Ley de IA de la UE: Cómo la falta de competencia en IA por parte de los directivos se está convirtiendo en un verdadero riesgo de responsabilidad

Quienes no lideren hoy serán liderados: El inminente fin de la gestión clásica

La inteligencia artificial está impregnando la vida empresarial cotidiana a un ritmo vertiginoso, pero mientras la tecnología se expande sin cesar, se está revelando una debilidad crítica en las altas esferas ejecutivas.

Estudios recientes revelan una paradoja alarmante: si bien la gran mayoría de las empresas implementan herramientas de IA, la mayoría de las iniciativas fracasan no por la tecnología en sí, sino por la falta de liderazgo, una gobernanza inadecuada y una gestión del cambio insuficiente. Más del 80 % de los ejecutivos admiten sentirse abrumados por el rápido avance de la IA. La coherencia estratégica suele ceder ante el activismo operativo, lo que provoca el fracaso de los proyectos piloto. Con la fuerte presión regulatoria de la Ley de IA de la UE, esta brecha de conocimiento se ha transformado de un obstáculo interno en un riesgo tangible de responsabilidad personal. El siguiente artículo arroja luz sobre la profunda crisis de competencias en IA en la gestión, expone la peligrosa discrepancia entre las directrices escritas y la práctica real, y muestra cómo los líderes pueden dar el salto crucial de observadores reactivos a agentes proactivos en la era de la IA.

Cuando el liderazgo se convierte en un cuello de botella: La crisis de competencias en IA en la gestión

Muchas empresas están inmersas en el uso intensivo de la inteligencia artificial. Sin embargo, su implementación práctica se ve obstaculizada por importantes dificultades de gestión: estudios recientes muestran que más del 80 % de los ejecutivos admiten que sus habilidades de liderazgo y gobernanza interna no logran seguir el ritmo de los rápidos avances en IA. Para cerrar esta brecha crucial entre la aspiración y la práctica gerencial real, el desarrollo de habilidades específicas a nivel de liderazgo ya no es opcional, sino una necesidad estratégica. La diferencia entre reaccionar y actuar hoy radica en la competencia personal de los gerentes en IA.

La paradoja de la era de la IA: Adopción sin transformación

La inteligencia artificial se ha integrado rápidamente en la actividad empresarial cotidiana. Según el informe "Estado de la IA 2025" de McKinsey, el 88 % de las empresas utilizan IA en al menos un área de negocio, un aumento de tan solo el 20 % con respecto a 2017. La IA generativa casi se ha triplicado en solo dos años, y según una encuesta de Nash Squared y Harvey Nash, el 90 % de los responsables de la toma de decisiones tecnológicas en todo el mundo afirman estar probando o implementando IA a gran escala, frente al 59 % del año anterior.

Pero tras estas impresionantes cifras se esconde una profunda paradoja: la adopción no es lo mismo que la transformación. Solo el 38 % de las empresas ha escalado la IA más allá de los proyectos piloto iniciales. Y la brecha entre el despliegue tecnológico y la madurez organizacional se está ampliando en lugar de reducirse. Dos tercios de las empresas informan que actualmente es imposible medir el retorno de la inversión de los proyectos piloto de IA. La conclusión clave es: la tecnología existe, pero la gestión a menudo no.

Las cifras de Alemania son aún más impactantes. En un estudio conjunto de Stifterverband y McKinsey, que encuestó a más de 1000 ejecutivos con responsabilidades de personal, el 86 % afirmó que su empresa podría aprovechar el potencial de la IA de forma mucho más eficaz. El 79 % citó la falta de las habilidades necesarias entre la plantilla —e implícitamente, en la propia dirección— como el principal obstáculo. En lugar de coherencia estratégica, predomina el activismo operativo: se introducen herramientas de IA, pero no se integran realmente en los procesos, los caminos de toma de decisiones ni la cultura corporativa.

