{"id":200591,"date":"2026-10-23T10:07:20","date_gmt":"2026-10-23T08:07:20","guid":{"rendered":"https:\/\/factorialhr.com\/blog\/?p=200591"},"modified":"2026-10-23T10:07:20","modified_gmt":"2026-10-23T08:07:20","slug":"riesgos-inteligencia-artificial-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/factorial.com\/blog\/es\/riesgos-inteligencia-artificial-empresas\/","title":{"rendered":"Riesgos de la inteligencia artificial en las empresas y c\u00f3mo evitarlos"},"content":{"rendered":"<p>Los <strong>riesgos de la inteligencia artificial en las empresas<\/strong> no dependen \u00fanicamente de la tecnolog\u00eda utilizada, sino tambi\u00e9n de c\u00f3mo se aplica, qu\u00e9 datos procesa y a qu\u00e9 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.<\/p>\n<p>Los problemas m\u00e1s habituales est\u00e1n 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 supervisi\u00f3n humana adecuada.<\/p>\n<h2>Claves para entender los riesgos de la IA en las empresas<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>El riesgo depende del uso.<\/strong> No todas las aplicaciones de inteligencia artificial tienen el mismo impacto sobre la empresa o las personas.<\/li>\n<li><strong>Una respuesta incorrecta puede convertirse en un problema empresarial<\/strong> cuando se utiliza sin revisi\u00f3n para tomar una decisi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Los datos son una de las principales \u00e1reas de atenci\u00f3n.<\/strong> Introducir informaci\u00f3n personal, confidencial o estrat\u00e9gica en una herramienta de IA requiere conocer c\u00f3mo se trata esa informaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Los sesgos pueden afectar a las personas.<\/strong> El problema adquiere especial importancia cuando la IA interviene en selecci\u00f3n, evaluaci\u00f3n u otras decisiones relacionadas con los equipos.<\/li>\n<li><strong>La formaci\u00f3n tambi\u00e9n forma parte de la gesti\u00f3n del riesgo.<\/strong> El art\u00edculo 4 del Reglamento de IA de la Uni\u00f3n Europea establece obligaciones relacionadas con la alfabetizaci\u00f3n en IA de las personas que utilizan estos sistemas en nombre de proveedores y responsables del despliegue.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-demo category-talent-management\"\n    data-banner-id=\"200222\"\n    data-banner-type=\"demo\"\n    data-category=\"Talent Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <p class=\"banner-title\">Atrae, forma y ret\u00e9n talento desde una sola plataforma<\/p>\n            \n                            <p>Te mostramos c\u00f3mo Factorial impulsa todo el ciclo de vida del empleado<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorial.es\/solicitar-demo\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose demo btn-brand\" data-cta=\"demo\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Get a demo                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/26094644\/Frame-2117909726.png\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<h2>Cu\u00e1les son los principales riesgos de la inteligencia artificial en las empresas?<\/h2>\n<p>Los principales riesgos de la inteligencia artificial en las empresas se agrupan en siete \u00e1reas: 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 seg\u00fan su finalidad y sus posibles consecuencias.<\/p>\n<h3>Errores y respuestas incorrectas<\/h3>\n<p>Una herramienta de IA puede generar una respuesta que parece correcta y, sin embargo, contiene informaci\u00f3n falsa, datos inventados o errores de interpretaci\u00f3n. Este fen\u00f3meno se conoce como <em>alucinaci\u00f3n<\/em> de la IA\u00a0y es especialmente problem\u00e1tico cuando el resultado se utiliza sin revisi\u00f3n humana.<\/p>\n<p>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 tecnol\u00f3gico y pasa a afectar directamente al negocio.<\/p>\n<p>Por eso, cuanto mayor sea el impacto de una respuesta, mayor deber\u00eda ser el nivel de revisi\u00f3n antes de utilizarla.