Dentro del marco de Pulse IA 2025, el estudio que analiza cómo las empresas españolas están adoptando la Inteligencia Artificial y la IA generativa, conversamos con Coro Saldaña, experta en innovación, ética y estrategia digital. Su visión ayuda a entender cómo equilibrar el avance tecnológico con una implementación responsable y humana de la IA.
¿Cómo describirías el momento actual de la Inteligencia Artificial en España? ¿Estamos en una fase de adopción real o aún en una etapa de exploración y curiosidad por parte de las empresas?
España ha pasado del “jugueteo” a la adopción con impacto, pero con una brecha evidente entre pioneros y el resto. Los datos lo reflejan: en 2023, el 9,2% de las empresas españolas declaró usar IA, por encima de la media europea, y, según el informe The State of AI in 2024 de McKinsey, los departamentos con mayor integración son marketing y ventas (77%), estrategia y finanzas (68%) y operaciones (65%).
Mi lectura: sí hay adopción real, pero aún concentrada en grandes grupos y en áreas de marketing o IT.
En pymes y funciones clave sigue habiendo exploración. El reto ya no es “probar IA”, sino repensar procesos y gobierno del dato para escalar con criterio y resultados tangibles. Según un reciente informe del MIT, más del 70% de los proyectos de IA a nivel global se quedan en meros pilotos sin llegar a escalarse. Este dato refleja una brecha entre experimentación y adopción efectiva que también vemos en España, donde muchas empresas todavía prueban sin integrar de verdad la IA en su cadena de valor.
Uno de los grandes retos que plantea la IA es su uso responsable. Desde tu experiencia, ¿qué condiciones son necesarias para que las empresas integren la IA de forma ética, transparente y alineada con valores humanos?
La ética aplicada empieza antes del algoritmo. Antes de hablar de herramientas o normativas, debemos construir una base mínima común. Por eso propongo cinco principios no negociables: (1) Gobierno del dato (calidad, trazabilidad, acceso y seguridad); (2) Evaluaciones de impacto (sesgos, efectos sobre empleo y clientes, explicación de resultados); (3) Comités efectivos de supervisión, integrados en riesgos y compliance; (4) Formación obligatoria para los equipos de negocio; y (5) Auditoría periódica de algoritmos, tan necesaria como la financiera.
No podemos permitirnos sistemas que reproduzcan los sesgos de la sociedad actual ni decisiones basadas en datos que no sean accionables o representativos. Si una decisión automatizada no puede explicarse, auditarse ni corregirse, no debería entrar en producción. La confianza será sin duda una ventaja competitiva. En este contexto, es esencial no olvidar el creciente desconcierto que genera la cantidad ingente de información falsa o manipulada por sistemas de IA, por eso la confianza y la transparencia no solo deben aplicarse a los modelos, también a todo el ecosistema informativo en el que operan las empresas y la sociedad.
En paralelo al avance tecnológico, la IA está transformando profundamente la cultura corporativa. ¿Cómo crees que está afectando a los equipos, los liderazgos y las competencias dentro de las organizaciones?
La IA está cambiando el poder dentro de las compañías: del “yo opino” al “yo demuestro”. Los líderes que prosperan son los aprendices ágiles, capaces de combinar visión de negocio con comprensión técnica básica, y que rediseñan los procesos (no solo automatizan tareas).
Competencias clave: traducción negocio–dato, prompting avanzado y, sobre todo, el rediseño de procesos preparados para integrar la IA. No se trata de insertar tecnología en estructuras existentes, sino de repensar cómo trabajamos desde cero, incorporando la gestión del cambio organizativo con un enfoque que combine la adopción cultural y la divulgación interna sobre el propósito y alcance de la IA. Las empresas deben comunicar bien el “por qué” y el “para qué” de la tecnología para generar confianza y compromiso, no solo competencia técnica.
