La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad estratégica para la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, su rápida adopción está superando en muchos casos la capacidad interna de las empresas para gestionarla de forma estructurada, segura y alineada con el negocio. El riesgo ya no es solo quedarse atrás, sino avanzar sin control.
Este escenario ha dado lugar a un fenómeno creciente conocido como shadow AI, que describe el uso no supervisado de herramientas de inteligencia artificial dentro de las compañías. La proliferación de soluciones de IA generativa, accesibles y fáciles de usar, ha impulsado su adopción espontánea por parte de los empleados, pero también ha abierto nuevos desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad, la calidad del dato y el cumplimiento normativo.
Los datos avalan esta preocupación. Según el Cost of a Data Breach Report 2025 de IBM, el despliegue de la IA está evolucionando más rápido que los mecanismos de control. En concreto, el 97% de las empresas que sufrieron incidentes de seguridad vinculados a IA no contaban con controles adecuados, y el 63% carecía de políticas de gobernanza para regular su uso o evitar el shadow AI.
En paralelo, el auge de la IA generativa ha intensificado el interés empresarial por automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la productividad. Sin embargo, este entusiasmo convive con una realidad desigual: muchas organizaciones aún no tienen claro si están preparadas para incorporar estas tecnologías de forma segura y eficiente.
Una guía para ordenar el uso de la IA
En este contexto, la consultora tecnológica h&k ha lanzado una Guía de Autodiagnóstico IA, una herramienta orientada a ayudar a las empresas a evaluar su grado real de madurez en inteligencia artificial y a definir las prioridades antes de invertir en nuevas soluciones.
La propuesta parte de una idea clave: el principal obstáculo para avanzar en IA no suele ser la tecnología, sino factores como la baja calidad de los datos, la falta de gobierno, la ausencia de prioridades claras, la dificultad para operar soluciones o la escasa adopción por parte de los equipos.
“Mucha presión por hacer algo con IA no siempre va acompañada de una base sólida para hacerlo bien. El riesgo está en avanzar sin datos fiables, sin gobierno o sin una estrategia clara de adopción”, explica Javier Tejada, copresidente y responsable de tecnología de h&k.
Seis niveles de madurez
La guía establece seis etapas que permiten a las organizaciones identificar su situación actual y determinar el siguiente paso:
- Datos dispersos: la información está fragmentada en múltiples sistemas (ERP, CRM, Excel), con integraciones débiles y alta carga manual.
- Falta de gobierno del dato: aunque exista cierta centralización, no hay claridad sobre responsabilidades ni estándares de calidad.
- Interés sin foco: proliferan ideas y pruebas, pero sin una priorización clara de casos de uso relevantes.
- Casos definidos sin ejecución: se identifican oportunidades, pero falta concretar inversión, métricas y modelo operativo.
- Pilotos que no escalan: los proyectos funcionan, pero no se integran ni se industrializan dentro de la organización.
- Baja adopción: la tecnología está desplegada, pero no transforma realmente la forma de trabajar.
Según h&k, estas etapas reflejan un problema común: muchas empresas abordan la inteligencia artificial de forma fragmentada, centrándose en herramientas antes que en los fundamentos necesarios para su éxito.
Más allá de la tecnología
La consultora insiste en que la clave no está solo en elegir la solución adecuada, sino en preparar el terreno: garantizar la calidad del dato, establecer una gobernanza clara, priorizar casos de uso con impacto real e impulsar la adopción por parte de las personas.
“El orden es fundamental. No se puede escalar la IA sin definir antes qué datos son válidos, quién los gestiona o cómo se va a medir su impacto”, concluye Tejada.
