No. 13 · Policy & People

La Academia de IA: invertir en las personas

Un programa gradual de código abierto que capacita a los funcionarios públicos para trabajar con inteligencia artificial, desde la creación de instrucciones (prompts) hasta el desarrollo de aplicaciones de nivel empresarial.

La Academia de IA de Alberta nació de lo que aprendimos sobre el terreno. Cuando el Ministerio de Tecnología e Innovación lanzó el programa AI Maximalist a principios de 2025, seleccionamos a los participantes mediante una convocatoria abierta de interés, independientemente de sus conocimientos técnicos y de su experiencia con la IA, valorando únicamente su deseo de participar. Alrededor del diez por ciento del personal se presentó voluntario y, por razones operativas, pudimos incorporar aproximadamente el cinco por ciento a la primera cohorte. Esas primeras sesenta y cinco personas formaron el núcleo fundacional, aprendiendo a aplicar la inteligencia artificial en cuatro ámbitos: gestión de proyectos, entrega de aplicaciones, comunicaciones y análisis financiero. Lo que observamos mientras trabajaban se convirtió en la base de todo lo que la Academia enseña hoy.


## §01 Del programa AI Maximalist

Esos primeros cuatro equipos nos ofrecieron una visión profunda de qué tecnologías resultaban efectivas en un contexto gubernamental y del abanico de respuestas ante la experiencia de formarse con algo tan novedoso como la inteligencia artificial. Como estas personas se incorporaron voluntariamente al programa, llegaron con una disposición superior a la media para participar; eran un grupo positivo, colaborativo y abierto, lo que facilitó recabar retroalimentación sobre lo que funcionaba. El equipo nos indicó con claridad dónde sentía que necesitaba ayuda.

Lo que más llamó la atención fue que el grupo se dividió en dos: quienes se sintieron cómodos con la inteligencia artificial desde el primer momento y quienes encontraron dificultades. Eso nos indicó que una estrategia de adopción efectiva tendría que atender tanto a quienes adoptaban la tecnología de forma temprana como a quienes mostraban mayor escepticismo o necesitaban más acompañamiento. No tener formación técnica no era un obstáculo para el éxito con estas herramientas. Sin embargo, quienes sí contaban con esa formación encontraron conceptos como construir un arnés o pensar en datos estructurados más familiares, lo que les dio una ventaja inicial en los fundamentos.

La cohorte fundacional 65 / ~5 %. Alrededor de sesenta y cinco voluntarios, aproximadamente el cinco por ciento del personal, formaron la cohorte fundadora del programa AI Maximalist. Cerca del diez por ciento se había ofrecido voluntariamente.

La señal más clara fue la demanda de un programa de formación formal. La retroalimentación dejó en claro que ampliar el programa AI Maximalist requeriría una formación estructurada, y que esa formación no podía limitarse a la creación de instrucciones (prompts) ni a un recorrido por las herramientas, pues muchas personas ya habían avanzado más por su cuenta. Necesitábamos un programa gradual.


## §02 La IA centrada en las personas

La forma que tomó la Academia también estuvo influida por una conversación con un colega, JP Lalonde, entonces responsable de IA en la Agencia de Evaluación de Impacto de Canadá. Reflexionábamos sobre el tono tan negativo que había adquirido el debate público en torno a la inteligencia artificial, y sobre la preocupación que muchos amigos, familiares y colegas del sector público sentían ante su posible impacto. Gran parte de esa preocupación era amplificada por los medios sociales y de comunicación populares, y por predicciones de desplazamiento laboral y pérdida de empleo provenientes de voces con una lectura bastante negativa de la tecnología. Como dos personas que habían utilizado estas herramientas de forma intensa —entre cuatro y seis horas al día durante varios años—, JP y yo considerábamos que esas preocupaciones estaban exageradas y que no representaban fielmente la oportunidad que la IA genera.

Vimos una amplia oportunidad de transformar el gobierno de manera positiva. Apoyándose en su larga experiencia en la entrega de tecnología y la transformación digital, JP acuñó un término que desde entonces hemos adoptado en Alberta: la IA centrada en las personas. Cuando nos sentamos a diseñar la Academia y sus niveles, los construimos en torno a ese principio y al compromiso de que ningún funcionario público se quedaría atrás. Todos tendrían una oportunidad real de conocer y evaluar estas herramientas por sí mismos. Ante tanto temor en el debate, también quisimos mostrar el lado positivo: cómo la IA puede habilitar y empoderar al personal, y cómo democratiza el acceso a la tecnología, especialmente para quienes no han tenido la oportunidad de adquirir una sólida formación técnica.

