La IA ya está presente en el 21,1% las empresas españolas, según el INE, pero estudios independientes apuntan a que uno de cada cuatro negocios aún carece de un plan concreto para implantarla.

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una tecnología reservada a grandes compañías o proyectos experimentales. Cada vez más empresas la utilizan para analizar información, generar contenidos, atender consultas, clasificar documentos o agilizar tareas administrativas.

Los últimos datos del Instituto Nacional de Estadística reflejan la velocidad de esta adopción. En el primer trimestre de 2025, el 21,1% de las empresas españolas de diez o más empleados utilizaba ya alguna tecnología de inteligencia artificial.

Sin embargo, la planificación en el uso de estas tecnologías no parece avanzar al mismo ritmo. Un estudio de la firma de asesoramiento a la alta dirección Parangon Partners, realizado en colaboración con José Ramón Pin Arboledas, profesor emérito del IESE, señala que uno de cada cuatro directivos consultados reconoce que su empresa todavía no ha definido un plan concreto para implantar la Inteligencia Artificial.

La automatización con IA ante el nuevo marco regulatorio europeo

La cuestión adquiere una nueva dimensión cuando la inteligencia artificial deja de utilizarse como una herramienta aislada y empieza a conectarse con los sistemas que sostienen la actividad diaria de un negocio.

Actualmente es posible integrarla con correos electrónicos, formularios, plataformas CRM, programas ERP, gestores documentales o bases de datos para que no solo analice información, sino que también desencadene acciones.

Una automatización puede detectar una factura recibida por correo, identificarla, extraer sus datos e incorporarlos a un sistema de gestión. También puede clasificar solicitudes, actualizar fichas de clientes, trasladar información entre aplicaciones o preparar comunicaciones.

El ahorro de trabajo manual puede ser considerable. Pero cada nueva conexión abre también un flujo de información: datos de clientes, proveedores o empleados, documentación económica, contratos, facturas, correos o información interna pueden circular entre distintas aplicaciones y servicios.

Por eso, cada vez más expertos advierten de la importancia de determinar qué datos intervienen en cada proceso, dónde se encuentran, a qué herramientas se transfieren y qué ocurre con ellos una vez utilizados.

No se trata únicamente de una cuestión técnica. El avance de estas herramientas coincide con un escenario regulatorio cada vez más exigente. La aplicación progresiva del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial incorpora nuevas obligaciones para determinados sistemas y usos de IA, mientras las empresas continúan sujetas a las exigencias del Reglamento General de Protección de Datos.

La Agencia Española de Protección de Datos ha puesto también recientemente el foco en esta relación entre IA y privacidad. El organismo publicó el pasado mes de julio un análisis específico sobre la aplicación de los principios de exactitud y minimización del RGPD cuando se utilizan sistemas de inteligencia artificial para tratar datos personales. En la práctica, el principio sigue siendo el mismo: utilizar únicamente la información necesaria para la finalidad prevista y mantener control sobre su tratamiento.

A esta gestión de los datos se suma otro elemento fundamental: los permisos que se conceden a cada herramienta.

A medida que una automatización gana capacidad para intervenir sobre los sistemas de la empresa, resulta necesario delimitar qué acciones puede realizar de forma autónoma y cuáles deben quedar sujetas a validación humana.

Esta supervisión cobra especial importancia cuando están en juego datos sensibles, comunicaciones externas, modificaciones de registros o decisiones con impacto sobre clientes, proveedores o empleados.

Porque la velocidad, precisamente una de las grandes ventajas de automatizar, puede convertirse también en uno de sus principales riesgos.

Un error cometido manualmente suele afectar a una operación concreta. Si ese mismo error forma parte de un proceso automático, puede reproducirse decenas o cientos de veces antes de ser detectado. La IA puede ahorrar mucho trabajo, pero una automatización mal planteada también puede multiplicar los errores a gran velocidad.