<\/p>\n<h3>Privacidad y exposici\u00f3n de datos<\/h3>\n<p>Las empresas manejan informaci\u00f3n que no deber\u00eda terminar en cualquier herramienta externa. Datos de las personas, curr\u00edculums, contratos, informaci\u00f3n de clientes, datos financieros o documentaci\u00f3n interna pueden tener car\u00e1cter personal o confidencial.<\/p>\n<p>Antes de introducir este tipo de informaci\u00f3n en una herramienta de IA conviene saber qu\u00e9 proveedor la gestiona, qu\u00e9 datos procesa, para qu\u00e9 los utiliza, durante cu\u00e1nto tiempo los conserva y qu\u00e9 controles existen sobre su acceso.<\/p>\n<p>La protecci\u00f3n de datos a\u00f1ade otra capa de an\u00e1lisis cuando se tratan datos personales. La Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos ha publicado criterios y recursos espec\u00edficos sobre inteligencia artificial y protecci\u00f3n de datos, por lo que el an\u00e1lisis no deber\u00eda reducirse a preguntar si una herramienta &#8220;parece segura&#8221;.<\/p>\n<h3>Ciberseguridad<\/h3>\n<p>La IA tambi\u00e9n puede utilizarse para mejorar ataques inform\u00e1ticos. Correos de phishing m\u00e1s convincentes, suplantaciones, generaci\u00f3n de contenido fraudulento o automatizaci\u00f3n de determinadas tareas ofensivas son algunos ejemplos.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, una empresa puede crear nuevos puntos de entrada al incorporar herramientas de IA sin controlar adecuadamente sus accesos, integraciones o informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>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 informaci\u00f3n que realmente necesita.<\/p>\n<h3>Sesgos y discriminaci\u00f3n<\/h3>\n<p>Los sistemas de IA pueden producir resultados sesgados cuando los datos utilizados para desarrollarlos o las reglas del sistema contienen determinados patrones de discriminaci\u00f3n.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<p>No basta con confiar en que el algoritmo sea neutral. Hay que revisar los resultados, identificar posibles patrones problem\u00e1ticos y mantener una intervenci\u00f3n humana adecuada.<\/p>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-freebie category-talent-management\"\n    data-banner-id=\"204377\"\n    data-banner-type=\"freebie\"\n    data-category=\"Talent Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <p class=\"banner-title\">242.000 \u20ac al a\u00f1o. Eso cuesta tener la empresa desconectada.<\/p>\n            \n                            <p>Descubre d\u00f3nde pierden dinero las empresas europeas, seg\u00fan 3.760 CEOs y directivos.<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorial.es\/business-facts-index-2026\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"freebie\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Download for free                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorial.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/13163429\/Frame-2117909588-e1791902267312.png\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<h3>Falta de transparencia<\/h3>\n<p>Algunas herramientas pueden resultar dif\u00edciles de explicar incluso para las personas que las utilizan. Si una empresa recibe una recomendaci\u00f3n de IA pero no puede entender qu\u00e9 informaci\u00f3n ha utilizado ni qu\u00e9 l\u00edmites tiene el resultado, tomar decisiones importantes bas\u00e1ndose en ella resulta m\u00e1s complicado.<\/p>\n<p>La transparencia cobra todav\u00eda m\u00e1s importancia cuando la IA afecta a los derechos o a las oportunidades de una persona. El Reglamento de IA de la Uni\u00f3n Europea incorpora requisitos espec\u00edficos de transparencia y supervisi\u00f3n para determinados sistemas y usos.<\/p>\n<h3>Propiedad intelectual y confidencialidad<\/h3>\n<p>Otro riesgo aparece cuando una empresa utiliza contenidos protegidos o informaci\u00f3n confidencial en sistemas de IA sin analizar previamente las condiciones aplicables.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n puede ocurrir al rev\u00e9s: una persona genera un texto, imagen o c\u00f3digo con IA y lo utiliza como si autom\u00e1ticamente tuviera los mismos derechos o garant\u00edas que un contenido creado de otra manera.