Estas herramientas permiten a las personas hacer mucho más de lo que podían antes, y vemos en la IA generativa un beneficio real para los trabajadores. La inteligencia artificial cambiará la naturaleza del trabajo, y lo más valioso que podemos ofrecer a nuestros colegas es una base sólida para estar preparados. A lo largo de todas estas conversaciones he sido constante con nuestros equipos: se trata de invertir en las personas. Arrastramos décadas —en algunos casos, siglos— de deuda técnica. Tenemos listas de casos pendientes que se acumulan desde hace meses y años. Y contamos con un gobierno decidido a reducir los trámites burocráticos, para que las empresas puedan dedicarse a sus negocios y los albertanos puedan seguir adelante con sus vidas. La IA es una vía para abordar ese trabajo acumulado y reducir esas barreras sistémicas, sin debilitar las políticas a las que sirven. Esta idea se convirtió en el principio rector de la Academia de IA de Alberta: empoderar al personal para que use bien estas herramientas y aliviar las ansiedades y los temores que generan.


## §03 Un programa gradual

Concebimos un programa por niveles que cubriera los fundamentos de la creación de instrucciones (prompts), los fundamentos de los agentes de IA —que se estaban popularizando a principios de 2025 pero aún no habían despegado— y la construcción de aplicaciones, una de nuestras actividades más costosas y laboriosas. En junio de 2025 presentamos la idea de una Academia de IA de Alberta a nuestro ministro, Nate Glubish, quien apoyó de forma decidida que se avanzara. Habíamos propuesto un lanzamiento en septiembre, lo que dejaba un margen estrecho para desarrollar los materiales. Nuestra principal fuente de inspiración fue el equipo Maximalist, que a través de encuestas y de su propia experiencia nos indicó qué lecciones habían calado y dónde habían enfrentado mayor incertidumbre y frustración.

El 9 de septiembre de 2025 lanzamos la Academia con el Nivel 1 y un sitio inicial con artículos seleccionados, módulos de aprendizaje y herramientas, un agente de chat integrado, y cohortes de estudiantes que aprendían juntos y compartían sus avances. Distribuimos el material en diez días, comenzando con conceptos fundamentales el primer día y avanzando mediante tareas hasta un proyecto integrador el décimo día. Lo ejecutamos con un ritmo de un par de semanas activas y un par de semanas de pausa, alternando el Nivel 1 y el Nivel 2 mientras desarrollábamos los materiales más complejos del Nivel 3.

El Nivel 3 fue el curso más difícil de crear, porque incluso quienes lideraban los equipos Maximalist aún no sabían cómo explicar sus conceptos, y todavía estábamos construyendo las herramientas y las estructuras que permitirían a las personas aprender patrones efectivos y evitar malos hábitos. No existe una única forma predeterminada de aplicar bien estas herramientas; depende de cada persona. Sin embargo, la mayoría no prospera en la incertidumbre absoluta. Las personas quieren cierta estructura y coherencia, un camino que puedan seguir. Como en gran parte de las tecnologías de la información, no hay una sola manera de hacer las cosas, sino maneras más o menos efectivas —y muchas de ellas con sus propias opiniones al respecto—. Para construir una academia tuvimos que apostar por algunos conceptos: lo suficientemente fáciles de recordar, accesibles para una persona no especialista y lo suficientemente sólidos en sus principios como para impulsar la práctica repetida. Se puede aprender a tocar un instrumento o a pintar de múltiples maneras, y aun así el principiante necesita dominar algunos fundamentos antes de que la creatividad tenga una base firme sobre la que sustentarse.


## §04 Nivel 1: instrucciones (prompts) y confianza

El Nivel 1 se centra en la creación de instrucciones (prompts): cómo interactuar con un agente de chat y cómo desarrollar patrones de interacción que desplacen nuestro uso de la tecnología de un sistema transaccional hacia una conversación humana, en la que cada parte aporta algo y el intercambio tiene un verdadero flujo de ida y vuelta. Enseñamos un marco de creación de instrucciones llamado RICECO, una fórmula de seis pasos para elaborar una instrucción bien formada que va desde el rol que se le asigna a la IA hasta el formato de salida que se solicita, pasando por la instrucción, el contexto, los ejemplos y las restricciones. Lo combinamos con un segundo marco llamado TRUST (por sus siglas en inglés): verificar lo que la IA comunica antes de confiar en ello. Lo resumimos en tres palabras: verificar y luego confiar.

