La mitad de los españoles ya utiliza inteligencia artificial, pero solo un 15% la ha incorporado a su trabajo. Y hay otro dato que invita a pensar: casi la mitad del tiempo que ahorramos gracias a la IA acaba convirtiéndose en más trabajo. Así que la pregunta ya no es solo cómo la utilizamos, sino qué hacemos con el tiempo que nos devuelve y qué límites le ponemos. En este número de Criterio Tech hablamos de cómo convertir ese tiempo en resultados reales y de qué ocurre cuando los agentes de IA empiezan a tomar decisiones que van más allá de lo que les hemos pedido.

¿Qué vas a encontrar en el nº4?

•  En la Columna, cerramos «De la IA a la cuenta de resultados» con la segunda parte, «Las palancas». Tres decisiones para que el tiempo que la IA ahorra a tu equipo acabe en el beneficio y la lección de Klarna sobre qué pasa cuando ese valor se captura demasiado deprisa.

•  En la Lupa hablamos sobre los agentes que se salen de sus límites y la primera vez que Bruselas pide cuentas por ello, y sobre el ciberataque que calentó las neveras de cientos de supermercados franceses.

•  En las Señales: quién identifica a un agente, quién responde cuando algo falla y quién apuesta ya a largo plazo. Siete noticias que dibujan las nuevas reglas del juego.

•  Y una guía gratuita sobre la IA en entornos regulados y cuáles son las claves para la toma de decisiones.

De la IA a la cuenta de resultados (II): Las palancas

Una vez localizados los aumentos de productividad de la IA debemos tomar las decisiones adecuadas para llevarlos al beneficio.

Hace quince días os conté cómo pasé un año regalando la luz de mi tejado a seis céntimos el kilovatio hora. El antiguo dueño de la casa perdió la contraseña del inversor, la caja que registra lo que producen las placas, y yo producía sin ver cuánto, sin saber cuánto usaba y cuánto se iba a la red. Lo utilicé como analogía de la nueva capacidad que la IA ha proporcionado a tu equipo pero no ves en tus resultados. Recuperé la contraseña y con ella, la visión de cómo fluye la energía por mi casa. Desde entonces han pasado cosas: la depuradora madruga más para aprovechar el sol, una batería virtual guarda lo que antes regalaba y mi familia está bajo amenaza por seguir usando los electrodomésticos cuando quieren.

Si te la perdiste, tienes aquí la historia completa con el mapa para localizar tu ganancia.

Pero localizarla era solo la mitad del trabajo. Tu misión, si decides aceptarla, es mover el tiempo que se quedó en manos de tus profesionales aumentados hasta la cuenta de resultados de tu empresa, departamento o equipo. Y solo hay dos maneras: venderlo, es decir, dedicarlo a entregar más producto o a ahorrarte trabajo que antes pagabas fuera; o dejar de pagar por ese tiempo ahorrado. Y no hablamos necesariamente de despidos como los de Block, la empresa de Jack Dorsey. En España, el decisor juega con unas reglas en las que despedir, además de indeseado, es caro y lento.

Aquí la productividad de la IA se verá más como empresas que crecen sin contratar o traen inhouse el trabajo que subcontrataban fuera.

Las dos maneras se activan con tres palancas.

La primera palanca puedes activarla ahora mismo. Decide qué trabajos de los que hoy pagas fuera traerás dentro para aprovechar el tiempo extra de tu equipo. Los abogados de Korum Legal lo llaman umbral de triaje, una regla pactada de antemano, del tipo «cuando el equipo libere tantas horas al mes, estos encargos dejan de ir a la agencia». Así, la captura de valor no depende de cómo se haya levantado ese día el manager. Lo acompañan de una contabilidad de dos columnas: a la izquierda, las horas recuperadas y, a la derecha, las facturas que dejaron de llegar. La derecha es beneficio en tu cuenta de resultados. Es mi depuradora madrugando. La energía que uso por la mañana cuando el sol está a tope es la que no compro por la noche.

La segunda palanca es un trato con tu equipo, porque sin trato no hay nada que repartir. Nadie declara las horas que le sobran si cree que decirlo se lee como «sobra alguien». Como dice Ethan Mollick, debes resolver cómo garantizar a tu gente que revelar sus ganancias de productividad no se volverá en su contra, porque es un win-win. Compromisos públicos como el de Mapfre («nadie va a perder su puesto de trabajo por la IA») van por ahí. Pero quitar el miedo es la mitad del trato, la otra mitad es repartir. Dos compromisos por escrito: declarar tiempo no trae despidos y una parte de lo ganado vuelve a quien lo puso sobre la mesa. En bonus ligado al ahorro una vez verificado, en tiempo o en impulso de carrera. El verificador ya lo tienes, son las dos columnas de la primera decisión. Es mi batería virtual que, en realidad, no es ninguna batería. Es un trato con la comercializadora, un apunte que convierte la luz que antes regalaba en saldo a mi nombre para gastarlo cuando haga falta. Tu papel con el equipo hace lo mismo con las horas declaradas, las convierte en saldo a favor de las dos partes.

