Los riesgos de la inteligencia artificial en las empresas no dependen únicamente de la tecnología utilizada, sino también de cómo se aplica, qué datos procesa y a qué decisiones puede afectar. Una IA que redacta un borrador de correo no plantea los mismos riesgos que un sistema utilizado para seleccionar candidatos o evaluar a la plantilla.
Los problemas más habituales están relacionados con los errores en las respuestas, la privacidad de los datos, la ciberseguridad, los sesgos, la falta de transparencia, la propiedad intelectual y las decisiones automatizadas. Muchos de estos riesgos pueden reducirse mediante medidas de control sencillas, como definir los usos permitidos, limitar los datos que se comparten, formar a la plantilla y mantener una supervisión humana adecuada.
Claves para entender los riesgos de la IA en las empresas
- El riesgo depende del uso. No todas las aplicaciones de inteligencia artificial tienen el mismo impacto sobre la empresa o las personas.
- Una respuesta incorrecta puede convertirse en un problema empresarial cuando se utiliza sin revisión para tomar una decisión.
- Los datos son una de las principales áreas de atención. Introducir información personal, confidencial o estratégica en una herramienta de IA requiere conocer cómo se trata esa información.
- Los sesgos pueden afectar a las personas. El problema adquiere especial importancia cuando la IA interviene en selección, evaluación u otras decisiones relacionadas con los equipos.
- La formación también forma parte de la gestión del riesgo. El artículo 4 del Reglamento de IA de la Unión Europea establece obligaciones relacionadas con la alfabetización en IA de las personas que utilizan estos sistemas en nombre de proveedores y responsables del despliegue.
Cuáles son los principales riesgos de la inteligencia artificial en las empresas?
Los principales riesgos de la inteligencia artificial en las empresas se agrupan en siete áreas: errores en los resultados, privacidad, ciberseguridad, sesgos, falta de transparencia, propiedad intelectual y dependencia de herramientas o proveedores. No todos tienen la misma importancia en todas las organizaciones, por lo que conviene evaluar cada caso de uso según su finalidad y sus posibles consecuencias.
Errores y respuestas incorrectas
Una herramienta de IA puede generar una respuesta que parece correcta y, sin embargo, contiene información falsa, datos inventados o errores de interpretación. Este fenómeno se conoce como alucinación de la IA y es especialmente problemático cuando el resultado se utiliza sin revisión humana.
Imagina que una persona utiliza IA para preparar un informe financiero, resumir un contrato o responder a un cliente. Si el contenido generado contiene un error y nadie lo comprueba, el problema deja de ser tecnológico y pasa a afectar directamente al negocio.
Por eso, cuanto mayor sea el impacto de una respuesta, mayor debería ser el nivel de revisión antes de utilizarla.
Privacidad y exposición de datos
Las empresas manejan información que no debería terminar en cualquier herramienta externa. Datos de las personas, currículums, contratos, información de clientes, datos financieros o documentación interna pueden tener carácter personal o confidencial.
Antes de introducir este tipo de información en una herramienta de IA conviene saber qué proveedor la gestiona, qué datos procesa, para qué los utiliza, durante cuánto tiempo los conserva y qué controles existen sobre su acceso.
La protección de datos añade otra capa de análisis cuando se tratan datos personales. La Agencia Española de Protección de Datos ha publicado criterios y recursos específicos sobre inteligencia artificial y protección de datos, por lo que el análisis no debería reducirse a preguntar si una herramienta «parece segura».
Ciberseguridad
La IA también puede utilizarse para mejorar ataques informáticos. Correos de phishing más convincentes, suplantaciones, generación de contenido fraudulento o automatización de determinadas tareas ofensivas son algunos ejemplos.
Al mismo tiempo, una empresa puede crear nuevos puntos de entrada al incorporar herramientas de IA sin controlar adecuadamente sus accesos, integraciones o información.
El riesgo aumenta cuando una herramienta tiene acceso a sistemas internos, documentos o datos empresariales. En esos casos conviene aplicar controles de permisos y limitar el acceso a la información que realmente necesita.
Sesgos y discriminación
Los sistemas de IA pueden producir resultados sesgados cuando los datos utilizados para desarrollarlos o las reglas del sistema contienen determinados patrones de discriminación.
Esto adquiere especial relevancia en Recursos Humanos. Un sistema utilizado para filtrar candidatos, recomendar perfiles o analizar empleados puede perjudicar a determinados grupos si sus resultados no se controlan correctamente.
No basta con confiar en que el algoritmo sea neutral. Hay que revisar los resultados, identificar posibles patrones problemáticos y mantener una intervención humana adecuada.