También enseñamos un conjunto de herramientas empresariales: Copilot en Microsoft 365, Gemini Enterprise y nuestra propia plataforma, Albert, que ofrece herramientas, agentes de IA, instrucciones (prompts) y marcos de trabajo, y permite a las personas crear y desplegar sus propios agentes para cargas de trabajo no clasificadas. Distintas personas se inclinan por diferentes herramientas según su perfil y experiencia. Algunas recurren a los agentes más complejos desde el principio, mientras que otras prefieren pegar una instrucción en Copilot para estructurar y coordinar su jornada dentro de un equipo más amplio.

Una parte importante del Nivel 1 consiste en enseñar a las personas qué evitar. Usadas como un buscador de internet, las herramientas decepcionan. Confiando en ellas ciegamente, inducen a error. Al introducir datos sensibles en una plataforma que no está habilitada para ello, generan riesgos. Cuando se espera que sean perfectas desde el primer intento, o que comprendan un proceso que nunca han visto, no están a la altura. Nada de esto es evidente, y las empresas de IA no lo publicitan, por lo que lo enseñamos directamente, junto con una actitud de uso cuidadoso y con amplio espacio para que las personas traigan sus propios casos de uso para recibir orientación.

Satisfacción con el Nivel 1 ≈ 9 / 10. Satisfacción media registrada en las cohortes del Nivel 1. Desde entonces, el Nivel 1 se ha reducido a una sola semana para disminuir la carga de tiempo.

La retroalimentación sobre el Nivel 1 es sistemáticamente alta, con un promedio de alrededor de nueve sobre diez. Desde el inicio de la Academia lo hemos comprimido a una sola semana para hacerlo más accesible y exigir menos tiempo a los participantes, recordándoles al mismo tiempo que incluso una interfaz de chat aparentemente sencilla requiere tiempo para dominarse. En nuestra experiencia, la mayoría de las personas tarda entre dos y tres meses en usar estas herramientas de forma consistente y efectiva. El Nivel 1 sienta las bases, y se anima a quienes lo completan a seguir usando las herramientas al retomar sus funciones.


## §05 Nivel 2: agentes reutilizables

El Nivel 2 se apoya en esa base e introduce agentes reutilizables. Aquí empleamos Gemini Gems, los agentes de GitHub Copilot y nuestra propia Consola AgentBuilder, que ofrece a las personas una forma estructurada de describir sus procesos y de ensamblar agentes y herramientas que ejecutan flujos de trabajo repetibles, en un patrón lineal o ramificado, y que concluyen en una variedad de documentos terminados.

Para cualquier persona que trabaje en un sistema repetible, esto resulta valioso, porque el Nivel 2 enseña la regla de tres: si es probable que realice algo más de tres veces por semana, dedique tiempo a construir el agente y a documentar el flujo de trabajo, de modo que pueda delegar esa tarea al agente y compartirla con sus colegas. En un equipo de personas que realizan tareas similares, un flujo de trabajo compartible significa que la inversión de tiempo de una persona eleva el rendimiento de todo el equipo e inspira a quienes la rodean.

El material sobre agentes de IA despierta mucho interés, aunque aquí se produce la primera caída en la participación, ya que para muchas personas la creación de instrucciones simples sigue siendo suficiente. Con frecuencia las personas hacen una pausa entre el Nivel 1 y el Nivel 2, en lugar de tomarlos de forma consecutiva, tanto por razones operativas como para suavizar la curva de aprendizaje; pueden repetir cualquier nivel las veces que deseen, o trabajar con el material de forma autónoma en el sitio de la Academia cuando quieran repasar. También integramos a las personas en una comunidad de práctica más amplia, donde orientamos sobre casos de uso específicos y la herramienta adecuada para cada uno. Las necesidades más avanzadas emergen en esa comunidad: el proceso o formulario propio de un equipo determinado, un conjunto de datos bloqueado dentro de un sistema de TI al que la IA no puede acceder, preguntas sobre exportación y carga. Estos son los casos en los que vale la pena una solución personalizada, y sientan las bases para el Nivel 3.


## §06 Nivel 3: construcción de aplicaciones empresariales

En el Nivel 3, la cohorte aprende a trabajar con agentes de codificación sofisticados y con el arnés: las competencias, los estándares, las guías, los ganchos y las plantillas necesarios para construir aplicaciones empresariales altamente eficaces. Para la mayoría de las personas, esto representa un salto significativo en complejidad y conocimiento técnico, y resulta exigente incluso para los participantes con perfil técnico. En nuestra cohorte más reciente observamos una deserción considerable, con muchos participantes que no concluyeron ni obtuvieron el grado, debido al carácter técnico del trabajo.

