OECD / European Union · 2026
AILit Framework2026
El marco europeo de alfabetizacion en IA, publicado por la OCDE y la Union Europea. Define las competencias necesarias para comprender, utilizar y evaluar criticamente los sistemas de inteligencia artificial.
- Áreas
- 4
- Competencias
- 19
- Niveles
- 3
- Descriptores
- 114
- Glosario
- 41
EInteractuar con la IA
- E1reconocer el papel y la influencia de la IA en diferentes contextos.
- E2describir cómo los sistemas de IA realizan tareas utilizando un lenguaje que aborde y aclare las ideas erróneas más habituales.
- E3evaluar si los resultados de la IA se deben aceptar, revisar o rechazar.
- E4analizar cómo los sistemas de IA predictiva ofrecen recomendaciones que pueden fundamentar o limitar las perspectivas.
- E5comparar cómo los sistemas de IA consumen energía y recursos naturales.
- E6explicar cómo se podría utilizar la IA para amplificar los sesgos sociales.
- E7analizar en qué medida el uso de un sistema de IA se ajusta a los principios éticos y a los valores humanos.
CCrear con la IA
- C1utilizar sistemas de IA para explorar nuevas perspectivas y enfoques que se basen en ideas originales.
- C2visualizar, prototipar y combinar ideas utilizando distintos tipos de sistemas de IA.
- C3dirigir los sistemas de IA generativa para obtener valoraciones, perfeccionar los resultados y favorecer la reflexión.
- C4analizar cómo la IA puede salvaguardar o vulnerar la autenticidad del contenido y la propiedad intelectual.
MGestionar la IA
- M1decidir si utilizar sistemas de IA en función de la naturaleza de la tarea.
- M2elegir un enfoque de IA adecuado para una tarea comparando cómo funcionan los distintos sistemas de IA y para qué son más adecuados.
- M3descomponer un problema para determinar cuándo y cómo se deben utilizar los sistemas de IA para automatizar o potenciar las tareas.
- M4supervisar y evaluar el uso de la IA a lo largo de un proceso de solución de problemas.
SMoldear la IA
- S1investigar cómo está previsto que funcione un sistema de IA, para quién está diseñado y cuáles son sus limitaciones.
- S2evaluar los sistemas de IA utilizando criterios definidos, resultados esperados, casos de prueba y valoraciones de los usuarios.
- S3diseñar sistemas de IA prestando atención a cómo las fuentes de datos, la selección y el flujo de información influyen en el comportamiento y los resultados.
- S4mejorar los sistemas de IA para abordar y promover el bienestar humano y el beneficio para la sociedad.