Falta de transparencia
Algunas herramientas pueden resultar difíciles de explicar incluso para las personas que las utilizan. Si una empresa recibe una recomendación de IA pero no puede entender qué información ha utilizado ni qué límites tiene el resultado, tomar decisiones importantes basándose en ella resulta más complicado.
La transparencia cobra todavía más importancia cuando la IA afecta a los derechos o a las oportunidades de una persona. El Reglamento de IA de la Unión Europea incorpora requisitos específicos de transparencia y supervisión para determinados sistemas y usos.
Propiedad intelectual y confidencialidad
Otro riesgo aparece cuando una empresa utiliza contenidos protegidos o información confidencial en sistemas de IA sin analizar previamente las condiciones aplicables.
También puede ocurrir al revés: una persona genera un texto, imagen o código con IA y lo utiliza como si automáticamente tuviera los mismos derechos o garantías que un contenido creado de otra manera.
La solución pasa por establecer reglas claras sobre qué información puede introducirse en las herramientas, qué usos están permitidos y cuándo es necesaria una revisión jurídica o especializada.
Dependencia de herramientas y proveedores
Una empresa puede llegar a depender de una herramienta de IA para una tarea crítica sin haber pensado qué ocurrirá si el servicio cambia sus condiciones, deja de estar disponible, modifica sus precios o altera su funcionamiento.
Este riesgo suele pasar desapercibido porque la herramienta puede funcionar perfectamente durante meses. El problema aparece cuando se convierte en una pieza imprescindible de un proceso que nadie sabe ejecutar de otra manera.
Por qué no todos los usos de IA tienen el mismo riesgo?
El nivel de riesgo depende del contexto. Una herramienta que ayuda a redactar un correo interno no tiene el mismo impacto que un sistema que interviene en una decisión sobre una persona.
La siguiente clasificación es una referencia práctica para valorar casos de uso empresariales. No es una clasificación jurídica del Reglamento de IA. La clasificación legal depende del sistema concreto y de su finalidad.
| Caso de uso | Riesgo orientativo | Qué conviene controlar |
|---|---|---|
| Redactar un borrador de texto | Bajo | Revisión del contenido y datos utilizados |
| Resumir documentación interna | Medio | Confidencialidad, permisos y tratamiento de datos |
| Analizar información de clientes | Medio o alto | Privacidad, seguridad y finalidad del tratamiento |
| Filtrar candidatos | Alto | Sesgos, transparencia y supervisión |
| Tomar decisiones sobre personas | Alto | Supervisión humana, derechos afectados y cumplimiento |
La pregunta útil antes de implantar una herramienta no es únicamente «qué puede hacer la IA?», sino «qué ocurre si se equivoca y quién puede verse afectado?».
Qué puede salir mal cuando una empresa utiliza IA generativa?
La IA generativa puede incorporarse al trabajo diario de una empresa sin una planificación previa. Una persona descubre una herramienta, empieza a utilizarla para ahorrar tiempo y, antes de que la organización haya establecido unas reglas, la aplicación ya se ha integrado en sus tareas habituales.
Un empleado introduce información confidencial
Por ejemplo, alguien copia un contrato de un cliente en un chatbot para pedir un resumen. El resultado puede ser útil, pero antes debe comprobarse si está permitido compartir ese documento con la herramienta y cómo se tratará la información.
El problema no es que la persona quiera trabajar más rápido, sino que la empresa puede no haber definido qué información se puede compartir fuera de sus sistemas.
La IA genera una respuesta convincente pero incorrecta
Este es uno de los riesgos más fáciles de pasar por alto porque el error puede estar muy bien redactado. Una respuesta con un tono profesional puede parecer fiable aunque contenga una cifra inventada, una referencia inexistente o una interpretación equivocada.
Por eso, una política de uso de IA debería diferenciar entre tareas en las que basta una revisión ligera y aquellas en las que el resultado debe ser comprobado por una persona con conocimientos suficientes.
Una recomendación termina convirtiéndose en una decisión
Es importante distinguir entre utilizar la IA como apoyo y dejar que tome decisiones automáticamente. Utilizar IA para preparar información que después revisa un responsable es diferente de permitir que un sistema determine automáticamente quién debe ser seleccionado, evaluado o descartado.
Cuanto mayor sea el impacto sobre una persona, más importante resulta conservar controles y responsabilidad humana.
La empresa no sabe qué herramientas utiliza su plantilla
También existe un problema menos visible: la llamada IA en la sombra (shadow AI). Son herramientas que la plantilla utiliza por iniciativa propia sin que la empresa tenga un inventario claro de ellas.
