La revolución tecnológica avanza a un ritmo sin precedentes, y aunque la innovación ha sido constante, el verdadero punto de inflexión llegó en 2023 con la irrupción de ChatGPT-4. Si bien la inteligencia artificial (IA) ya existía, su adopción masiva democratizó el acceso y transformó la vida cotidiana, la gestión empresarial y el funcionamiento institucional. La década de 2020 marcó el paso de la experimentación a la consolidación de la IA generativa como infraestructura esencial, reconfigurando la forma en que las empresas informan y se relacionan con clientes, socios e inversores. La información corporativa —financiera, legal, no financiera y de sostenibilidad— ha dejado de ser un ejercicio retrospectivo para convertirse en un flujo dinámico, predictivo y automatizado, impulsado por la IA. Sin embargo, este avance plantea desafíos sociales, legales y éticos. La entrada en vigor del Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (EU AI Act) en agosto de 2026, junto con la Directiva sobre Información Corporativa en materia de Sostenibilidad (CSRD), ha generado un entorno de máxima exigencia para directivos y responsables legales, que deben adaptarse a un marco regulatorio inédito. La aplicación de estas normativas ha generado incertidumbre entre las empresas que emplean IA en sus procesos internos o en la interacción con terceros. Aunque el Reglamento de IA fue aprobado en 2024, será en agosto de 2026 cuando su impacto real se hará sentir, especialmente por la regulación de los sistemas de alto riesgo y la exigencia de transparencia radical. El Reglamento de IA introduce un nuevo paradigma normativo, redefiniendo la relación entre empresas y sus grupos de interés bajo la llamada “nueva higiene de transparencia”. El Artículo 50 establece la obligación de informar a los usuarios sobre cualquier interacción mediada por IA, afectando especialmente a la comunicación corporativa y al uso de Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) en la atención al cliente e inversores. El Artículo 50 se convierte en el eje central del reglamento, imponiendo a las empresas el deber de garantizar que cualquier persona sepa si interactúa con un sistema automatizado. Este principio se traduce en tres áreas clave: - Etiquetado de contenidos sintéticos: Imágenes, audios o vídeos generados por IA deben estar claramente identificados, lo que ayuda a combatir la desinformación y los deepfakes. - Protección de datos biométricos y emocionales: El reglamento exige transparencia total en el uso de sistemas que infieran emociones, especialmente en procesos de selección, para evitar sesgos y proteger a los candidatos. - Interfaces de atención al cliente: La advertencia sobre el uso de IA debe ser constante y explícita, garantizando que los usuarios estén siempre informados. La transparencia se vuelve esencial ante el auge de contenidos sintéticos y la detección de emociones. El sector financiero, consciente del valor de la veracidad, debe prepararse para gestionar crisis reputacionales derivadas de la desinformación y prestar especial atención a las tecnologías que infieren estados anímicos o biométricos. El nuevo marco regulatorio de la IA de alto riesgo introduce el principio de responsabilidad proactiva: las empresas deben autoevaluar la conformidad de sus sistemas, documentar exhaustivamente y garantizar la supervisión humana efectiva. Esta autonomía se complementa con la vigilancia estatal, ya que las autoridades pueden auditar los sistemas en cualquier momento, obligando a las organizaciones a mantener una trazabilidad total y fomentando la aparición de consultoras especializadas en cumplimiento normativo. En cuanto a la responsabilidad civil, la falta de una directiva europea armonizada genera inseguridad jurídica. La Directiva de Responsabilidad por Productos (PLD) clasifica el software como producto, estableciendo responsabilidad estricta por daños causados por fallos algorítmicos, pero la fragmentación normativa entre países dificulta una gestión uniforme del riesgo y favorece desigualdades en el acceso a la tecnología. La función financiera también vive una transformación radical. La automatización cognitiva permite cierres contables casi continuos, y la IA generativa facilita la redacción de informes y la integración de datos estructurados y no estructurados. Ejemplos como Siemens, que ha optimizado la gestión financiera global mediante IA, ilustran el salto hacia modelos Finance-as-a-Service y la reducción de la carga manual. El análisis predictivo, por su parte, ha mejorado la gestión de la liquidez y la previsión de cobros, permitiendo anticipar tensiones financieras y reducir la dependencia de financiación externa. La supervisión en tiempo real y la capacidad de la IA para identificar anomalías han revolucionado la auditoría y la gestión fiscal, donde la automatización y la predicción se consolidan como herramientas clave. La Directiva CSRD ha elevado la transparencia no financiera al nivel de la contabilidad, obligando a miles de empresas a reportar bajo estándares ESRS. La recopilación manual de datos resulta inviable ante la complejidad y volumen de información, por lo que la digitalización avanzada y la IA se convierten en aliados imprescindibles para cumplir con la normativa y evitar sanciones. La IA generativa permite conectar documentos no estructurados con marcos normativos, facilitando la extracción de métricas y el acceso a datos en tiempo real, como demuestra el caso de Unilever. Sin embargo, el uso de IA también puede aumentar el riesgo de greenwashing, por lo que inversores y ONGs emplean auditorías automatizadas para contrastar la información corporativa con datos externos, elevando el coste reputacional de cualquier inconsistencia. El fenómeno del Shadow AI —el uso de herramientas no autorizadas por parte de empleados— representa un riesgo de gobernanza que las empresas no pueden ignorar. La falta de control sobre el uso de IA puede derivar en fugas de información y vulnerabilidad jurídica. El nuevo reglamento exige una supervisión real y proactiva, y las aseguradoras ya ajustan sus pólizas para excluir siniestros derivados de la IA si no existe una vigilancia adecuada. En definitiva, la IA redefine la gestión empresarial, la transparencia y la responsabilidad, exigiendo a las organizaciones una adaptación profunda en sus procesos, controles y cultura corporativa para afrontar los retos regulatorios, éticos y operativos del nuevo entorno digital. Fuente: elderecho.com