<\/p>\n<p>La soluci\u00f3n pasa por establecer reglas claras sobre qu\u00e9 informaci\u00f3n puede introducirse en las herramientas, qu\u00e9 usos est\u00e1n permitidos y cu\u00e1ndo es necesaria una revisi\u00f3n jur\u00eddica o especializada.<\/p>\n<h3>Dependencia de herramientas y proveedores<\/h3>\n<p>Una empresa puede llegar a depender de una herramienta de IA para una tarea cr\u00edtica sin haber pensado qu\u00e9 ocurrir\u00e1 si el servicio cambia sus condiciones, deja de estar disponible, modifica sus precios o altera su funcionamiento.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<h2>Por qu\u00e9 no todos los usos de IA tienen el mismo riesgo?<\/h2>\n<p>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 decisi\u00f3n sobre una persona.<\/p>\n<p>La siguiente clasificaci\u00f3n es una referencia pr\u00e1ctica para valorar casos de uso empresariales. <strong>No es una clasificaci\u00f3n jur\u00eddica del Reglamento de IA.<\/strong> La clasificaci\u00f3n legal depende del sistema concreto y de su finalidad.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Caso de uso<\/th>\n<th>Riesgo orientativo<\/th>\n<th>Qu\u00e9 conviene controlar<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Redactar un borrador de texto<\/td>\n<td>Bajo<\/td>\n<td>Revisi\u00f3n del contenido y datos utilizados<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Resumir documentaci\u00f3n interna<\/td>\n<td>Medio<\/td>\n<td>Confidencialidad, permisos y tratamiento de datos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analizar informaci\u00f3n de clientes<\/td>\n<td>Medio o alto<\/td>\n<td>Privacidad, seguridad y finalidad del tratamiento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Filtrar candidatos<\/td>\n<td>Alto<\/td>\n<td>Sesgos, transparencia y supervisi\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tomar decisiones sobre personas<\/td>\n<td>Alto<\/td>\n<td>Supervisi\u00f3n humana, derechos afectados y cumplimiento<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>La pregunta \u00fatil antes de implantar una herramienta no es \u00fanicamente &#8220;qu\u00e9 puede hacer la IA?&#8221;, sino &#8220;qu\u00e9 ocurre si se equivoca y qui\u00e9n puede verse afectado?&#8221;.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 puede salir mal cuando una empresa utiliza IA generativa?<\/h2>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">La IA generativa puede incorporarse al trabajo diario de una empresa sin una planificaci\u00f3n previa. Una persona descubre una herramienta, empieza a utilizarla para ahorrar tiempo y, antes de que la organizaci\u00f3n haya establecido unas reglas, la aplicaci\u00f3n ya se ha integrado en sus tareas habituales.<\/p>\n<h3>Un empleado introduce informaci\u00f3n confidencial<\/h3>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Por ejemplo, alguien copia un contrato de un cliente en un chatbot para pedir un resumen. El resultado puede ser \u00fatil, pero antes debe comprobarse si est\u00e1 permitido compartir ese documento con la herramienta y c\u00f3mo se tratar\u00e1 la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El problema no es que la persona quiera trabajar m\u00e1s r\u00e1pido, sino que la empresa puede no haber definido qu\u00e9 informaci\u00f3n se puede compartir fuera de sus sistemas.<\/p>\n<h3>La IA genera una respuesta convincente pero incorrecta<\/h3>\n<p>Este es uno de los riesgos m\u00e1s f\u00e1ciles 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 interpretaci\u00f3n equivocada.<\/p>\n<p>Por eso, una pol\u00edtica de uso de IA deber\u00eda diferenciar entre tareas en las que basta una revisi\u00f3n ligera y aquellas en las que el resultado debe ser comprobado por una persona con conocimientos suficientes.