En 2025, el 19,95 % de las empresas de la Unión Europea con diez o más trabajadores usaba alguna tecnología de inteligencia artificial, según los datos que Eurostat extrajo en diciembre de 2025. Entre las grandes, el 55,03 %. Entre las pequeñas, el 17 %. España está en el 20,27 %, casi el doble que el año anterior.

Es un dato de adopción. Mide quién ha comprado, probado o conectado algo. No mide quién trabaja de otra manera por haberlo hecho, que es una cifra más difícil de obtener y más pequeña.

Usar herramientas de inteligencia artificial no convierte a nadie en una empresa impulsada por inteligencia artificial. Entre una cosa y otra hay un trabajo que no es tecnológico.

Empezar por la herramienta sale caro

El patrón se repite. Alguien prueba un asistente, automatiza una tarea, conecta un modelo a una base de datos. Funciona. Y no cambia nada, porque el circuito que hay debajo sigue siendo el mismo, con sus duplicidades y sus responsabilidades difusas. La inteligencia artificial acelera lo que encuentra: si encuentra un proceso mal diseñado, acelera un proceso mal diseñado.

Antes de elegir tecnología conviene tener escritas cuatro cosas:

  • Qué proceso se rediseña, no qué tarea se automatiza. Automatizar un paso dentro de un circuito que nadie ha revisado suele mover el cuello de botella un poco más allá, donde tarda más en verse.
  • De dónde sale la información que usará el sistema. Si la respuesta es «de varios sitios, según quién pregunte», el problema no es de modelo y ningún modelo lo va a arreglar.
  • Qué decisiones puede tomar solo y cuáles no. Un sistema que redacta una respuesta y un sistema que la envía son dos proyectos con dos niveles de riesgo. Conviene decidirlo antes del primer incidente.
  • Qué resultado se espera y en qué fecha se mira. Sin fecha, un piloto vive indefinidamente y acaba siendo la razón por la que tantas pruebas no llegan a proceso.

Herramientas sueltas o capacidad común

Cada departamento puede contratar sus herramientas, montar su base de conocimiento y fijar sus criterios de seguridad. Es lo más rápido durante seis meses. A partir de ahí la empresa tiene varios proveedores, tres copias del mismo documento y ningún sitio donde mirar cuando algo sale mal.

En el grupo trabajamos al revés, y no por gusto arquitectónico: nuestras seis compañías tienen negocios distintos y problemas parecidos. La identidad, los permisos, la trazabilidad y los modelos homologados viven en la capa que todas comparten; encima, cada una construye lo suyo. Y aplicamos un principio: no autorizamos una prueba si no tiene fecha de revisión y una persona con nombre que responda del resultado. Si llegada esa fecha no hay nada que enseñar, se apaga. Apagar es la parte del método que más cuesta.

Medir impacto, no actividad

Los usuarios activos, las consultas o los documentos generados explican cómo se usa una herramienta, no si ha servido para algo. Lo que hay que medir es el tiempo completo de resolución, los reprocesos, la velocidad de respuesta comercial y el volumen que se absorbe sin ampliar estructura.

Y hay que medirlo por perfil, porque el efecto no es homogéneo. En Generative AI at Work, Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey R. Raymond siguieron a 5.179 agentes de atención al cliente: el acceso a un asistente generativo aumentó la productividad un 14 % de media, con una mejora del 34 % entre los trabajadores nuevos o menos cualificados y un efecto mínimo entre los más experimentados.

La media escondía dos historias distintas. Por eso un piloto que sale bien en un equipo dice poco sobre lo que ocurrirá en el de al lado, y por eso importa el orden del despliegue.

Alguien tiene que firmar

Cuando un sistema redacta una respuesta, recomienda una acción o ejecuta parte de un proceso, aparecen preguntas que no son técnicas: quién escribe sus instrucciones, quién valida sus fuentes, quién atiende la excepción y quién da la cara ante el cliente cuando se equivoca. Sin esas respuestas, la inteligencia artificial es una capa sin propietario, y las capas sin propietario se degradan solas.

Esto no se delega en el departamento de sistemas: toca a la estrategia, a las operaciones, al talento y a la relación con el cliente, y las cuatro tienen responsables que no son el CTO.

El año que viene el porcentaje de Eurostat será más alto. Seguirá sin decir nada sobre quién ha ganado algo con ello.