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Cómo superar los obstáculos, o mejor dicho: cómo aprendí a no preocuparme y a amar la inteligencia artificial

¿Por qué tantas empresas no adoptan la IA? La principal barrera no es tecnológica, sino humana. El artículo identifica seis barreras críticas: resistencia al cambio, falta de implicación de la dirección, seguridad de los datos, presupuesto limitado, cumplimiento y actualización continua. ¿La solución? Empezar con proyectos piloto para demostrar el valor, formar al personal y proteger los datos sensibles con sistemas específicos. La IA mejora, no sustituye, pero exige una transformación de los procesos, no una simple digitalización.

Romper barreras: el algoritmo que llevamos dentro

La inteligencia artificial (IA) cambia el trabajo. Muchas empresas encuentran dificultades en su adopción que pueden socavar el éxito de la incorporación de estas nuevas herramientas a sus procesos. Comprender estos obstáculos ayuda a las organizaciones a aprovechar la IA manteniendo la eficiencia.

El reto de la formación continua

El rápido desarrollo de la IA crea nuevos retos para los profesionales y las empresas. Los trabajadores temen ser sustituidos por la IA. Sin embargo, la IA funciona como una herramienta de potenciación, no de sustitución, mediante:

  • Automatización de tareas repetitivas
  • Espacio para actividades estratégicas
  • Ayuda a la toma de decisiones con datos

Presentar la IA como una herramienta de colaboración reduce la resistencia y fomenta la adopción de esta tecnología. Sin duda, algunas tareas desaparecerán con el tiempo, pero afortunadamente sólo las más tediosas. En realidad, esto implica no solo una adopción de la tecnología dentro de los procesos, sino un cambio total de los mismos. En definitiva, la diferencia entre digitalización y transformación digital. Insight: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Protección de datos y seguridad

La privacidad y la seguridad son obstáculos importantes. Las empresas deben, o deberían, proteger los datos sensibles garantizando la exactitud de los sistemas de IA. Los riesgos de brechas e información incorrecta exigen:

  • Controles de seguridad periódicos
  • Evaluación de proveedores
  • Protocolos de protección de datos

En particular, la adopción de "filtros automáticos' en la gestión de los datos más sensibles, y el uso de sistemas dedicados en el caso de la gestión o el análisis de la totalidad de los datos corporativos, es fundamental, no sólo por una cuestión de seguridad, sino también para evitar "regalar" datos muy valiosos a terceros. Sin embargo, como ha ocurrido antes en otros contextos, este tipo de atención seguirá siendo el enfoque "ilustrado" de sólo unas pocas organizaciones. En resumen, cada cual hace lo que quiere, consciente de las contrapartidas que conllevan las distintas opciones.

He aquí una breve lista de puntos clave

Gestión de la resistencia al cambio

La adopción requiere estrategias de gestión que incluyan:

  • Comunicación de beneficios
  • Formación continua
  • Coaching práctico
  • Gestión de la información

Enfoque descendente

Los responsables de la toma de decisiones necesitan pruebas del valor de la IA. Estrategias eficaces:

  • Mostrar casos de éxito de competidores
  • Proyectos piloto de demostración
  • Métricas claras del ROI
  • Demostrar la implicación de los trabajadores

Gestionar las limitaciones presupuestarias

La falta de presupuesto e infraestructuras dificulta su adopción. Las organizaciones pueden:

  • Empezar con proyectos contenidos
  • Ampliar en función de los resultados
  • Asignar recursos cuidadosamente

Aspectos jurídicos y éticos

La aplicación debe tener en cuenta:

  • Imparcialidad y equidad
  • Cumplimiento de la normativa
  • Normas de uso responsable
  • Seguimiento de la evolución legislativa

Actualización continua

Las organizaciones deben:

  • Seguimiento de la evolución de la situación
  • Participar en comunidades sectoriales
  • Utilizar fuentes fidedignas

Perspectivas

La adopción efectiva requiere:

  • Enfoque estratégico
  • Atención al cambio organizativo
  • Alineación con los objetivos y la cultura de la empresa
  • Centrarse en el valor práctico

El cambio efectivo mejora las operaciones y la capacidad de la mano de obra mediante opciones específicas y sostenibles.

