Inteligencia artificial en las empresas: ¿avanzamos o nos convertimos en estatuas de sal?

Mientras algunos empleados ya utilizan herramientas de inteligencia artificial sin autorización, muchas empresas todavía no han adaptado sus procedimientos. El desafío consiste en gestionar una transformación tecnológica que avanza más deprisa que las normas destinadas a regularla.

Mi experiencia: cuando la tecnología avanza más deprisa que las empresas

Después de más de treinta años trabajando en ingeniería industrial, planificación técnica y gestión de equipos y proyectos, he vivido numerosas transformaciones tecnológicas. Desde la incorporación de las primeras herramientas informáticas hasta la digitalización de procesos, cada avance ha exigido revisar procedimientos y adaptar nuestra manera de trabajar.

Sin embargo, con la inteligencia artificial observo una situación diferente: su utilización puede estar avanzando más deprisa que la capacidad de algunas empresas para gestionarla.

Las herramientas de IA ofrecen ventajas para analizar información, elaborar documentos, preparar proyectos o resolver problemas técnicos. Su facilidad de acceso permite que cualquier profesional comience a utilizarlas sin necesidad de grandes inversiones ni conocimientos especializados.

Esta accesibilidad también plantea dificultades. Algunos empleados ya recurren a aplicaciones que sus organizaciones todavía no han evaluado ni autorizado, en ocasiones porque no disponen de alternativas corporativas que respondan a sus necesidades.

Surge así una contradicción: mientras los profesionales descubren nuevas maneras de trabajar, algunas empresas todavía no han establecido cómo aprovecharlas de forma segura.

El Problema: La IA no es simplemente otro Excel o Word

Durante años seguramente muchos habrían utilizado programas informáticos sin autorización empresarial antes que sus empresas los adoptaran (las licencias son caras). Aunque podían existir riesgos de seguridad, el principal problema era, en ocasiones, el incumplimiento de las condiciones de uso.

Con las plataformas externas de IA aparecen riesgos adicionales. Al introducir documentación podemos estar enviando información a servidores externos, bajo condiciones de almacenamiento y tratamiento que no siempre conocemos.

En ingeniería industrial, esa información puede incluir planos, esquemas eléctricos, presupuestos, datos de clientes o documentación estratégica.

No todos estos documentos tienen el mismo grado de confidencialidad, pero algunos podrían comprometer intereses empresariales o la seguridad de determinadas infraestructuras.

El riesgo depende del proveedor, del contrato y de la configuración del servicio. No todas las plataformas utilizan nuestros datos para entrenar sus modelos, pero tampoco debemos suponer que están protegidos sin comprobarlo previamente.

Homologar herramientas: una cuestión de responsabilidad

Homologar una herramienta de IA supone evaluar y autorizar su utilización, considerando la seguridad, la privacidad y las necesidades profesionales.

Desde la perspectiva de la ingeniería y la gestión de riesgos, este proceso debe ser proporcionado. Una aplicación para corregir textos públicos no necesita las mismas garantías que otra destinada a analizar documentación industrial confidencial.

El problema aparece cuando las empresas mantienen prohibiciones generales, sin distinguir riesgos ni proporcionar alternativas adecuadas.

En esas circunstancias, algunos empleados pueden recurrir por iniciativa propia a herramientas que facilitan su trabajo, aunque no estén autorizadas.

La organización pierde entonces visibilidad sobre las aplicaciones utilizadas y sobre la información que podría estar compartiéndose.

Prohibir sin ofrecer soluciones no garantiza el control. En ocasiones, simplemente hace que las prácticas que se pretendían evitar resulten menos visibles y difíciles de controlar.

La mujer de Lot: cuando mirar atrás impide avanzar

La historia bíblica de Sodoma y Gomorra nos ofrece una metáfora interesante. Según el relato, la mujer de Lot miró atrás mientras abandonaba la ciudad y quedó convertida en una estatua de sal.

Algo semejante puede suceder cuando una empresa se aferra a procedimientos que funcionaron durante décadas, pero que ya no responden adecuadamente a los nuevos riesgos.

Mi experiencia me ha enseñado que un procedimiento que ayer aportaba seguridad puede resultar insuficiente mañana si no evoluciona. Algo parecido a lo que ocurre con los sistemas operativos, que necesitan actualizaciones para corregir vulnerabilidades, por eso las normas empresariales también deben adaptarse.

El antiguo cartel «Prohibido utilizar programas no autorizados» resulta insuficiente ante las particularidades de la inteligencia artificial.

Mirar atrás para aprender es necesario, pero una empresa que se limita a prohibir, sin comprender ni gestionar el cambio, corre el riesgo de convertirse en una estatua de sal.

Gestionar el cambio también es hacer ingeniería

En ingeniería, cualquier modificación importante requiere analizar riesgos, evaluar alternativas y establecer medidas de seguridad. La incorporación de inteligencia artificial debería seguir un criterio semejante.

La gestión del cambio puede apoyarse en cinco actuaciones:

• Conocer la realidad: identificar qué herramientas de IA se utilizan y para qué tareas.
• Clasificar los riesgos: distinguir información pública, interna, confidencial y especialmente sensible.
• Ofrecer alternativas: proporcionar herramientas autorizadas y adecuadas a las necesidades profesionales.
• Formar a los equipos: explicar qué información puede compartirse y cómo comprobar los resultados.
• Revisar y mejorar: adaptar periódicamente los procedimientos a la evolución tecnológica.

Este planteamiento responde a los principios de gestión de la calidad y mejora continua: evaluar los resultados, detectar deficiencias y corregirlas.

El objetivo es aprovechar las posibilidades de la IA sin renunciar a la seguridad ni a la responsabilidad profesional.

El verdadero riesgo es no saber adaptarse

A lo largo de mi trayectoria he comprobado que las organizaciones evolucionan cuando sus profesionales, responsables y procedimientos aprenden a utilizar las nuevas tecnologías con criterio.

La inteligencia artificial exige proteger la información, supervisar sus resultados y establecer normas claras. Pero también requiere escuchar a quienes ya están descubriendo sus aplicaciones prácticas.

Debemos evitar dos extremos: la innovación sin control y un control tan rígido que paralice la innovación.

La mujer de Lot nos deja una metáfora útil: mirar atrás permite aprender, pero permanecer inmóviles mientras nuestro entorno cambia puede tener consecuencias.

Si algunos empleados ya utilizan herramientas de IA sin autorización, ¿pueden las empresas seguir confiando en antiguas prohibiciones o deberían adelantarse y ofrecer soluciones seguras antes de convertirse en estatuas de sal?os empleados ya utilizan herramientas de IA sin autorización, ¿pueden las empresas seguir mirando atrás, confiando en antiguas prohibiciones, o deben adelantarse y ofrecer soluciones seguras antes de convertirse en estatuas de sal?