Existe la idea errónea de que la IA reemplazará al programador, al arquitecto o al equipo de relación con clientes. En la práctica, los amplifica, permitiéndoles producir más con mayor ritmo. Los temas son genuinamente complejos, por lo que los desglosamos y los hacemos tan accesibles como sea posible. Guiamos a los estudiantes por las tres etapas de la fábrica descritas en Pronghorn, Nexus y Velocity; enseñamos a construir un arnés bien diseñado; y recorremos los cuatro enfoques para la modernización del gobierno. Orientamos incluso a quienes no programan para que comprendan qué implica una aplicación empresarial, y los cientos de controles y decisiones que se encuentran detrás incluso de la plantilla básica de la que parten.

A continuación enseñamos a los participantes a construir su propio arnés, adaptado al trabajo que realizan en la organización, y los desafiamos a lo largo de una serie de proyectos a liderar y a demostrar ante la clase cómo están usando las herramientas. Aquí entra en juego el tablero de clasificación de Velocity, donde las personas asumen retos y comparten su progreso. Producir un resultado de calidad exige rigor real. Siempre ha sido así, y la IA no cambia eso. Quien busca un atajo y se salta el análisis que requiere una solución pronto descubre que la IA no entrega el resultado esperado, mientras que quienes hacen el trabajo destacan.

"La constancia supera a la brillantez. Tratar a la IA como un recurso que lo da todo sin esfuerzo lleva al fracaso; tratarla como algo que hay que verificar permite detectar lo que omitió en silencio. La habilidad está en saber cómo comprobar." · Academia de IA, Nivel 3, Paquete de bienvenida

El Nivel 3 es desafiante para la mayoría de las personas, y impartirlo ha sido igualmente instructivo para nosotros. He enseñado el Nivel 3 durante más de veinticinco días a lo largo del último año, como instructor principal en todos los niveles y principalmente en el Nivel 3. Ese tiempo en el aula nos muestra dónde las personas comprenden el material y dónde necesitamos invertir más en los fundamentos y en generar confianza.

El viceministro Janak Alford presenta la cohorte del Nivel 3 de la Academia. Video: https://youtu.be/tH09fiayhdU


## §07 Guerrero, mago, artesano

El aula del Nivel 3 no tenía jerarquía más allá de facilitador y participante. La clase incluyó a un viceministro, tres subdirectores generales, directores ejecutivos, directores, gerentes, empleados, estudiantes y pasantes. Todos siguieron las mismas lecciones y construyeron soluciones como parte del recorrido de aprendizaje, sin que el rango organizacional tuviera ningún papel. En lugar de títulos y descripciones de puestos, pedimos a las personas que eligieran un perfil: guerrero, mago o artesano.

El encuadre es un impulso deliberado y lateral para alejarse de los títulos de trabajo. Pedimos a las personas que dejen de lado «soy desarrollador full-stack» o «soy arquitecto de soluciones» durante dos semanas, y que consideren en cambio qué tipo de trabajo quieren hacer realmente con estas herramientas. La ambigüedad del encuadre es precisamente el punto, y actúa también como filtro. Un juego necesita dos participantes dispuestos, y quienes declinan la invitación tienden a quedarse como espectadores.

Cada perfil se alinea con una forma diferente de trabajar en la era de la IA. El guerrero entrega resultados, donde la velocidad, la ejecución y un tablero de clasificación positivo son las medidas que importan, el ritmo del Garage de IA y la Fábrica de IA. El mago diseña estrategias, asumiendo la modernización de sistemas heredados, las revisiones de arquitectura y la refactorización que cambia la trayectoria de un equipo, el trabajo orientado hacia Gobierno 3.0 y los enfoques más avanzados de modernización. El artesano construye infraestructura para los demás: archivos de arnés, plantillas compartidas y scripts de evaluación reutilizables, así como herramientas como Pronghorn, Nexus y Velocity que habilitan a todos los demás. Los perfiles son también donde vive el código de la cohorte. Para el Nivel 3 adoptamos un enfoque diferente para el aprendizaje en sí, construyendo un sitio dedicado que articula las lecciones y los conceptos, y produciendo un gran volumen de código, gran parte del cual se comparte dentro de esta colección de libros blancos.


