Andrés Pedreño Muñoz (*)
Presidente de Grupo 1MillionBot y fundador de Torre Juana IA HUB
En los dos últimos años he tenido la oportunidad de asistir a no menos de medio centenar de foros con representantes de grandes empresas en España y en algún caso, fuera de España.
Adelanto a modo telegráfico la percepción que tengo sobre el tema:
- El entorno europeo no ayuda….
- Desorden e improvisación en la estrategia IA
- Grandes acuerdos de herramientas específicas de IA con grandes tecnológicas en un mercado disruptivo y cambiante cada semana
- Introducción de IA sin planes de formación de personal y sin asegurarse una auténtica cultura tecnológica -y de IA- en la organización
- El CTO sigue siendo en la mayoría de las empresas un director de tecnología, en vez de un director de estrategia digital.
- No hay una estrategia de datos ambiciosa que permita aprovechar ventajas específicas y únicas de la IA a la empresa
- Las prioridades no están definidas con claridad en relación al ROI (Retorno de la Inversión).
- Desconocimiento de las implicaciones normativas de la UE, España (incluso ya en algunas regiones españolas) con situaciones que pueden ser críticas en «compliance«.
- Las metodologías de adopción de la IA vienen dadas desde fuera por grandes empresas que ofrecen soluciones sin haberlas aplicado a sus propios procesos internos como empresas.
Analizamos cada uno de los factores señalados al inicio de este artículo.
1. El entorno europeo no ayuda
Con la IA, en Europa se ha creado, institucional y normativamente, una mentalidad de «riesgos». Más favorable a ponderar la regulación y menos favorable a motivar una visión ilusionante en las empresas y en las administraciones públicas.
En Estados Unidos por el contrario, se pone foco en las oportunidades y potencial de la IA en empresas y sectores. Los gigantes tecnológicos, unicornios y startups de rápido escalado crean un ecosistema que propicia una cultura favorable a la implantación de la IA -y. anteriormente y una mayor digitalización-.
El tema ya viene de atrás con una digitalización que en Europa ha siso tradicionalmente mucho más lenta. Esto ha ocasionado un impacto diferencial relevante en la productividad y en los beneficios de las empresas. Hay un peligroso «gap» entre las empresas europeas y norteamericanas que no para de crecer. La IA puede convertir este GAP en una brecha muy relevante.
2. Desorden e improvisación en la estrategia IA.
Las grandes empresas españolas y europeas, salvo contadas excepciones, están abordando la inteligencia artificial con:
- Falta de visión estratégica de largo plazo.
- Ausencia de liderazgo interno capacitado en IA.
- Decisiones reactivas, no proactivas.
- Delegación excesiva a consultoras externas (sin transferencia de conocimiento real).
- Obsesión por cumplir con regulaciones antes que innovar… o falta de conciencia sobre una efectiva compliance.
En general en la cultura empresarial europea es frecuente encontrar «resistencias» y recelos relevantes (perder el trabajo) o «peso» profesional a nivel corporativo. Y mucha confusión sobre tipos de IAs, impactos, prioridades, ritmo y vertientes de adopción de la competencia…
3. «Grandes acuerdos» de herramientas específicas de IA con gigantes tecnológicos en un mercado disruptivo y cambiante cada semana.
Algunas empresas en vez de diseñar una estrategia bien concebida y a largo plazo están más por la labor de improvisar acuerdos «de marca» con grandes tecnológicas en una suerte de «blindaje» de imagen. Esto les permite en los Consejos presentar que se está apostando por la IA, a través de acuerdos relevantes con grandes tecnológicas. En realidad, es un «café para todos» cuyo único ganador es la parte contratada».
En realidad, se trata de acuerdos en muchos casos de uso «standard» de plataformas, productos, herramientas y servicios (Open AI, co-pilot, google, IBM…). Si dos grandes corporates europeas contratan en tiempo y forma un mismo tipo de herramienta la ganancia de productividad/competividad de la IA será CERO.
Es sorprendente la abundancia de noticias de empresas europeas que están siguiendo este standard, al igual que en el pasado lo siguieron con la «nube», CRMs, ERPs, etc.
4. Introducción de IA sin planes de FORMACIÓN de personal y sin asegurarse una auténtica CULTURA TECNOLÓGICA -Y DE IA- en la organización
Muchas grandes empresas españolas y europeas están adoptando la inteligencia artificial sin planes serios de formación interna ni estrategias para cultivar una auténtica cultura tecnológica. Se limitan a implementar herramientas o firmar acuerdos con consultoras, creyendo que la transformación llegará por inercia tecnológica. Esta aproximación ignora que la IA no tiene impacto real si no hay personas formadas y alineadas para comprenderla, aplicarla y mejorarla.
