Sin estrategia Emocional, el 95% de la Inteligencia Artificial fracasa

El Club Leonardos exploró las emociones, los riesgos y las oportunidades que enfrenta el empresariado ante la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ya no es una promesa en el horizonte. Es una realidad que interpela a empresarios, ciudadanos y a la sociedad en su conjunto. Sin embargo, entre el entusiasmo tecnológico y las predicciones apocalípticas, existe un terreno poco explorado: el proceso emocional que atraviesa el empresario cuando se enfrenta a un cambio de esta magnitud.

El pasado 17 de septiembre de 2025, el Club Leonardos convocó en MBIT School una sesión que abordó precisamente esa tensión: "Empresarios con la IA: Vértigo y oportunidad 2026". Este encuentro reveló que antes de hablar de algoritmos, es necesario hablar de ansiedad, motivación y estrategia. Una sesión donde un dato sobresalió "el 95% de fracaso de proyectos de IA en empresas", convirtiéndose en el hilo conductor de una reflexión colectiva sobre qué estamos haciendo mal y, sobre todo, cómo podemos hacerlo mejor.

Voces expertas: cuando la estrategia se encuentra con la seguridad

La sesión, moderada por Elena Alfaro (presidenta y fundadora del Club Leonardos, CEO de FANScinology), contó con dos Leonardos Sensei de excepción que aportaron perspectivas complementarias sobre el fenómeno de la inteligencia artificial:

• Josep Aracil, presidente de la Comisión de Innovación de la CEOE, quien desde su posición estratégica en una de las principales organizaciones empresariales de España, ofreció una visión macro sobre los retos geopolíticos, empresariales y laborales que plantea la IA. Con una trayectoria en Inetum donde ha liderado la implementación de IA durante tres años, Aracil conoce de primera mano tanto los éxitos como los fracasos de la adopción tecnológica.

• Pablo San Emeterio, vocal de Ciberseguridad de la Junta Directiva de la Asociación de Internautas, profesor de Máster de Seguridad y empresario con experiencia en Telefónica durante ocho años y medio. San Emeterio aportó la perspectiva crítica sobre los riesgos, amenazas y desafíos de seguridad que plantea la democratización de la inteligencia artificial, además de su experiencia práctica como programador y desarrollador.

El hoster del evento fue el MBIT School, capitaneado por Enrique Serrano (presidente de IA & Big Data de AMETIC), una de las principales escuelas de inteligencia artificial en España, quien aportó su visión sobre la formación y el perfil de quienes están apostando por reconvertirse profesionalmente en el ámbito de la IA.

El elefante emocional en la sala de juntas

Elena Alfaro abrió la sesión compartiendo una experiencia reveladora: su reciente conferencia en la Confederación de Empresarios de Cádiz sobre "El impacto de las emociones en las estrategias de inteligencia artificial". El feedback fue contundente: era la primera vez que los asistentes escuchaban una descripción del proceso emocional que vive un empresario ante este desafío tecnológico.

"Hablamos mucho de las emociones, pero no entramos en ellas, no profundizamos. Sin embargo, son motores o frenos", señaló. La ansiedad empuja a muchos empresarios a formarse precipitadamente, sin haber realizado un trabajo interior previo: ¿Para qué voy a usar la IA? ¿Qué espero de esto? ¿Cuántos recursos requiere? "Muchos empiezan la casa por el tejado", advirtió.

Esta reflexión pone de manifiesto una verdad incómoda: la adopción tecnológica fracasa no solo por limitaciones técnicas, sino por déficits en la gestión emocional y estratégica del cambio.

Tres planos de batalla: geopolítica, empresa y trabajo

Uno de los momentos más impactantes de la sesión llegó cuando Josep Aracil compartió un dato reciente del MIT: el 95% de los proyectos piloto de IA en empresas han fracasado. Una cifra que dejó a la audiencia entre el asombro y el reconocimiento.

"Estamos hablando de inversiones de 30.000, 40.000 millones de euros en IA que no están dando el fruto que se esperaba", señaló. "Pero el debate no es que la tecnología funcione o no. El debate es cómo adoptamos la tecnología de la IA en las empresas".

