En tu empresa ya se usa la IA, lo sepas o no. Alguien redacta correos con un asistente, otra persona resume documentos, un tercero prueba una herramienta para clasificar consultas de clientes. Si te preguntan «¿dónde usáis inteligencia artificial, con qué datos y quién responde de ello?», lo más probable es que la respuesta esté repartida en la memoria de varias personas.
Las grandes empresas resuelven esto con un registro: para cada uso de IA existe una ficha con su finalidad, los datos que toca, los riesgos que tiene y una persona responsable. No lo hacen por gusto: lo piden las normas de protección de datos y, cada vez más, la regulación europea sobre IA, y sobre todo es la única manera de saber qué tienes en marcha. Una pyme no necesita un departamento de cumplimiento; necesita una ficha corta por uso, y un agente puede ayudar a rellenarla.
Qué es una ficha de riesgo y para qué sirve
Es un documento de una página que describe un uso concreto de la IA en tu empresa. Sirve para tres cosas:
- Saber qué tienes. Un inventario claro de en qué tareas interviene la IA.
- Pensar antes de usar. Rellenarla te obliga a preguntarte si los datos que entregas son adecuados y qué pasa si el resultado es incorrecto.
- Demostrar diligencia. Si un cliente, un auditor o una autoridad te preguntan, tienes algo por escrito que enseñar.
El formato para copiar
Puedes pegar estos campos en un documento o una hoja de cálculo y repetirlos para cada uso:
- Nombre del uso. Por ejemplo, «Borrador de respuestas a consultas de clientes».
- Quién lo usa y para qué. Equipo, tarea y objetivo en una o dos frases.
- Herramienta o proveedor. Qué herramienta se emplea y quién la ofrece.
- Datos que intervienen. ¿Hay datos personales? ¿De clientes, de empleados? ¿Datos sensibles, como salud? ¿Información confidencial del negocio?
- Dónde se tratan esos datos. Si se guardan, dónde y durante cuánto tiempo, y si el proveedor los usa para otros fines.
- Qué puede salir mal. Respuestas erróneas, datos que se filtran, decisiones injustas, dependencia de un proveedor.
- A quién afecta. Solo al equipo, a clientes, a candidatos, a terceros.
- Revisión humana. Quién revisa el resultado antes de que tenga efecto y cómo.
- Nivel de riesgo. Bajo, medio o alto. Lo confirma un profesional.
- Medidas. Qué haces para reducir los riesgos: limitar datos, formar al equipo, revisar, informar a los afectados.
- Responsable y fecha de revisión. Quién responde de este uso y cuándo se vuelve a mirar.
Qué hace el agente al rellenarla
Un agente de IA es un programa que hace tareas de trabajo por ti y te consulta lo importante. Aquí puede hacer el trabajo incómodo de empezar de cero:
- Preguntar a quien usa la herramienta. En lugar de dejar un formulario vacío, el agente conversa con la persona («¿Qué haces con ella? ¿Qué le pegas? ¿Quién revisa lo que sale?») y recoge las respuestas.
- Redactar el primer borrador con esos campos rellenados en un lenguaje claro.
- Señalar lagunas. Si falta algo importante, por ejemplo saber si se usan datos personales, lo marca para que alguien lo aclare.
- Proponer posibles riesgos a partir de lo descrito, como ideas que revisar, no como conclusiones.
- Recordar las revisiones cuando llegue la fecha que se fijó.
Lo que hace el profesional
Esta parte no se automatiza y conviene decirlo con claridad:
- Confirmar el nivel de riesgo. La normativa europea clasifica los usos de IA según el riesgo, y algunos, especialmente los que afectan a personas (por ejemplo, seleccionar candidatos o evaluar a trabajadores), reciben un tratamiento mucho más exigente. Decidir en qué categoría cae un uso es una valoración jurídica y técnica que corresponde a tu asesor, tu responsable de protección de datos o quien haga de compliance.
- Valorar el tratamiento de datos personales. Si hay datos personales, el análisis según el RGPD (base jurídica, información a los afectados, posible evaluación de impacto) lo hace un profesional.
- Aprobar las medidas. El agente puede proponer; quien responde decide y se compromete.
- Decisiones sobre personas. Ningún uso de IA debería decidir por sí solo quién es contratado, evaluado o despedido. Esas decisiones las toma una persona, y la ficha debe reflejarlo.
Qué cuidar al hacer las fichas
- No pongas datos reales en la ficha. Describe el tipo de dato, no el dato. «Nombre y teléfono de clientes» basta; no hacen falta los propios datos.
- Una ficha por uso, no por herramienta. La misma herramienta puede tener usos de riesgo muy distinto: no es lo mismo redactar un anuncio que resumir currículos.
- Que las hagan quienes usan la IA. Quien conoce el día a día responde mejor que quien lo imagina desde fuera.
- Revisarlas. Una ficha que no se actualiza cuando cambia el uso engaña más que ayuda.
Por dónde empezar con algo pequeño
- Pregunta a tu equipo qué herramientas de IA usa, sin reproches: lo importante es saberlo.
- Haz una ficha para el uso que toque datos de personas; es el que más lo necesita.
- Que el agente haga el borrador, que lo revise la persona que usa la herramienta y que lo confirme un profesional.
- Guarda las fichas en un único sitio y fija una fecha de revisión.
Para ver cómo documentar más allá de las fichas, cómo documentar la implementación de IA en tu empresa es un buen siguiente paso, y cómo documentar el uso de IA para una auditoría de datos profundiza en la parte de protección de datos.
Conclusión
Una ficha de riesgo por cada uso de IA te da lo que las grandes empresas tienen en su registro: saber qué se usa, con qué datos, qué puede fallar y quién responde. El agente puede hacer el borrador preguntando a quien usa la herramienta; el nivel de riesgo y las medidas las confirma un profesional.
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