Las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

A pesar de que la inteligencia artificial lleva transformando la forma en que vivimos y trabajamos desde la década de 1950, es en los últimos cinco años cuando su impacto se ha acelerado de forma notable. Y no es solo una sensación, pues datos como el del INE 2025 lo corroboran: el 21,1 % de las empresas españolas ya usan IA, lo que supone un incremento de 8,7 puntos desde 2023.

Sin embargo, tras las ventajas que proporciona la IA, se esconde una gran preocupación: en la próxima década se espera una destrucción bruta de entre 1,7 y 2,3 millones de empleos. Dado este contexto, la UE ha creado el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que entró en vigor en febrero de 2025 y que trata de regular el desarrollo, la comercialización y el uso de sistemas de inteligencia artificial.

Si quieres saber más sobre este momento histórico para la humanidad, en esta guía desarrollamos con cifras verificadas, aplicaciones sectoriales, casos de empresas españolas y las obligaciones legales vigentes en 2026, todas las ventajas y desventajas de la IA.

Qué es la inteligencia artificial en 2026: definición, tipos y estado de adopción en España

La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina o software de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. En esencia, la IA busca replicar o imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana mediante algoritmos avanzados y grandes volúmenes de datos.

El campo de la IA se divide en dos grandes ramas: la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte:

• La IA débil está diseñada para realizar tareas específicas, como el asistente virtual de un teléfono móvil.
• La IA fuerte (aún en desarrollo) aspira a emular la inteligencia humana en su totalidad, permitiendo a la máquina razonar y adaptarse como una persona.

Además, en los últimos años se ha extendido el uso de la IA generativa. Este tipo de IA se caracteriza por su capacidad para crear contenido nuevo y original, desde textos y código hasta imágenes, audio y vídeo, a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento con millones de ejemplos.

Con la IA generativa, la democratización ha llegado para los trabajadores y empresas españoles en 2025: el 21,1 % de las empresas de más de 10 empleados ya la usan, mientras que en grandes empresas el porcentaje de uso sube hasta el 58,2 % según datos del INE.

Cómo funciona la IA: los cuatro tipos de aprendizaje que debes conocer

La IA funciona principalmente a través de algoritmos que procesan datos, detectan patrones y «aprenden» de ellos para mejorar su precisión en las tareas que realizan. Este proceso de aprendizaje puede clasificarse en cuatro grandes paradigmas: aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y, el más reciente y dominante en 2026, los grandes modelos de lenguaje (LLM).

• Aprendizaje supervisado: la IA se entrena con datos etiquetados, lo que significa que los datos de entrada tienen una respuesta correcta conocida. A medida que el sistema procesa más datos, aprende a identificar patrones para realizar predicciones precisas.
• Aprendizaje no supervisado: aquí, el sistema recibe datos sin etiquetas y se espera que encuentre patrones o agrupaciones por sí mismo. Es muy útil para análisis de grandes volúmenes de datos, como el comportamiento de los consumidores en plataformas digitales.
• Aprendizaje por refuerzo: este enfoque permite a la IA aprender mediante ensayo y error, tomando decisiones basadas en recompensas o penalizaciones según los resultados de sus acciones.

Además, a estos tres paradigmas hay que sumarles los grandes modelos de lenguaje (LLM), que se entrenan con conjuntos masivos de texto procedentes de todo tipo de fuentes. A estos se les añade un ajuste fino mediante técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), que permite alinear las respuestas del modelo con las preferencias y valores humanos para generar respuestas contextuales a las instrucciones que los usuarios les proporcionan.

Modelos como ChatGPT (OpenAI), Copilot (Microsoft), Claude (Anthropic) o Gemini (Google) son ejemplos de esta tecnología que han revolucionado el acceso masivo a la IA generativa, permitiendo que millones de usuarios y empresas interactúen con sistemas avanzados mediante lenguaje natural.

Aplicaciones de la IA por sector: casos de uso reales

En la actualidad, y dada la diversidad de tipos de modelos disponibles, la IA se puede aplicar a cualquier sector o negocio.

