Más que la norma
Exigimos más de lo que pide el Reglamento.
79puntosverificados en ocho dimensiones y tres pilares: alfabetización, reskilling y gobernanza
45de 79son criterio propio de EstratégicaMente; treinta y dos derivan de la norma y dos son mixtos
El Reglamento no llega hasta aquí. Su artículo 4, en la redacción vigente desde el 27 de julio de 2026, obliga a apoyar la promoción de la alfabetización en IA, sin imponer formato documental ni evidencia. CriterIA© va más lejos a propósito: de los setenta y nueve puntos de la rúbrica, cuarenta y cinco son criterio propio de EstratégicaMente, treinta y dos derivan de la norma y dos son mixtos; los ocho del pilar de reskilling lo son en su totalidad. Exigimos más porque una organización que no sabe usar la IA no la optimiza ni crea valor con ella, por mucho expediente que acumule.
Dato propio · fuente: rúbrica CriterIA©, 79 puntos
Qué es CriterIA© — y qué no es.
Qué es
CriterIA© evalúa la alfabetización en IA (Art. 4 del Reglamento (UE) 2024/1689), el reskilling y la gobernanza de las organizaciones para un uso responsable de la inteligencia artificial. Es un sello metodológico propio y voluntario, alineado con el espíritu de los códigos de conducta del Art. 95 del Reglamento. Lo que sí acredita: que la organización dispone de método, formación y cultura de criterio en su uso de la IA — y lo hace de forma verificable, con cada emisión anclada en blockchain.
Qué no es
No constituye la declaración UE de conformidad ni el marcado CE previstos por el Reglamento, ni sustituye los procedimientos de evaluación de la conformidad que resulten aplicables (Arts. 43-44).
Pilar · Gobernanza
Gobernar la IA no es saber cuánta tecnología utiliza una organización. Es saber dónde se utiliza, para qué, quién responde, qué riesgos se aceptan y qué evidencia demuestra que siguen bajo control.
Nuestra tesis: alfabetización, reskilling y gobernanza
Sin alfabetización, gobernanza y reskilling, la IA no es una ventaja: es un riesgo. La inteligencia artificial no fracasa por la tecnología: fracasa cuando entra en una organización que no sabe usarla, no ha rediseñado sus procesos para acogerla y no tiene manera de decidir quién responde de lo que produce. En ese escenario no ahorra trabajo: multiplica el error, lo hace más rápido y lo reparte mejor.
Alfabetización. Que las personas sepan qué hace la herramienta, dónde falla y cuándo desconfiar. No es enseñar a escribir instrucciones: es enseñar a no creerse la respuesta.
Reskilling. Que los puestos se rediseñen alrededor de lo que la persona aporta cuando la máquina hace el resto. Sin esto, la IA no libera tiempo: genera desconcierto y resistencia.
Gobernanza. Inventario, clasificación de riesgo, supervisión humana con capacidad real de intervenir y rastro de lo que se decidió y por qué. Sin esto no hay nada que enseñar cuando alguien pregunte.
Un despacho te dice si cumples. Nosotros formamos a tu equipo, rediseñamos cómo trabajáis y luego emitimos nuestro sello privado de verificación. Son tres cosas distintas. Lo aplicamos en casa antes que en ningún cliente: tenemos la red de consultores formada con registro acreditable y hemos separado la verificación de la redacción para detectar y reducir errores mediante controles documentales, funcionales y humanos.
Transparencia tecnológica: nos aplicamos nuestro propio método
Los datos de nuestros clientes se almacenan en la Unión Europea (Irlanda). Las llamadas a modelos de IA implican transferencia a Estados Unidos y se realizan bajo Acuerdo de Encargo de Tratamiento con Cláusulas Contractuales Tipo (Arts. 28 y 46 RGPD), con minimización de los datos personales conforme a instrucciones internas de obligado cumplimiento, sin uso de los datos para entrenamiento de modelos y con evaluación de impacto de transferencias (TIA) documentada. La capa técnica de seudonimización previa (criteria-privacy v1.0.0) está desplegada en el asistente público desde julio de 2026 —su versión desplegada emite la cabecera x-criteria-privacy, comprobable por cualquiera— y en despliegue progresivo sobre el resto de la cadena de servicios: decir dónde está y dónde todavía no es parte de la medida. Solo el hash de cada emisión va a la blockchain; los datos personales quedan siempre fuera de la cadena. Detalle completo en nuestra Política de IA.
Si usas IA generativa, cuatro reglas: contrata siempre plan comercial con DPA, nunca cuentas de consumo. Comprueba cómo transfiere los datos tu proveedor. Minimiza los datos personales que metes en los prompts. Y valora residencia en la UE si tu sector lo exige.