La brecha de gobernanza: directrices sobre el papel, caos en la práctica

Quizás el hallazgo más preocupante de las investigaciones recientes no se refiere a la tecnología en sí, sino a la gobernanza que la rodea. Según un estudio comparativo del Instituto AAA-ICDR, que encuestó a 500 altos directivos y ejecutivos de empresas con ingresos anuales superiores a 100 millones de dólares, el 87 % de las empresas ya han establecido principios o políticas formales de gobernanza de la IA. Sin embargo, solo el 22 % de estas empresas afirma que estas estructuras funcionan en la práctica. El 56 % describe su gobernanza como estructuralmente sólida, pero inconsistente en su ejecución. Otro 20 % observa una brecha significativa entre las políticas escritas y la práctica diaria.

Esta situación se confirma en el Informe de Referencia de Gobernanza de IA de 2025: el 80 % de las organizaciones ya utilizan IA operativamente, pero solo el 14 % cuenta con un marco de gobernanza de IA a nivel empresarial. Según un estudio de Deloitte, casi dos tercios de las organizaciones implementaron IA generativa sin establecer previamente controles de gobernanza adecuados. En una encuesta independiente realizada en 2024 por la IAPP, solo el 28 % de las empresas había definido formalmente roles de supervisión para la gobernanza de la IA.

El estudio de OneTrust, que encuestó a 1250 responsables de la toma de decisiones de TI en Europa y Norteamérica, refuerza esta conclusión: el 82 % de los encuestados confirma que los riesgos de la IA están acelerando la necesidad de modernizar las estructuras de gobernanza. Sin embargo, prácticamente todas las empresas se encuentran muy rezagadas. La gobernanza existe como concepto, pero su implementación sigue siendo la excepción.

¿Qué implica esto en la práctica empresarial? Las empresas que utilizan IA sin líneas de responsabilidad claras corren el riesgo de acumular responsabilidades, facilitar filtraciones de datos y perder la confianza de clientes y reguladores. La responsabilidad recae claramente en la dirección, y la mayoría actualmente solo la asume sobre el papel.

El punto ciego en el liderazgo cotidiano: Competencia personal en IA

Quienes tengan la responsabilidad de liderar empresas en la era de la IA necesitan más que perspicacia estratégica. Necesitan comprender a fondo cómo funcionan los sistemas de IA, dónde son fiables y dónde no, qué implicaciones organizativas tiene su uso y qué límites legales deben respetarse. Pero es precisamente aquí donde existe una grave deficiencia.

Según la encuesta de formación ejecutiva de la Cambridge Judge Business School de octubre de 2024, que consultó a 200 altos ejecutivos, solo el 12 % de los encuestados describió a sus líderes como muy bien preparados para afrontar la IA y la transformación digital. El 31 % calificó a su liderazgo como poco o nada preparado. En una encuesta realizada por Egon Zehnder, solo el 20 % de los ejecutivos encuestados afirmó que su empresa poseía las habilidades necesarias para hacer frente a los cambios que traerá la IA en los próximos cinco años. Estas cifras no son autocrítica, sino señales de alerta.

El panorama que ofrece un dato más reciente no es mucho mejor: según una encuesta de Akkodis a 2000 ejecutivos de todo el mundo, la confianza de los directivos en su propia estrategia de IA cayó del 69 % en 2024 al 58 % en 2025. Los directores generales experimentaron el descenso más pronunciado de todos los niveles jerárquicos, con un 33 %, seguidos por los directores de tecnología con una caída del 20 %. Solo el 55 % de los ejecutivos cree que sus equipos comprenden plenamente los riesgos y las oportunidades de la IA. Es un fenómeno poco común: cuanta más experiencia se adquiere con la IA, mayor es la conciencia de las propias limitaciones.

El Informe de Gestión de Hernstein, un estudio representativo de 1600 ejecutivos en Austria y Alemania, revela además que, si bien alrededor del 90 % de los ejecutivos consideran necesario desarrollar conocimientos especializados en IA para evaluar adecuadamente sus limitaciones, solo el 8 % de las empresas contaban con directrices internas sobre IA en el momento de la encuesta. La brecha entre la comprensión y la acción es prácticamente insalvable.

¿Por qué la gestión está estructuralmente sobrecargada?