La IA en la automatización de empresas distribuidas: Canarias como ejemplo

La fragmentación territorial hace habitual que empresas, sedes, equipos, clientes y proveedores se encuentren repartidos entre distintas islas o trabajen desde ubicaciones diferentes. En ese escenario, automatizar correctamente determinados procesos puede evitar intercambios manuales y facilitar que la información circule entre diferentes puntos del negocio.

Una solicitud recibida en una sede puede iniciar un circuito de validación sin desplazamientos; un documento puede incorporarse al sistema de gestión común; o una solicitud puede llegar directamente al equipo responsable sin necesidad de trasladar los mismos datos de una aplicación a otra.

Esta posibilidad resulta especialmente útil en un tejido empresarial como el de las Islas Canarias, marcado por la fragmentación territorial y compuesto mayoritariamente por pymes, en el que los mismos equipos suelen asumir distintas funciones y las tareas administrativas repetitivas consumen recursos que podrían dedicarse a trabajos de mayor valor.

Pero hacer circular información automáticamente entre distintas personas, sedes y sistemas exige también conocer con precisión qué recorrido sigue cada dato y quién puede actuar sobre él.

Es en este contexto donde adquiere importancia el trabajo de proveedores tecnológicos especializados en analizar los procesos antes de automatizarlos, como Grupo Copicanarias, que lleva más de 25 años trabajando con empresas y negocios canarios en la implantación y gestión de soluciones tecnológicas.

“Antes de automatizar hay que entender qué hace actualmente la empresa, qué información necesita en cada punto y quién debe poder actuar sobre ella. Si no se define primero el proceso, podemos conseguir que una tarea se haga mucho más rápido, pero no necesariamente que se haga mejor”, explica Víctor Socas, director de IT y Transformación Tecnológica de Grupo Copicanarias.

Documentar previamente el proceso permite determinar qué activa cada tarea, qué información interviene, quién debe tomar una decisión y en qué momento es necesaria una validación humana. También ayuda a detectar pasos redundantes o procedimientos ineficientes antes de trasladarlos a un sistema automático.

Según Socas, el control de permisos debe formar parte de ese diseño desde el principio. “No es lo mismo permitir a una herramienta consultar información que darle capacidad para modificar registros, enviar documentación o realizar una acción directamente en otro sistema. Los accesos deben limitarse a lo que realmente necesita cada proceso”, señala.

A partir de este análisis pueden implantarse sistemas capaces de conectar distintas fases del trabajo manteniendo el control y la trazabilidad de la información.

Entre las soluciones con las que trabaja Grupo Copicanarias se encuentra DF-Server, dirigida a la automatización de procesos administrativos y documentales, que permite diseñar flujos de trabajo e integrar la gestión de documentos y datos con distintas aplicaciones empresariales.

Una solicitud de presupuesto recibida por correo en Gran Canaria para un proyecto a desarrollar en Tenerife, por ejemplo, puede identificarse, procesarse e incorporarse al sistema de gestión antes de enviarse al responsable correspondiente para su gestión. El mismo planteamiento puede aplicarse a la facturación, documentación administrativa y otros procesos internos, reduciendo operaciones manuales y manteniendo puntos de control cuando son necesarios.

La incorporación de inteligencia artificial amplía estas posibilidades, especialmente al trabajar con información menos estructurada. Pero cuanto mayor es su capacidad de interpretar datos y desencadenar acciones, mayor importancia adquiere definir qué puede hacer, con qué información y hasta dónde puede actuar sin intervención humana.

El proceso tampoco termina cuando la automatización empieza a funcionar. Las aplicaciones cambian, los permisos se modifican, se incorporan nuevos usuarios y evolucionan las necesidades del negocio. La revisión y el mantenimiento posterior resultan necesarios para comprobar que los flujos continúan funcionando como fueron diseñados y mantienen los niveles de acceso y seguridad previstos.

La adopción empresarial de la inteligencia artificial continuará avanzando. Para los negocios, la cuestión ya no pasa únicamente por decidir si utilizarla, sino por evitar que la facilidad para automatizar vaya por delante de la planificación.

Porque una buena automatización puede reducir tareas repetitivas, agilizar procesos y disminuir errores. Una mala automatización puede multiplicarlos a la misma velocidad.