<\/p>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-other category-talent-management\"\n    data-banner-id=\"200095\"\n    data-banner-type=\"other\"\n    data-category=\"Talent Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <p class=\"banner-title\">Tus proyectos, bajo control<\/p>\n            \n                            <p>Descubre c\u00f3mo funciona la gesti\u00f3n de proyectos en Factorial<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorial.es\/product-tour\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"other\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Ver el producto                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/25154021\/Proyectos.png\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<h3>Una recomendaci\u00f3n termina convirti\u00e9ndose en una decisi\u00f3n<\/h3>\n<p>Es importante distinguir entre utilizar la IA como apoyo y dejar que tome decisiones autom\u00e1ticamente. Utilizar IA para preparar informaci\u00f3n que despu\u00e9s revisa un responsable es diferente de permitir que un sistema determine autom\u00e1ticamente qui\u00e9n debe ser seleccionado, evaluado o descartado.<\/p>\n<p>Cuanto mayor sea el impacto sobre una persona, m\u00e1s importante resulta conservar controles y responsabilidad humana.<\/p>\n<h3>La empresa no sabe qu\u00e9 herramientas utiliza su plantilla<\/h3>\n<p>Tambi\u00e9n existe un problema menos visible: la llamada IA en la sombra (<em>shadow AI<\/em>). Son herramientas que la plantilla utiliza por iniciativa propia sin que la empresa tenga un inventario claro de ellas.<\/p>\n<p>Si no sabes qu\u00e9 aplicaciones se utilizan, tampoco puedes valorar adecuadamente qu\u00e9 datos est\u00e1n saliendo de la empresa ni qu\u00e9 riesgos existen en cada proceso.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 riesgos tiene la IA cuando afecta a empleados o candidatos?<\/h2>\n<p>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 selecci\u00f3n, evaluaci\u00f3n, promoci\u00f3n, asignaci\u00f3n de tareas o gesti\u00f3n del rendimiento.<\/p>\n<h3>Selecci\u00f3n y filtrado de candidatos<\/h3>\n<p>Un sistema que analiza curr\u00edculums puede ahorrar tiempo, pero sus criterios deben revisarse. Si el sistema reproduce patrones sesgados, podr\u00eda favorecer o perjudicar determinados perfiles sin que el responsable de selecci\u00f3n lo detecte f\u00e1cilmente.<\/p>\n<p>Por eso, automatizar parte de la selecci\u00f3n no significa que la empresa deba eliminar la intervenci\u00f3n profesional. La revisi\u00f3n humana sigue siendo especialmente relevante cuando el resultado puede afectar a las oportunidades de una persona.<\/p>\n<h3>Evaluaci\u00f3n y gesti\u00f3n de empleados<\/h3>\n<p>Utilizar IA para detectar patrones en datos de la plantilla puede aportar informaci\u00f3n \u00fatil, pero tambi\u00e9n requiere cuidado. No todo patr\u00f3n estad\u00edstico representa una explicaci\u00f3n v\u00e1lida sobre el comportamiento de una persona.<\/p>\n<p>Una se\u00f1al generada por un sistema deber\u00eda servir para investigar una situaci\u00f3n, no convertirse autom\u00e1ticamente en una conclusi\u00f3n sobre una persona.<\/p>\n<h3>Decisiones automatizadas<\/h3>\n<p>Cuando una decisi\u00f3n puede afectar de manera significativa a una persona, hay que analizar con especial cuidado c\u00f3mo interviene la IA, qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliza y qu\u00e9 posibilidades tiene la persona afectada de recibir una explicaci\u00f3n o revisi\u00f3n.<\/p>\n<p>El Reglamento de IA europeo utiliza un enfoque basado en el nivel de riesgo y establece requisitos espec\u00edficos para determinadas categor\u00edas de sistemas. Los usos relacionados con empleo, gesti\u00f3n de trabajadores y acceso al empleo est\u00e1n incluidos entre determinados casos de alto riesgo previstos por el Reglamento, aunque las obligaciones concretas dependen del sistema y de su finalidad.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 dice la normativa europea sobre los riesgos de la IA?<\/h2>\n<p>La Uni\u00f3n 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 \u00e9l.