Alfredo Zurdo, Head of Digital Change en Entelgy.
El pasado 2 de agosto marcó un nuevo hito en la aplicación de la Ley de inteligencia artificial de la Unión Europea. Sin embargo, y de forma paradójica, gran parte del tejido empresarial español parece haber interpretado las últimas novedades regulatorias como una invitación a pulsar el botón de pausa. El Reglamento (UE) 2026/1744, conocido como AI Omnibus, en vigor desde el pasado 27 de julio, ha ampliado hasta diciembre de 2027 el margen para cumplir las obligaciones de los sistemas de alto riesgo; una decisión comprensible, ya que las compañías necesitan estándares claros para abordar una normativa de este calibre. El problema surge cuando se confunde esta ampliación temporal con un permiso para ignorar la regulación.
Esta falsa sensación de tranquilidad queda reflejada en los datos. Según un reciente estudio de Entelgy (encuesta a 300 directivos de grandes empresas españolas, realizada entre el 16 de abril y el 12 de mayo de 2026), el 31,7% de los directivos de grandes empresas en España confiesa no haber implementado todavía ninguna medida de adaptación. Este porcentaje revela que a pesar de que la inteligencia artificial ya atraviesa el día a día de sus plantillas, la gobernanza de esta tecnología sigue ausente en la agenda de muchos comités de dirección.
La inacción, sin embargo, ya no es una opción. Sin ir más lejos, este mismo 2 de agosto entró en vigor el artículo 50 del Reglamento, que exige obligaciones inmediatas de transparencia, como informar a las personas cuando interactúan con un sistema de IA o garantizar que los contenidos generados artificialmente sean identificables; esta última obligación de marcado solo se aplaza hasta diciembre para los sistemas que ya estaban en el mercado antes del 2 de agosto. Hablamos de usos que las organizaciones ya están aplicando en sus canales de atención al cliente, en sus operaciones internas o en sus herramientas de marketing.
Y aquí vemos que abordar esta gestión pasa por desterrar uno de los errores corporativos más habituales que es creer que el cumplimiento normativo depende exclusivamente del proveedor tecnológico. Comprar una solución a un tercero no traslada automáticamente la responsabilidad, sencillamente porque el nivel de riesgo de un sistema no radica solo en la herramienta en sí, sino en el fin para el que se utiliza. Redactar un borrador de un documento interno con IA no exige el mismo rigor ético y legal que emplear un algoritmo para cribar currículums, evaluar el desempeño de los empleados o tomar decisiones financieras.
Por esta razón, la primera pregunta que debe hacerse cualquier directivo es saber para qué se está usando exactamente la inteligencia artificial en su organización. No basta con conocer las grandes licencias adquiridas por la empresa; es imprescindible identificar las soluciones que los diferentes departamentos y empleados han ido incorporando. La verdadera gobernanza comienza exactamente ahí, sabiendo qué tecnología se usa, quién la maneja, con qué datos se alimenta y qué impacto potencial tiene.
Visto así, el aplazamiento regulatorio para los sistemas de alto riesgo debe interpretarse como el tiempo prestado necesario para hacer todo este trabajo pendiente. Es el momento de auditar los sistemas existentes, clasificar los casos de uso, revisar responsabilidades, establecer políticas internas y formar a los equipos. De hecho, el 70% de las compañías consultadas en el estudio ya está tomando medidas en esta dirección, demostrando que establecer reglas claras permite aprovechar el potencial de la IA de forma mucho más segura y eficiente.
Porque el coste de quedarse atrás, además de cuantiosas multas previstas por el Reglamento, impacta de lleno en la reputación corporativa, en la confianza de los clientes y en la calidad de las decisiones que toma la empresa. El pasado 2 de agosto fue el momento de demostrar cuánto habíamos avanzado ya; del mismo modo que 2027 será la meta a la que llegar con los deberes hechos.