Los factores críticos identificados por Aracil fueron:

1. Falta de propósito claro: La IA necesita de líderes que tengan claro cuál es el propósito, como cualquier otra transformación organizacional.

2. Datos fragmentados: Si la IA no tiene datos buenos, no va a funcionar. Los datos están en los sistemas corporativos y tenemos que hacer que esos datos se integren con la IA. Además, existe la barrera de la GDPR y el temor a poner datos en plataformas abiertas.

3. Procesos no preparados: "La IA funciona muy bien cuando las cosas están arregladas. El sueño es que las ciudades sean todas iguales para tener coches autónomos. Pero pongamos un coche autónomo aquí en Madrid, en Vigo o en Cádiz. A ver si funciona. La sociedad es como es".

4. Ausencia de gobernanza: Sin un reto claro, un propósito por parte del líder, no va a funcionar.

5. Falta de implicación de mandos intermedios: "Si no les hacemos partícipes de ese proyecto empresarial de adopción de la IA, no va a ocurrir porque los trabajadores la están utilizando, el mando intermedio no sabe qué decir porque no tiene un criterio claro, y el líder no lo tiene..."

La paradoja revelada por Aracil es poderosa: ChatGPT ha democratizado el acceso a la IA generativa de forma exponencial entre personas individuales, funcionando extraordinariamente bien. "Todos tenéis hijos, sabéis que una de las herramientas que más utilizan es ChatGPT como asesor personal, desde montar una fiesta a cómo hacer los deberes".

Pero ese éxito individual no se replica en las empresas. ¿Por qué? Porque la tecnología está diseñada para interactuar con personas, no para integrarse en ecosistemas corporativos complejos.

Shadow AI: el enemigo invisible dentro de la empresa

Pablo San Emeterio introdujo un concepto que provocó varios asentimientos de cabeza en la sala: el shadow AI, o inteligencia artificial oculta. "Lo que nos estamos encontrando en las empresas es que todo el mundo utiliza inteligencia artificial generativa y no lo declaran", advirtió.

Los trabajadores, ante la ausencia de herramientas corporativas, recurren a ChatGPT para resolver problemas laborales. "Un profesional tiene un reto que le ha planteado el jefe, se va al ChatGPT y le dice cómo resolverlo. Y eso no está controlado en el perímetro de la IT de la compañía".

San Emeterio comparó esta situación con los móviles: "Al principio la empresa no daba móviles a los trabajadores y los trabajadores utilizaban el móvil personal. Hubo un debate hasta que las empresas decidieron que tenían que dar móviles porque así tenían un cierto control del uso profesional. Va a ocurrir algo similar con la IA".

Desde la perspectiva de la ciberseguridad, San Emeterio identificó dos amenazas principales:

1. Privacidad de datos: "A día de hoy cualquiera puede subir un Excel a ChatGPT y preguntarle sobre problemas. ¿Qué información llevas ahí?" Los fabricantes de soluciones de seguridad ya han desarrollado mecanismos para evitar esto, pero el problema persiste.

2. Robo de conocimiento: "Tú estás escribiendo un blog, tú en ese blog volcas tu conocimiento, tu saber, en un área X. Y las arañas de la inteligencia artificial lo toman rápidamente y se lo dan a esos grandes modelos de lenguaje para que aprendan. Sepan lo mismo que tú, que igual has tardado 10 años en desarrollar ese conocimiento. Ellos ya lo tienen sintetizado".

Un ejemplo devastador de la profesión de ciberseguridad: "Hay una de las profesiones más complicadas y más apreciadas: el ingeniero de ingeniería inversa. Yo cojo un programa y soy capaz de ir desde el código del programa a lo que es el programar. Para hacer eso requerían años, no casi décadas. A día de hoy yo ya tengo herramientas que toda esa parte de desensamblado la hacen en un comando. Años de aprendizaje, convertidos en un clic".

El impacto climático que nadie menciona

Pablo San Emeterio introdujo un tema que sorprendió a varios asistentes: el reto climático de la IA. "Estamos todos muy sensibilizados con el reto climático, con tener coches eléctricos, con contaminar menos, pero nadie se está planteando la cantidad de electricidad y el consumo que tiene cada consulta a ChatGPT. Es alucinante. La cantidad de electricidad que van a requerir los grandes centros de datos donde están corriendo estos modelos".