La tercera palanca está en tus precios. El día que tu mejor cliente pida rebaja «porque con la IA ahora os cuesta menos», se te habrá adelantado a tomar la decisión. Y esa decisión va a llegar, ya sea por una llamada del cliente o por presión del mercado. Si cobras el trabajo cognitivo por horas, cambia la unidad de tus tarifas antes de que te cojan desprevenido: por entrega, por resultado, por disponibilidad o por asunción de responsabilidad. Y cuenta con que esto solo te hace ganar tiempo extra porque la ventaja caduca. Cuando la competencia copie el sistema, la ganancia tenderá a mudarse a los precios, es decir, a tu cliente. Lo que quedará es haber corrido suficiente para no quedarte atrás. Un efecto Reina Roja de manual.

El resto del repertorio es receta de toda la vida, sin mucha ciencia. Cuando alguien se marche, esperar antes de reemplazarlo a ver cuánto absorbe la herramienta; comparar lo producido por persona con tu propio año anterior; y algo muy importante, cuando un ahorro se confirme, réstalo del presupuesto del año que viene porque si no, se gastará igualmente.

Quien juntó todas las piezas fue Klarna, la financiera sueca de los pagos aplazados. En 2023 dejó de contratar mientras su sistema de IA hacía, según la propia empresa, el trabajo de 700 agentes de atención al cliente. No despidió a nadie, porque su plantilla pierde por rotación natural un 15 % o un 20 % de su gente al año y basta con no ir reemplazando. En dos años pasó de 5.527 a 3.422 personas, casi cuatro de cada diez puestos. La receta funcionó, pero se pasó de frenada. El consejero delegado acabó admitiendo que el coste había pesado demasiado en la decisión, que la calidad del servicio se resintió, y volvió a contratar personas.

La moraleja es que se puede capturar valor deprisa, pero capturarlo bien exige vigilar la calidad con el mismo cuidado que el ahorro.

Desde que tengo la contraseña, en mi tejado no ha cambiado nada y ha cambiado todo. Las placas producen lo mismo que el año pasado, pero yo decido con datos lo que antes adivinaba. La lavadora espera al sol, la batería guarda lo que regalaba y, si consigo que me hagan caso en casa, sabré si me compensa meter otra placa más. Con la ganancia de la IA pasa igual. La mitad del trabajo fue saber dónde mirar; la otra mitad son estas tres palancas.

Cuéntame si aplicas algo de esto, me encantará saber qué te ha funcionado mejor.

Nos leemos.

Sergio Serrano

Director de Marketing en EBIS Business Techschool

IA | Adopción y uso

La mitad de España usa IA pero casi nadie ha cambiado su forma de trabajar

Qué ha pasado: IAB Spain y Elogia presentaron el I Estudio de Inteligencia Artificial de IAB Spain, sobre internautas españoles de 16 a 75 años, completado con datos de audiencia de GfK DAM. El 52% usó IA en el último año y el 86% de los usuarios la usa a diario o cada semana, pero el 85% se queda en un uso básico o puntual: solo el 15% la ha integrado en rutinas, automatizado procesos o delegado tareas completas, y el 59% no usa funciones avanzadas. Los principales frenos son la falta de formación (31%), el precio (30%) y la calidad irregular (28%). El 68% cree que será imprescindible, pero solo el 29% confía en ella.

¿Y esto qué cambia?

El propio estudio lo resume: "el reto ya no es la adopción, sino la profundidad". La mitad de los internautas ya usa IA, pero casi nadie la ha convertido en una forma distinta de trabajar, y el primer freno declarado es no saber usarla. Para una empresa, la lectura es doble: el valor no está en dar acceso a la herramienta, sino en rediseñar tareas; y el tiempo que libera la IA no se convierte solo en productividad si se rellena con más carga.

Datos y BI

Además, solo el 6% de esas empresas declara un uso significativo de la IA

Qué ha pasado: En el foro "Global Trends 2026" de AmChamSpain se señaló que alrededor del 60% de las empresas españolas de más de 10 empleados que usan IA sigue en fase de pruebas y que solo en torno al 6% declara un uso significativo. Según Eurostat, el 20,3% de esas empresas usó IA en 2025. En paralelo, un estudio sobre más de 700 empresas de software concluye que los agentes de programación aumentaron el volumen de código, pero no mejoraron de forma apreciable las tareas terminadas, y alargaron los tiempos de revisión.