Si no sabes qué aplicaciones se utilizan, tampoco puedes valorar adecuadamente qué datos están saliendo de la empresa ni qué riesgos existen en cada proceso.
Qué riesgos tiene la IA cuando afecta a empleados o candidatos?
Los riesgos aumentan cuando una herramienta de IA se utiliza para tomar decisiones o generar recomendaciones relacionadas con personas. En Recursos Humanos, esto puede afectar a procesos como selección, evaluación, promoción, asignación de tareas o gestión del rendimiento.
Selección y filtrado de candidatos
Un sistema que analiza currículums puede ahorrar tiempo, pero sus criterios deben revisarse. Si el sistema reproduce patrones sesgados, podría favorecer o perjudicar determinados perfiles sin que el responsable de selección lo detecte fácilmente.
Por eso, automatizar parte de la selección no significa que la empresa deba eliminar la intervención profesional. La revisión humana sigue siendo especialmente relevante cuando el resultado puede afectar a las oportunidades de una persona.
Evaluación y gestión de empleados
Utilizar IA para detectar patrones en datos de la plantilla puede aportar información útil, pero también requiere cuidado. No todo patrón estadístico representa una explicación válida sobre el comportamiento de una persona.
Una señal generada por un sistema debería servir para investigar una situación, no convertirse automáticamente en una conclusión sobre una persona.
Decisiones automatizadas
Cuando una decisión puede afectar de manera significativa a una persona, hay que analizar con especial cuidado cómo interviene la IA, qué información utiliza y qué posibilidades tiene la persona afectada de recibir una explicación o revisión.
El Reglamento de IA europeo utiliza un enfoque basado en el nivel de riesgo y establece requisitos específicos para determinadas categorías de sistemas. Los usos relacionados con empleo, gestión de trabajadores y acceso al empleo están incluidos entre determinados casos de alto riesgo previstos por el Reglamento, aunque las obligaciones concretas dependen del sistema y de su finalidad.
Qué dice la normativa europea sobre los riesgos de la IA?
La Unión Europea regula la inteligencia artificial mediante el Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como Reglamento de Inteligencia Artificial o AI Act. Su enfoque se basa en el nivel de riesgo: las obligaciones aplicables dependen del sistema, de su finalidad y del uso que se haga de él.
En agosto de 2026, el Reglamento ya cuenta con disposiciones aplicables, mientras que otras obligaciones siguen un calendario de aplicación progresiva. Las prohibiciones y las disposiciones sobre alfabetización en IA se aplican desde el 2 de febrero de 2025. Las normas de gobernanza y determinadas obligaciones relativas a los modelos de IA de uso general comenzaron a aplicarse el 2 de agosto de 2025. Para los sistemas de alto riesgo, los plazos dependen de las disposiciones concretas aplicables.
Cómo afecta el AI Act a una empresa española
Una empresa española que utilice IA debe empezar por identificar qué sistemas emplea, para qué finalidad y qué papel desempeña dentro del proceso.
No basta con preguntar si una herramienta «cumple la Ley de IA». Hay que analizar el caso concreto, porque las obligaciones dependen de factores como la finalidad del sistema, el tipo de uso y el papel que desempeña la empresa.
También conviene documentar las reglas internas de utilización y formar a las personas que trabajan con estos sistemas. El artículo 4 del Reglamento exige a proveedores y responsables del despliegue adoptar medidas para apoyar la alfabetización en materia de IA de su personal y de las personas que utilizan estos sistemas en su nombre. Esta obligación ya está en vigor.
Qué relación existe entre IA y protección de datos
El AI Act y el Reglamento General de Protección de Datos son normas diferentes y pueden aplicarse al mismo tratamiento. Una herramienta puede tener que cumplir requisitos derivados del Reglamento de IA y, al mismo tiempo, respetar las obligaciones de protección de datos cuando procese información personal.
Esto es especialmente importante en Recursos Humanos, donde las empresas manejan datos personales de empleados y candidatos. Ante un tratamiento complejo o de alto impacto, conviene contar con asesoramiento especializado.
Cuándo conviene pedir asesoramiento especializado
No todos los usos de IA necesitan un proyecto jurídico complejo. Sin embargo, merece la pena pedir asesoramiento cuando el sistema procesa grandes cantidades de datos personales, interviene en decisiones relevantes sobre personas, se integra en procesos críticos o existen dudas sobre las obligaciones aplicables.
La propia estructura del AI Act (Ley de Inteligencia Artificial de la UE) hace que el análisis dependa del uso concreto y no únicamente del nombre comercial de la herramienta.