Su propuesta: en lugar de hacer consultas repetitivas a la IA, "indicarle que me haga un programa que me haga las cosas que quiero hacer. Entonces, que sea repetitivo". De esta forma, se reduce el consumo energético al crear soluciones programáticas en lugar de consultas constantes.

La primera revolución que amenaza a los profesionales de oficina

Históricamente, las revoluciones industriales afectaban a los trabajadores manuales (blue collar), mientras los profesionales de oficina (white collar) permanecían relativamente inmunes. Pablo San Emeterio fue contundente: "Es la primera revolución donde los trabajos que están más en riesgo son los de los white collar. Los blue collar van a estar, al menos, tranquilos".

Sin embargo, advirtió que esta tranquilidad es temporal: "Yo creo que no va a tardar mucho en que el reto de los blue collar, igual en 5 o 10 años, estén teniendo el mismo reto. Tú ahora mismo le coges una foto de una bici y le dices cómo se sube el sillín. Y te dice: mira, coges esa llave, la giras, lo subes, lo bajas, aprietas y ya está subido. Pasárselo a órdenes a un robot para que lo vaya haciendo, nos faltan 5 o 10 años".

La conclusión de San Emeterio es clara: "Los profesionales que van a seguir trabajando son profesionales híbridos".

Diagnóstico Leonardos: voces desde el tejido empresarial

La sesión reunió a participantes clave de diversos sectores que enriquecieron el debate con sus experiencias específicas: Margarita Alcaide (fundadora de Scrinia), Laura Pérez (directora de talento en Urbaser), Luis Hidalgo (CEO de DCV&Partners), José Manuel Ramos (CEO de Hub7S), Belén López (CEO de Gil Stauffer), Fernando González (director técnico de Prensa Ibérica), Pablo Beltrán (CEO de True Broker), Miguel Ángel Cobos (PhD, Instituto de Magnetismo Aplicado de la UCM), junto con Nelson Molero (secretario general del Club Leonardos, fundador de Bisocial).

A través de sus intervenciones, emergió un mosaico de realidades empresariales que revela la heterogeneidad de la adopción de IA en España.

El liderazgo tecnófilo en sectores tradicionales

Belén López, CEO en el sector de mudanzas, confesó: "Soy el claro ejemplo de ese líder al que le gusta mucho la tecnología. Yo sí que creo que es el futuro".

"En un sector tan poco especializado en muchas partes como el mío, la IA elimina toda la carga administrativa brutal que tenemos", explicó. Su entusiasmo es genuino: "Puedes automatizar tareas con un lenguaje programático que yo no conozco, a golpe de 'quiero que este email con un reporte me lo mandes al chat y me analice cifras'. Facilísimo".

Sin embargo, López advirtió sobre el FOMO (fear of missing out): "La herramienta que hoy tienes, mañana ya no vale. Hay que aprender fácil, pero luego ya tienes Manus y te preguntas '¿mejor no habrá?' Creo que el tema del fracaso viene, primero, desde un punto de vista emocional y sobre todo estratégico. Hay que tener mucho foco en dónde quieres llevar tu empresa, a dónde te quieres llevar a ti mismo, y sobre todo cómo lo quieres comunicar a tus empleados".

Su reto personal: reconvertir mandos intermedios "muy maduritos". "Pasarles del 600 al Ferrari o al Tesla es complicado. Y ahí es donde yo creo que está el fracaso. Pero si tienes claro tu futuro, tus objetivos y no te entra el FOMO, yo creo que puede tener mucho éxito".

Cuando las grandes corporaciones se encuentran con la frustración

Laura Pérez, directora de talento en Urbaser (economía circular) con 40.000 empleados, compartió una experiencia reveladora: "Hemos ido a muchas charlas. Al principio era muy novedoso pero muy vacías de contenido. Salíamos diciendo 'sí, pero esto necesita muchísimo análisis de la situación'".

La empresa ha dado pinceladas: todos los trabajadores tienen acceso a Copilot, que ayuda con emails, resúmenes y esa masificación administrativa. "En ese sentido bien, porque nuestros empleados son muchos emails, muchos resúmenes. Esa parte administrativa nos ayuda mucho en nuestro día a día".