Se trata de acompañar el cambio, integrar nuevas formas de trabajo y construir cultura digital desde la comprensión colectiva del impacto de la IA. El liderazgo del futuro será menos jerárquico y más orquestador, centrado en crear contextos donde la inteligencia humana y la artificial se potencien mutuamente, y donde la organización aprenda a evolucionar con la tecnología, no contra ella.
La IA generativa ha irrumpido con mucha fuerza en los últimos dos años. ¿Qué potencial real ves en ella para transformar modelos de negocio o impulsar la creatividad dentro de las empresas?
La IA generativa ya acorta ciclos de creación y time2market (briefings, conceptos, contenidos, prototipos), reduce costes de experimentación. pero también está transformando la economía de las ideas: cuando la producción y la generación de contenido se abaratan drásticamente, el valor vuelve a concentrarse en la idea original y en la distribución inteligente.
En este nuevo escenario, la ventaja competitiva estará en quienes sepan crear narrativas, contextos y propuestas diferenciadas capaces de destacar en la abundancia y en el ruido. El salto cualitativo llegará cuando se integre en sistemas de datos propios (catálogos, histórico de ventas, datos de navegación, PIM/ERP/CRM,) para habilitar diseño y demanda codirigidos: co-creación con clientes, merchandising dinámico y servicio de atención predictivo.
En ningún caso se trata de sustituir creatividad, de esto he hablado largo y tendido, sino de amplificarla con propósito. Según McKinsey, el uso de genAI puede mejorar hasta un 30% la productividad creativa. Mi apuesta: modelos de negocio más modulares, con servitización (modelos as a service) y personalización a escala como palancas reales de margen.
Con la llegada de La AI Act europeo, el marco normativo se vuelve más exigente. ¿Consideras que las empresas españolas están preparadas para cumplir con estos nuevos estándares de transparencia, seguridad y control?
La AI Act (o reglamento de IA), en vigor desde agosto de 2024, redefine el terreno de juego: prohibiciones a los seis meses, códigos de conducta a los nueve, requisitos de transparencia para modelos genéricos en torno a los 12 meses y régimen completo para sistemas de alto riesgo en un horizonte de 24–36 meses.
¿Preparadas? Algunas sí, pero muchas no; más allá de la preparación técnica, las empresas deben asumir también una responsabilidad divulgativa: explicar a sus equipos, clientes y sociedad qué implica esta ley, cómo protege sus derechos y qué beneficios aporta una IA regulada y confiable. El cumplimiento normativo sin comunicación genera miedo; la pedagogía corporativa genera confianza y compromiso.
Mi recomendación es elaborar un inventario de sistemas de IA, clasificar riesgos, desplegar políticas de evaluación y registro y acompañar el proceso con estrategias de comunicación interna y externa.
Quien entienda la regulación como palanca de confianza y cultura digital, nunca como freno, ganará acceso a clientes y socios-alianzas globales. Cumplir no bastará: documentar, auditar, divulgar y demostrar será el nuevo estándar.
Más allá de la tecnología, la IA también está redefiniendo la relación entre personas y máquinas. ¿Crees que las empresas están sabiendo encontrar ese equilibrio entre automatización y talento humano?
No del todo. Persisten modelos de automatización limitada, centrados en el ahorro inmediato. No olvidemos que la IA, especialmente la generativa, puede producir resultados a muy corto plazo, pero eso no equivale a integrarla de forma efectiva en la cadena de valor. La verdadera transformación no consiste en obtener outputs rápidos, sino en conectar esa capacidad con estrategias, procesos y personas que generen impacto sostenido, frente a una visión de amplificación inteligente, orientada a generar valor sostenible.
Cada caso de uso debería sustentarse en un business case que mida impacto no solo en eficiencia, calidad, sesgo o velocidad de ejecución, sino también en retención de talento, engagement de equipos y LTV de clientes. Si la IA no mejora la experiencia humana, como empleado o cliente, no estará cumpliendo su propósito. El equilibrio real no está en sustituir tareas, sino en liberar tiempo (y energía) que debe reinvertirse en formación, innovación y mejora continua, para pensar mejor, decidir mejor y construir organizaciones más inteligentes y eficientes.