Cómo reducir los riesgos de la inteligencia artificial en una empresa?
Reducir los riesgos de la inteligencia artificial en una empresa empieza por identificar dónde se utiliza. No hace falta crear un departamento especializado para dar los primeros pasos: una pyme puede establecer controles básicos y reforzarlos a medida que incorpora nuevas herramientas.
- Haz un inventario de herramientas. Identifica qué aplicaciones utiliza la empresa y cuáles utilizan los equipos por su cuenta.
- Clasifica los casos de uso. Separa las tareas de bajo impacto de aquellas que afectan a clientes, empleados, candidatos o decisiones relevantes.
- Define qué datos pueden compartirse. Establece qué información es pública, interna, confidencial o especialmente protegida.
- Establece cuándo debe intervenir una persona. No todos los resultados necesitan el mismo nivel de revisión.
- Forma al equipo. Enseña a identificar errores, proteger información y utilizar las herramientas de acuerdo con las reglas de la empresa.
- Controla los permisos. Una herramienta no debería tener acceso a más información de la necesaria para realizar su función.
- Revisa periódicamente el uso. Los modelos, proveedores y usos cambian. Una política que funcionaba hace un año puede necesitar ajustes.
Este enfoque coincide con las recomendaciones de los marcos especializados en gestión continua del riesgo. DNV, por ejemplo, plantea la gestión de riesgos de IA como un proceso que debe acompañar al desarrollo, implantación y uso de estos sistemas.
Checklist para evaluar una herramienta de IA antes de utilizarla
Antes de incorporar una herramienta a un proceso habitual, estas preguntas permiten detectar problemas que suelen pasar desapercibidos.
| Pregunta | Qué comprobar |
|---|---|
| Qué datos procesa? | Si contiene datos personales, confidenciales, financieros o estratégicos. |
| Quién puede utilizarla? | Usuarios, permisos y niveles de acceso. |
| Qué hace el proveedor con los datos? | Condiciones del servicio, tratamiento, almacenamiento y controles disponibles. |
| Puede equivocarse? | Qué consecuencias tendría un resultado incorrecto. |
| A quién puede afectar? | Clientes, equipos internos, candidatos u otros colectivos. |
| Puede tomar decisiones? | Qué parte del proceso queda bajo supervisión humana. |
| Qué obligaciones legales existen? | AI Act, RGPD y otras normas que puedan resultar aplicables. |
| Qué ocurre si falla? | Cómo detectar, corregir y comunicar un problema. |
| Quién es responsable? | La persona o equipo encargado de supervisar su utilización. |
Errores que una empresa debería evitar al introducir IA
Dejar que cada empleado utilice cualquier herramienta
Dar libertad absoluta puede parecer sencillo, pero dificulta saber qué información se está compartiendo y qué proveedores tienen acceso a ella. Es preferible establecer unas reglas mínimas y permitir después que los equipos trabajen dentro de ese marco.
Introducir datos sensibles sin comprobar las condiciones
Que una herramienta sea popular no significa que cualquier información pueda introducirse en ella. Antes de utilizar datos personales o confidenciales, hay que comprobar el tratamiento aplicable y las condiciones del proveedor.
Confiar en una respuesta de IA sin revisarla
Una IA puede ayudarte a preparar un documento en segundos, pero eso no convierte automáticamente el resultado en correcto. La persona que utiliza el contenido debe comprobarlo cuando el impacto del error lo justifique.
Automatizar una decisión solo porque técnicamente se puede
Que una tarea pueda automatizarse no significa que deba automatizarse. Cuando afecta a personas, hay que valorar el impacto, la explicabilidad, la supervisión y las obligaciones legales antes de convertir una recomendación en una decisión.
Pensar que cumplir consiste únicamente en redactar una política
Una política ayuda, pero no sustituye la formación, los controles de acceso, la revisión de herramientas ni la supervisión de su utilización. Los riesgos surgen en el uso cotidiano, por lo que los controles deben aplicarse también en el día a día
No saber qué herramientas se están utilizando
El primer paso para gestionar un riesgo es poder verlo. Si la empresa no conoce las herramientas de IA que utiliza su plantilla, tendrá dificultades para saber qué información se procesa y dónde necesita establecer controles.
Cómo puede ayudar Factorial a gestionar estos riesgos?
Uno de los retos al incorporar inteligencia artificial a una empresa es que la información suele estar dispersa entre distintas herramientas y equipos que no siempre se comunican entre sí. Esta desconexión dificulta trabajar con el contexto adecuado y aumenta la necesidad de comprobar qué información utiliza cada sistema.