Pero en proyectos más ambiciosos, el resultado ha sido decepcionante: "Hemos contactado con algunas empresas para proyectos en la parte operacional (rutas, flota, maquinaria) y en recursos humanos. Si una hemos cogido, no ha sido un éxito. ¿Por qué? Porque te hace, te dan una ayuda, pero no analiza la situación. Nos venden una herramienta, nos venden algunos vídeos, información que no se aproxima a lo que queremos y necesitamos. Por lo tanto, lo hemos descartado".

Su empresa tiene un departamento de transformación donde se les mide por "excelencia operacional, resiliencia, gestión del cambio", pero encuentra que la IA aún no acompaña: "Seguimos preguntando, informándonos, con consultores, pero poca implementación real. Todavía queda mucho recorrido".

El estigma oculto: ¿me atrevo a decir que uso IA?

Margarita Alcaide, aportó una reflexión inquietante sobre el estigma social que rodea a la IA.

Alcaide recordó haber visto en un programa de televisión diseñadores de moda discutiendo si debían reconocer públicamente que utilizan IA en sus diseños. "Ese debate me dejó muy preocupada", confesó.

El dilema es real: "La primera reflexión del empresario pequeño es: IA igual a fake, igual a algo falso, algo que no es creíble. Hemos asumido que es algo negativo, que puede generar noticias falsas".

El segundo temor es reputacional: "Si yo reconozco que lo estoy utilizando, ¿cómo me va a afectar a mi credibilidad? ¿Están preparados para que yo me ponga aquí una medalla? Muchos sectores presentan trabajo más tarde de lo que pueden hacerlo con IA porque si no les toca bajar los precios de las facturas".

Alcaide identificó que la IA se usa masivamente pero en silencio: "Lo hacemos inconscientemente. Cuando yo pongo en mi currículum que tengo un certificado de ChatGPT, evidentemente lo estoy haciendo consciente. Pero en muchas ocasiones no lo digo porque acaso mis clientes no están preparados".

El mercado laboral: entre la pyme estancada y la gran empresa exigente

Luis Hidalgo, especialista en headhunting y talento, observó una polarización clara: "Tengo dos perfiles de compañía. Las pymes no me están pidiendo nada relacionado con IA, ni a mí ni a colegas".

Las pymes están en su día a día, y su evolución depende del dueño: "Encontré algunas donde el dueño tiene mucha curiosidad. Esta pyme de cincuenta, sesenta personas tiene un nivel tecnológico altísimo. Tiene unos mandos bestiales. Pero porque el dueño tiene esa inquietud. Eso no es lo normal en la pyme".

En empresas grandes: "Cada vez más te piden gente con perfil moderno. Y dices ¿qué significa perfil moderno? Una persona que sepa manejarse con la tecnología, la IA".

De la formación a la deformación: el problema de las expectativas

José Manuel Ramos, experto en formación a medida para grandes compañías, fue contundente: "Más que formación, ahora estamos en la deformación. La gente cada vez tiene menos claro qué es lo que quiere y cuesta mucho más entender para qué quieren trabajar determinados temas".

Ramos identificó un problema de fondo: "Nos ven como alguien con el que hablar de inteligencia artificial. Cuando empiezas a rascar sobre para qué quieres hacer determinadas cosas, te das cuenta de que muchas veces antes nos pedían un curso de Excel, pero el problema era que no sabían hacer las operaciones contables. Excel era la herramienta. Si no sabías hacerlo a mano en un papel, ¿una herramienta para qué te sirve?"

Su reflexión: "La IA es la lupa que te ayuda a maximizar lo bien o lo mal que estás haciendo las cosas. La IA se convierte en una herramienta que te puede permitir llegar a sitios que hasta ahora no estabas llegando".

Ramos comparó el momento actual con la llegada del mundo 2.0 en 2008: "Iba a empresas a ofrecerles herramientas 2.0 para gestionar proyectos, generar innovación. Me miraban con cara de 'eso es lo que utilizan mis hijos para hablar con sus amigos, eso no me vale'. Ahora todo el mundo tiene diferentes canales de comunicación. Estamos en ese momento de asimilación".

