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Personas y competencias · Adoptar

Ponga a prueba los conocimientos de IA en lugar de pedir al personal que se autoevalúe

Las personas juzgan mal sus propias competencias. Para saber qué sabe su personal sobre la IA, use una prueba breve de conocimientos o una segunda opinión, no solo una autoevaluación.

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Cuándo Hacer después. Cuando sus primeros usos de la IA ya estén en marcha.
Esfuerzo Medio (semanas, unas pocas personas)
Evidencia Moderada

Una revisión de 16 cuestionarios de conocimientos de IA y un estudio con 629 personas coinciden en que la autoevaluación es una medida débil. Las 629 personas eran estudiantes, y las competencias eran digitales en general. Ningún estudio ha comparado los dos métodos dentro de empresas que usan IA.

Para
Sectores Todos los sectores
En la guía Empresas medianas-grandes

Qué es

Añada una comprobación que no dependa de la autoevaluación: una prueba breve de conocimientos, la opinión de un supervisor o las dos cosas. La mayoría de los planes de formación empiezan con una encuesta que pregunta al personal cuánto entiende de IA. Las respuestas miden la confianza más que los conocimientos.

Qué muestra la evidencia

  • La mayoría de los cuestionarios son autoevaluaciones. Una revisión de 16 cuestionarios de conocimientos de IA encontró que 13 piden a las personas que se puntúen a sí mismas. Solo 3 ponen a prueba lo que las personas saben hacer. La revisión buscó todos los estudios publicados sobre la cuestión, con reglas fijas.
  • Las autoevaluaciones y las pruebas no coinciden. En un estudio con 629 estudiantes, las competencias digitales autoevaluadas se diferenciaron de los resultados de una prueba más de lo que explicaría el azar. Algunas personas se sobrestimaban y otras se infravaloraban.
  • Los supervisores ven otra cosa. En una empresa financiera, los empleados y sus supervisores describieron de forma distinta las competencias digitales de los empleados.
  • El conocimiento real cambia los resultados. En un experimento, las personas a las que se había explicado cómo funciona la IA eligieron mejor qué tareas pasarle a la IA, y obtuvieron mejores resultados.

Ya existen pruebas de conocimientos de IA con licencias abiertas. Dos de ellas son SAIL4ALL y AICOS.

Cómo hacerlo

  1. Decida qué necesita saber el personal para su puesto: qué puede hacer la IA y qué no, cómo revisar lo que produce, qué datos no deben introducirse en ella.
  2. Use una prueba breve de conocimientos con respuestas correctas e incorrectas. Que no pase de 15 minutos.
  3. Añada una autoevaluación si la quiere. La diferencia entre las dos es útil: muestra quién tiene un exceso de confianza.
  4. Pregunte a los supervisores por las mismas competencias, para tener una tercera opinión.
  5. Haga que la prueba tenga poco en juego. Use el resultado para planificar la formación, nunca para clasificar a las personas.
  6. Vuelva a hacer la prueba después de la formación.

Qué medir

  • Los resultados de la prueba por equipo, antes y después de la formación.
  • La diferencia entre la autoevaluación y el resultado de la prueba.

Dónde falla

  • Una prueba que da miedo. Si el personal cree que el resultado afecta a su puesto, se resistirá o hará trampas. Vea proteja la seguridad psicológica.
  • Saber no es hacer. Una prueba de conocimientos no muestra si alguien usa bien la IA en el trabajo diario. Mire también muestras de su trabajo.
  • Pruebas traducidas. Ninguno de los 16 cuestionarios se había probado en otros países o culturas. Una prueba traducida puede no medir exactamente lo mismo.
  • Normativa. En la Unión Europea, la Ley de IA pide a las empresas que usan IA que apoyen los conocimientos de IA de su personal. El resultado de una prueba es una forma de mostrar dónde está usted. La Ley no exige una prueba.

Según el tamaño de la empresa

  • Mediana: una prueba breve para todos, más una conversación con cada responsable de equipo.
  • Mediana-grande y gran empresa: fije lo que necesita saber cada puesto, y haga la prueba con respecto a eso.

Evaluaciones para esta práctica

Son cuestionarios, pruebas y guías ya existentes que puede usar. Cada tarjeta indica la pregunta que responde, quién la contesta y si puede usarla libremente. Todas las evaluaciones.

Casos de empresas

Qué pasó sin ella

Fuentes

  1. Lintner (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 50. Qué hizo y qué encontró este estudio
  2. Luna, Ocaña, Ortiz-Colón and Rodríguez Moreno (2026). From Self-Perception to Reality in Digital Competence: Findings from the DigComp 2.2 Framework. The Electronic Journal of e-Learning, 24(3), 137–153. Qué hizo y qué encontró este estudio
  3. Rogacka (2022). Digital skills in the workplace – from the employees’ and supervisors’ perspective. e-mentor, 5(97), 53–64. Qué hizo y qué encontró este estudio
  4. Pinski, Adam and Benlian (2023). AI Knowledge: Improving AI Delegation through Human Enablement. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Qué hizo y qué encontró este estudio