La agenda de 12 meses de los directores ejecutivos europeos en materia de IA

El próximo año marcará la diferencia entre quienes se limitan a probar la IA y quienes la utilizan de forma operativa.

Esto no se debe a que la tecnología vaya a alcanzar de repente la perfección, sino a que la presión externa es ahora demasiado fuerte como para ignorarla. Europa está impulsando un Plan de Acción para el Continente de la IA, ampliando las «fábricas de IA» y extendiendo su estrategia «Apply AI» para su adopción en los distintos sectores, mientras que la Ley de IA está pasando de ser una regulación abstracta a una realidad operativa. Al mismo tiempo, el BCE afirma que la IA podría añadir más de cuatro puntos porcentuales al crecimiento de la productividad de la zona del euro durante la próxima década si la adopción es sólida, incluso aunque Europa siga por detrás de Estados Unidos en patentes relacionadas con la IA y se enfrente a limitaciones energéticas y de capital. leer

Esa combinación cambia el trabajo del director ejecutivo. La cuestión ya no es si la IA importa. La cuestión es si la empresa puede convertir la IA en una ejecución controlada en todos los flujos de trabajo, equipos y sistemas antes de que lo hagan los competidores. La encuesta de McKinsey de 2025 apunta en la misma dirección: las organizaciones que obtienen el máximo valor no se limitan a ampliar el acceso. Están rediseñando los flujos de trabajo, aumentando la implicación de los altos directivos y definiendo cuándo se requiere la validación humana. leer

La respuesta directa

Un director ejecutivo europeo serio debería dedicar los próximos 12 meses a hacer cinco cosas: generar visibilidad, clasificar el riesgo, rediseñar los flujos de trabajo, alinear la infraestructura y la gobernanza, y escalar solo lo que demuestre su valor. La medida adecuada no es «lanzar más proyectos piloto», sino «crear un modelo operativo repetible para el trabajo generado por máquinas». La orientación de las políticas europeas, los datos de adopción y el impulso de las infraestructuras apuntan todos en la misma dirección: ahora se trata de un problema de ejecución, no de concienciación. leer

Primer trimestre: Conseguir visibilidad y control

El primer trimestre consiste en ver el sistema con claridad. La mayoría de las empresas aún no saben dónde se utiliza la IA, quién la utiliza, para qué tipo de trabajo y bajo qué supuestos de riesgo. Esto es peligroso en cualquier mercado, pero especialmente en Europa, donde las prácticas prohibidas y las obligaciones de alfabetización en IA se aplican desde febrero de 2025, las obligaciones de la GPAI se aplican desde agosto de 2025 y la Ley de IA entrará en vigor de forma generalizada el 2 de agosto de 2026, con algunas excepciones graduales. leer

En términos prácticos, el primer trimestre debería generar cuatro resultados.

En primer lugar, un inventario de IA a nivel de toda la empresa. Realizar un seguimiento de los modelos, herramientas, proveedores, funciones empresariales y casos de uso que ya están en funcionamiento. En segundo lugar, una taxonomía de riesgos sencilla: trabajo asistido de bajo riesgo, flujos de trabajo gestionados con revisión y casos de uso de alto riesgo o regulados. En tercer lugar, un registro de tokens y uso que muestre dónde se produce el consumo de modelos por equipo y flujo de trabajo. En cuarto lugar, una clara responsabilidad ejecutiva en materia de tecnología, asuntos legales, seguridad y operaciones. No se trata de burocracia. Se trata de control. Una vez que la IA entra en el trabajo diario, la experimentación no gestionada se convierte rápidamente en una deuda operativa invisible. leer

Esto es importante porque la IA ya está entrando en la empresa tanto a través de la plantilla como de las compras. En 2025, el 20,0 % de las empresas de la UE con 10 o más empleados utilizaban tecnologías de IA, mientras que el 32,7 % de las personas de entre 16 y 74 años en la UE utilizaban herramientas de IA generativa y el 63,8 % de los jóvenes de entre 16 y 24 años lo hacían. Esto significa que la empresa no está decidiendo si se inicia el uso de la IA. Está decidiendo si ese uso se regula. leer