Su propuesta: "Todavía necesitamos embajadores de la IA en las pymes. A todos los niveles organizativos".

La transversalidad en medios de comunicación

Fernando González, director técnico en el mercado de reuniones y eventos, explicó cómo los medios han derivado hacia la organización de eventos debido a la crisis de publicidad.

Su observación clave: "En este segundo semestre tenemos puesto el enfoque en proyectos sobre inteligencia artificial, centros de datos, energía, formación profesional, innovación en la gestión sanitaria, y logística y transporte. El tema de IA es tan transversal que está presente en todos nuestros proyectos actualmente".

Dos mundos en tensión: banca versus ciencia

Miguel Ángel Cobos, PhD del Instituto de Magnetismo Aplicado de la UCM con experiencia previa en BBVA, ofreció una perspectiva dual reveladora.

"En las entidades financieras, la IA está llegando, colándose por todos los puestos de trabajo, también con formación. Hay mucho dato, proceso y contratación, lo que facilita la adopción", explicó. "Está removiendo desde el punto de vista de inquietud pero también de emoción. Está penetrando muchísimo en grandes multinacionales".

Pero la ciencia es otro mundo: "El investigador tiene que ser más que la IA. Tienes que llegar a algo nuevo, que nadie haya trabajado, que sea un descubrimiento".

Sin embargo, la IA sí ayuda en fases iniciales: "Antes tenías que ver mucha literatura científica, muchos artículos, trabajar mucho. Ahora la IA te lo da de forma mucho más automática. Si quiero investigar en nanomateriales magnéticos, síntesis de materiales con hierro y cobre, con solo poner esos términos, la IA te libera mucho tiempo".

No obstante: "No es como en grandes corporaciones que se implanta por todos lados. En investigación va a depender del investigador y del equipo. No es totalmente homogéneo".

Su preocupación sobre el futuro: "Estamos hablando de que se pueden construir tejidos celulares nuevos con ADN determinado. Eso da que pensar. Si esto se va a tener dentro de 20 años, en ingeniería genética, en nuevos materiales, puede generar una evolución enorme en la ciencia".

La tesis más radical: el fin de la revolución industrial

Pablo Beltrán, ofreció la visión más provocadora: "En la industria no existe la IA. Creo que estamos sobrevalorando la IA e infovalorando al ser humano". Su tesis: "No es que no tenga conciencia, es que no es inteligente. La IA para mí es conocimiento, pero no es saber hacer".

Beltrán predice una hiperpolarización radical: "No creo que estemos ante una revolución industrial. Creo que se ha acabado la revolución industrial. Creo que la IA se carga la industria, la hace poco valiosa".

Su escenario: "Estamos ante una revolución humanista. Se está emitiendo tanto dinero en IA que va a provocarse una burbuja. Vamos a ver grandes quiebras económicas de grandes IAs. La quiebra de esas IAs va a quedar anexada a la deuda de los estados. Van a desaparecer del mapa los estados nacionales, dañados por arriba por esos tres estados (grandes IAs), y por otro lado, un ser humano que tiene que entender que la clave va a estar en la creatividad".

Su propuesta para Europa: "Además de regular, hay que hacer inversión muy fuerte en modelos educativos para crear un ser humano muy creativo y luego enseñarles a usar esa IA"

Beltrán concluye: "Si los robots terminan ocupando los puestos de trabajo, ese ser humano queda liberado para hacer cosas más importantes. Va a haber que reeducar al ser humano".

El valiente que se reconvierte: perfil del alumno de IA

Enrique Serrano aportó una perspectiva reveladora sobre quién se está formando en inteligencia artificial.

"Yo diría que valientes", respondió cuando se le preguntó qué tipo de alumnos llegan a MBIT. "Aquí viene un alumno de una edad entre 35 y 40 años que quiere hacer un cambio, un giro en su vida. En algunos casos son personas que se han quedado fuera del sistema o del mercado y ven que es su tabla de salvación. Y lo consiguen, con esfuerzo".

Los perfiles son sorprendentemente diversos: "Nos hemos encontrado topógrafos que se hicieron data engineers. En recursos humanos hay un programa de People Analytics y esas personas luego generan grandes cambios en sus organizaciones. Hemos tenido personas que son los responsables de IA de La Liga, de Iberia, de Ferrovial".

