La inteligencia artificial se está integrando progresivamente en los procesos de las empresas europeas. Automatización, análisis de datos, apoyo a la toma de decisiones: sus aplicaciones se multiplican y abren nuevas posibilidades para acelerar la transformación digital.
Pero a medida que la IA adquiere un papel más importante en las empresas y en las transacciones digitales, surge otra cuestión fundamental: la de la confianza. Una empresa puede utilizar la inteligencia artificial sin estar por ello preparada para confiar en ella en procesos sensibles o críticos. La fiabilidad, la confidencialidad de los datos, el control humano o incluso la dependencia tecnológica se convierten entonces en elementos determinantes.
Esta cuestión relativa a la confianza en la IA queda claramente de manifiesto en las respuestas de los 700 responsables de la toma de decisiones encuestados en Francia, Alemania, Italia y España en el marco del Barómetro Europeo de la Confianza Digital 2026, realizado por Namirial en colaboración con el gabinete de estudios Xerfi. Los niveles de adopción van en aumento, pero no siempre reflejan la confianza depositada en la tecnología.
Por lo tanto, el reto ya no consiste únicamente en saber hasta qué punto las empresas están dispuestas a adoptar la IA, sino en qué condiciones estarán dispuestas a confiar en ella.
La IA se integra en los procesos de las empresas europeas
La inteligencia artificial ya no se limita a experimentos aislados. Poco a poco, va encontrando su lugar en los procesos de las empresas, aunque los niveles de adopción muestran ritmos diferentes según el país.
Francia y España registran los niveles de uso más elevados, en torno al 68-70 %, mientras que Alemania e Italia se sitúan en torno al 54-55 %. Estas diferencias ponen de manifiesto que la integración de la IA ya está muy avanzada, aunque no avanza de manera uniforme en Europa.
Esta adopción va acompañada de expectativas concretas sobre el valor que la IA puede aportar a las empresas. Así, la automatización de procesos ocupa el primer lugar en Francia (45 %) y en España (52 %), mientras que Alemania sitúa en primer lugar el análisis de documentos (42 %). Italia destaca por dar prioridad a la detección del fraude (64 %). Estas diferencias ilustran que los usos y las expectativas siguen siendo muy dispares según los mercados.
Pero medir la adopción no basta para evaluar la madurez de las empresas frente a la IA. Utilizar una tecnología para automatizar ciertas tareas o apoyar a los empleados no supone el mismo nivel de confianza que confiarle un papel en la gestión de procesos sensibles o críticos.
Adopción y confianza: una discrepancia reveladora
Adoptar la inteligencia artificial y confiar en ella son dos pasos bien distintos. A medida que la IA se integra en los procesos de las empresas, la cuestión ya no se centra únicamente en su capacidad para mejorar o automatizar determinadas tareas, sino en el nivel de responsabilidad que estas están dispuestas a confiarle.
Las cifras ilustran claramente esta discrepancia. En Francia, donde el uso de la IA alcanza aproximadamente el 68 %, solo el 42 % de los responsables de la toma de decisiones la consideran fiable para procesos críticos. Por el contrario, Alemania presenta un nivel de adopción más bajo, en torno al 55 %, pero la proporción de confianza más alta de los cuatro países estudiados, con un 52 %.
Italia también presenta una diferencia menor, con aproximadamente un 54 % de adopción y un 51 % de confianza. En España, donde el uso de la IA alcanza casi el 70 %, solo el 53 % de los responsables de la toma de decisiones se muestran dispuestos a confiar en ella para procesos críticos.
Estas diferencias nos recuerdan que la madurez frente a la IA no puede evaluarse únicamente a través de su tasa de adopción. Cuanto más sensible se vuelve su papel, más criterios entran en juego: la fiabilidad de los sistemas, la calidad de los datos, la transparencia o incluso la capacidad de mantener una supervisión humana. Estas dimensiones constituyen, por otra parte, el núcleo del enfoque europeo de la IA de confianza, en particular con la Ley de IA (IA Act).
Los niveles de confianza observados muestran, por tanto, que aún quedan varios obstáculos por superar antes de integrar más ampliamente la IA en los procesos más sensibles.