• Salud: diagnóstico de enfermedades, asistencia en cirugías, descubrimiento de nuevos fármacos o diagnóstico avanzado de enfermedades mediante pruebas de imagen.
• Educación: personalización de contenidos para los estudiantes y creación de plataformas de aprendizaje adaptativo.
• Finanzas: análisis de riesgos, predicción de mercados y detección de fraudes en tiempo real para empresas o sistemas bancarios.
• RR. HH./empresa: cribado de CV a escala, análisis del compromiso de empleados y planes de formación personalizados.
• Transporte: desarrollo de vehículos autónomos y optimización de rutas y tráfico.
• Entretenimiento: recomendación de contenido en plataformas de streaming y generación de efectos especiales en el cine.
• Marketing: personalización de contenidos, generación de textos publicitarios con IA y análisis predictivo para campañas de publicidad.
• Atención al cliente: uso de chatbots y asistentes virtuales para responder preguntas frecuentes y mejorar la experiencia del usuario.

Ventajas de la inteligencia artificial para empresas: evidencias y cifras

Los estudios varían en tamaño muestral y metodología. El dato Cotec incluye advertencia de causalidad inversa: parte de la diferencia refleja que las empresas más productivas adoptan antes la tecnología. Se requiere consultar las fuentes originales antes de extrapolar.

Automatización de procesos: cómo medir el impacto real en productividad

La IA permite automatizar tareas que requieren mucho tiempo o que son rutinarias, como la atención al cliente mediante chatbots o la clasificación de grandes volúmenes de datos. Esto libera a los empleados para que se centren en actividades más complejas y creativas.

Según fuentes del INE, las empresas que adoptan herramientas y sistemas de IA registran una productividad un 27 % superior, mientras que aquellas que trabajan con aprendizaje automático estructurado, hasta un 70 % más. No obstante, las empresas que ya son más productivas suelen ser las que primero adoptan esta tecnología.

Además, el incremento medio de la productividad laboral es del 4,7 % en los dos primeros años de despliegue, mientras que con la introducción de sistemas de MLOps estructurados la productividad sube hasta el 11,3 %.

Entre las categorías de procesos automatizables en empresas encontramos tareas como generación de borradores, resúmenes de reuniones, clasificación de incidencias o atención al cliente de nivel 1.

Reducción de errores: qué dice la evidencia en medicina y fabricación

Al ser controlada y ejecutada por máquinas, la IA puede realizar ciertas tareas con mayor precisión y exactitud que los humanos, reduciendo el margen de error y mejorando la calidad de los resultados.

Por ejemplo, en medicina, los sistemas de diagnóstico por imagen en radiología que incorporan sistemas avanzados de IA ya están alcanzando una precisión comparable a la del especialista. Otro buen ejemplo es la capacidad de aplicar mantenimiento predictivo en el sector de la fabricación, reduciendo los tiempos de actividad no planificada entre un 30 y un 50 %.

No obstante, y a pesar de esta capacidad para reducir los errores humanos, la IA también puede propagar errores a escala si los datos de entrenamiento contienen sesgos o son de baja calidad.

Disponibilidad ininterrumpida: el caso de uso más desplegado en atención al cliente

La IA permite que los sistemas de atención al cliente, por ejemplo, estén disponibles las 24 horas del día, todos los días del año. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también reduce la dependencia de recursos humanos, los cuales pueden dedicar su tiempo a casos más complejos mientras la IA actúa como capa inicial y resuelve las incidencias de nivel 1.

Según datos de IBM, en la actualidad los chatbots resuelven hasta el 80 % de las consultas de nivel 1 sin intervención humana. No obstante, la sobredependencia de chatbots sin supervisión puede generar respuestas incorrectas y erosionar la satisfacción del cliente, lo que a la larga puede afectar negativamente a la reputación de la marca y aumentar la tasa de abandono.

Analítica predictiva y decisiones en tiempo real: aplicaciones en finanzas y operaciones

Con su capacidad para analizar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA proporciona información clave para la toma de decisiones. Esto es esencial para empresas y organizaciones que necesitan actuar rápidamente en entornos de cambio constante.

Por ejemplo, la analítica predictiva resulta muy eficiente a la hora de detectar casos de fraude en tiempo real. Los sistemas de IA, que procesan miles de transacciones por segundo en busca de patrones sospechosos, permiten reducir los casos de fraude hasta en un 40 % según datos de McKinsey.

