaratando y generalizando. En pocos meses, varios proveedores ofrecerán modelos comparables.

Cuando el modelo deja de ser escaso, lo que diferencia a un estudio es otra cosa: qué datos le da, quién revisa lo que produce y qué queda documentado. Y aparece una pregunta que la alfabetización debe cubrir: antes de subir los planos de un cliente a cualquier servicio, hay que saber dónde se procesan esos datos, con qué condiciones y si se usan para entrenar. Esa comprobación vale igual para un modelo chino, estadounidense o europeo.

Un expediente mínimo de alfabetización

Para un estudio de entre cinco y treinta personas, propongo un expediente que cabe en una carpeta compartida:

1. Inventario de herramientas. Qué sistemas de IA se usan, para qué tarea, quién los usa y qué tipo de información se les sube.
2. Mapa de perfiles. No necesita lo mismo un socio que firma que un delineante o la persona de administración. Cada perfil recibe contenidos ajustados a su uso.
3. Contenidos básicos. Cómo funciona un modelo de lenguaje, por qué inventa referencias, cómo verificar una cita normativa contra el texto oficial del CTE, qué datos no se suben nunca y qué ocurre con la propiedad de las imágenes generadas.
4. Reglas de revisión. Ningún texto generado entra en una memoria, una justificación de DB-HE o DB-SI o un certificado sin que lo revise y asuma quien firma.
5. Registro. Fecha, asistentes, materiales y próxima revisión, al menos anual o cuando cambie una herramienta relevante.

La alfabetización en IA se parece más a la prevención de riesgos laborales que a un máster: una cultura mínima, proporcionada y documentada.

Mi posición

Una sesión interna de tres horas, bien preparada y con ejemplos de proyectos reales del estudio, más un registro de una página, es suficiente para empezar en la mayoría de los despachos. Lo que no es aceptable es no hacer nada porque «no hay multa». El 2 de febrero no cambia lo que la IA puede hacer; cambia lo que un estudio debe poder demostrar sobre cómo la usa.