Solo el 9% de las empresas controla el uso de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial avanza con rapidez en las empresas, pero su adopción no siempre está acompañada de una supervisión adecuada. Apenas el 9% de las organizaciones controla de forma estructurada cómo se utiliza la IA, una carencia que puede limitar su impacto económico y aumentar los riesgos operativos.
El problema no reside únicamente en la falta de tecnología. Muchas compañías ya emplean herramientas de IA para redactar contenidos, analizar datos, automatizar tareas administrativas o mejorar la atención al cliente. Sin embargo, en numerosos casos estas aplicaciones se incorporan de manera fragmentada, sin criterios comunes, responsables definidos ni métricas que permitan evaluar sus resultados.
La adopción de IA crece más rápido que su gobierno
La expansión de la inteligencia artificial generativa ha facilitado que los empleados utilicen nuevas soluciones sin necesidad de grandes proyectos tecnológicos. Esta accesibilidad ha acelerado la experimentación, pero también ha creado una situación difícil de controlar para los departamentos de dirección, tecnología, recursos humanos y cumplimiento normativo.
En algunas empresas, los equipos adoptan aplicaciones por su cuenta para ahorrar tiempo o resolver necesidades concretas. Esta práctica, conocida habitualmente como shadow AI, puede generar duplicidades, problemas de seguridad y un uso poco homogéneo de la información corporativa.
Cuando no existe una política clara, la organización desconoce qué herramientas se utilizan, qué datos se introducen en ellas y qué decisiones se toman con ayuda de sus resultados. También resulta más complicado determinar si la IA está mejorando realmente la productividad o si solo está desplazando el trabajo hacia tareas de revisión y corrección.
Sin medición, el impacto económico queda en una estimación
La inteligencia artificial puede aportar beneficios relevantes, pero estos no aparecen de forma automática. Para convertir la inversión en resultados es necesario identificar los procesos adecuados, formar a los empleados y medir el rendimiento antes y después de introducir una herramienta.
El control del uso de IA debería permitir responder a preguntas concretas: cuánto tiempo se ahorra, qué costes se reducen, si mejora la calidad del servicio y qué riesgos nuevos aparecen. Sin esta información, las compañías pueden confundir el número de licencias contratadas o de usuarios activos con un verdadero retorno económico.
La falta de seguimiento también dificulta localizar los proyectos que no funcionan. Algunas aplicaciones pueden ser útiles en una fase experimental, pero no ofrecer ventajas cuando se implantan a gran escala. Otras pueden generar resultados aparentemente rápidos y provocar costes posteriores relacionados con errores, reclamaciones o incumplimientos.
Los principales riesgos para las organizaciones
El uso descontrolado de la IA afecta a varias áreas de la empresa. La seguridad de la información es una de las más sensibles, especialmente cuando se utilizan datos personales, información financiera, documentación interna o propiedad intelectual en servicios externos.
También existen riesgos relacionados con la precisión de las respuestas, los sesgos en los sistemas y la falta de transparencia en decisiones que afectan a trabajadores, clientes o candidatos. En recursos humanos, por ejemplo, una herramienta mal supervisada podría influir en procesos de selección o evaluación sin que las personas conozcan los criterios empleados.
- Privacidad: exposición de datos personales o confidenciales.
- Seguridad: incorporación de información sensible en plataformas no autorizadas.
- Calidad: difusión de respuestas incorrectas o contenido generado sin revisión.
- Cumplimiento: incumplimiento de normas internas y obligaciones legales.
- Reputación: pérdida de confianza por decisiones poco transparentes o errores públicos.
Qué deberían hacer las empresas
El primer paso consiste en elaborar un inventario de las herramientas de IA que ya se utilizan. Esta revisión debe incluir tanto las soluciones aprobadas por la compañía como las aplicaciones adoptadas directamente por los empleados o los departamentos.
A partir de ahí, es necesario establecer una política de uso comprensible. No basta con prohibir determinadas aplicaciones: las organizaciones deben explicar qué usos están permitidos, qué información no puede compartirse y cuándo es obligatoria la revisión humana.
Un modelo de control con participación de toda la empresa
La gobernanza de la inteligencia artificial no debería recaer exclusivamente en el departamento tecnológico. Recursos humanos, legal, seguridad, dirección y las áreas de negocio deben participar en la definición de normas y prioridades.
También conviene designar responsables para cada proyecto, establecer controles de acceso y revisar periódicamente el rendimiento de los sistemas. La formación de la plantilla es igualmente decisiva: los empleados necesitan conocer tanto las posibilidades de la IA como sus limitaciones.
Además, cada iniciativa debería contar con indicadores concretos. Entre ellos pueden figurar el tiempo ahorrado, la reducción de errores, la satisfacción de los usuarios, la calidad de los resultados y el coste total de mantenimiento.
La supervisión será clave para pasar de la prueba al resultado
El dato del 9% refleja una brecha entre la velocidad con la que las empresas incorporan inteligencia artificial y su capacidad para gestionarla. La tecnología puede mejorar la productividad, impulsar nuevos servicios y transformar la experiencia de empleados y clientes, pero necesita objetivos claros y una supervisión continua.
Las compañías que establezcan reglas, midan el impacto y formen a sus equipos estarán mejor posicionadas para aprovechar la IA de forma segura. En cambio, aquellas que permitan una adopción sin control corren el riesgo de acumular herramientas, costes y problemas sin conseguir el rendimiento económico esperado.
