El 57% de las empresas en economías emergentes ya ha adoptado alguna forma de inteligencia artificial, según un informe de McKinsey & Company. La cifra confirma que la IA se ha instalado en la operativa diaria de buena parte del tejido empresarial, pero la adopción masiva no ha resuelto los problemas de fondo: privacidad de datos, sesgos en los modelos y una cobertura mediática que oscila entre el entusiasmo y la alarma.
Raju Vegesna, jefe evangelista de Zoho, resume así el valor que las empresas le ven a la IA: entender mejor el contexto de sus datos, tomar decisiones más rápido y explicar con más claridad qué hay detrás de cada cifra. El problema no es la utilidad del modelo, sino todo lo que rodea a implantarlo bien.
Privacidad de datos, el freno principal
Un informe de Global Data and Marketing Alliance muestra que menos de la mitad de los consumidores se sienten cómodos compartiendo sus datos personales con sistemas de IA. No es un matiz menor, porque casi todo modelo depende de datos de usuarios para funcionar bien. Las empresas que quieren evitar la desconfianza necesitan políticas de privacidad claras y accesibles, alineadas con las directrices de la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos, y explicar en lenguaje llano qué datos usan y para qué.
Sesgos: el problema que no se resuelve solo con más datos
Eliminar sesgos en un modelo de IA exige algo más que añadir volumen de datos. Requiere revisión humana en las fases de recopilación y procesamiento, y criterio para descartar información que distorsione los resultados en lugar de sumar contexto útil. Las empresas que se saltan este paso suelen descubrir el problema tarde, cuando el modelo ya está en producción y el sesgo afecta a decisiones reales sobre clientes o empleados.
La IA en los medios: entre la promesa y el miedo
La cobertura mediática de la IA suele moverse entre dos polos: el potencial transformador y el temor al despido masivo o al dominio tecnológico de unas pocas compañías. Esa ambivalencia influye en cómo perciben la tecnología los consumidores, y por tanto en cómo la adoptan. Un estudio reciente sobre el impacto de la IA en el empleo matiza precisamente ese miedo: el problema no es tanto la destrucción de puestos como su concentración en ciertos sectores.
Qué pueden hacer las empresas
Una estrategia que está funcionando es el marketing directo al consumidor: construir la propia narrativa en lugar de dejar que la cuenten terceros, y destacar las políticas de privacidad y los protocolos de seguridad como parte de la propuesta de valor. Cuando el usuario prueba la tecnología de primera mano entiende mejor su utilidad real, y el alarmismo mediático pesa menos en su decisión. El reto de fondo sigue siendo el mismo que otras empresas encuentran al adoptar IA: comprar la herramienta es fácil, cambiar los procesos alrededor de ella no tanto.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje de empresas usa ya IA?
Según McKinsey & Company, el 57% de las empresas en economías emergentes ha adoptado alguna forma de inteligencia artificial en su operativa.
¿Por qué desconfían los consumidores de la IA?
Sobre todo por la privacidad de sus datos: menos de la mitad se siente cómoda compartiéndolos con sistemas de IA, según Global Data and Marketing Alliance.
¿Cómo se corrigen los sesgos de un modelo?
Con revisión humana en las fases de recopilación y procesamiento de datos, descartando información que distorsione los resultados en vez de aportar contexto.
¿Qué estrategia ayuda a ganar confianza del consumidor?
El marketing directo al consumidor: mostrar de forma transparente las políticas de privacidad y dejar que el usuario pruebe la tecnología de primera mano.