## §08 La mentalidad contra el contenido de baja calidad

Como han mostrado estos documentos a lo largo de su desarrollo, están emergiendo algunos malos hábitos en el uso de la inteligencia artificial. Uno es la producción de contenido extenso y no validado que tarda minutos en generarse y días en que un experto en la materia lo lea y lo verifique. Otro es saltar la arquitectura, los estándares, los requisitos y las herramientas para ir directamente a una aplicación construida por intuición que ofrece satisfacción inmediata y poca fiabilidad a largo plazo, al tiempo que carga a la organización con un tipo diferente de deuda técnica. La Academia trabaja para orientar a las personas lejos de ambos hábitos.

Ambos hábitos provienen de una inclinación humana comprensible hacia los resultados, que en sí misma es sana, y sin embargo perseguir resultados sin rigor lleva al fracaso en cualquier ámbito. Un atleta que omite el estiramiento, el sueño, la alimentación y el descanso se deteriora, se lesiona y acaba en una posición peor a la de partida. Un funcionario público que no se toma el tiempo de aprender a usar y a confiar en la IA producirá contenido poco fiable, dañará la reputación de la organización y erosionará la confianza de la ciudadanía en la institución, y también terminará en una posición peor a la inicial.

Documentos anteriores señalaron que los agentes de IA pueden codificar aproximadamente cien veces más rápido, mientras que el objetivo general apunta a una mejora de veinte veces. La brecha es deliberada. El objetivo va más allá de producir la aplicación y los artefactos, hasta abarcar la participación, la conversación, la confianza, la gestión del cambio y la sensibilización — todo lo que conlleva que un equipo aprenda a trabajar en conjunto. Por eso tratamos la adopción de la IA como una mentalidad que inculcar, no como una meta que alcanzar. Cuando una medida se convierte en objetivo, deja de ser una buena medida, y algunas organizaciones se tomarán el tiempo de inculcar la mentalidad de forma adecuada. Habrá personas que lo adopten y otras que no, y el compromiso es seguir avanzando por ese camino sin exigir perfección.


## §09 Invertir en las personas

Se habla mucho de cuánta energía y cuántos recursos consumen estas herramientas. Creo que estamos juzgando una tecnología en un momento concreto. Se espera que la eficiencia de estos sistemas mejore aproximadamente cien veces en los próximos años, lo que significa cerca de cien veces menos energía para una cantidad equivalente de inteligencia. Las herramientas que usamos hoy son prototipos de un futuro en el que la inteligencia estará disponible a demanda. Mi responsabilidad hacia el personal del Gobierno de Alberta es asegurarme de que esté preparado para ese futuro, con competencias pertinentes y significativas, de modo que lo enfrente como arquitecto y constructor de un mundo donde la inteligencia escalable esté al alcance de todos.

Para ser claros, esto no tiene marcha atrás. Con o sin la construcción de centros de datos, la inteligencia a demanda ha llegado, y corresponde a cada uno de nosotros aprender a ser eficaz y a ofrecer valor real en ese entorno. Nuestro enfoque se mantiene centrado en las personas. Invertimos en las personas y nos aseguramos de que todos tengan la oportunidad de participar.

Esa inversión viene acompañada de un pacto. La organización hace todo lo que puede por su personal: semanas y meses de formación, decenas de millones de dólares en herramientas y contenido del que aprender. A cambio, el personal nos corresponde con una mente abierta y el compromiso de aprender estas herramientas y usarlas bien. Ser eficaz en el trabajo requerirá un conocimiento práctico de la inteligencia artificial, del mismo modo que hoy ya requiere el uso de la tecnología. Pedimos apertura de mente y, a cambio, ofrecemos oportunidad. El resultado es una fuerza laboral capacitada, capaz de replantear cómo funciona el gobierno y cómo se pueden prestar los servicios a los albertanos de la manera más significativa posible.

"Pedimos apertura de mente. A cambio, ofrecemos oportunidad." · Janak Alford, viceministro, Ministerio de Tecnología e Innovación

La Academia de IA de Alberta está disponible en albertaaiacademy.com y compartimos todos nuestros materiales de forma abierta. El nivel 3 se está reestructurando en este momento y se publicará en breve. La lección es, en definitiva, sencilla: superar la frustración para volverse competente en algo que antes no se sabía hacer es la habilidad que acompaña a las personas a lo largo de su vida. Esa confianza es lo que los participantes se llevan al terminar, y es lo que trasladan de vuelta a su trabajo cotidiano.

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