La IA también permite construir tableros de control de KPI con alertas predictivas que identifican cuellos de botella antes de que impacten en las operaciones de sectores como el transporte, la logística o la fabricación. En el sector del comercio minorista, por ejemplo, estas herramientas permiten anticipar roturas de stock o ajustar inventarios según patrones de demanda estacional.

No obstante, para que la analítica predictiva funcione correctamente, requiere grandes conjuntos de datos centralizados y de calidad. Sin una arquitectura de datos limpia, los modelos pueden generar predicciones incorrectas que pueden llevar a decisiones inadecuadas o erróneas.

Eficiencia operativa: los sectores que más productividad ganan con IA

La IA opera sin descanso y puede analizar enormes cantidades de información en tiempo real, lo cual mejora considerablemente la productividad. En las empresas, esto se traduce en una mayor eficiencia y reducción de costes. Según datos de Adigital, el 65,9 % de las empresas españolas que ya usan IA informan de mejoras en la eficiencia operativa, y el 53,7 % ya han automatizado tareas repetitivas.

Los equipos están cada vez más formados en el uso de herramientas de IA generativa y emplean estas  herramientas para redactar resúmenes automáticos de reuniones, generar informes de seguimiento o clasificar y priorizar incidencias de soporte.

IA generativa en el trabajo: cuánto tiempo ahorra realmente

Otra de las grandes ventajas de la IA es su capacidad de  multiplicar la productividad de los trabajadores a nivel individual. ¿Pero cuánto tiempo ahorra realmente?

Según el estudio Microsoft Work Trend Index 2024, realizado a 31.000 personas de 31 países, el 75 % de los trabajadores del conocimiento ya usa IA en el trabajo, y de ellas,  el 78 % usa herramientas de IA propias (BYOAI). Por otro lado, los usuarios más avanzados de IA ahorran más de 30 minutos al día frente a quienes no usan IA.

Entrando más en detalle en algunas industrias, los desarrolladores que utilizan GitHub Copilot completan tareas de programación hasta un 55 % más rápido que aquellos que no lo utilizan, según datos oficiales de GitHub (1 h 11 min vs. 2 h 41 min; IC 95 %: 21-89 %; P = 0,0017). En ámbitos como el marketing, la productividad aumenta entre un 5 y un 15 % cuando se usa IA.

La IA como creadora de empleo: roles emergentes y datos

Una de las grandes preocupaciones sobre el impacto de la IA en el mercado laboral es su efecto destructor de empleo. Sin embargo, los datos muestran que la IA también está generando y generará nuevas oportunidades hasta ahora inexistentes. Según el estudio WEF Future of Jobs 2025 se crearán 78 millones de nuevas oportunidades laborales vinculadas a la IA para 2030.

A nivel nacional, según una investigación de abril de 2026 realizada por Funcas (Fundación de las Cajas de Ahorros), se estima que en España la IA creará en torno a 1,61 millones de puestos de trabajo entre 2025 y 2035.

Perfiles como el de ingeniero de instrucciones de IA, responsable de gobernanza de IA, entrenador de IA, especialista en aprendizaje automático o responsable de gestión de datos son solo algunas de las oportunidades que están surgiendo en el ecosistema empresarial español, especialmente en sectores como la banca, las telecomunicaciones y las grandes consultoras tecnológicas.

Desventajas y riesgos de la inteligencia artificial: lo que dicen los datos

Los escenarios de empleo de Funcas son estimaciones de escenario, no predicciones deterministas. Las multas del Reglamento de IA se  aplican a prácticas prohibidas (Artículo 5), no a cualquier incumplimiento. El dato de la brecha de talento proviene de estimaciones de terceros; debe tratarse como referencia.

¿Cuántos empleos destruirá la IA en España? Lo que dicen los datos en 2026

Según el mismo estudio de Funcas, la destrucción bruta estimada de empleos a causa de la IA se situará entre los 1,7 y 2,3 millones durante la próxima década. En el escenario más pesimista, este dato se podría incrementar hasta alcanzar los 3,5 millones de puestos, mientras que el más optimista se quedaría en 700.000 empleos destruidos.