<\/p>\n<p>En agosto de 2026, el Reglamento ya cuenta con disposiciones aplicables, mientras que otras obligaciones siguen un calendario de aplicaci\u00f3n progresiva. Las prohibiciones y las disposiciones sobre alfabetizaci\u00f3n 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.<\/p>\n<h3>C\u00f3mo afecta el AI Act a una empresa espa\u00f1ola<\/h3>\n<p>Una empresa espa\u00f1ola que utilice IA debe empezar por identificar qu\u00e9 sistemas emplea, para qu\u00e9 finalidad y qu\u00e9 papel desempe\u00f1a dentro del proceso.<\/p>\n<p>No basta con preguntar si una herramienta &#8220;cumple la Ley de IA&#8221;. 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 desempe\u00f1a la empresa.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n conviene documentar las reglas internas de utilizaci\u00f3n y formar a las personas que trabajan con estos sistemas. El art\u00edculo 4 del Reglamento exige a proveedores y responsables del despliegue adoptar medidas para apoyar la alfabetizaci\u00f3n en materia de IA de su personal y de las personas que utilizan estos sistemas en su nombre. Esta obligaci\u00f3n ya est\u00e1 en vigor.<\/p>\n<div class=\"factorial-banner inline-banner banner-freebie category-talent-management\"\n    data-banner-id=\"196353\"\n    data-banner-type=\"freebie\"\n    data-category=\"Talent Management\">\n    <div class=\"banner-content\">\n        <div class=\"banner-text\">\n                            <p class=\"banner-title\">\u00bfSabes si la Ley de IA afecta a tu empresa?<\/p>\n            \n                            <p>Descubre c\u00f3mo identificar las herramientas de IA sujetas a la normativa y qu\u00e9 debes hacer para cumplirla<\/p>\n            \n                            <a href=\"https:\/\/factorial.es\/ebooks\/guia-ley-ia-union-europea\"\n                    class=\"factorial-cta-button not-prose freebie\" data-cta=\"freebie\" data-cta-position=\"inline-banner\">\n                    Download for free                <\/a>\n                    <\/div>\n\n        <div class=\"banner-image has-image\">\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/factorialhr.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/27181724\/Mockup-10.png\" class=\"not-prose\" \/>\n        <\/div>\n    <\/div>\n<\/div>\n<h3>Qu\u00e9 relaci\u00f3n existe entre IA y protecci\u00f3n de datos<\/h3>\n<p>El AI Act y el Reglamento General de Protecci\u00f3n 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 protecci\u00f3n de datos cuando procese informaci\u00f3n personal.<\/p>\n<p>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.<\/p>\n<h3>Cu\u00e1ndo conviene pedir asesoramiento especializado<\/h3>\n<p>No todos los usos de IA necesitan un proyecto jur\u00eddico 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 cr\u00edticos o existen dudas sobre las obligaciones aplicables.<\/p>\n<p>La propia estructura del AI Act (Ley de Inteligencia Artificial de la UE) hace que el an\u00e1lisis dependa del uso concreto y no \u00fanicamente del nombre comercial de la herramienta.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo reducir los riesgos de la inteligencia artificial en una empresa?<\/h2>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Reducir los riesgos de la inteligencia artificial en una empresa empieza por identificar d\u00f3nde se utiliza. No hace falta crear un departamento especializado para dar los primeros pasos: una pyme puede establecer controles b\u00e1sicos y reforzarlos a medida que incorpora nuevas herramientas.<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Haz un inventario de herramientas.<\/strong> Identifica qu\u00e9 aplicaciones utiliza la empresa y cu\u00e1les utilizan los equipos por su cuenta.<\/li>\n<li><strong>Clasifica los casos de uso.<\/strong> Separa las tareas de bajo impacto de aquellas que afectan a clientes, empleados, candidatos o decisiones relevantes.<\/li>\n<li><strong>Define qu\u00e9 datos pueden compartirse.<\/strong> Establece qu\u00e9 informaci\u00f3n es p\u00fablica, interna, confidencial o especialmente protegida.<\/li>\n<li><strong>Establece cu\u00e1ndo debe intervenir una persona.