La crisis de competencias en IA en la gestión no es un fracaso individual. Es el resultado de un desequilibrio estructural entre el dinamismo tecnológico y la inercia organizativa. La IA evoluciona en meses; desarrollar las competencias necesarias dentro de las empresas lleva años. Los directivos se formaron en un mundo donde un conocimiento básico de la tecnología no era un requisito fundamental para los puestos de gestión. La decisión sobre si la IA era apropiada en un contexto determinado podía delegarse a los departamentos de TI o a consultores externos. Esta delegación ya no funciona en la era de la IA.

Un estudio realizado por IESE Business School y KU Leuven, basado en el análisis de 375 millones de ofertas de empleo en EE. UU. entre 2010 y 2022, llega a una conclusión clara: la IA no reemplazará a los gerentes, pero exigirá un estilo de liderazgo fundamentalmente diferente. Las empresas con sistemas de IA buscan cada vez más gerentes y, al mismo tiempo, las habilidades requeridas están cambiando radicalmente. Las habilidades cognitivas e interpersonales, como la colaboración, la creatividad, la gestión de las partes interesadas y el análisis de datos, están cobrando mayor importancia, mientras que la necesidad de tareas administrativas rutinarias disminuye. Los gerentes siguen siendo necesarios, pero diferentes a los que se encuentran actualmente en muchas empresas.

El estudio de Robert Half, que encuestó a 2025 ejecutivos de alto nivel de 13 países, revela un punto de inflexión inminente: el 84 % de los ejecutivos encuestados considera que la IA será la habilidad más importante para 2035. Aproximadamente la mitad asume que el liderazgo estará respaldado por la IA y se basará en datos en el futuro, pero seguirá necesitando valores humanos e intuición. Esta conclusión es correcta, pero por sí sola no resuelve la brecha de habilidades.

Para empeorar las cosas, si bien muchas empresas ofrecen capacitación en IA, a menudo no la adaptan eficazmente a grupos objetivo específicos. Un estudio de General Assembly de 2025, realizado con 651 líderes empresariales en EE. UU. y el Reino Unido, revela que, si bien el 62 % de los ejecutivos declaró haber participado en capacitación en IA (frente al 42 % en 2024), menos de la mitad (47 %) afirmó que su empresa ofrecía capacitación en IA específicamente para el liderazgo. La capacitación general en IA para la fuerza laboral suele considerarse suficiente, pero lo que los líderes necesitan es un conjunto de habilidades diferente: no el manejo de herramientas, sino la evaluación estratégica, la integración en las estructuras de gobernanza y la gestión de los procesos de transformación organizacional impactados por la IA.

El fracaso empieza desde arriba: por qué los proyectos de IA a menudo no cumplen con las expectativas

Estudios recientes ofrecen una perspectiva desalentadora sobre el éxito de los proyectos de IA corporativos. Según análisis de RAND Corporation y McKinsey, el 80 % de las iniciativas de IA no logran generar un valor empresarial cuantificable, el doble que los proyectos de TI tradicionales. Gartner y RheoData informan que entre el 70 % y el 85 % de todos los proyectos de IA fracasan o nunca llegan a implementarse por completo. Tan solo alrededor del 30 % de las iniciativas de IA superan la fase piloto.

La conclusión clave: el fracaso rara vez reside en la tecnología en sí, sino en cómo las empresas abordan —o no abordan— la gestión del cambio. Un análisis de McKinsey sobre las empresas de IA más exitosas revela que el 26 % de las compañías que generan valor añadido tangible adoptan un enfoque poco convencional: invierten el 70 % de sus recursos en personas y procesos, buscan solo la mitad de oportunidades que sus competidores y consideran la transformación digital mediante IA como una capacidad organizativa, no como un proyecto tecnológico. El resultado: un crecimiento de ingresos 1,5 veces superior y una rentabilidad para los accionistas 1,6 veces mayor que la competencia.