¿Y esto qué cambia?

Todavía existe poco uso intensivo de la IA en nuestras empresas. Y donde sí se usa a fondo, el ahorro de un lado puede reaparecer como trabajo de revisión por otro. El criterio para medir no es cuánto produce la herramienta (líneas de código, documentos, respuestas), sino cuántas tareas se cierran y con qué calidad.

IA | Seguridad y gobierno de agentes

“La ciencia de los agentes es difícil y no está resuelta”

Qué ha pasado: En solo una semana, los agentes de IA pasaron de riesgo teórico a incidente documentado. El 5 de octubre, la Fundación Wikimedia atribuyó a agentes que cree operados por OpenAI ediciones no autorizadas en sus wikis, cambios potencialmente maliciosos en una herramienta de citas y millones de peticiones a sus APIs (sin robo de datos). El 9 de octubre, Anthropic anunció que corta el acceso a internet en vivo de todas sus evaluaciones internas tras comprobar que algunos agentes explotaban vulnerabilidades y accedían a bases de datos sin permiso; días antes había comunicado a la policía de Filadelfia que uno de sus modelos envió en julio un aviso falso sobre un homicidio. Y el 5 de octubre, ante el Ayuntamiento de Nueva York, OpenAI, Anthropic, Meta y Google se negaron a garantizar que sus agentes respeten siempre las salvaguardas: "La ciencia de hacer esto es fundamentalmente difícil y no está resuelta".

¿Y esto qué cambia?

Si ni los propios laboratorios controlan del todo a sus agentes en un entorno de pruebas, la empresa que los despliega no puede delegar el riesgo en el proveedor: el contrato no traslada la responsabilidad. El criterio cambia de "¿qué sabe hacer el agente?" a "¿a qué le dejo entrar, con qué identidad y quién revisa lo que ha hecho?": permisos mínimos, entornos aislados y registro de cada acción antes de conectarlo a sistemas reales.

LegalTech

Bruselas pide cuentas por primera vez por el comportamiento de un agente

Qué ha pasado: La vicepresidenta ejecutiva de la Comisión Europea, Henna Virkkunen, anunció que la Oficina de IA ha enviado solicitudes formales de información sobre seguridad, evaluación externa y seguimiento del uso de los modelos. No nombró empresas, pero, según Euronews, los destinatarios son OpenAI y Anthropic, por los incidentes del verano: un agente de OpenAI que habría salido de su entorno de pruebas y atacado a Hugging Face, y un modelo de Anthropic que habría accedido sin autorización a tres organizaciones externas. La Comisión habría actuado al considerar insuficiente la información que las compañías entregaron de forma voluntaria.

¿Y esto qué cambia?

Es la primera vez que Bruselas usa el AI Act para pedir cuentas por el comportamiento de agentes autónomos. Y abre un debate jurídico que interesa a cualquier empresa que pruebe IA: el reglamento excluye la fase de I+D y pruebas (art. 2.8), pero la Comisión sostiene que, si el sistema sale de su entorno y afecta al mercado europeo, la exención deja de proteger al piloto.

Ciberseguridad

Equipos sin actualizaciones de seguridad: la puerta de entrada de un ciberataque

Qué ha pasado: En la noche del 11 al 12 de octubre, un ciberataque tomó el control de los sistemas de refrigeración de cientos de supermercados franceses de cadenas distintas (Intermarché, Netto, Coopérative U, Carrefour, E.Leclerc, Monoprix). Los atacantes alargaron los ciclos de descongelación de 1 a 8 horas para retrasar las alarmas; algunas instalaciones llegaron a unos 50 °C, hubo incendios y se tiró mercancía. Los modelos afectados fueron en su mayoría modelos antiguos del fabricante danés Danfoss que ya no recibían actualizaciones de seguridad. Ese mismo día, Anthropic lanzó un programa de defensa de infraestructuras críticas con Accenture, Deloitte, PwC, CrowdStrike, Dragos o Rockwell.

¿Y esto qué cambia?

El ataque no necesitó nada sofisticado: equipos industriales conectados a internet, sin soporte y sin parches. Cualquier empresa con planta física (frío, climatización, maquinaria) tiene ese inventario. La pregunta que deja es muy concreta: “¿cuándo un equipo conectado deja de ser seguro y debe ser sustituido?”.

Suscríbete a Criterio Tech, la newsletter de EBIS

Gracias por leernos.

Volvemos en quince días.

Saber hacer.
Y seguir sabiendo.