<\/strong> No todos los resultados necesitan el mismo nivel de revisi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Forma al equipo.<\/strong> Ense\u00f1a a identificar errores, proteger informaci\u00f3n y utilizar las herramientas de acuerdo con las reglas de la empresa.<\/li>\n<li><strong>Controla los permisos.<\/strong> Una herramienta no deber\u00eda tener acceso a m\u00e1s informaci\u00f3n de la necesaria para realizar su funci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Revisa peri\u00f3dicamente el uso.<\/strong> Los modelos, proveedores y usos cambian. Una pol\u00edtica que funcionaba hace un a\u00f1o puede necesitar ajustes.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Este enfoque coincide con las recomendaciones de los marcos especializados en gesti\u00f3n continua del riesgo. DNV, por ejemplo, plantea la gesti\u00f3n de riesgos de IA como un proceso que debe acompa\u00f1ar al desarrollo, implantaci\u00f3n y uso de estos sistemas.<\/p>\n<h2>Checklist para evaluar una herramienta de IA antes de utilizarla<\/h2>\n<p>Antes de incorporar una herramienta a un proceso habitual, estas preguntas permiten detectar problemas que suelen pasar desapercibidos.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Pregunta<\/th>\n<th>Qu\u00e9 comprobar<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Qu\u00e9 datos procesa?<\/td>\n<td>Si contiene datos personales, confidenciales, financieros o estrat\u00e9gicos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qui\u00e9n puede utilizarla?<\/td>\n<td>Usuarios, permisos y niveles de acceso.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qu\u00e9 hace el proveedor con los datos?<\/td>\n<td>Condiciones del servicio, tratamiento, almacenamiento y controles disponibles.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Puede equivocarse?<\/td>\n<td>Qu\u00e9 consecuencias tendr\u00eda un resultado incorrecto.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>A qui\u00e9n puede afectar?<\/td>\n<td>Clientes, equipos internos, candidatos u otros colectivos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Puede tomar decisiones?<\/td>\n<td>Qu\u00e9 parte del proceso queda bajo supervisi\u00f3n humana.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qu\u00e9 obligaciones legales existen?<\/td>\n<td>AI Act, RGPD y otras normas que puedan resultar aplicables.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qu\u00e9 ocurre si falla?<\/td>\n<td>C\u00f3mo detectar, corregir y comunicar un problema.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Qui\u00e9n es responsable?<\/td>\n<td>La persona o equipo encargado de supervisar su utilizaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Errores que una empresa deber\u00eda evitar al introducir IA<\/h2>\n<h3>Dejar que cada empleado utilice cualquier herramienta<\/h3>\n<p>Dar libertad absoluta puede parecer sencillo, pero dificulta saber qu\u00e9 informaci\u00f3n se est\u00e1 compartiendo y qu\u00e9 proveedores tienen acceso a ella. Es preferible establecer unas reglas m\u00ednimas y permitir despu\u00e9s que los equipos trabajen dentro de ese marco.<\/p>\n<h3>Introducir datos sensibles sin comprobar las condiciones<\/h3>\n<p>Que una herramienta sea popular no significa que cualquier informaci\u00f3n pueda introducirse en ella. Antes de utilizar datos personales o confidenciales, hay que comprobar el tratamiento aplicable y las condiciones del proveedor.<\/p>\n<h3>Confiar en una respuesta de IA sin revisarla<\/h3>\n<p>Una IA puede ayudarte a preparar un documento en segundos, pero eso no convierte autom\u00e1ticamente el resultado en correcto. La persona que utiliza el contenido debe comprobarlo cuando el impacto del error lo justifique.<\/p>\n<h3>Automatizar una decisi\u00f3n solo porque t\u00e9cnicamente se puede<\/h3>\n<p>Que una tarea pueda automatizarse no significa que deba automatizarse. Cuando afecta a personas, hay que valorar el impacto, la explicabilidad, la supervisi\u00f3n y las obligaciones legales antes de convertir una recomendaci\u00f3n en una decisi\u00f3n.