El análisis de McKinsey identifica un patrón claro entre las empresas con alto rendimiento en IA: los líderes impulsan activamente la adopción de la IA, tienen tres veces más probabilidades de estar directamente involucrados que en otras empresas y comunican una visión clara. Más de la mitad de estas empresas han adaptado fundamentalmente sus procesos a la IA, en comparación con solo un 20 % de media. Otro indicador del vínculo entre el compromiso del liderazgo y el éxito de la IA: los líderes que animan activamente a sus equipos a utilizar la IA tienen siete veces más probabilidades de trabajar en empresas que ofrecen formación periódica en IA. La personalidad del liderazgo y la cultura de aprendizaje no son variables independientes.

Los estudios muestran patrones similares en cuanto a la capacidad de transformación en general. El estudio de Kienbaum sobre la capacidad de transformación de las empresas alemanas en 2025 concluye que alrededor del 70 % de los proyectos de transformación fracasan o no alcanzan sus objetivos. Entre las principales razones citadas se incluyen: directivos con preparación insuficiente, estructuras obsoletas profundamente arraigadas y falta de consideración por la cultura corporativa. Introducir la IA sin preparar a la dirección para el nuevo nivel de responsabilidad no solo aumenta esta tasa de fracaso, sino que la duplica.

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Presión regulatoria: La Ley de IA de la UE como catalizador

La Ley de IA de la UE será plenamente aplicable a partir del 2 de agosto de 2026, tras haber entrado en vigor el 1 de agosto de 2024. Esta normativa representa el primer marco jurídico integral del mundo para la regulación de la inteligencia artificial y, en principio, afecta a todas las empresas que desarrollan, venden o utilizan sistemas de IA. Las posibles sanciones por infracciones pueden alcanzar los 35 millones de euros o el siete por ciento de la facturación anual. Según Bitkom, una de cada tres empresas en Alemania ya utiliza la IA de forma productiva, pero muy pocas han definido completamente sus obligaciones de cumplimiento.

Lo que a menudo se pasa por alto es que la Ley de IA de la UE establece explícitamente que las empresas y otras instituciones que operan sistemas de IA deben garantizar un nivel suficiente de competencia en IA. No se trata de una recomendación voluntaria, sino de una obligación legal. Desde el 1 de febrero de 2025, las empresas están obligadas a capacitar de forma demostrable a sus empleados en los sistemas de IA que utilizan. Para los directivos, esto significa que la gestión de riesgos, los requisitos de documentación, la transparencia y el cumplimiento de las directrices éticas y de protección de datos ya no son cuestiones abstractas de gobernanza, sino responsabilidades personales con posibles implicaciones legales.

La Comisión Europea estima que los costes de cumplimiento para los sistemas de IA de alto riesgo oscilan entre 6.500 y 400.000 euros. Los sistemas de alto riesgo, como las aplicaciones de IA en la toma de decisiones de personal, la concesión de préstamos o el diagnóstico médico, afectan a entre el 5 y el 15 % del total de aplicaciones de IA. Quienes no hayan establecido una gobernanza de la IA hoy pagarán las consecuencias mañana, no solo con una menor eficiencia, sino también con multas concretas.

La encuesta Deloitte Governance of AI 2025, que consultó a 695 miembros de consejos de administración de todo el mundo, incluidos 49 de Alemania, revela que la IA aún no es un tema de debate en casi un tercio de los consejos a nivel global. Sin embargo, en Alemania, esta cifra se reduce al 16 %, lo que representa una mejora significativa con respecto al promedio mundial. Dos tercios de los encuestados reconocen la falta de conocimiento y experiencia de sus consejos en este ámbito. El plazo para la regulación se está agotando, y la mayoría de los consejos de supervisión aún no lo han aprovechado.

La brecha de competencias como riesgo sistémico para Alemania

Para la economía alemana, la crisis de competencias directivas en el ámbito de la IA tiene una dimensión estratégica particular. Alemania compite por el liderazgo tecnológico en una economía globalizada. Grandes empresas de Estados Unidos y Asia han realizado enormes inversiones en infraestructura y conocimientos especializados en IA. El potencial de productividad de la IA es inmenso: McKinsey estima que las empresas pueden aumentar su productividad en casi un 20 % mediante la automatización de tareas repetitivas, la optimización de procesos y el fomento de la innovación basada en datos.