Trimestre 2: Rediseñar los flujos de trabajo, no solo las tareas

Una vez que existe visibilidad, el segundo trimestre debería centrarse en el rediseño de los flujos de trabajo. Aquí es donde muchos equipos directivos siguen fallando. Tratan la IA como un mejor asistente para las tareas existentes en lugar de rediseñar el proceso de principio a fin. Los datos de McKinsey son explícitos en este sentido: las empresas con alto rendimiento son casi tres veces más propensas a haber rediseñado fundamentalmente los flujos de trabajo individuales, y este rediseño es uno de los factores que más contribuye a un impacto empresarial significativo. leer

La mejor estrategia para el segundo trimestre es seleccionar entre tres y cinco flujos de trabajo que sean repetitivos, multifuncionales, medibles y revisables. Las operaciones de ingresos, la atención al cliente, la recepción de pedidos, la elaboración de informes internos, la preparación de pruebas de cumplimiento normativo y la entrega de software son todos candidatos idóneos. La plataforma Frontier de OpenAI está indicando al mercado exactamente hacia dónde se dirige todo esto al posicionar agentes de IA en torno a procesos empresariales como las compras, la atención al cliente, el análisis de datos y las previsiones financieras, todos ellos integrados con sistemas de registro y gestionados como flujos de trabajo listos para la producción. leer

Este es también el trimestre para definir los umbrales de revisión. ¿Qué resultados requieren aprobación humana obligatoria? ¿Cuáles pueden someterse a muestreo? ¿Cuáles pueden ejecutarse de forma autónoma solo dentro de límites estrictos? Las empresas que se saltan este paso crean confusión, ya que los empleados pueden generar una gran cantidad de resultados de IA mucho antes de que la empresa haya decidido qué significa realmente «aprobado». Por eso el verdadero recurso escaso no es la generación de resultados. Es el diseño de la revisión. leer

Tercer trimestre: Alinear la gobernanza, la infraestructura y la soberanía

Para el tercer trimestre, los líderes deberían dejar de hablar de la IA como una capacidad genérica y empezar a tomar decisiones más difíciles sobre dónde debe ejecutarse, a qué puede acceder y qué dependencias son aceptables. Aquí es donde la soberanía cobra sentido. Para la mayoría de las empresas, la IA soberana no significa entrenar un modelo de vanguardia. Significa decidir qué datos, flujos de trabajo y controles operativos deben seguir siendo gobernables dentro de Europa y cuáles pueden confiar con seguridad en plataformas externas. La propia estrategia de Europa refleja ese cambio a través de las «fábricas de IA», los programas de adopción sectorial y el impulso más amplio para aumentar la soberanía tecnológica. leer

El ámbito de las infraestructuras avanza rápidamente. Reuters ha informado de una nueva inversión europea en centros de datos por parte de Iliad, del impulso de Alemania para, como mínimo, duplicar la capacidad de los centros de datos nacionales y aumentar el procesamiento de IA para 2030, y de una preocupación más generalizada en Bruselas sobre la concentración en todo el ecosistema de la IA. Esas señales son importantes porque muestran que el mercado está yendo más allá de la selección de aplicaciones y avanzando hacia el control de la computación, la nube y el apalancamiento operativo. leer

Por lo tanto, el tercer trimestre debería dar lugar a tres resultados: una postura de soberanía por cada carga de trabajo, una revisión de proveedores y arquitecturas para detectar dependencias críticas, y un modelo de gobernanza que conecte la política de modelos, la seguridad, las obligaciones legales y la auditabilidad. Este proceso es la piedra angular de cualquier asesoramiento eficaz en materia de gobernanza y riesgos de la IA. Europa no necesita más ambiciones vagas en materia de IA. Necesita empresas que puedan explicar cómo van a gestionar los sistemas de IA de forma responsable dentro de las restricciones europeas. Leer

