El uso de la inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el mundo empresarial y laboral, generando un impacto significativo en la productividad, la gestión y la experiencia de los empleados. Según datos recientes de Eurostat, en 2025, el 19,95% de las empresas en la Unión Europea (UE) con 10 o más empleados y autónomos implementaron tecnologías de IA, con una adopción mucho mayor en grandes empresas, donde el 55,03% integró estas tecnologías en sus operaciones.
La adopción de IA en las empresas europeas varía considerablemente según el sector económico. El sector de la información y comunicación lidera con un 62,52% de empresas que usan IA, seguido por las actividades profesionales, científicas y técnicas con un 40,43%. Otros sectores presentan tasas de adopción inferiores al 25%, destacando la construcción con solo un 10,79% de empresas que utilizan IA, lo que refleja diferencias en la relevancia y aplicabilidad de la IA según el sector.
En cuanto a los tipos de tecnologías de IA empleadas, no existe una tecnología predominante en todas las empresas. Sin embargo, las tecnologías que analizan el lenguaje escrito (text mining) son las más utilizadas, con un 11,75% de adopción, seguidas por aquellas que generan imágenes, vídeos o audio (9,55%) y las que generan lenguaje escrito o hablado o códigos de programación (8,76%). Las tecnologías que permiten el movimiento físico autónomo, como los vehículos autónomos, son las menos utilizadas, con un 1,39%.
Desafíos y barreras para la adopción de IA en las empresas
A pesar del crecimiento en el uso de IA, muchas empresas enfrentan obstáculos importantes para su adopción. El principal motivo para no utilizar estas tecnologías es la falta de experiencia o conocimientos relevantes, citada por el 70,89% de las empresas que han considerado su uso pero no las han implementado. Otros factores incluyen la falta de claridad sobre las consecuencias legales (52,52%) y preocupaciones sobre la protección de datos y la privacidad (48,83%).
Además, solo el 14,21% de las empresas que no utilizan IA han considerado su adopción, con una mayor consideración en grandes empresas (36,54%) que en medianas (22,26%) y pequeñas (12,65%). Esto indica un interés creciente en la tecnología, aunque aún con desafíos para su implementación, especialmente en pymes.
Uso de IA en el entorno laboral: avances y retos
Según el informe de Boston Consulting Group (BCG) de junio de 2026, titulado «AI at Work: Strategy Matters More Than Tools», el 74% de los empleados de primera línea ya son usuarios regulares de IA, un aumento significativo respecto a años anteriores. De estos, el 42% reporta ahorrar una jornada laboral completa a la semana gracias a la IA, especialmente en funciones como marketing (60%), tecnología de la información (53%) y recursos humanos (50%).
No obstante, el 66% de estos empleados recibe poca o ninguna orientación sobre cómo aprovechar el tiempo ahorrado, y más de la mitad no lo reinvierte en trabajos estratégicos. Este fenómeno refleja que, aunque la IA libera tiempo, la transformación organizacional para maximizar su valor aún está en desarrollo.
El informe destaca que el verdadero desafío actual es organizacional y gerencial. La IA está reconfigurando la naturaleza del trabajo, elevando las expectativas de habilidades (72% de los empleados lo reportan), aumentando la complejidad de las tareas y modificando los roles hacia la gestión y dirección de la IA en lugar de la ejecución directa. Además, el 67% de los usuarios regulares de IA reportan mayor satisfacción laboral, aunque el 41% también experimenta un aumento en la carga mental asociada al uso de estas tecnologías.
Integración y gobernanza de agentes de IA
El informe de BCG también revela que el 84% de los empleados ha oído hablar de los agentes de IA, herramientas que actúan de forma autónoma con mínima supervisión humana. La integración de estos agentes en los flujos de trabajo se ha más que duplicado desde 2025, alcanzando el 30%, y otro 50% de las organizaciones ha realizado experimentos o pilotos con agentes de IA.
Se espera que en los próximos tres años, el 61% de los empleados considere que estos agentes podrían realizar al menos la mitad de sus tareas, con líderes y gerentes anticipando el mayor cambio. Sin embargo, la gobernanza y supervisión de estos agentes aún no está a la par con su adopción, ya que la mitad de los encuestados indica que sus empresas carecen de directrices claras para gestionar equipos humanos y de IA, y la responsabilidad relacionada con la IA es una de las principales preocupaciones futuras.
Perspectiva del sector financiero en el Reino Unido
En el sector financiero, la Investment Association (IA) del Reino Unido destaca que la IA representa una oportunidad estratégica para mejorar la competitividad y fomentar el crecimiento económico. La IA ya se utiliza en áreas maduras como el trading algorítmico y la monitorización contra el lavado de dinero, y la llegada de la IA generativa amplía las posibilidades de innovación.
La IA está transformando funciones clave en la gestión de inversiones, con muchas firmas formando grupos internos para fomentar la colaboración y el desarrollo de casos de uso. Sin embargo, enfrentan desafíos como la resistencia cultural interna, la medición del valor real de los proyectos de IA, la gestión de riesgos asociados y las limitaciones técnicas, incluyendo la naturaleza probabilística de los modelos de lenguaje y los costos crecientes.
La IA también plantea riesgos sistémicos potenciales para la estabilidad financiera, como la concentración en pocos proveedores tecnológicos y la exacerbación de riesgos de mercado por agentes de IA en situaciones de estrés financiero global. La IA debe ser gestionada como un desafío que acompaña a la transformación tecnológica, no como un freno a la innovación.
Marco de clasificación de sistemas de IA de la OCDE
La OCDE ha desarrollado un marco para clasificar los sistemas de IA que ayuda a los responsables políticos y reguladores a evaluar las oportunidades y riesgos asociados a diferentes tipos de IA. Este marco vincula las características técnicas de los sistemas con las implicaciones políticas, alineándose con los Principios de la OCDE sobre IA confiable.
El marco se estructura en cuatro dimensiones principales: contexto (sector industrial, función empresarial, escala y madurez tecnológica), datos y entradas (proveniencia, calidad, estructura), modelo de IA (tipo, construcción, inferencia) y tarea y salida (tipo de tarea, nivel de autonomía, potencial de desplazamiento). Esta clasificación busca facilitar una evaluación coherente y confiable de los sistemas de IA y su impacto.
Conclusiones y recomendaciones
La adopción de IA en las empresas europeas y globales está en crecimiento acelerado, con un impacto significativo en la productividad y la transformación del trabajo. Sin embargo, para maximizar los beneficios de la IA es fundamental que las organizaciones desarrollen una estrategia clara, inviertan en la formación y gestión del talento, y rediseñen los procesos de trabajo para integrar la IA de manera efectiva.
Los reguladores y gobiernos deben facilitar un entorno regulatorio claro y coordinado internacionalmente, promover la transparencia y la gobernanza responsable de la IA, y apoyar a las empresas, especialmente a las pequeñas y medianas, en la adopción segura y efectiva de estas tecnologías.
En el sector financiero, la IA ofrece oportunidades para mejorar la competitividad y la innovación, pero también plantea riesgos que requieren una gestión cuidadosa y una supervisión adecuada.
Finalmente, la colaboración entre el sector público y privado, junto con el desarrollo de marcos de clasificación y evaluación como el de la OCDE, serán esenciales para guiar el desarrollo responsable y beneficioso de la IA en la economía y la sociedad.