El estudio de formación continua de TÜV de 2026, en el que se encuestó a 500 responsables de la toma de decisiones, revela que, si bien tres de cada cuatro empresas (75 %) ofrecen oportunidades de formación continua a toda su plantilla, solo el 29 % cuenta con una estrategia de formación continua documentada formalmente. El 65 % de los empleadores destina un máximo de 1000 € por empleado al año a la formación. Dada la complejidad y la naturaleza dinámica de la IA, este nivel de inversión resulta estructuralmente insuficiente.

El estudio de Slalom de 2025 añade: En Alemania, el 55 % de las empresas considera que la falta de competencias es el mayor obstáculo para la implementación de la IA en toda la organización. Otro 47 % cita la desconfianza de los empleados y la inseguridad laboral como la segunda mayor barrera. Ambos factores comparten una raíz común: la falta de un liderazgo claro y competente que encarne y comunique de forma creíble la transformación digital impulsada por la IA.

Un análisis del IBM Institute for Business Value revela que casi la mitad de los ejecutivos encuestados admiten que sus empleados carecen de los conocimientos y habilidades necesarios en IA para implementar tecnologías de IA a gran escala. El Foro Económico Mundial estima que el 50 % de la población mundial necesita urgentemente nuevas habilidades para satisfacer la creciente demanda empresarial de IA. Esta cifra podría aumentar al 90 % para 2030 si no se producen cambios.

La situación es particularmente grave para las pymes alemanas. En uno de los estudios más exhaustivos sobre este sector, el Estudio de IA 2025, que incluyó a 455 directivos de IA de pymes y empresas medianas, el 86 % reconoció la importancia de la IA como elemento crítico para el negocio. Sin embargo, la falta de experiencia, la calidad insuficiente de los datos y la ausencia de una estrategia de IA se citan como obstáculos clave. Mientras que las grandes empresas, con presupuestos sustanciales, equipos internos de datos e infraestructura moderna, lideran el camino, las pymes corren el riesgo de quedarse rezagadas estructuralmente.

Del conocimiento a la acción: ¿Qué constituye un liderazgo competente en IA?

El perfil de un líder competente en IA se puede definir claramente a partir de la investigación. No se trata de escribir código ni de entrenar modelos. Lo crucial es una comprensión estratégica y crítica que abarca cuatro niveles.

A nivel conceptual, los líderes necesitan comprender a fondo el funcionamiento de las distintas tecnologías de IA, sus fortalezas y limitaciones, así como las diferencias entre los enfoques de IA descriptiva, predictiva y generativa. Esta base conceptual es fundamental para formular preguntas relevantes a su propio equipo, a los proveedores y a los organismos reguladores. Según la encuesta de la Cambridge Judge Business School, la toma de decisiones basada en datos es la competencia clave más citada por los líderes en la era de la IA, seguida del pensamiento estratégico para la integración de la IA.

A nivel estratégico, es fundamental la capacidad de identificar, priorizar y evaluar sistemáticamente los casos de uso de IA dentro de la empresa. Esto incluye comprender la lógica del retorno de la inversión (ROI) de las inversiones en IA, reconocer los requisitos organizativos para una implementación exitosa y analizar críticamente las promesas de marketing de los proveedores de tecnología. McKinsey demuestra que las empresas que emplean un enfoque de plataforma estratégica y una implementación escalable de IA alcanzan valores de ROI de hasta el 25 %, mientras que los proyectos piloto aislados suelen mantenerse por debajo del 5 %.

A nivel de gobernanza, los ejecutivos son ahora responsables de definir directrices claras para el uso interno de la IA: ¿Qué sistemas se implementan, quién los supervisa, cómo se gestiona la documentación y cómo se escalan los fallos? Esta no es una tarea de TI, sino de gestión. Para el cumplimiento de la Ley de IA de la UE, los operadores —es decir, las empresas que utilizan sistemas de IA desarrollados por terceros— son explícitamente responsables. El cumplimiento no puede delegarse.