Además, se espera que se creen unos 1,61 millones de nuevas oportunidades, lo que compensaría la destrucción de empleos y dejaría una pérdida neta de 400.000 puestos en el escenario más positivo. En este mismo estudio también se ha previsto que entre 2,8 y 3,5 millones de trabajadores españoles verán mejorar su productividad sin perder el empleo gracias a la IA.

En un contexto en el que España cerró 2025 con 22,5 millones de trabajadores en activo (su máximo histórico), la IA representará tanto una disrupción significativa como una oportunidad de transformación del tejido productivo nacional. Según el WEF Future of Jobs 2025, el 41 % de los empleadores planea reducir su plantilla a consecuencia de la IA, pero ese mismo informe recoge que el 77 % planea invertir en formación interna antes que en contratación externa, dos datos del mismo estudio que conviene leer juntos.

Otro dato que debe tenerse en cuenta: los escenarios de destrucción de empleo son estimaciones basadas en la exposición ocupacional actual; la velocidad de adopción, la regulación y la inversión en formación determinarán el resultado final.

Sesgo algorítmico: por qué la IA puede discriminar y cómo evitarlo

La IA aprende de los datos que se le proporcionan, y si estos datos contienen sesgos, la IA puede perpetuar o amplificar prejuicios. Esto puede ser problemático en áreas como la selección de personal, la justicia y el acceso a servicios financieros, donde la imparcialidad es clave.

El caso de Amazon es sin duda un gran ejemplo de cómo el sesgo algorítmico de la IA puede afectar a la toma de decisiones. En 2018, la compañía tuvo que descartar su sistema de cribado de CV basado en IA, ya que este penalizaba a candidatas mujeres por haber sido entrenado con datos históricos mayoritariamente masculinos.

De hecho, la selección de personal, junto a los sistemas de puntuación crediticia, son dos de los sistemas de IA marcados como de alto riesgo por el Reglamento Europeo de la IA. La auditoría del conjunto de datos de entrenamiento, junto a la revisión humana obligatoria en decisiones de alto impacto, son dos de las claves para mitigar el sesgo algorítmico de la IA.

Privacidad y seguridad en la IA: obligaciones del RGPD y el Reglamento de IA

Otra de las desventajas de la IA es que recopila y analiza grandes volúmenes de datos personales, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. En manos equivocadas, esta tecnología puede ser utilizada para acceder y manipular información sensible.

Esto choca frontalmente con algunas de las leyes que protegen los datos de las personas en Europa, y especialmente con el RGPD, el cual exige que el uso de los datos siga el principio de minimización e introduce una base jurídica para el tratamiento automatizado y el derecho de oposición a decisiones tomadas exclusivamente por IA (art. 22 del RGPD).

Por otro lado, el Reglamento de la IA prohíbe el reconocimiento de emociones y el uso de datos relativos a emociones en el trabajo y centros educativos, y establece obligaciones de transparencia para sistemas que interactúan con ciudadanos. Además, a partir de agosto de 2026, los sistemas de IA de alto riesgo en RR. HH. y con acceso a servicios esenciales requerirán evaluación de conformidad previa.

En cuanto al uso de la IA por parte de los empleados, estos deben ser sumamente cuidadosos a la hora de introducir datos empresariales. El uso de herramientas generativas públicas puede provocar la exfiltración accidental de propiedad intelectual si los empleados introducen datos confidenciales en las instrucciones sin una política de uso establecida.

Dependencia tecnológica: dependencia del proveedor, tecnoestrés y erosión de capacidades

Al depender cada vez más de la IA para resolver problemas, existe el riesgo de que las habilidades humanas en ciertas áreas se deterioren. En casos extremos, una dependencia excesiva de la tecnología podría reducir la capacidad humana para resolver problemas y tomar decisiones críticas de manera independiente.

Por otro lado, la IA está provocando un fenómeno conocido como tecnoestrés, provocado por la presión constante por adaptarse a nuevas herramientas de IA. Para evitar esto y según un estudio del ONTSI, hasta el 72 % de los profesionales de RR. HH. está priorizando la capacitación en competencias de IA antes que el reclutamiento externo.

En cuanto a las empresas, se ven expuestas a lo que se conoce como dependencia del proveedor, una situación en la que quedan atrapadas en el ecosistema de un único proveedor de IA, lo que dificulta la migración a otras plataformas. Este fenómeno es especialmente relevante en soluciones de IA empresarial que requieren integración profunda con sistemas internos.

