El 70% de las empresas europeas aún no están preparadas para gestionar los riesgos de la IA

El Barómetro IA de ESSCA–Mazars, basado en las respuestas de más de 400 responsables tecnológicos europeos, alerta sobre una realidad paradójica. Aunque el 50% de las empresas reconoce mejoras de rendimiento gracias a la IA, solo el 26 % se siente preparada para gestionar los riesgos y perturbaciones que esta tecnología conlleva.

El auge imparable de la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la eficiencia corporativa europea, pero esta transformación no camina libre de riesgos ni de profundas paradojas de gestión. Si bien el 50% de las empresas del continente reconoce haber experimentado mejoras de rendimiento tangibles gracias a la implementación de sistemas de IA, este entusiasmo por el potencial de la tecnología choca frontalmente con una alarmante falta de preparación para sus desafíos inherentes. Según el reciente Barómetro IA de ESSCA–Mazars, apenas el 26% de los responsables tecnológicos se sienten realmente capacitados para administrar los riesgos y las disrupciones que inevitablemente acompañan a esta revolución. Esta brecha de madurez no es solo un indicador de cautela; dibuja un mapa de vulnerabilidad que podría lastrar la ambición digital del bloque, especialmente cuando la Ley de IA de la UE (EU AI Act) está consolidando sus plazos de aplicación durante el año 2025, con obligaciones específicas para modelos de riesgo sistémico que entraron en vigor en agosto de este mismo año.

La fragilidad de la implementación y el reto de la gestión

La adopción de la IA en el ámbito empresarial dista mucho de ser un camino de rosas, pues el mismo informe desvela que uno de cada cinco proyectos de IA ha tropezado con serios problemas durante su fase de implementación. Los escollos se concentran en tres pilares críticos: una estrategia de IA bien definida, la calidad y disponibilidad de los datos con los que se alimentan los sistemas, y la crónica escasez de perfiles profesionales especializados que puedan ejecutar y supervisar estos proyectos complejos.

Dejan Glavas, director del Instituto AI for Sustainability de ESSCA, subraya con acierto que la IA trasciende lo puramente tecnológico para convertirse en un imperativo de gestión, ética y talento. Los problemas detectados se distribuyen de manera preocupante, con un 45% vinculado directamente a fallos en la estrategia o la carencia de medios —sean estos financieros, humanos o técnicos—, un 30% dependiente de la fiabilidad del dato, y un 25% centrado en la compleja cuestión de la confianza y la responsabilidad de los sistemas, abarcando temas tan delicados como la gestión de sesgos, la explicabilidad de las decisiones algorítmicas y la necesidad de una supervisión humana efectiva. Estos números no solo cuantifican los fallos; narran la historia de un riesgo mal gestionado, donde la prisa por obtener beneficios eclipsa la diligencia necesaria para construir un cimiento robusto.

Brecha sectorial y dependencia de soluciones externas

El nivel de preparación y la madurez organizativa de la IA varían notablemente entre los distintos sectores económicos europeos. El estudio identifica a las utilities (energía, transporte, telecomunicaciones) y al sector financiero como los líderes en la integración de la tecnología, con más del 60% de sus organizaciones ya equipadas con equipos específicos dedicados a la gestión de la IA.

Este liderazgo se explica por la alta regulación y el elevado impacto operativo que tiene la tecnología en estos campos. En contraste, la administración pública muestra una preocupante brecha de madurez, con apenas un 27% de organizaciones dotadas de personal especializado, una cifra que refleja una reticencia o una lentitud institucional particularmente sensible, dado su rol de alto impacto ciudadano y su obligación de cumplir con los requisitos regulatorios venideros. En términos de desarrollo, la mayoría de las empresas opta por la comodidad de lo externo: solo una de cada cuatro organizaciones europeas desarrolla sus propios sistemas de IA. La tendencia generalizada es el uso de soluciones de terceros o modelos preentrenados, lo que a menudo implica una capacidad limitada de control y adaptación, delegando implícitamente la responsabilidad y exponiéndose a una dependencia tecnológica con implicaciones tanto de seguridad como de soberanía del dato.

La formación como palanca de control ético

Ante este escenario de adopción acelerada y gestión incipiente, la clave de bóveda se halla en el aprendizaje organizacional y la formación. La recomendación de los expertos es clara y directa: la madurez no es una mera cuestión de inversión, sino de desarrollar una cultura de control y supervisión ética. Por ello, el Barómetro de ESSCA propone un decálogo de actuación que prioriza la capacitación en IA y gestión de datos a todos los niveles de las organizaciones, impulsar estrategias de "prueba y aprendizaje" (test and learn) que permitan la experimentación controlada y, crucialmente, la creación de marcos de gestión ética y técnica que estén en plena sintonía con las exigencias del EU AI Act.

Es fundamental fomentar la colaboración entre el mundo empresarial, los legisladores y los expertos en derecho tecnológico para construir un ecosistema seguro. Un elemento que se suma a la agenda corporativa es la necesidad de desarrollar métricas específicas para medir el impacto ambiental de la IA, especialmente en el ámbito de los modelos alojados en la nube, y asegurar una adopción responsable en sectores de profundo impacto social como la salud, la educación y el medio ambiente. Como respuesta directa a la necesidad de talento en este espacio de confluencia entre tecnología y gestión, instituciones como ESSCA están impulsando programas de grado que integran la gestión empresarial, la economía y la ciberseguridad con la Inteligencia Artificial para los Negocios (Business AI), buscando formar a la nueva generación de líderes capaces de aplicar el management internacional con un profundo conocimiento del potencial y las salvaguardas que la IA demanda.