Hay una conversación que no se está teniendo. Se habla de inteligencia artificial en todos los foros, en todas las instituciones, en todos los planes de digitalización. Pero nadie habla de algo más sencillo y más urgente: quién tiene derecho a enseñarla, quién decide quién la enseña y a costa de qué criterios se toman esas decisiones.
Este artículo habla de eso.
La inteligencia artificial ha llegado a los pueblos, a los ayuntamientos, a las pequeñas empresas, a los centros educativos y a las instituciones locales. Lo que hasta hace poco parecía un debate reservado a Silicon Valley, Bruselas o las grandes tecnológicas, hoy se sienta en salones de actos municipales, aulas, asociaciones y jornadas de transformación digital.
Es una buena noticia. La IA puede ayudar a modernizar servicios, mejorar la comunicación, apoyar al comercio local, impulsar el turismo, ahorrar tiempo, formar a ciudadanos y abrir nuevas oportunidades donde antes apenas llegaba la innovación.
Pero también conviene decir algo incómodo: la IA no debería convertirse en otro escaparate de favores, afinidades personales o discursos vacíos disfrazados de modernidad.
Porque cuando una institución decide quién forma a sus ciudadanos en inteligencia artificial, no está eligiendo simplemente a una persona para dar una charla. Está decidiendo qué tipo de conocimiento llega a la sociedad. Está decidiendo si ofrece criterio o espectáculo. Formación o entretenimiento. Responsabilidad o apariencia.
Y ahí empieza el problema.
El riesgo del experto improvisado
Vivimos una época extraña. Personas que hace muy poco no hablaban de inteligencia artificial ahora se presentan como especialistas, formadores o consultores. Algunos lo hacen con buena intención. Otros, quizá, con más oportunidad que preparación.
El problema no es que alguien aprenda IA y quiera compartirla. Eso es legítimo. El problema aparece cuando se confunde usar herramientas con entender el sistema. Cuando se cree que saber escribir unos cuantos prompts equivale a comprender los riesgos, límites, posibilidades y responsabilidades de una tecnología que ya afecta al empleo, la educación, la privacidad, la administración pública y la economía.
Enseñar IA no es abrir ChatGPT, generar una imagen llamativa, redactar un texto en directo y provocar sorpresa en la sala. Eso puede ser vistoso. Pero no necesariamente es formación.
Una formación seria en inteligencia artificial debe explicar qué puede hacer la tecnología, qué no puede hacer, cuándo se equivoca, cómo se verifican sus respuestas, qué datos no deben compartirse, qué riesgos existen, qué impacto tiene en las profesiones, qué obligaciones legales empiezan a aparecer y qué papel debe seguir ocupando el criterio humano.
La IA no es magia. Tampoco es una moda inocente. Es una herramienta poderosa. Y precisamente por eso no se puede enseñar desde la improvisación.
Y sin embargo, ese perfil existe. Prolifera. Factura. Y en muchos casos ocupa espacios que deberían estar reservados a quienes han dedicado años - no semanas - a entender esta tecnología en profundidad.
¿Cuántos proyectos reales ha construido este formador? ¿Cuántas empresas ha asesorado con resultados verificables? ¿Puede explicar los límites de un modelo de lenguaje sin recurrir al marketing? ¿Conoce el AI Act europeo y lo que implica para empresas y administraciones?
Si la respuesta a estas preguntas es vaga, la formación que se va a recibir probablemente también lo será.
La responsabilidad de quien elige
Hay otra cuestión que rara vez se menciona: la responsabilidad no es solo de quien se presenta como experto. También es de quien lo elige.
Cuando una administración, una entidad o una organización programa una formación en IA, debería preguntarse con honestidad: ¿estamos eligiendo por mérito real o por cercanía? ¿Por competencia o por comodidad? ¿Por solvencia o por confianza personal?
La pregunta incomoda porque toca una costumbre demasiado extendida: elegir no siempre al perfil más preparado, sino al más cercano, al más conveniente o al que forma parte del círculo adecuado.
En muchos ámbitos esto ya es discutible. En inteligencia artificial, además, es peligroso. Porque una mala formación en IA no deja a la gente igual que estaba. Puede dejarla peor: con falsa seguridad. Y pocas cosas son tan delicadas como una persona convencida de que domina una herramienta que en realidad no comprende.
Existe un patrón que se repite con demasiada frecuencia en la gestión de formación tecnológica en España: el criterio no siempre es la competencia. A veces es la proximidad. La confianza personal. El cargo anterior. El círculo adecuado. La conversación que hubo en el pasillo correcto.
Esto no es una acusación genérica. Es una descripción de una dinámica documentable que cualquier profesional serio del sector puede narrar con ejemplos concretos.