Recursos para el crecimiento empresarial

9 de noviembre de 2025

Regulación de la IA para aplicaciones de consumo: cómo prepararse para la nueva normativa de 2025

2025 marca el final de la era del "Salvaje Oeste" de la IA: AI Act EU operativa a partir de agosto de 2024 con obligaciones de alfabetización en IA a partir del 2 de febrero de 2025, gobernanza y GPAI a partir del 2 de agosto. California es pionera con el SB 243 (nacido tras el suicidio de Sewell Setzer, una niña de 14 años que entabló una relación emocional con un chatbot), que impone la prohibición de sistemas de recompensa compulsiva, detección de ideación suicida, recordatorio cada 3 horas de "no soy humano", auditorías públicas independientes, sanciones de 1.000 dólares por infracción. SB 420 exige evaluaciones de impacto para "decisiones automatizadas de alto riesgo" con derechos de apelación de revisión humana. Cumplimiento real: Noom citada en 2022 por bots que se hacían pasar por entrenadores humanos, acuerdo de 56 millones de dólares. Tendencia nacional: Alabama, Hawai, Illinois, Maine, Massachusetts clasifican la falta de notificación de los chatbots de IA como infracción de la UDAP. Enfoque de tres niveles de sistemas de riesgo crítico (sanidad/transporte/energía) certificación previa al despliegue, divulgación transparente de cara al consumidor, registro de uso general+pruebas de seguridad. Mosaico normativo sin prioridad federal: las empresas de varios estados deben navegar por requisitos variables. UE a partir de agosto de 2026: informar a los usuarios de la interacción con la IA a menos que sea obvio, etiquetar el contenido generado por la IA como legible por máquina.
9 de noviembre de 2025

Regular lo que no se crea: ¿corre Europa el riesgo de la irrelevancia tecnológica?

Europa atrae sólo una décima parte de la inversión mundial en inteligencia artificial, pero pretende dictar las normas mundiales. Este es el "efecto Bruselas": imponer normas a escala planetaria mediante el poder de mercado sin impulsar la innovación. La Ley de Inteligencia Artificial entra en vigor de forma escalonada hasta 2027, pero las multinacionales tecnológicas responden con creativas estrategias de evasión: invocando secretos comerciales para evitar revelar datos de entrenamiento, elaborando resúmenes técnicamente conformes pero incomprensibles, utilizando la autoevaluación para rebajar los sistemas de "alto riesgo" a "riesgo mínimo", forum shopping eligiendo Estados miembros con controles menos estrictos. La paradoja de los derechos de autor extraterritoriales: la UE exige que OpenAI cumpla las leyes europeas incluso para la formación fuera de Europa, un principio nunca visto en el derecho internacional. Surge el "modelo dual": versiones europeas limitadas frente a versiones globales avanzadas de los mismos productos de IA. Riesgo real: Europa se convierte en una "fortaleza digital" aislada de la innovación global, con los ciudadanos europeos accediendo a tecnologías inferiores. El Tribunal de Justicia en el caso de la puntuación crediticia ya ha rechazado la defensa de los "secretos comerciales", pero la incertidumbre interpretativa sigue siendo enorme: ¿qué significa exactamente "resumen suficientemente detallado"? Nadie lo sabe. Última pregunta sin respuesta: ¿está la UE creando una tercera vía ética entre el capitalismo estadounidense y el control estatal chino, o simplemente exportando burocracia a un ámbito en el que no compite? Por ahora: líder mundial en regulación de la IA, marginal en su desarrollo. Amplio programa.