La formación que se ofrece suele ser superficial, simbólica y poco adaptada a las necesidades reales de cada perfil profesional. Además, la cultura organizativa sigue siendo reacia al dato, con estructuras jerárquicas y silos que frenan la colaboración entre negocio y tecnología. Sin un cambio cultural que promueva el aprendizaje, la autonomía y la experimentación con IA, las empresas corren el riesgo de quedarse atrapadas en pilotos sin escala ni impacto real.
El resultado es una dependencia creciente de proveedores externos, un desaprovechamiento de la inversión en tecnología y una plantilla desmotivada o directamente desconectada del proceso de transformación. Urge un cambio de enfoque: diagnóstico interno, formación adaptada, equipos híbridos, liderazgo transversal en IA y compromiso desde la dirección para construir una verdadera cultura de innovación. Sin personas preparadas, no hay transformación posible.
5. El CTO sigue siendo en la mayoría de las empresas un director de tecnología, en vez de un director de estrategia digital.
En la mayoría de empresas españolas y europeas, el CTO sigue ocupando un rol centrado en la gestión tecnológica tradicional, en lugar de actuar como líder estratégico del cambio digital. Su función se reduce a mantener infraestructuras, supervisar proveedores, garantizar la ciberseguridad o modernizar sistemas heredados. Pero la transformación digital —y aún más la inteligencia artificial— exige un perfil mucho más transversal, orientado al negocio, a la innovación y al cambio organizativo.
El CTO debe evolucionar de gestor tecnológico a estratega digital, alineando la tecnología con los objetivos de negocio, impulsando una cultura digital y liderando procesos de innovación continua. Esto implica que el CTO participe activamente en el comité de dirección, colabore estrechamente con marketing, operaciones, recursos humanos y, sobre todo, sea capaz de traducir los avances tecnológicos en ventajas competitivas.
Ignorar esta evolución tiene consecuencias claras: se implantan tecnologías sin estrategia, la IA se externaliza sin retorno, la innovación se convierte en un parche y no en un motor de cambio. Las empresas que sí han dado este paso —como algunos casos en sectores industriales alemanes o tecnológicas nórdicas— logran incorporar una cultura de experimentación, aprendizaje continuo y conexión real entre datos, IA y valor de negocio. No es solo un cambio de rol, sino una transformación del liderazgo.
6. No hay una estrategia de DATOS ambiciosa que permita aprovechar ventajas específicas y únicas de la IA a la empresa
Sin una estrategia de datos sólida, la IA no aporta las mayores ventajas competitivas. Uno de los errores estructurales más comunes en las grandes empresas españolas y europeas es implementar inteligencia artificial sin una estrategia de datos ambiciosa y alineada con su modelo de negocio. La mayoría se limita a gestionar datos operativos de forma reactiva, fragmentada y con fines meramente analíticos, sin visión de largo plazo ni enfoque transformador.
La consecuencia es que la IA se aplica de forma genérica, replicando soluciones estándar ofrecidas por terceros, sin aprovechar lo más valioso: los datos únicos, históricos y contextuales que cada empresa posee. Son esos datos los que, bien estructurados, curados e integrados, pueden convertirse en el motor de modelos propios, adaptados y verdaderamente diferenciales frente a la competencia.
Sin una estrategia de datos clara —que implique gobernanza, interoperabilidad, arquitectura moderna, estándares de calidad y cultura de uso—, la IA queda desconectada de los activos clave de la empresa. No genera ventajas sostenibles, no escala y, lo que es peor, puede ser fácilmente sustituida por cualquier proveedor externo. Las empresas que sí han entendido esto (como Amazon, Netflix, Tesla o incluso algunas industriales europeas punteras) han convertido sus datos en el núcleo de su ventaja competitiva basada en IA. Europa, y España en particular, aún tiene mucho camino por recorrer en este aspecto.
7. Las prioridades no están definidas con claridad en relación al ROI (Retorno de la Inversión).
Muchas empresas españolas y europeas están incorporando IA sin priorizar claramente sus aplicaciones y, lo que es más grave, sin alinear estas iniciativas con un análisis riguroso del retorno de inversión (ROI). Esta falta de enfoque estratégico lleva consigo la dispersión de esfuerzos, la multiplicación de pilotos inconexos y, en última instancia, la frustración de equipos directivos que no ven resultados tangibles.
En lugar de partir de una visión de negocio —qué procesos son más críticos, dónde hay cuellos de botella, qué áreas generan mayor coste o impacto al cliente—, muchas organizaciones eligen casos de uso por moda o por «presión externa». El resultado: se invierte en proyectos que no se corresponden con las prioridades y la rentabilidad de la inversión. Todo esto consume tiempo, recursos y credibilidad interna.