Y el coste no lo paga quien eligió mal. Lo paga el ciudadano que recibió una formación que no merecía. Lo paga el autónomo que aplicó mal una herramienta porque nadie le explicó sus riesgos. Lo paga la empresa que creyó estar innovando cuando solo estaba gastando.
¿Se ha hecho un proceso de selección real? ¿Se han comparado perfiles? ¿Se ha verificado la experiencia? ¿Se ha evaluado si el formador entiende la tecnología que va a enseñar? ¿O simplemente se ha llamado a quien ya se conocía?
La transparencia en la contratación de formación tecnológica debería ser tan exigible como en cualquier otra licitación pública. Porque cuando el dinero que financia esa formación es público —y en muchos casos lo es— la pregunta deja de ser incómoda para convertirse en obligatoria. Cuando el criterio es la cercanía y no la competencia, el perjudicado no es solo el profesional que no fue llamado. El perjudicado es el ciudadano que recibió una formación que no merecía.
La verdadera brecha digital no será solo entre quien usa IA y quien no la usa. Será entre quien la entiende y quien solo la presume.
Dos años de estudio contra dos semanas de oportunismo
Hay profesionales que llevan más de dos años —algunos tres, algunos cuatro— dedicados en serio a la inteligencia artificial. No como hobby. No como complemento decorativo de otro perfil. Sino como eje central de su actividad profesional. Personas que han obtenido certificaciones reales, que han construido proyectos funcionales, que han asesorado empresas con problemas concretos, que han enseñado a instituciones a implementar IA de forma responsable, que conocen los límites de los modelos, que entienden el marco regulatorio europeo, que han publicado contenido verificable durante todo ese tiempo y que pueden mostrar resultados tangibles de su trabajo.
Y hay, al mismo tiempo, personas que llevan dos semanas con acceso a ChatGPT y ya están ofreciendo cursos de transformación digital con inteligencia artificial.
El mercado no siempre distingue entre ambos perfiles. Las instituciones tampoco, cuando el criterio de selección no es la preparación sino la proximidad.
Este es el escenario que se está reproduciendo en ayuntamientos, mancomunidades, cámaras de comercio, asociaciones empresariales, gremios y organizaciones de todo tipo: el oportunismo está desplazando a la preparación. No porque el oportunismo sea más competente. Sino porque, en muchos casos, tiene mejores contactos.
Y ese es el problema más serio que enfrenta hoy la formación en inteligencia artificial en España: no es la falta de formadores preparados. Es que los formadores preparados compiten en un mercado donde las reglas del juego no siempre son la meritocracia.
Los pueblos merecen rigor, no teatro tecnológico
Los pueblos no son escenarios secundarios. No son lugares donde llevar una charla genérica, repetir cuatro titulares y marcharse. Son comunidades vivas, con ciudadanos, autónomos, mayores, jóvenes, comerciantes, técnicos municipales, asociaciones y pequeños empresarios que merecen el mismo rigor que cualquier gran organización.
De hecho, quizá merecen más cuidado. Porque para muchas personas, esa primera formación puede ser su primer contacto real con la inteligencia artificial. Si se les explica mal, se genera miedo. Si se les vende como magia, se genera dependencia. Si se les ocultan los riesgos, se genera vulnerabilidad. Y si se les habla solo de herramientas, se pierde lo más importante: enseñar criterio.
La IA puede ayudar muchísimo al territorio. Puede mejorar la atención ciudadana, promocionar patrimonio, apoyar negocios locales, traducir contenidos, generar materiales turísticos, ordenar información, automatizar tareas y acercar recursos digitales a quienes antes no tenían acceso.
Pero para eso hace falta algo más que entusiasmo. Hace falta método. Hace falta ética. Hace falta humildad. Hace falta preparación.
La ética empieza antes del algoritmo
Se habla mucho de IA ética. Está bien. Es necesario. Pero la ética no empieza cuando mencionamos los sesgos de un modelo o los riesgos de una automatización.
La ética empieza antes.
Empieza cuando se decide quién tiene legitimidad para formar. Empieza cuando una institución elige por capacidad y no por afinidad. Empieza cuando un formador reconoce sus límites. Empieza cuando no se prometen resultados que no se pueden garantizar. Empieza cuando se respeta el trabajo ajeno. Empieza cuando se reconoce la autoría.
Empieza cuando no se presentan como propias ideas, estructuras, textos, estrategias, proyectos o metodologías que han sido construidas con ayuda de otras personas, herramientas o procesos colaborativos.
Porque también hay una ética de la creación. Y en la era de la inteligencia artificial, esa ética va a ser cada vez más importante.
