La inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa tecnológica a una herramienta presente en el día a día de miles de empresas en España. Entre las tareas para las que se la puede aprovechar se encuentran la automatización de procesos, el análisis de datos o la generación de contenidos, entre muchas otras posibilidades. Sin embargo, la velocidad con la que se ha adoptado esta tecnología no siempre ha ido acompañada de una comprensión clara de los riesgos que trae consigo. Y esos riesgos, cuando no se gestionan, tienen consecuencias reales, como pueden ser las sanciones económicas, los daños reputacionales, las filtraciones de datos o las decisiones basadas en información incorrecta.
El sesgo algorítmico: cuando los datos heredan los prejuicios
Uno de los riesgos más frecuentes en el uso empresarial de la IA es el sesgo algorítmico. Los sistemas de inteligencia artificial aprenden a partir de datos históricos, y si esos datos contienen sesgos, el modelo los reproduce y amplifica. Según el último estudio de la OCDE, el 20% de las empresas españolas utiliza al menos cinco herramientas de gestión algorítmica para tareas como la asignación de trabajo, la monitorización de la actividad laboral y la evaluación del desempeño, sin que en muchos casos existan mecanismos para detectar si esos sistemas están discriminando a ciertos perfiles.
Este tipo de problemas afecta a cualquier empresa que use IA para tomar decisiones sobre personas. Ya sea en la elección del personal, en la concesión de créditos, en la asignación de seguros o en la personalización de servicios. Un caso conocido a nivel internacional fue el de Amazon, que en 2018 descartó su herramienta de selección de candidatos tras comprobar que penalizaba sistemáticamente los currículos de mujeres, porque el modelo se había entrenado con una década de contrataciones en las que predominaban los hombres. Si bien el sesgo no era intencional, sus efectos eran reales y lo más preocupante fue que se tardó mucho tiempo en detectar el fallo.
Privacidad y seguridad de los datos
La inteligencia artificial trabaja con grandes volúmenes de datos. Cuantos más datos procesa, más preciso se vuelve, pero también aumenta su vulnerabilidad frente a las brechas de seguridad. Esto se debe a que la recopilación y el procesamiento masivo de información exponen a las empresas a riesgos de acceso no autorizado, uso indebido de datos sensibles y filtraciones que pueden comprometer tanto a los clientes como a los empleados.
A esto se suma que la IA no solo genera riesgos propios, sino que potencia las amenazas externas. Esto se debe a que los modelos de lenguaje se pueden utilizar para generar correos de phishing, de forma personalizada a partir de datos filtrados. Así, se pueden suplantar identidades con una precisión difícil de detectar, o automatizar ataques a una escala que antes requería recursos humanos considerables. Con esta evolución de la tecnología, se debe tener en cuenta que el perímetro de seguridad de una empresa ya no depende solo de sus sistemas, sino también de cómo gestiona los datos que alimenta a sus herramientas de IA.
Las alucinaciones y la fiabilidad de los resultados
Otro riesgo frecuente en el uso de modelos de lenguaje y sistemas de IA generativa es el fenómeno conocido como alucinación. Se trata de la capacidad del sistema para generar respuestas incorrectas y presentarlas con mucha seguridad. La IA no duda de sus respuestas y, si la empresa no detecta una alucinación de este estilo a la hora de redactar sus informes, esto se puede traducir en errores graves que lleguen al cliente o a la dirección sin haber pasado por ningún filtro humano.
Este riesgo es especialmente relevante en entornos donde la velocidad se prioriza sobre la verificación, haciendo que el flujo de trabajo se automatice y la supervisión humana de cada etapa se vea reducida. Se debe tener en cuenta que, sin un protocolo claro de revisión, la probabilidad de errores generados por la IA es alta. Pese a esto, suele suceder que las empresas confíen ciegamente en el resultado de la IA y pasen por alto la corrección, pensando en ahorrar tiempo y no en prevenir los potenciales errores.
Gobernanza de la IA y el marco regulatorio
El problema de fondo no es la tecnología en sí, sino la ausencia de marcos internos que regulen cómo se usa. Como señalan desde Crowe, la adopción responsable de la inteligencia artificial requiere políticas de gestión de riesgos sólidas, que contemplen los sesgos, las violaciones de privacidad, los fallos de seguridad y las alucinaciones antes de que se conviertan en problemas reales.
No se trata de frenar la adopción, sino de asegurarse de que cada implementación sea sostenida por un plan de acción. Eso implica, entre otras cosas, definir qué usos de la IA son admisibles dentro de cada organización, establecer mecanismos de supervisión humana, auditar los datos con los que se entrenan o alimentan los modelos y formar a los equipos para que entiendan tanto las capacidades como los límites de las herramientas que usan.
Con base en estas necesidades, a partir del 1 de agosto del 2024 entró en vigor el Reglamento (UE) 2024/1689, que estableció una obligación de alfabetización en IA. Luego, en agosto de 2025, se sumaron las reglas de gobernanza para modelos de propósito general y se prevé una aplicación completa para agosto de 2026, con algunas excepciones para sistemas de alto riesgo, que se extienden hasta 2027.
Las sanciones por incumplimiento a este nuevo reglamento pueden llegar hasta los 35 millones de euros o el 7% del volumen de negocio mundial para las infracciones más graves, y hasta 15 millones o el 3% para el resto. Pero más allá de las cifras, el riesgo reputacional y operativo de un incumplimiento puede ser aún más costoso que la multa en sí. En España, la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA) es el organismo responsable de velar por el cumplimiento de estas normas a nivel nacional, con potestad sancionadora plena desde agosto de 2025.
Aprovechar la IA sin asumir riesgos innecesarios
La llegada de inteligencia artificial ofrece claras ventajas competitivas y, para muchas empresas, renunciar a ella no es una opción. Sin embargo, adoptarla sin una estrategia de gobernanza suele implicar un riesgo muy alto a distintos errores. Por esta razón, antes de que ocurra cualquier incidente, es necesario construir una estructura de seguridad cuando todavía se tiene un margen para diseñar con criterio y sin presiones.
