La adopción de la IA crece a gran velocidad, pero el mal uso de la inteligencia artificial en empresas puede acabar en decisiones erróneas, discriminación, brechas de datos y sanciones relevantes bajo el RGPD y el Reglamento europeo de IA (AI Act), así como también, a la luz de los casos más recientes en España y Europa, un bache en la cuenta de resultados.
Lo que nos enseñan los casos recientes
Las alucinaciones de modelos generativos ya han tenido consecuencias jurídicas. En España, un escrito procesal incorporó por error un precepto del Código Penal de otro país al fiarse de un chatbot, y el tribunal advirtió expresamente que la verificación humana es inexcusable. En educación, la AEPD sancionó a una universidad por implantar proctoring con reconocimiento facial continuo durante exámenes: tratamiento masivo de datos biométricos sin base válida, desproporcionado y sin alternativa para el alumno, a pesar de que existen mecanismos alternativos mucho menos invasivos.
En retail y servicios, una cadena de gimnasios fue sancionada y obligada a cesar el acceso mediante reconocimiento facial obligatorio: el template biométrico es dato sensible y no bastaba con alegar “no guardamos rostros”. En recursos humanos, Amazon retiró su sistema de criba curricular al detectar sesgo de género aprendido de datos históricos. En finanzas, el caso Apple Card mostró cómo la opacidad de modelos de scoring puede traducirse en límites de crédito divergentes por sexo y en escrutinio regulatorio y reputacional.
También hay avisos en el sector público: algoritmos para detectar fraude social han sido cuestionados por sesgos y falta de explicabilidad, con impacto en colectivos vulnerables. En sanidad, un algoritmo ampliamente usado subestimó la gravedad de pacientes de tez oscura al optimizar costes en lugar de necesidad clínica. Y en seguridad, el fraude con deepfakes (ya sea en voz o vídeo) ya ha provocado transferencias multimillonarias mediante videollamadas falsificadas de supuestos directivos.
El patrón común: el mal uso de la inteligencia artificial en empresas genera daño real a las personas, a la reputación y al negocio, activando responsabilidades legales.
Riesgos que más pesan en la cuenta de resultados
i. Alucinaciones y desinformación. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) pueden producir contenido verosímil pero falso. En contextos críticos (legal, financiero, sanitario) un “copiar-pegar” sin contraste deriva en escritos, informes o decisiones equivocadas.
ii. Sesgos y discriminación. La IA replica prejuicios de los datos de entrenamiento. En empleo, crédito, seguros o pricing dinámico, un sesgo no detectado abre la puerta a reclamaciones por prácticas abusivas, actuaciones regulatorias y pérdida de confianza.
iii. Datos Personales. Subir información de clientes o know-how a servicios de IA no controlados ni gobernados puede incumplir el RGPD (falta de base legal, transferencias internacionales, decisiones automatizadas). La biometría y la salud exigen garantías reforzadas.
iv. Seguridad y fraude. Phishing hiperrealista, clonación de voz y vídeo, manipulación de modelos o data poisoning elevan el riesgo operativo. La “Shadow AI” añade superficie de ataque y exposición regulatoria.
v. Cumplimiento y reputación. Las sanciones administrativas (RGPD/AI Act) pueden ser muy significativas; el daño reputacional asociado a un incidente de IA, aún mayor y más duradero.
Qué exige hoy el Derecho (en corto)
- RGPD y LOPDGDD. Principios de minimización, finalidad, exactitud, transparencia y responsabilidad proactiva; DPIA cuando haya alto riesgo; cautelas extremas con datos sensibles (salud, biometría); y límites a decisiones exclusivamente automatizadas con efectos jurídicos o similares (art. 22), que requieren intervención humana significativa y derecho de alegaciones. Las multas pueden alcanzar el 4 % de la facturación global de las empresas.
- AI Act (UE). Enfoque por niveles: prácticas prohibidas (riesgo inaceptable), obligaciones estrictas para alto riesgo (salud, empleo, crédito, educación, etc.: gestión de riesgos, calidad de datos, documentación, registros, supervisión humana, transparencia) y deberes de transparencia para riesgo limitado (chatbots, deepfakes). Régimen sancionador máximo: hasta 35 M€ o el 7 % del volumen global por las infracciones más graves. En España, es la AESIA la autoridad de referencia, coordinada con reguladores sectoriales.
- Normas sectoriales. En sanidad, software de IA clínica suele ser producto sanitario (MDR) y exige marcado CE. En laboral, el ET 64.4.d reconoce transparencia algorítmica hacia la representación de trabajadores. En finanzas, la supervisión requiere explicabilidad razonable, no discriminación y control humano en decisiones sensibles.
El mal uso de la inteligencia artificial en empresas: cómo implementar IA con cabeza
La clave es gobernanza real, no solo políticas en papel. Empieza por un inventario de casos de uso y datos, define roles y límites (cuándo decide la IA y cuándo interviene una persona, con doble control en piezas sensibles) y aprueba canales corporativos para IA.
Integra privacy-by-design y risk-by-design desde el inicio: EIPD cuando proceda, minimización y seudonimización, control de transferencias, acuerdos de tratamiento y documentación viva del ciclo de vida del modelo. En paralelo, es recomendable establecer pruebas de equidad por subgrupos, mecanismos de explicabilidad proporcional al impacto y registros de entradas y salidas para auditar decisiones.
Refuerza la seguridad “para la IA”: controles de acceso, cifrado, protección de datasets y modelos, monitorización de drift, defensa anti-deepfakes y verificación fuera de banda para órdenes de pago o instrucciones sensibles. Exige a proveedores transparencia técnica y contractual (sesgos conocidos, actualizaciones, ubicación de datos, auditorías conjuntas).
Incremento de la formación por roles (directivos, RR. HH., marketing, clínicos, data/IT, jurídico) para desterrar el “copiar-pegar” acrítico y detectar sesgos. Debe asumirse que, pese a todo, puede haber incidentes: prepara un plan de respuesta con kill-switch, notificación ágil a autoridades y afectados, análisis de causa raíz, remediación y aprendizaje.
Conclusión
La IA es una ventaja competitiva solo si es segura, explicable y conforme a Derecho. Los casos recientes demuestran que el “todo vale” sale caro: errores verosímiles, sesgos silenciosos, biometría sin base legal, deepfakes creíbles… La receta no es frenar la innovación, sino gobernarla: diseñar con privacidad y equidad, auditar de forma continua, asegurar el ciclo de vida y mantener a la persona en el centro de la decisión. Así, la IA trabaja para la empresa, para sus clientes y para sus empleados, nunca a su costa.
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