Una historia especialmente inspiradora: "Un comercial de 62 años que se había quedado fuera del sistema pasó por aquí, se hizo un programa y acabó en una empresa de diversidad sin venir de este mundo tecnológico".

El espejo chino que desmitifica la narrativa dominante

Nelson Molero, secretario general del Club Leonardos y fundador de Bisocial, aportó una perspectiva reveladora tras asistir a un foro de agentes de IA en Beijing.

La conclusión desmitifica la narrativa dominante: "Si se está muy adelantado en China en infraestructura, evidentemente es así. Pero la permeabilidad al sector empresarial, tanto en China como aquí, no está llegando de la manera que se esperaría".

Molero también advirtió sobre el impacto desigual de la IA en América Latina: "Mucho del white collar es mujer, por lo que la IA podría ampliar la brecha de género" en esa región.

OUT-SIGHTS de la sesión

De la sesión emergieron diez líneas de acción estratégicas, propuestas de cambio, para transformar el vértigo en oportunidad:

1. Embajadores de IA: acompañamiento estratégico en las organizaciones

La propuesta contempla crear figuras de acompañamiento en las organizaciones, similares a coaches o mentores, especialmente en pymes y a todos los niveles organizativos. Estos embajadores no serían necesariamente expertos técnicos, sino profesionales capaces de traducir las capacidades de la IA a las necesidades específicas de cada organización.

Como señaló José Manuel Ramos: "Todavía necesitamos embajadores de la IA en las pymes. A todos los niveles organizativos". Esta figura iría de la mano de los equipos, ayudándoles a identificar casos de uso reales, diseñar proyectos piloto y gestionar el cambio emocional que implica la adopción tecnológica.

El objetivo es evitar que las empresas se lancen solas a experimentar sin criterio, como ocurrió con el 95% de proyectos fracasados, y crear en cambio procesos estructurados de adopción con acompañamiento profesional.

2. Diagnóstico emocional previo: el trabajo interior antes de la tecnología

Antes de cualquier implementación tecnológica, hay que realizar un trabajo interior sobre motivaciones, expectativas y recursos disponibles. Como advirtió Elena Alfaro: "Muchos empiezan la casa por el tejado. La ansiedad les empuja a irse corriendo a formar o a informarse, pero ni siquiera tienen el trabajo interior de para qué lo voy a usar, qué espero de esto, cuánto tiempo me va a llevar, cuántos recursos..".

Esta propuesta implica desarrollar herramientas de autodiagnóstico empresarial que incluyan:

• Identificación del estado emocional del líder ante el cambio (ansiedad, entusiasmo, resistencia)

• Definición clara del propósito: ¿qué problema específico quiero resolver con IA?

• Análisis de recursos disponibles: tiempo, presupuesto, talento interno

• Gestión del FOMO: identificar cuándo la motivación es estratégica versus cuándo es presión social

3. Proyectos piloto con KPIs específicos y capacidad de pivote rápido

Desarrollar proyectos pequeños pero con impacto medible, KPIs claros adaptados a cada proyecto, y capacidad de escalado rápido si funcionan o conmutación rápida si fracasan.

Josep Aracil compartió su experiencia en Inetum: "El debate que he tenido para medir la implantación de la IA y el éxito ha sido brutal. Encontrar KPIs de negocio que me permitieran saber si estaba yendo en el buen camino no era fácil. Había proyectos que requerían KPIs relacionados con horas de eficiencia, otros con coste económico. En cada caso tenía que encontrar algo específico. No valían los mismos KPIs para todos los proyectos de IA que estábamos haciendo en paralelo".

La propuesta incluye: diagnóstico estratégico previo, proyectos piloto con impacto medible, cultura de "fail fast" (fallar rápido para aprender rápido), y mentalidad de startup aplicada a la innovación corporativa.

4. Educación en creatividad: el diferencial humano frente a la máquina

Invertir en modelos educativos que fomenten la creatividad humana como diferencial competitivo frente a la IA. La motivación debe valorarse como competencia clave en procesos de selección y formación.

