La Inteligencia Artificial ha transformado el mundo empresarial, ofreciendo soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia, optimizar procesos y fortalecer la toma de decisiones. Es más, un 53,4% de los españoles utiliza la IA en su puesto de trabajo, según una encuesta de Entelgy. Sin embargo, este avance también ha generado un ambiente de desconfianza debido a la falta de los resultados esperados y a los riesgos asociados a la privacidad y seguridad de los datos.
En este contexto, Entelgy, The Business Tech Consultancy, señala cómo integrar de manera estratégica y segura esta tecnología en las empresas para maximizar los beneficios y reducir riesgos.
Tecnología “no code”
Uno de los principales retos en la adopción de la IA es la barrera técnica que enfrentan muchas empresas. La tecnología “no code” permite a los usuarios sin conocimientos avanzados de programación desarrollar y personalizar soluciones de Inteligencia Artificial mediante plataformas intuitivas. Esto se debe a que las herramientas sin código utilizan una interfaz con numerosas utilidades como la funcionalidad de arrastrar y soltar, plantillas prediseñadas y componentes preconstruidos que permiten crear software de forma visual sin contar con conocimientos previos. Su implementación, previo análisis, acelera la adopción de la IA dentro de las organizaciones, haciendo que cualquier empleado pueda interactuar con estas soluciones de forma sencilla y eficiente. Es más, según la plataforma AuraQuantic, el 97% de las empresas Fortune 500 ya está implementando soluciones no code con un retorno de inversión superior al 188%.
Políticas de privacidad
El principal desafío que plantea la IA es la privacidad y seguridad de datos. La recopilación y procesamiento de información en grandes volúmenes pueden exponer a las empresas a riesgos como el acceso no autorizado o el uso indebido de datos sensibles. Para mitigar estos riesgos, es importante incluir una gobernanza del dato que garantice que la información utilizada por la IA sea precisa, estructurada y segura; implementar un cumplimiento normativo que se alinee a las regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos y otras normativas locales e internacionales; así como una supervisión humana, para establecer mecanismos de auditoría y control para evitar sesgos y decisiones erróneas por parte de los modelos de IA.
Integración de agentes de IA
Los agentes de IA se han convertido en aliados estratégicos para las empresas. La incorporación de modelos de IA de última generación, como LLMs (Large Learning Models) y LAMs (Large Action Models), permite a las empresas aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de normativas y la mitigación de riesgos ya que 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 trabajos complejos, reduciendo la carga operativa. No obstante, los agentes de IA pueden acceder a información sensible, lo que implica riesgos de privacidad y responsabilidad en la toma de decisiones. Por ello es fundamental establecer políticas para controlar su autonomía y evitar sesgos en sus decisiones.
Formación y concienciación de los empleados
El 83% de los españoles considera que la IA debería enseñarse en los puestos de trabajo, pero para que la inteligencia artificial sea una verdadera aliada en las empresas, es fundamental apostar en la formación y concienciación de los trabajadores. Esto implica capacitar a los empleados en el uso responsable de la IA, asegurando que comprendan tanto su potencial como sus riesgos. Además, es clave fomentar una cultura de colaboración entre humanos y tecnología, promoviendo un enfoque donde la IA complemente el trabajo humano en lugar de sustituirlo. La implementación de protocolos de supervisión y auditoría también contribuye a que los trabajadores puedan identificar y corregir posibles errores, garantizando un uso eficiente y seguro de la tecnología en el entorno empresarial.
“La clave para una implementación exitosa de la IA en 2025 radica en adoptar un enfoque estructurado que incluya el gobierno del dato, la ética de los resultados de la IA 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”, señala Jordi Llobet, Head of Data & Process de Entelgy.