Coste de la IA para empresas: por qué las pymes van rezagadas

A pesar de la democratización de la IA generativa, el distinto poder económico de las empresas es un factor determinante en la velocidad de adopción de esta tecnología.

Según datos del INE, el 58,2 % de las grandes empresas españolas ya han implementado alguna solución de IA en 2025, mientras que tan solo el 17,9 % de las pymes de entre 10 y 49 empleados lo ha hecho.

Además de la barrera económica, el 27 % de las empresas que iniciaron proyectos de IA afirma que los pausaron debido a la incertidumbre regulatoria. Ambos factores están generando una brecha digital empresarial que amenaza con ampliar la distancia competitiva entre grandes corporaciones y pequeñas empresas en el mercado.

Para tratar de cerrar esta brecha, el Gobierno español puso en marcha el programa Kit Digital, que ofrece ayudas de hasta 12.000 euros para la digitalización de pymes y autónomos, incluyendo soluciones basadas en IA.

La escasez de talento en IA: el freno más citado por las empresas españolas

Según los datos de un estudio del INE 2024, el 67 % de las empresas españolas cita la falta de personal cualificado como principal barrera para la adopción de la IA, poniendo este factor por encima del coste y de la regulación.

La escasez de talento en torno a la IA es otro de los retos a los que se enfrenta el mercado laboral español. Según las estimaciones de LinkedIn Economic Graph y del INE, se prevé que cada año se gradúen unas 3200 personas en perfiles relacionados con IA y ciencia de datos, una cifra claramente insuficiente para cubrir la demanda empresarial que se estima en torno a las 12.000 vacantes al año.

Según el informe WEF Future of Jobs 2025, y para tratar de paliar esta brecha de profesionales en IA en el mercado, el 77 % de las empresas planea priorizar la formación interna en IA para cubrir estos puestos en lugar de recurrir a la contratación externa.

Adopción de la IA en España: datos por tamaño de empresa, sector y región

Según datos publicados por el INE durante el primer trimestre de 2025, el 21,1 % de las empresas españolas con más de 10 empleados ya utilizan herramientas de IA en su día a día. Esto supone un incremento de 8,7 puntos desde 2023, siendo el crecimiento más rápido registrado en dos años desde que el INE mide esta variable.

En cuanto a las empresas de tamaño medio de entre 10 y 19 empleados, la cuota de adopción es del 17,9 %. En las empresas medianas de entre 50 y 249 empleados es del 31 %, según el estudio de mayo de 2026 por parte de CaixaBank Research, y del 58,2 % en las organizaciones que acumulan más de 250 empleados.

Si analizamos la adopción de la IA según su uso principal, un informe del ONTSI 2024 indica que el análisis del lenguaje escrito/minería de texto (44,7 %) es la aplicación más extendida entre las empresas españolas, seguida de la automatización de flujos de trabajo o apoyo en la toma de decisiones (39 %).

A nivel europeo, y según el estudio del DESI 2024, las grandes empresas españolas (49,2 %) se sitúan en un nivel de adopción similar al de países como Francia (50,3 %) o Alemania (48,1 %). Si tu empresa todavía no usa IA, está en el 79 % que no lo hace, pero ten en cuenta que la brecha con el 21 % que sí la usa se está cerrando a un ritmo sin precedentes.

IA en empresas españolas: casos reales con métricas verificadas

Más allá de los datos, existen muchos casos de éxito de empresas españolas que han implementado soluciones de IA con resultados cuantificables y verificados. Estos casos ponen en evidencia el impacto real que la inteligencia artificial está teniendo en la competitividad y eficiencia operativa de las organizaciones del país.

Nota: los datos de impacto financiero (Santander, Repsol) provienen de declaraciones corporativas a medios; las cifras de casos de uso (Mapfre, BBVA) proceden de comunicaciones oficiales de las compañías.

El Reglamento Europeo de la IA en España: fechas clave, prohibiciones vigentes y obligaciones

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ( UE 2024/1689), que entró en vigor en 2024, establece un marco regulatorio sin precedentes que afecta directamente a las empresas españolas que operan o comercializan sistemas de IA en el territorio de la Unión Europea.