¿Qué sigue frenando la confianza en la IA?
A medida que la inteligencia artificial se integra en los procesos de las empresas, las preguntas van cambiando. Ya no se trata solo de evaluar lo que la IA puede aportar, sino también los riesgos que conlleva su uso.
La confidencialidad de los datos constituye la principal preocupación en Francia. En Alemania e Italia, los responsables de la toma de decisiones están más preocupados por la dependencia de proveedores no europeos, mientras que en España la pérdida de control humano es una preocupación importante. Estas diferencias muestran claramente que la confianza en la IA no se basa en un único factor: depende tanto del control de los datos como de las tecnologías utilizadas y del nivel de control que conserva la empresa.
Más allá de estas diferencias nacionales, algunas preocupaciones son comunes a varios mercados. La confidencialidad de los datos, la pérdida de control humano, la dependencia de proveedores no europeos, la explicabilidad de las decisiones o incluso el cumplimiento normativo estructuran las inquietudes de los responsables de la toma de decisiones. Esta última figura en particular, está entre las cuatro principales preocupaciones en cada uno de los países estudiados, lo que confirma que la confianza en la IA depende tanto de sus usos como de la capacidad de las empresas para regularlos.
La cuestión del control también cobra importancia a medida que los sistemas ganan en autonomía. Ser capaz de comprender su funcionamiento, supervisar sus acciones e intervenir cuando sea necesario se convierte en algo esencial para evitar que una automatización creciente se traduzca en una pérdida de control o incluso en un aumento de los riesgos.
Estas preocupaciones llevan a ir más allá del mero rendimiento tecnológico para centrarse en el marco en el que se implementa la IA. Es precisamente ahí donde se construyen las condiciones para una IA de confianza.
Datos, transparencia, control: las condiciones para una IA de confianza
La confianza en la inteligencia artificial no depende únicamente de su rendimiento. Para que una empresa pueda integrarla de forma sostenible en sus procesos, también debe ser capaz de comprender cómo funciona, qué datos utiliza y en qué condiciones puede supervisarse.
La gobernanza de los datos constituye un primer pilar. Su calidad, su procedencia, su protección y las condiciones en las que se tratan influyen directamente en la fiabilidad de los sistemas de IA. Una tecnología eficaz no puede inspirar confianza a largo plazo si la empresa no controla los datos en los que se basa.
La transparencia también desempeña un papel esencial. Identificar las capacidades y los límites de un sistema, comprender su papel en un proceso y garantizar una trazabilidad suficiente permiten regular mejor su uso. Esta lógica es el núcleo del enfoque europeo: para los sistemas de IA de alto riesgo, el marco europeo, a través de la Ley de IA, establece, en particular, requisitos relativos a la calidad de los datos, la transparencia, la trazabilidad, la solidez y la ciberseguridad.
Por último, automatizar no significa necesariamente eliminar la intervención humana. Cuanto más interviene la IA en decisiones delicadas, más importante resulta la capacidad de supervisar su funcionamiento, cuestionar sus resultados e intervenir en caso de problemas. De hecho, el control humano forma parte de los requisitos previstos para los sistemas de alto riesgo en la Ley de IA.
La confianza se basa, por tanto, tanto en el rendimiento de la IA como en la capacidad de la empresa para regular su uso y mantener el control de sus procesos.
IA y soberanía: la cuestión de la dependencia tecnológica
La confianza en la inteligencia artificial también plantea una cuestión más estratégica: la de la dependencia tecnológica. Los sistemas de IA se basan en un conjunto de recursos (modelos, infraestructuras en la nube, capacidad de cálculo y datos) cuyo control puede resultar determinante cuando se integran en procesos sensibles o de alto riesgo.
Esta preocupación es especialmente evidente en Alemania e Italia, donde la dependencia de proveedores no europeos figura entre los principales obstáculos señalados en relación con la IA. Por lo tanto, la elección de una solución ya no se basa únicamente en su rendimiento: ahora también se tienen en cuenta el origen del proveedor, las condiciones de tratamiento de los datos o la capacidad de mantener el control sobre el entorno tecnológico.