Una estrategia de IA efectiva debería comenzar con una matriz clara de impacto y viabilidad, priorizando aquellos casos donde la IA pueda generar un retorno económico claro o un valor estratégico diferencial (mejora de eficiencia, incremento de ingresos, reducción de errores, satisfacción del cliente, etc.). Esta priorización no debe hacerse solo desde el área técnica: debe ser un proceso transversal, liderado desde negocio y con criterios medibles. Sin esta alineación, la IA corre el riesgo de convertirse en un gasto más, en lugar de un motor real de competitividad.
8. Desconocimiento de las implicaciones normativas de la UE o España con situaciones que pueden ser críticas en «compliance».
Europa es el campeón mundial de la regulación digital. La IA no es la excepción sino todo lo contrario. A medida que se acelera la adopción de inteligencia artificial en las empresas europeas, el marco normativo se vuelve cada vez más complejo, exigente y específico. Sin embargo, muchas organizaciones —incluidas grandes compañías en España— siguen mostrando un preocupante desconocimiento de las implicaciones legales y regulatorias que rodean a la IA, tanto a nivel europeo (AI Act), nacional (normas de protección de datos, derechos digitales, etc.) como incluso regional, donde algunas comunidades autónomas comienzan a legislar o a establecer protocolos sectoriales propios.
Este desconocimiento no solo refleja una desconexión entre departamentos jurídicos, tecnológicos y de negocio, sino también una infravaloración de los riesgos en materia de compliance. Por ejemplo, el Reglamento Europeo de IA (AI Act), ya en su fase final de aprobación, establece una clasificación por niveles de riesgo, exige auditorías algorítmicas, registro de sistemas de IA, trazabilidad de los datos, explicabilidad de modelos y control humano en determinados casos. Su incumplimiento conllevará multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global.
9. Las metodologías de adopción de la IA vienen dadas desde fuera por grandes empresas que ofrecen soluciones sin haberlas aplicado a sus propios procesos internos.
Modelos de adopción de IA “de escaparate”: soluciones impuestas por fuera y no probadas internamente. Uno de los factores que más distorsiona la implantación efectiva de inteligencia artificial en las empresas españolas y europeas es la dependencia excesiva de metodologías externas impuestas por algunas grandes consultoras o tecnológicas, que ofrecen marcos de adopción genéricos, muchas veces estandarizados y descontextualizados. Lo más paradójico es que estas mismas organizaciones no siempre han aplicado esos modelos a sus propios procesos internos o lo han hecho de forma muy limitada.
Estas metodologías suelen prometer “transformaciones integrales” en fases estructuradas —diagnóstico, casos de uso, despliegue, escalado—, pero se ejecutan como proyectos llave en mano, con escasa transferencia de conocimiento y sin empoderar a los equipos internos. El resultado: la IA se implementa como si fuera una solución externa a los problemas reales de la empresa, sin anclarse en su cultura, procesos, capacidades o datos particulares. En lugar de facilitar el cambio, se convierte en un artefacto decorativo más.
Este modelo de adopción, guiado más por la lógica comercial de los proveedores que por el aprendizaje organizativo, bloquea la posibilidad de experimentar, equivocarse y ajustar desde dentro, que es lo que realmente da lugar a una cultura de innovación. En muchos casos, estas soluciones no pasan de pilotos porque ni siquiera sus promotores pueden demostrar el ROI real en sus propias operaciones internas. Las empresas que logran integrar con éxito la IA son aquellas que construyen sus propios caminos de adopción, adaptados a su contexto, liderados desde dentro y apoyados —no sustituidos— por el conocimiento externo.
Sin liderazgo interno, estrategia ni cultura, la IA quizás será otra promesa incumplida
La implantación de la IA en las grandes empresas españolas y europeas no debe estar marcada por la improvisación, una excesiva dependencia externa, falta de visión estratégica sólida y una desconexión entre tecnología y negocio. Sin una cultura interna sólida, sin planes de formación ambiciosos, sin una estrategia de datos propia ni una clara priorización basada en el retorno de la inversión, la IA corre el riesgo de convertirse para muchas empresas en un nuevo espejismo digital: mucho ruido, poca transformación real diferencial.
Europa no puede permitirse repetir los errores cometidos con la transformación digital. La IA representa una ventana de oportunidad, pero también una amenaza si se aborda desde la complacencia o el mimetismo. Las empresas que aspiren a competir en este nuevo entorno deben liderar desde dentro, con autonomía, con talento, con criterio, y sobre todo, con la voluntad de integrar la IA en el núcleo de su modelo de negocio.
La verdadera transformación en la era de la IA se construye desde dentro, con liderazgo, con visión y con el coraje de aprender, crear una nueva cultura en la organización y reinventarse.
(*) Agradezco al Observatorio de Inteligencia Artificial y Grupo 1MillionBot la ayuda recibida en el desarrollo de este artículo.