El Departamento de Trabajo de EE. UU. define cinco áreas clave de alfabetización en IA

El Departamento de Trabajo de los Estados Unidos (DOL) ha publicado un nuevo Marco de alfabetización en IA que detalla aspectos clave de la alfabetización en IA, así como los «principios de impartición» para una formación eficaz en alfabetización en IA. El DOL dijo que «alienta a la fuerza laboral pública y los sistemas educativos, y a sus socios, a ampliar las oportunidades de educación y capacitación en IA y a utilizar el Marco de Alfabetización en IA como recurso para el diseño de programas».

¿Qué es la alfabetización en IA?

El informe define la alfabetización en IA como «un conjunto fundamental de competencias que permiten a las personas utilizar y evaluar las tecnologías de IA de manera responsable, con un enfoque principal en la IA generativa, que es cada vez más central en el lugar de trabajo moderno».

Áreas de contenido fundamentales de la alfabetización en IA

Los cinco aspectos principales de la alfabetización en IA establecidos en el informe son:

Comprender los principios de la IA. Desarrollar una comprensión clara de qué es la IA y cómo funciona «ayuda a desmitificar la IA, respalda un uso más seguro y preciso, y permite a los trabajadores aplicar, impulsar y evaluar sistemas de IA de manera más efectiva en una amplia gama de escenarios en el lugar de trabajo». Ejemplos de principios clave de la IA incluyen el reconocimiento de patrones y resultados probabilísticos, capacidades y modalidades, entrenamiento e inferencia, alucinaciones y límites de precisión, y diseño y supervisión humanos.
Explore los usos de la IA. Comprenda cómo se utiliza la IA en entornos laborales del mundo real, aconseja el informe. «Los trabajadores se benefician de la exposición a aplicaciones prácticas que ilustran cómo las herramientas de IA pueden respaldar las tareas, aumentar la toma de decisiones y optimizar los flujos de trabajo». Los casos de uso de ejemplo incluyen herramientas de productividad, soporte de información, asistencia creativa, aplicaciones para tareas específicas y sistemas de soporte de decisiones.
Dirija la IA de manera efectiva. Los usuarios deben aprender «cómo interactuar con los sistemas de IA de manera que produzcan resultados útiles y relevantes», incluido «cómo proporcionar instrucciones claras, incluir el contexto necesario y guiar el sistema hacia mejores resultados». Las técnicas de ejemplo incluyen el encuadre contextual, las indicaciones estructuradas, el suministro de datos de entrada relevantes, la iteración de los resultados y la evitación de indicaciones vagas o engañosas.
Evaluar los resultados de la IA. «Si bien la IA puede acelerar el trabajo y sacar a la luz ideas útiles, los resultados que produce aún requieren una revisión cuidadosa», señala el informe. «Los trabajadores necesitan la capacidad de evaluar si un resultado es preciso, completo y apropiado para la tarea, aplicando su propio conocimiento y juicio para determinar la mejor manera de utilizar o refinar lo que la IA ha proporcionado». Las habilidades aquí incluyen verificar la exactitud de los hechos, evaluar la integridad y la claridad, detectar lagunas o errores lógicos, alinearse con la intención estratégica y aplicar el juicio humano.
Utilice la IA de forma responsable. «A medida que las herramientas de IA se integran cada vez más en los flujos de trabajo diarios, los trabajadores deben comprender los límites del uso apropiado, tanto para salvaguardar la información como para garantizar que los resultados se apliquen de manera ética y efectiva». Los ejemplos incluyen proteger información confidencial, seguir políticas y reglas en el lugar de trabajo, evitar el uso indebido o daños, gestionar riesgos específicos del contexto y mantener la responsabilidad.