Este reglamento clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo y establece obligaciones que las organizaciones deben cumplir en función de la categoría en la que se encuentren sus sistemas. La clasificación se estructura en cuatro niveles: riesgo inaceptable (prohibido), alto riesgo (regulado), riesgo limitado (con obligaciones de transparencia) y riesgo mínimo (sin regulación específica).

Fechas clave del Reglamento para empresas españolas:

• 1 de agosto de 2024: entrada en vigor del Reglamento (UE 2024/1689).
• 2 de febrero de 2025 (ya vigente): prohibiciones de riesgo inaceptable: manipulación subliminal, puntuación social por autoridades públicas, vigilancia biométrica masiva en espacios públicos y reconocimiento de emociones en el trabajo o centros educativos. También entra en vigor la obligación de alfabetización en Inteligencia Artificial : todas las empresas deben garantizar que el personal que usa IA cuenta con la formación mínima necesaria.
• 2 de agosto de 2025 (ya vigente): obligaciones para proveedores de modelos de propósito general (GPAI): OpenAI, Anthropic, Google y similares.
• 2 de agosto de 2026: aplicación plena para sistemas de IA de alto riesgo. Multas: hasta 35 M € o el 7 % de la facturación global por prácticas prohibidas; hasta 15 M € o el 3 % por incumplimientos de alto riesgo.

Los sistemas prohibidos incluyen sistemas que utilizan reconocimiento de emociones en el trabajo o centros educativos, vigilancia biométrica masiva en espacios públicos o puntuación social por autoridades. También incluyen obligaciones para proveedores de modelos de propósito general (GPAI) como OpenAI, Anthropic o Google.

Además, los sistemas clasificados como de alto riesgo, como, por ejemplo, sistemas de IA usados en selección de personal, acceso a crédito o sistemas de evaluación educativos, deben ser revisados antes de agosto de 2026.

Cuando entre en aplicación plena, las empresas que no cumplan con la normativa pueden enfrentarse a multas de hasta 35 M € o el 7 % de la facturación global por prácticas prohibidas y hasta 15 M € o el 3 % por incumplimientos de alto riesgo.

Además, España ha sido el primer país en crear su propia agencia nacional de supervisión de inteligencia artificial: la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), operativa desde junio de 2024 y con sede en A Coruña. Su objetivo es garantizar el cumplimiento del Reglamento Europeo de la IA en territorio español, asesorar a empresas y ciudadanos, y coordinar la supervisión de sistemas de alto riesgo con otras autoridades. En diciembre de 2025 publicó 16 guías prácticas de cumplimiento, disponibles en aesia.gob.es.

El Reglamento de IA está siendo objeto de un «Ómnibus Digital » que alcanzó el consenso político en mayo de 2026 y que puede modificar los plazos para los sistemas de alto riesgo. Debe verificarse el estado legislativo antes de publicar.

Cómo adoptar la IA en tu empresa: preguntas de diagnóstico y siguientes pasos

Como puedes ver, las ventajas y desventajas de la IA son numerosas, por lo que es importante conocerlas antes de adoptar e implementar esta tecnología en cualquier ámbito o sector.

Según un estudio de la Fundación Cotec/INE 2025, una empresa española que adopta IA registra una productividad media un 27 % superior a la que no lo hace. Sin embargo, también asume una serie de obligaciones regulatorias, costes de formación y riesgos de sesgo que hay que gestionar desde el primer día.

Una vez revisados pros y contras, cada empresa debe valorar cómo puede implementar sistemas de IA aprovechando al máximo sus ventajas sin olvidarse de sus limitaciones. Para ello se puede hacer preguntas como:

• ¿Qué procesos de mi empresa son más repetitivos y de menor riesgo?
• ¿Los sistemas de IA que voy a usar son de alto riesgo según el Reglamento de IA?
• ¿Mi equipo tiene la formación mínima exigida por la obligación de alfabetización en IA y el Reglamento?

Respondidas estas preguntas, la mejor forma de iniciarse en la aventura del uso de herramientas de IA es utilizar aquellas que ya conocemos y que han integrado inteligencia artificial. Por ese motivo, te invitamos a conocer la  IA de Slack, una solución que integra capacidades de inteligencia artificial sin necesidad de infraestructura, directamente en el entorno de comunicación empresarial que miles de equipos ya utilizan a diario.

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