La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado el entorno empresarial, facilitando la optimización de procesos y la toma de decisiones. Según una encuesta de Entelgy, el 53,4% de los españoles ya utiliza esta tecnología en su puesto de trabajo, mientras que el 83% considera que debería enseñarse en las empresas. Sin embargo, su implementación conlleva desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad de los datos y la fiabilidad de los resultados.
Entelgy ha identificado las claves para integrar la IA en las organizaciones de manera segura y eficiente, minimizando los riesgos y maximizando su impacto positivo.
Tecnología “no code”
Uno de los principales obstáculos en la adopción de la inteligencia artificial es la barrera técnica. La tecnología “no code” permite a los usuarios sin conocimientos avanzados de programación desarrollar y personalizar soluciones de IA mediante plataformas intuitivas. Estas herramientas incluyen funcionalidades como la opción de arrastrar y soltar, plantillas prediseñadas y componentes preconstruidos, lo que facilita la creación de software sin necesidad de programación.
Según datos de la plataforma AuraQuantic, el 97% de las empresas Fortune 500 ya ha implementado soluciones “no code”, obteniendo un retorno de inversión superior al 188%. Su uso acelera la adopción de la IA dentro de las organizaciones, permitiendo que cualquier empleado pueda interactuar con estas soluciones de manera sencilla y eficiente.
Políticas de privacidad
La privacidad y la seguridad de los datos representan uno de los mayores desafíos en la implementación de la IA. La recopilación y el procesamiento de grandes volúmenes de información pueden exponer a las empresas a riesgos como el acceso no autorizado o el uso indebido de datos sensibles.
Para mitigar estos riesgos, es fundamental establecer una gobernanza del dato que garantice la precisión, estructuración y seguridad de la información utilizada por la IA. Además, el cumplimiento normativo debe alinearse con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras normativas locales e internacionales. La supervisión humana también juega un papel clave, ya que permite establecer mecanismos de auditoría y control para evitar sesgos y decisiones erróneas en los modelos de IA.
Integración de agentes de IA
Los agentes de IA se han convertido en herramientas estratégicas para las empresas. La incorporación de modelos avanzados como los Large Learning Models (LLMs) y Large Action Models (LAMs) permite a las organizaciones aprovechar el potencial de la inteligencia artificial, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento normativo y la mitigación de riesgos.
Estos agentes pueden aprender de la experiencia y mejorar su precisión con el tiempo, tomar decisiones basadas en datos históricos y en tiempo real, así como automatizar flujos de trabajo complejos, reduciendo la carga operativa. No obstante, su acceso a información sensible implica riesgos de privacidad y responsabilidad en la toma de decisiones. Por ello, es fundamental establecer políticas que regulen su autonomía y eviten sesgos en sus resultados.
Formación y concienciación de los empleados
El 83% de los españoles considera que la IA debería enseñarse en los puestos de trabajo. Para que esta tecnología sea una aliada efectiva en las empresas, es esencial invertir en la formación y concienciación de los empleados.
Capacitar a los trabajadores en el uso responsable de la IA les permite comprender tanto su potencial como sus riesgos. Además, fomentar una cultura de colaboración entre humanos y tecnología ayuda a que la IA complemente el trabajo humano en lugar de sustituirlo. La implementación de protocolos de supervisión y auditoría también contribuye a que los empleados puedan identificar y corregir posibles errores, garantizando un uso eficiente y seguro de la tecnología en el entorno empresarial.
Un enfoque estructurado para la adopción de la IA
Según Jordi Llobet, Head of Data & Process de Entelgy, la clave para una implementación exitosa de la IA en 2025 radica en adoptar un enfoque estructurado que incluya la gobernanza del dato, la ética en la toma de decisiones y el aprendizaje continuo de los sistemas. No se trata solo de automatizar tareas, sino de dotar a las empresas de inteligencia adaptativa que les permita evolucionar de forma segura y eficiente.