Cuarto trimestre: ampliar lo que funciona y eliminar lo que no

El cuarto trimestre es cuando la empresa se gana el derecho a decir que tiene una estrategia de IA. Para entonces, la dirección debería saber qué flujos de trabajo generan un rendimiento real, cuáles generan ruido y dónde el coste, la calidad y el control están desequilibrados. Este es también el punto en el que la economía de los tokens pasa a ser una cuestión de gestión, no técnica. Si los proveedores fijan precios, almacenan en caché y optimizan en torno a los tokens, entonces la dirección debería ser capaz de relacionar el uso del modelo con los resultados empresariales aceptados. leer

Las métricas más útiles en esta etapa no son el número de proyectos piloto ni el número de usuarios. Son el coste por resultado aprobado, la tasa de corrección tras la revisión humana, la reducción del tiempo de ciclo y algún tipo de resultados aprobados por unidad de consumo del modelo. La fórmula exacta variará según la empresa, pero el principio no: medir la IA por el valor empresarial aceptado, no por la actividad de la IA. Las conclusiones de McKinsey sobre el rediseño de los flujos de trabajo y la validación humana respaldan esa lógica, y la advertencia del BCE sobre la productividad la justifica desde una perspectiva macroeconómica. Europa necesita aumentos de productividad cuantificables, no solo entusiasmo por la IA. leer

El cuarto trimestre es también el momento en que los líderes deben recortar de forma agresiva. Algunos proyectos piloto no justificarán su ampliación. Algunos patrones de agentes serán demasiado arriesgados. Algunos casos de uso generarán más trabajo de corrección que valor. La agenda de un director general maduro incluye detener el trabajo, no solo iniciarlo. Esa disciplina es lo que separa una cartera de experimentos de un modelo operativo. leer

Las preguntas de la junta directiva que todo director ejecutivo debería estar preparado para responder

Al final de los 12 meses, la junta directiva debería poder plantear seis preguntas difíciles y recibir respuestas claras.

¿Cómo está creando la IA un valor cuantificable en las operaciones, los ingresos o la productividad? ¿Qué flujos de trabajo se han rediseñado en lugar de simplemente acelerarse? ¿Cuáles son los casos de uso de la IA de mayor riesgo para la empresa y cómo se gestionan? ¿Qué dependencias críticas de la IA se encuentran fuera de Europa y cuál es el plan de contingencia? ¿Cómo miden los líderes el coste, la calidad y la eficacia de las revisiones? ¿Qué cambios en la plantilla, las competencias y la organización siguen siendo necesarios?

Esas son las preguntas adecuadas porque conectan la realidad del mercado con la realidad de la ejecución. La Comisión está impulsando su adopción. La Ley de IA está endureciendo el marco de cumplimiento. La plantilla ya está adoptando herramientas. La carrera por las infraestructuras se está acelerando. Los directores generales que no puedan responder a esas preguntas tendrán dificultades para pasar de la experimentación a la escalabilidad. Leer

Lo que cree First AI Movers

Los próximos 12 meses no se tratarán de estar al día de las noticias sobre IA.

Se trata de decidir cómo operará la empresa en un mercado en el que la IA se está convirtiendo en infraestructura, los flujos de trabajo se están volviendo ejecutables por máquinas y la competitividad europea depende de convertir la adopción en productividad disciplinada. Ahí es donde First AI Movers debe liderar: no como comentarista de lanzamientos de modelos, sino como guía para los equipos de liderazgo que necesitan rediseñar el trabajo, la gobernanza, la medición y la ejecución antes de que las fuerzas del mercado les obliguen a hacerlo.

Esta es la verdadera agenda de los directores generales ahora. No más proyectos piloto. Un nuevo sistema operativo para el negocio.

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Escrito por el Dr. Hernani Costa, fundador y director ejecutivo de First AI Movers. Ofreciendo estrategia y ejecución de IA para líderes tecnológicos desde 2016.

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Autor: Dr. Hernani Costa — Fundador de First AI Movers y Core Ventures. Arquitecto de IA, asesor estratégico y director técnico a tiempo parcial que ayuda a las principales empresas innovadoras del mundo a orientarse en las innovaciones de IA. Doctor en Lingüística Computacional, con más de 25 años de experiencia en tecnología.

Publicado originalmente en First AI Movers bajo CC BY 4.0.