El rótulo de “IA” ya no distingue a las empresas. En el panorama actual, es un hecho que debe ser aceptado y gestionado con rigor.

Hace apenas un año, mencionar que una empresa era “impulsada por IA” bastaba para captar atención e insinuar innovación. Los inversores se emocionaban, y los medios recogían rápidamente la próxima historia de moda.

Sin embargo, no siempre era indicio de verdad. El fenómeno de la IA como lavado de imagen —cuando las compañías tergiversan o incluso mienten sobre el uso de herramientas de IA — dañó la confianza en la industria, aunque su presencia siguió creciendo.

Hoy, incluso sin engaños, el efecto de la novedad de la IA se va disipando. Cada fintech tiene una historia de IA. Las plataformas de cumplimiento utilizan IA para monitoreo. Bancos y fintechs hablan de personalización de servicios impulsada por IA. Los chatbots y asistentes de IA se han convertido en una utilidad casi universal, sin importar el sector.

Decir que una empresa utiliza inteligencia artificial es casi tan común como decir que tiene un sitio web. Las expectativas han cambiado y crean un entorno de comunicación muy diferente.

La primera ola de empresas de IA tuvo que demostrar que la tecnología era posible. Ese logro ya está conseguido. La segunda ola debe demostrar que su implementación de IA es confiable, útil y valiosa en un mercado saturado.

Eso es mucho más desafiante.

La conversación ha cambiado

La inversión en IA ha crecido de forma exponencial en los últimos años. El gasto empresarial en IA generativa pasó de 11.5 mil millones de dólares en 2024 a 37 mil millones en 2025, un incremento del 220% interanual. Las startups centradas en IA dominan las conversaciones de capital riesgo, y casi toda tecnología siente la presión de posicionarse dentro de esta carrera.

Pero también ocurrió algo: las personas son más exigentes. Si al principio la IA parecía mágica, ahora la gente la ha utilizado. Han visto alucinaciones, salidas extrañas y recomendaciones incorrectas. Han comprendido que la IA puede ser útil, pero tiene limitaciones y frustraciones propias.

Por ello, ser “impulsado por IA” ya no basta para destacarse. Los consumidores ya han pasado esa etapa. Uno de los errores más comunes hoy es pensar que aún no han entendido la IA.

La conversación se centra ahora en: “¿Qué mejora exactamente tu IA para mí?” Para las empresas centradas en IA que buscan atención, los beneficios de su enfoque específico son el nuevo campo de batalla.

Esto es especialmente importante para las empresas financieras y fintech, porque los servicios financieros se basan en la confianza. Las personas toleran errores en una app de entretenimiento, pero no tolerarán que su dinero o datos personales estén en riesgo debido a fallos de IA.

Las cifras lo confirman. A pesar del crecimiento de la adopción, solo el 13% de los consumidores confían realmente en los sistemas de IA; alrededor del 30% se mantiene neutral. Muchos siguen incómodos con ceder control autónomo a la IA en decisiones importantes, especialmente en finanzas o datos personales.

Al mismo tiempo, las propias empresas, a menudo, contribuyen al problema de la confianza al desplegar modelos de IA sin estructuras adecuadas de gobernanza.

Una encuesta reciente de McKinsey encontró que menos del 15% de las organizaciones obtienen aprobación completa de seguridad y TI antes de desplegar agentes de IA. En otras palabras, la gran mayoría sale al mercado sin la supervisión y los marcos de responsabilidad necesarios.

Esta realidad define el siguiente desafío de adopción: las empresas ya no preguntan si pueden usar IA, sino si pueden usarla de forma responsable. Por eso, la comunicación sobre IA debe ser muy diferente a la del primer ciclo de hype. Ya no se trata de quién grita más.

La victoria consistirá en que las empresas expliquen —de forma clara y realista— cómo funcionan sus sistemas y qué beneficios aportan a los usuarios, y que lo hagan acompañándolo de acciones sostenibles a lo largo del tiempo.

La transparencia y la gobernanza son ahora una característica del producto

Un aspecto clave es la transparencia sobre las limitaciones de la IA. Ahora que el público tiene contexto y experiencia para entender que la IA puede fallar, fingir lo contrario daña la credibilidad de la empresa.

Para ganar confianza, se necesita una comunicación honesta que reconozca de forma abierta esas limitaciones. Cuando una empresa presenta su solución de IA, debe explicar de antemano dónde funciona bien y dónde tiene carencias. Los clientes deben tener expectativas claras y comprender los riesgos antes de interactuar con la tecnología.

Algunos podrían pensar que admitir limitaciones es un error, una vulnerabilidad. Pero la honestidad puede generar resultados mayores de lo que esperan muchos.

Los clientes se sienten más cómodos al usar servicios cuando entienden dónde están los límites, cómo se toman las decisiones, qué salvaguardas existen y que aún hay supervisión humana para intervenir si algo sale mal.

Aquí es donde entra la gobernanza competente.

Ya sea para socios, clientes o reguladores, las empresas necesitan demostrar que actúan con responsabilidad en el uso de IA. Si las decisiones pueden ser auditadas, mejor todavía.

Hace unos años estos temas quedaban escondidos en documentación técnica. Ahora, la explicabilidad de los modelos de IA es uno de los mayores indicadores de confiabilidad que una empresa puede proyectar.

Y, sinceramente, creo que esto es saludable para la industria.

La IA ha dejado de ser una mera decoración de marketing y se acerca cada vez más a convertirse en una capa de infraestructura en las operaciones corporativas. Por ello, debe gestionarse correctamente para evitar daños reputacionales y económicos a todas las partes involucradas.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la tecnología hoy.

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