La IA puede simular diálogos pero no posee intencionalidad ni conciencia. No vive, no tiene cuerpo. La propuesta educativa incluye:

• Programas que fomenten el pensamiento divergente desde primaria

• Formación en gestión de la incertidumbre (donde la IA falla)

• Desarrollo de inteligencia emocional como competencia diferencial

• Aprendizaje del uso estratégico de IA como herramienta, no como sustituto.

5. Regulación equilibrada: proteger sin paralizar

Europa debe mantener su enfoque de debate democrático, pero agilizándolo para no perder competitividad. La regulación debe proteger sin frenar el desarrollo económico.

Josep Aracil explicó: "Europa se ha metido en el lío de la regulación. Somos democráticos y tiene que haber debate. A priori no parece mala aproximación el debatir entre todos para que la adopción de la IA sea subida por la sociedad. Pero es una aproximación lenta que tiene un impacto en las empresas muy importante".

El reto: conseguir salvar la batalla de la protección de datos, que es necesaria pero no debe ser un freno al desarrollo económico. Europa necesita su brújula de competitividad sin perder sus valores de protección ciudadana.

6. Redefinición del concepto "trabajo": liberación versus amenaza

Si los robots ocupan puestos industriales, el ser humano queda liberado para tareas más significativas. Pero eso requiere reeducar y redefinir valores sociales fundamentales.

Como señaló Pablo Beltrán: "Si los robots terminan ocupando los puestos de trabajo del ser humano de la revolución industrial, ese ser humano queda liberado para hacer cosas más importantes. Va a haber que reeducar al ser humano. Lo primero es redefinir todas las palabras del arco de la revolución industrial. Y la primera es la palabra 'trabajo'".

7. Gestión del estigma de la IA: de la culpa al orgullo estratégico

Crear narrativas positivas sobre el uso de IA en productos y servicios, educando al mercado sobre su valor real sin caer en el marketing vacío.

Se trataría de generar campañas de educación sobre qué es realmente la IA y qué no es, casos de uso que demuestren valor añadido real (no solo eficiencia), transparencia sobre cómo se usa la IA en productos y servicios, y diferenciación entre uso estratégico versus uso cosmético de IA.

8. Formación continua accesible: de 35 a 62 años, la edad no es barrera

Validar que personas de 35 a 62 años pueden reconvertirse exitosamente. La edad no es barrera, la motivación sí importa.

Hay oportunidades de reconversión profesional Silver (mayores de 50), programas de upskilling y reskilling específicos por sector, reconocimiento de la experiencia como valor añadido al conocimiento técnico, y mentoría inversa: juniors enseñando tecnología, seniors enseñando contexto.

9. Transparencia corporativa en el shadow AI: de la prohibición a la canalización

Proporcionar herramientas corporativas de IA para evitar el uso descontrolado de plataformas públicas que comprometen la seguridad de datos.

Implementar plataformas corporativas de IA con protección de datos, formar a los empleados en uso seguro y estratégico, crear políticas claras sobre qué se puede y no se puede hacer con IA, y medir la adopción interna como KPI de transformación digital.

10. Concienciación sobre el impacto climático de la IA

Incluir en las estrategias de sostenibilidad el consumo energético de la IA y los centros de datos.

Esta línea implica:

• auditorías de huella de carbono de proyectos de IA

• priorización de eficiencia energética en selección de modelos

• optimización de consultas para reducir consumo

• transparencia sobre el coste ambiental de la IA en reportes de sostenibilidad corporativa.

Library

Nelson Molero, Secretario General del Club Leonardos y CEO de BiSocial, cerró la sesión recomendando tres lecturas fundamentales:

1. "Un minuto para el absurdo" - Anthony de Mello

2. "Cuántica: Tu futuro en juego" - José Ignacio Latorre

3. Tecnologías convergentes: salud, IA y blockchain

Canal TV

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Sobre Leonardos y próximos encuentros

El Club Leonardos continúa su misión de generar sabiduría desde la reflexión multidisciplinar. Inspirado en Leonardo da Vinci y los movimientos boutique que han transformado la historia, el Club reúne a expertos de diversos campos comprometidos con generar propuestas de cambio que mejoren nuestra sociedad.

La próxima sesión, programada para octubre en Valencia, abordará el tema "Autenticidad: El nuevo poder del liderazgo".