La paradoja de la confianza en la IA expone brechas en la alfabetización y gobernanza
Un estudio reciente ha señalado una «paradoja de confianza» en el uso de la IA corporativa, revelando que los líderes de datos reportan un creciente nivel de confianza por parte de los empleados en los datos de IA, junto con una preocupación generalizada sobre la alfabetización en datos e IA y la débil gobernanza en estas áreas.
Resultados del estudio
El informe se basa en una encuesta a 600 líderes de datos y destaca la velocidad de adopción de la IA generativa y la IA agentiva, así como las prioridades de inversión en gestión de datos y capacitación de la fuerza laboral. En Europa, el 68% de los encuestados afirmó que sus empresas comenzarán pilotos de IA agentiva para finales del primer trimestre de 2026. En el Reino Unido, el 61% planea iniciar la transición hacia convertirse en una empresa agentiva.
Los encuestados europeos también reportaron una amplia adopción de la IA generativa, con un 79% de las empresas que planean adoptarla para finales del primer trimestre de 2026.
Paradoja de confianza
Los hallazgos del estudio revelan una brecha entre la confianza percibida y la preparación percibida. El 61% de los líderes de datos europeos afirmaron que la mayoría de los empleados confían en los datos utilizados para la IA. Sin embargo, el 96% de los encuestados europeos consideraron que el personal necesita más capacitación en IA o alfabetización en datos para utilizar la IA o sus resultados de manera responsable. Se desglosa en un 82% que solicita más capacitación en alfabetización de datos y un 71% que pide más capacitación en alfabetización de IA.
Esta brecha en la alfabetización se relaciona con las preocupaciones sobre la gobernanza. El 77% de los encuestados europeos señalaron que la visibilidad y gobernanza de la IA en sus organizaciones no ha avanzado al mismo ritmo que el uso de la tecnología de IA por parte de los empleados.
Impulso hacia la adopción de la IA
El estudio también indagó sobre qué está impulsando a las organizaciones hacia una adopción más amplia de la IA. Los encuestados europeos citaron la mejora en la toma de decisiones empresariales y el fortalecimiento de la colaboración entre empleados como las principales razones, ambas con un 32%. La optimización de procesos internos siguió con un 28%, y la mejora en la experiencia y lealtad del cliente se situó en un 27%.
Prioridades de inversión
El estudio sugiere un cambio en los planes de gasto a medida que la IA avanza de fases piloto a una implementación más amplia. El 85% de las organizaciones europeas espera gastar más en gestión de datos e IA en 2026, con un 23% que anticipa un aumento significativo. Las principales razones citadas para este aumento de gasto incluyen la capacitación de empleados para mejorar la fluidez en datos e IA, la mejora de la privacidad y seguridad de los datos, y el fortalecimiento de la gobernanza de datos e IA, cada uno con un 44%.
Barreras de producción
La calidad y fiabilidad de los datos emergieron como obstáculos recurrentes. El 57% de los líderes de datos europeos ve como un obstáculo clave la baja fiabilidad de los datos al mover iniciativas de IA generativa de piloto a producción. Además, el 50% de los líderes de datos europeos expresó una gran preocupación de que nuevos pilotos de IA avanzaran sin abordar problemas de fiabilidad de datos evidentes en iniciativas anteriores.
Para los agentes de IA que entran en producción, el 51% de las organizaciones europeas citó la calidad y recuperación de datos como el principal desafío. Las preocupaciones de seguridad siguieron con un 46%, y la falta de experiencia en IA agentiva se situó en un 45%.
Las organizaciones también mencionaron problemas con controles operativos y herramientas, donde el 40% en Europa reportó problemas de observabilidad. En respuesta, un 58% de las organizaciones están mejorando los flujos de trabajo relacionados con datos e IA, y el 56% está invirtiendo en la recopilación y gestión de datos y metadatos.
Conclusión
La paradoja de confianza en la IA sugiere que, aunque los empleados tienden a confiar en los datos utilizados para la IA, muchos carecen de las habilidades necesarias en alfabetización de datos e IA. La falta de estructuras de gobernanza adecuadas para la IA puede aumentar la exposición al riesgo y afectar la confianza en las iniciativas de IA. Las organizaciones están comenzando a reconocer estos riesgos y están aumentando sus inversiones en gobernanza de datos y cumplimiento, lo cual es esencial para una adopción responsable de la IA.
