¿Está tu empresa adaptada a la IA? Qué debes tener en cuenta

¿Está tu empresa adaptada a la IA? Qué debes tener en cuenta

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) no para de crecer y son muchas las empresas que se están viendo obligadas a revisar y planear su estrategia de adopción de sistemas de inteligencia artificial en sus procesos internos. No obstante, esta estrategia debe nacer de un análisis previo de las implicaciones y riesgos legales que puede suponer la implementación del sistema en cuestión.

Riesgos que el uso de la IA puede traer a nivel legal

Los principales riesgos que asumen estas empresas se centran en los siguientes focos:

1. Datos personales: es uno de los riesgos más frecuentes, ya que en el proceso si los trabajadores suben información de clientes, empleados o proveedores a un modelo de IA externo puede suponer un problema de cumplimiento si no se controla dónde se almacenan esos datos o cómo se procesan. Es decir, un simple copy-paste inocente puede acabar en una infracción del Reglamento General de Protección de Datos.
2. Propiedad intelectual: algunas empresas generan textos, imágenes u otro tipo de contenidos con IA, pero no siempre tienen claro qué parte de ese material puede estar basado en obras protegidas, por lo que podría suponer posibles reclamaciones o dudas sobre quién es el verdadero titular de los derechos.
3. Toma de decisiones automatizada: por ejemplo, en ámbitos como selección de personal, análisis financiero o clasificación de clientes, un modelo de IA puede introducir sesgos sin que nadie se dé cuenta, por lo que, si una decisión es injusta o discriminatoria, la responsabilidad última recae sobre la empresa, no sobre la herramienta.
4. Contratos genéricos con proveedores de IA: nos encontramos con contratos con proveedores, desarrolladores de IA que no detallan qué ocurre con los datos introducidos en el sistema de IA. No se concretan las garantías del proveedor o cómo se reparte la responsabilidad en caso de incidente, es decir, puntos cruciales para integrar cualquier solución de IA en procesos internos.
5. Secretos empresariales: si los empleados que utilizan sistemas de IA externos no reciben formación adecuada, podría llegar a filtrar accidentalmente información confidencial al elaborar un informe o resolver una duda, por lo que se podrían llegar a exponer secretos comerciales.
6. Trazabilidad: es un requisito obligatorio de cualquier sistema de IA y, en caso de no poder explicar cómo se ha generado un resultado, es decir, si no se puede reconstruir el proceso (qué datos se han usado, cómo se ha entrenado el modelo, qué decisiones intervinieron) la empresa podría tener dificultades ante una auditoría o una reclamación legal.

Estos son algunos de los principales riesgos que tiene la implementación de los modelos de IA en una empresa, pero no los únicos. Por tanto, es crucial que, previo a su implementación, se analice dicha herramienta y se prepare para su integración como una herramienta de trabajo.

Cumplimiento con el Reglamento Europeo de IA

El nuevo Reglamento Europeo de IA obliga a las empresas a entender qué tipo de sistemas utilizan y qué nivel de riesgo implica cada uno. No es lo mismo emplear una herramienta de productividad que integrar un modelo que toma decisiones que afectan a clientes o personas trabajadoras. Por tanto, el primer paso es identificar correctamente la categoría de nivel de riesgo para saber qué obligaciones aplican.

Los sistemas considerados de “alto riesgo” requieren controles adicionales, como garantizar la calidad de los datos, documentar el funcionamiento del sistema, asegurar que exista supervisión humana real y establecer protocolos para gestionar incidentes. Esto implica que la empresa debe tener cierta capacidad para monitorizar y revisar el comportamiento de estos sistemas.

Para las herramientas de IA generativa, el Reglamento de IA introduce exigencias de transparencia. Por ejemplo, informar cuando un contenido ha sido creado o modificado por IA o documentar adecuadamente las fuentes y medidas para respetar derechos de terceros. Estos son requisitos pensados para mantener la confianza y evitar confusiones o usos inapropiados.

La normativa también impulsa a las empresas a realizar evaluaciones periódicas de riesgos, en las que se documente para qué se usa cada herramienta, cómo se supervisa y qué medidas se han adoptado para minimizar posibles impactos. Esto no solo sirve para cumplir la ley, sino para tener una visión clara de cómo la IA afecta a la organización y poder actuar con anticipación.

Todo esto implica generar documentación y registros internos: qué sistemas se usan, quién los administra, qué proveedores intervienen y qué controles hay establecidos. Toda esta documentación facilita demostrar el nivel de cumplimiento en caso de inspección y evita sanciones que pueden ser muy elevadas.

Formación interna y forma de operar en la empresa

Integrar la IA en una empresa no es solo cuestión de adoptar herramientas, sino que implica preparar a las personas y ajustar la manera de trabajar. Un punto básico es contar con una política interna de uso donde se indique qué se puede y qué no se puede hacer, qué tipo de información no debe introducirse en herramientas externas y qué buenas prácticas deben seguirse.

En este sentido, la formación del personal es igual de importante, ya que no basta con enseñar a “usar” una herramienta, sino que también es necesario explicar los riesgos legales, cómo detectar sesgos, cómo proteger la privacidad y cómo revisar críticamente los resultados. En definitiva, cuanta más cultura digital tenga el equipo, menos probabilidades habrá de cometer errores.

Muchas empresas están empezando a designar perfiles responsables del uso de la IA (a veces llamados “AI champions”), que actúan como punto de referencia interno, resuelven dudas y ayudan a incorporar estas herramientas de manera ordenada.