La inteligencia artificial ha entrado en las empresas españolas, pero no siempre por la puerta principal. Según el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad, apenas el 11% de las compañías de diez o más empleados la utiliza ya. En las grandes corporaciones, ese porcentaje sube al 44%.
La distancia entre ambas cifras no refleja solo una brecha de recursos. Detrás hay algo más difícil de medir: la mayoría de las empresas que han dado el paso lo han hecho sin una estrategia clara, empujadas por la presión competitiva y el ruido del momento, más que por un plan definido.
Una adopción desigual y sin hoja de ruta
La brecha entre el 11% y el 44% no es únicamente una cuestión de tamaño. Las grandes compañías disponen de más recursos para explorar, pero también soportan mayor presión para justificar cada inversión. Las pequeñas y medianas se asoman a la IA con cautela, sin un mapa claro y sin demasiado margen para el error. Automatizar procesos y no perder terreno frente a la competencia figuran entre las razones más citadas, aunque numerosos estudios indican que la mayoría carece de una estrategia definida para integrarla en su modelo operativo real.
Detrás de esta oleada hay actores con intereses muy concretos. Compañías como OpenAI, Microsoft, Google o Anthropic siguen gastando más en desarrollo de lo que ingresan, y necesitan expandir el uso de la IA para recuperar esa inversión. Como recuerda el mediometraje documental de la Fundación Cotec Mis Derechos, Mi Futuro, estas empresas «están todavía en fase de quemar dinero y lo necesitan recuperar». La presión que ejercen sobre el mercado es real, y las empresas españolas la sienten.
El negocio de hablar con las máquinas
Lo que distingue a la IA generativa de tecnologías anteriores es su accesibilidad. No hace falta programar. Basta con aprender a formular instrucciones en lenguaje natural, los llamados prompts, y esa aparente sencillez ha generado un ecosistema propio: plataformas como PromptBase, PromptHero o Prompt Attack permiten comprar y vender instrucciones prediseñadas para distintos modelos y tareas.
También han surgido empresas construidas sobre este concepto. José Luis Gallardo fundó Promptea en noviembre de 2023 como un repositorio de prompts para ChatGPT. La plataforma ha evolucionado hasta convertirse en «un sistema que utiliza IA para crear prompts altamente efectivos: el usuario solo tiene que explicar con sus palabras qué quiere conseguir y Promptea lo traduce en una instrucción profesional y optimizada», explica el propio Gallardo. Javier Manzano, por su parte, creó Visionarius Agency con el objetivo declarado de democratizar el acceso a la IA empresarial.
Todo esto ha dado forma a un nuevo perfil profesional: el ingeniero de prompt, especialista en diseñar, probar y perfeccionar instrucciones para optimizar el rendimiento de los modelos generativos. Un oficio que hace tres años sencillamente no existía.
Formarse en IA: ¿suficiente con aprender a hacer prompts?
Muchas empresas identifican la falta de talento como el principal freno y responden formando a sus propios equipos. Un ejemplo es el programa intensivo puesto en marcha para los profesionales del Sistema Valenciano de Salud, que incluye a los principales hospitales de Valencia y su provincia. De forma significativa, ese programa no se limita a la parte técnica: incorpora también aspectos éticos y legales del uso de la tecnología, algo que no abunda en otros sectores.
Esa amplitud de miras no es habitual. La mayoría de la formación que reciben los equipos se centra en el prompting, y ahí es donde algunos expertos identifican un problema de fondo. «Reducir la formación en IA a aprender a hacer prompts es un error de base», advierte Adrián Aira, CEO de Elev8. «El prompt es solo la interfaz, la punta del iceberg. Lo verdaderamente crítico ocurre antes de teclear.» La privacidad y la seguridad de los datos añaden otra capa de riesgo que la formación superficial no cubre.
¿Para todos o solo para algunos?
Los datos de ISDI, escuela de negocios digital, revelan un patrón claro: el 35% de los perfiles que formaron el año pasado eran séniors y ejecutivos, el 40% profesionales con experiencia media, y solo el 25% perfiles júnior o recién graduados. La IA, por ahora, llega antes a quienes ya tienen más.
Esto abre un debate que pocas empresas afrontan con claridad: ¿debe la IA extenderse por toda la organización o concentrarse en departamentos concretos? Aira no duda: «Si formas solo a un equipo, creas una isla de eficiencia que acabará chocando con la burocracia del resto de la empresa.» Su argumento es que la IA «es una capa transversal, como lo fue internet en su día», y que la base formativa debe ser común, aunque la profundidad varíe según el rol. ISDI añade una advertencia que conviene no perder de vista: más velocidad no siempre significa más valor.
El verdadero reto: rediseñar la empresa, no solo al empleado
Formar a los equipos sin modificar los procesos es, según Aira, como «darle a un empleado un Ferrari y obligarle a conducir por un camino de cabras lleno de procesos antiguos y KPI obsoletos». La imagen es directa, pero describe con precisión lo que ocurre en muchas organizaciones. La herramienta llega; la estructura no cambia.
Las empresas que realmente obtienen resultados no se limitan a añadir una capa tecnológica: transforman su cultura operativa. Eso implica rediseñar puestos, revisar flujos de trabajo y asumir que la transición exige roles nuevos. El process architect o el AI adoption manager serán figuras clave en los próximos años. «El principal cuello de botella de la IA no será la tecnología, serán los procesos de los equipos inadaptados», concluye Aira.
Y luego está la pregunta incómoda: ¿quién queda fuera? Los perfiles júnior, que históricamente asumían las tareas más rutinarias, son los más expuestos. Si la IA absorbe esas funciones sin que las empresas actúen como agentes de cambio responsables, la eficiencia ganada puede traducirse en exclusión. Vale la pena preguntarse si el objetivo es solo producir más rápido, o construir organizaciones donde la mayoría tenga un lugar en el nuevo modelo.