Factorial ofrece funcionalidades de IA a través de One, su agente de IA para la gestión empresarial. Entre otras posibilidades, One puede consultar información de la empresa, ayudar a crear informes y apoyar determinadas decisiones dentro de los procesos disponibles en la plataforma.
A diferencia de una IA genérica, que necesita que el usuario le proporcione contexto continuamente, una IA integrada en los procesos empresariales puede trabajar con información y contexto de la propia organización, dentro de los accesos y las capacidades que tenga habilitados.
Esto no elimina la necesidad de definir políticas de uso, proteger los datos, formar a la plantilla y revisar las decisiones que requieren criterio humano. La IA puede contribuir a gestionar mejor la información y los procesos, pero la empresa sigue siendo responsable de establecer los controles adecuados para cada caso de uso.
Qué debería hacer una pyme antes de utilizar IA?
Una pyme no necesita resolver todos los posibles riesgos de la inteligencia artificial antes de utilizar su primera herramienta. Sí necesita saber qué está utilizando, qué información comparte, para qué sirve y qué puede ocurrir si el resultado es incorrecto.
Un buen punto de partida es sencillo: identificar, evaluar, limitar, formar, supervisar y revisar. A partir de ahí, los controles pueden crecer junto con el uso de la IA.
La pregunta más útil no es cuánto puede hacer una herramienta, sino qué consecuencias tendría utilizarla mal. Esa respuesta te ayudará a determinar dónde conviene establecer controles.
Preguntas frecuentes sobre los riesgos de la inteligencia artificial en las empresas
Utilizar IA puede ahorrar tiempo y facilitar muchos procesos, pero también introduce riesgos que una empresa debe conocer antes de incorporarla a su actividad habitual. Estas son algunas de las dudas más habituales sobre privacidad, seguridad, errores, empleados, normativa y gestión responsable.
Los principales riesgos son los errores en los resultados, la exposición de datos, los problemas de ciberseguridad, los sesgos, la falta de transparencia, los conflictos relacionados con propiedad intelectual y la dependencia de determinados proveedores. El nivel de riesgo depende del uso concreto y aumenta cuando la IA interviene en decisiones que afectan a personas.
Sí. Una herramienta de IA puede generar información incorrecta, referencias inexistentes o respuestas que parecen convincentes pero contienen errores. Por eso, el resultado debe revisarse antes de utilizarlo cuando pueda tener consecuencias relevantes. La revisión necesaria dependerá de la importancia de la tarea y del impacto que tendría un resultado incorrecto.
No debería introducir información personal, confidencial o estratégica sin haber comprobado previamente que el tratamiento es adecuado. Esto puede incluir datos de empleados, candidatos, clientes, contratos, información financiera o documentación interna. La empresa debe conocer qué hace el proveedor con los datos y establecer reglas claras sobre qué información puede utilizarse.
Puede empezar identificando las herramientas que utiliza, clasificando sus casos de uso, limitando los datos que pueden compartirse, definiendo cuándo es necesaria una revisión humana, formando a los empleados y controlando los permisos. También conviene revisar periódicamente las herramientas y sus usos, porque tanto la tecnología como los procesos empresariales pueden cambiar.
En Recursos Humanos pueden aparecer riesgos relacionados con sesgos, discriminación, privacidad, falta de transparencia y decisiones automatizadas. Son especialmente relevantes cuando la IA participa en selección, evaluación o gestión de empleados. Antes de utilizarla conviene analizar qué decisión apoya, qué datos utiliza, a quién puede afectar y qué intervención humana existe.
La Unión Europea regula la IA mediante el Reglamento de Inteligencia Artificial, que utiliza un enfoque basado en el nivel de riesgo. Algunas disposiciones ya son aplicables y otras tienen calendarios posteriores. Además, el artículo 4 establece medidas para apoyar la alfabetización en IA de las personas que utilizan estos sistemas en nombre de proveedores o responsables del despliegue.
El Reglamento de IA establece obligaciones relacionadas con la alfabetización en IA para proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA. El artículo 4 se aplica desde el 2 de febrero de 2025 y exige adoptar medidas para apoyar el desarrollo de esa alfabetización teniendo en cuenta el conocimiento, experiencia, formación y contexto de uso. Las obligaciones concretas dependen del papel de la organización y del sistema utilizado.
Factorial puede ayudar a centralizar y gestionar determinados procesos de Recursos Humanos y ofrece funcionalidades de IA mediante One, que puede consultar información de la empresa, crear informes y apoyar determinadas tareas y decisiones dentro de la plataforma. Esto no sustituye una política de uso de IA, la formación ni la supervisión humana cuando sean necesarias.