Finalmente, a nivel cultural, se presenta una de las tareas de liderazgo más exigentes: integrar la competencia en IA en toda la organización, generar confianza en las nuevas tecnologías y, al mismo tiempo, abordar las preocupaciones legítimas. El Índice de IA de Stanford 2025 reporta un aumento del 23 % en las ventas, un incremento del 31 % en la satisfacción del cliente y una toma de decisiones basada en datos un 40 % más rápida en los casos en que la IA se ha implementado de manera productiva. Estos resultados no se logran únicamente con tecnología, sino que son el resultado de una combinación de liderazgo comprometido, capacitación específica y una gestión del cambio constante.

Xpert.Digital como socio para superar la brecha de liderazgo en IA

La brecha de competencias descrita afecta a directivos de todos los niveles, desde la alta dirección y la gerencia intermedia hasta los jefes de departamento responsables de proyectos de IA. Cerrar esta brecha requiere más que seminarios individuales: exige un compromiso sistemático, contextualizado y práctico con la IA a nivel de liderazgo, combinado con estructuras de gobernanza concretas y sostenibles en el día a día empresarial.

Xpert.Digital apoya a ejecutivos y equipos especializados precisamente en esta intersección. Como plataforma digital con amplia experiencia en mercados B2B, logística industrial y transformación digital, Xpert.Digital comprende que la competencia en IA no es una tarea educativa abstracta, sino que debe desarrollarse siempre dentro de un contexto económico y regulatorio concreto. El enfoque combina profundidad analítica con relevancia operativa: ¿Qué aplicaciones de IA generan valor añadido real en qué contexto empresarial? ¿Cómo se pueden implementar los requisitos de gobernanza de forma pragmática y a prueba de auditorías? ¿Y cómo se puede no solo informar a la dirección, sino también empoderarla?

La base de esto reside en contenido basado en evidencia que reúne las investigaciones más recientes, los avances regulatorios y la experiencia práctica. En un mundo empresarial donde la velocidad del desarrollo de la IA supera estructuralmente la del aprendizaje institucional, esta conexión entre investigación y práctica no es un lujo, sino un requisito indispensable para garantizar que los líderes no se conviertan en el obstáculo para su propia transformación digital.

Cuando la espera se convierte en una desventaja competitiva

La evidencia empírica es irrefutable: la IA ya no es solo un tema para empresas tecnológicas, instituciones de investigación o pioneros. Es un imperativo estratégico para cualquier empresa que quiera seguir siendo competitiva en los próximos años. La clave no reside en la tecnología en sí misma —que está disponible y es escalable—, sino en la gestión.

Un análisis de los datos generales revela la gravedad de la situación: la adopción de la IA alcanza el 88 %, pero su uso a gran escala se sitúa en tan solo el 38 %. El 87 % de las empresas cuentan con marcos de gobernanza, pero solo el 22 % los implementan con eficacia. El 90 % de los ejecutivos consideran necesarias las habilidades en IA, pero solo el 8 % de las empresas tienen directrices internas vinculantes sobre IA. El 86 % de los ejecutivos alemanes creen que no están aprovechando suficientemente el potencial de la IA, pero más de la mitad invierten muy poco en desarrollo profesional.

Esta brecha sistemática entre la concienciación y la acción no es inevitable. Puede superarse mediante una cultura de liderazgo que considere la competencia personal en IA no como una tecnología de nicho, sino como una competencia fundamental de la gestión moderna. Las empresas que implementen esta transformación de forma más consistente no solo cumplirán con la normativa, sino que también serán notablemente más productivas, innovadoras y resilientes a los cambios del mercado.

La diferencia entre reaccionar y actuar, como demuestran consistentemente todos los datos, radica en la experiencia personal de los ejecutivos en inteligencia artificial. Quienes inviertan en esta experiencia hoy obtendrán flexibilidad estratégica mañana. Quienes esperen a que factores externos los obliguen a actuar —ya sea por regulaciones, competencia o proyectos fallidos— pagarán un precio significativamente más alto. No en términos abstractos, sino en euros, cuota de mercado y años perdidos.

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