Esta cuestión trasciende las estrategias individuales de las empresas. La Unión Europea busca actualmente reducir sus dependencias en tecnologías digitales críticas, especialmente en la nube y la IA. En junio de 2026, la Comisión propuso, entre otras cosas, la Ley de Desarrollo de la Nube y la IA (Cloud and AI Development Act), que prevé un marco europeo para evaluar la soberanía de la nube y la IA.
Para una empresa, la soberanía no significa necesariamente buscar una autonomía tecnológica total. Implica más bien poder evaluar sus dependencias, controlar sus datos y conservar suficientes opciones y control sobre las tecnologías a las que confía sus procesos.
A medida que la IA adquiere mayor importancia, la cuestión pasa a ser también cuál es el grado de dependencia aceptable. Se trata de un reto especialmente importante cuando ya no se trata simplemente de facilitar determinadas tareas, sino de integrar la inteligencia artificial en procesos críticos y estratégicos.
¿Qué papel debe desempeñar la IA en los procesos críticos?
Cuanto más interviene la inteligencia artificial en procesos sensibles, mayor es el nivel de exigencia. Una empresa no espera las mismas garantías de una herramienta utilizada para ayudar a redactar contenidos que de un sistema implicado en una decisión, una transacción digital o un proceso con consecuencias directas para la organización o sus clientes.
El nivel de confianza esperado debe, por tanto, evolucionar en función del nivel de riesgo. Cuanto más importantes sean las posibles consecuencias de un error, más debe definir la empresa con precisión lo que la IA puede realizar de forma autónoma y las situaciones en las que sigue siendo necesaria la intervención humana.
Esta necesidad de control cobra aún más importancia a medida que las empresas pasan progresivamente de la fase experimental a usos más integrados. Estudios recientes sobre la adopción de la IA en las empresas subrayan precisamente la creciente importancia de la gobernanza, la responsabilidad y la supervisión humana cuando la IA se acerca a las actividades principales del negocio.
El verdadero reto consiste, por tanto, en hacer evolucionar el nivel de control al mismo tiempo que los usos. Y es que, para integrar de forma sostenible la IA en los procesos críticos, las empresas deberán ir más allá de la mera adopción tecnológica y construir un marco capaz de inspirar la confianza suficiente para pasar a una escala mayor.
Generar confianza para pasar de la adopción a la madurez
A medida que los usos de la inteligencia artificial se desarrollan y se acercan a las actividades estratégicas, la capacidad de regular la tecnología cobra tanta importancia como su rendimiento. Esta evolución se observa de forma más generalizada en las empresas europeas, donde el avance de la IA sigue viniendo acompañado de carencias en materia de gobernanza y gestión de riesgos.
Pasar de la experimentación a un uso sostenible supone, por tanto, reunir varias condiciones: controlar los datos utilizados, definir claramente las responsabilidades, adaptar el nivel de supervisión humana a los riesgos y garantizar que los sistemas sigan siendo lo suficientemente transparentes y controlables. La madurez ya no se mide, por tanto, únicamente por el número de aplicaciones implementadas, sino por la capacidad de la empresa para integrarlas en un marco de confianza controlado.
Esta evolución también cambia la forma de abordar la innovación. La gobernanza, la seguridad y el control no son necesariamente obstáculos para el desarrollo de la IA: por el contrario, pueden permitir ampliar progresivamente su uso a procesos en los que los requisitos de fiabilidad son más elevados. Las organizaciones que logran escalar sus operaciones tienden precisamente a asociar sus implementaciones a inversiones en datos, gobernanza y formación de los equipos.
Por lo tanto, el reto ya no es simplemente saber si las empresas van a adoptar la inteligencia artificial. Ahora se trata de determinar cómo podrán crear las condiciones necesarias para depositar más confianza en ella, sin perder el control de sus datos, sus decisiones y sus procesos, al tiempo que mejoran su rendimiento.
Para profundizar y descubrir datos detallados sobre la adopción de la IA, los niveles de confianza y las preocupaciones de los responsables de la toma de decisiones en Francia, Alemania, Italia y España, consulta el Barómetro Europeo de Confianza Digital 2026 de Namirial.