La IA permite crear más rápido, producir más, escribir más, diseñar más, automatizar más y aparentar más. Pero también puede facilitar una tentación peligrosa: borrar las huellas de quienes ayudaron a construir algo.
Una idea rara vez nace sola. Un proyecto rara vez aparece de la nada. Detrás de muchos resultados hay conversaciones, pruebas, errores, herramientas, técnicos, diseñadores, asesores, modelos, colaboradores y horas de trabajo invisible. No reconocerlo no es solo una falta de cortesía. Es una falta de ética profesional.
"Si vamos a hablar de inteligencia artificial ética, quizá deberíamos empezar por ser honestos con lo que creamos, cómo lo creamos y gracias a quién lo creamos."
También hace falta autocrítica. Y la mía va primero.
Sería deshonesto escribir este artículo sin mirarme a mí mismo con la misma exigencia que aplico a los demás.
Llevo más de dos años construyendo en este sector. He formado, asesorado, creado, publicado, errado y corregido. He trabajado con ayuntamientos, empresas, instituciones y ciudadanos. He tenido aciertos que me enorgullecen y errores que me han enseñado.
Y sí: también he podido no reconocer suficientemente una ayuda. He podido no valorar como merecía el trabajo invisible que hay detrás de un resultado. He podido querer abarcar más de lo razonable, responder a demasiadas oportunidades a la vez y perder en el camino algo de la precisión que exijo a otros.
Lo reconozco porque creo que la credibilidad no se construye solo con lo que se sabe. Se construye también con la honestidad de saber cuándo uno ha fallado.
Pero hay una diferencia que importa.
Hay errores que nacen de la ambición honesta: de querer construir más, llegar más lejos, ayudar a más gente, aprender más rápido de lo que se puede digerir. Esos errores duelen, pero tienen remedio porque tienen consciencia.
Y hay otro tipo de errores. Los que nacen no de la urgencia por crear, sino de la conveniencia de aprovechar. Los que no tienen detrás ningún proyecto real, ningún estudio sostenido, ninguna intención de servir. Solo la oportunidad. Solo el dinero. Solo el cargo que abre puertas sin que haya mérito detrás de ellas.
No son lo mismo.
La ética no te hace perfecto. Te hace consciente. Y esa consciencia, cuando es real, te obliga a corregir, a reconocer y a hacerlo mejor.
Lo que no tiene excusa es el cinismo deliberado. El que sabe que no sabe y se presenta de todas formas. El que gestiona lo que no comprende. El que ocupa el espacio de quien se lo ha ganado.
Contra eso sí vale la pena escribir.
Tiempo de exigir, no solo de denunciar
La inteligencia artificial no es una moda. Es una transformación estructural que ya está afectando a empresas, empleos, servicios públicos, decisiones políticas y formas de vida. Eso exige que quienes la enseñan, la gestionan y la contratan estén a la altura.
Exige que las instituciones paren un momento y se hagan preguntas incómodas antes de firmar un contrato, aceptar una propuesta o cerrar un encargo:
¿Quién ha elegido a este formador y con qué criterio? ¿Tiene este perfil experiencia verificable, documentada y pública en inteligencia artificial? ¿Puede mostrar proyectos reales, resultados medibles, trabajo construido a lo largo del tiempo? ¿O solo puede mostrar conexiones, cargos anteriores y un PowerPoint actualizado hace tres semanas?
Quienes llevamos años construyendo en este sector —con formación real, proyectos reales, resultados reales, errores reales y aprendizajes reales— no pedimos privilegios. Pedimos que el criterio sea la competencia.
Que la inteligencia artificial en España se enseñe con rigor. Con honestidad. Con profesionales que hayan demostrado que saben de lo que hablan.
Y que las instituciones que gestionan dinero público, tiempo ciudadano y confianza social tengan la dignidad de elegir bien.
Porque cuando no lo hacen, el coste no lo paga el formador descartado. Lo paga la sociedad que merece algo mejor.
Formar no es figurar. Y el espectáculo puede entretener, pero no transforma.
"Requiere haber estado ahí cuando nadie miraba. Haber estudiado cuando no había aplauso. Haber construido cuando todavía no había mercado. Haber fallado y haberlo reconocido. Haber corregido y haberlo demostrado."
El criterio, a diferencia del ruido, no necesita gritar para imponerse. Pero sí necesita que alguien tenga el valor de defenderlo.
Sergio Ruiz
📌 Sergio Ruiz - SRIA
Consultor en Inteligencia Artificial Generativa - IA Ética - Formador -Creador de Agentes IA.
Transformando la forma en que personas, empresas e instituciones entienden la inteligencia artificial.
IA práctica. IA ética. IA útil. Pensamiento crítico aplicado al futuro digital.
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