<\/p>\n<h3>Pensar que cumplir consiste \u00fanicamente en redactar una pol\u00edtica<\/h3>\n<p>Una pol\u00edtica ayuda, pero no sustituye la formaci\u00f3n, los controles de acceso, la revisi\u00f3n de herramientas ni la supervisi\u00f3n de su utilizaci\u00f3n. Los riesgos surgen en el uso cotidiano, por lo que los controles deben aplicarse tambi\u00e9n en el d\u00eda a d\u00eda<\/p>\n<h3>No saber qu\u00e9 herramientas se est\u00e1n utilizando<\/h3>\n<p>El primer paso para gestionar un riesgo es poder verlo. Si la empresa no conoce las herramientas de IA que utiliza su plantilla, tendr\u00e1 dificultades para saber qu\u00e9 informaci\u00f3n se procesa y d\u00f3nde necesita establecer controles.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo puede ayudar Factorial a gestionar estos riesgos?<\/h2>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Uno de los retos al incorporar inteligencia artificial a una empresa es que la informaci\u00f3n suele estar dispersa entre distintas herramientas y equipos que no siempre se comunican entre s\u00ed. Esta desconexi\u00f3n dificulta trabajar con el contexto adecuado y aumenta la necesidad de comprobar qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliza cada sistema.<\/p>\n<p>Factorial ofrece funcionalidades de IA a trav\u00e9s de <strong>One<\/strong>, su agente de IA para la gesti\u00f3n empresarial. Entre otras posibilidades, One puede consultar informaci\u00f3n de la empresa, ayudar a crear informes y apoyar determinadas decisiones dentro de los procesos disponibles en la plataforma.<\/p>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">A diferencia de una IA gen\u00e9rica, que necesita que el usuario le proporcione contexto continuamente, una IA integrada en los procesos empresariales puede trabajar con informaci\u00f3n y contexto de la propia organizaci\u00f3n, dentro de los accesos y las capacidades que tenga habilitados.<\/p>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Esto no elimina la necesidad de definir pol\u00edticas 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 informaci\u00f3n y los procesos, pero la empresa sigue siendo responsable de establecer los controles adecuados para cada caso de uso.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 deber\u00eda hacer una pyme antes de utilizar IA?<\/h2>\n<p>Una pyme no necesita resolver todos los posibles riesgos de la inteligencia artificial antes de utilizar su primera herramienta. S\u00ed necesita saber qu\u00e9 est\u00e1 utilizando, qu\u00e9 informaci\u00f3n comparte, para qu\u00e9 sirve y qu\u00e9 puede ocurrir si el resultado es incorrecto.<\/p>\n<p>Un buen punto de partida es sencillo: <strong>identificar, evaluar, limitar, formar, supervisar y revisar<\/strong>. A partir de ah\u00ed, los controles pueden crecer junto con el uso de la IA.<\/p>\n<p>La pregunta m\u00e1s \u00fatil no es cu\u00e1nto puede hacer una herramienta, sino qu\u00e9 consecuencias tendr\u00eda utilizarla mal. Esa respuesta te ayudar\u00e1 a determinar d\u00f3nde conviene establecer controles.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los riesgos de la inteligencia artificial en las empresas no dependen \u00fanicamente de la tecnolog\u00eda utilizada, sino tambi\u00e9n de c\u00f3mo se aplica, qu\u00e9 datos procesa y a qu\u00e9 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<a href=\"https:\/\/factorial.com\/blog\/es\/riesgos-inteligencia-artificial-empresas\/\" class=\"read-more\"> [&#8230;]<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":353,"featured_media":205399,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-200591","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-talent-management-es"],"acf":{"topics":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.5 (Yoast SEO v21.9.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Riesgos de la inteligencia artificial en las empresas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Conoce los principales riesgos de la inteligencia artificial en las 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