Edición 214 - Inteligencia artificial: el nuevo motor de la competitividad empresarial 2026
Inteligencia artificial para el día a día empresarial
Por: Sanclemente Fernández Abogados S.A.
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta de común uso que facilita las tareas diarias. En este sentido, ignorar su uso masificado solo causa incertidumbre en relación con los riesgos que se pueden estar generando y desventajas en la competencia en el mercado si no se incorporan de manera correcta a las empresas. Según la fundación COTEC, las empresas que utilizan al menos una inteligencia artificial tienen un aumento promedio del 27 % en la productividad con respecto a las compañías que no las implementan. Incluso, las empresas que manejan modelos de inteligencia artificial de Machine Learning[1] pueden elevar su productividad hasta en un 70 %[2].
Por esta razón, lo primero que se debe hacer en este contexto es entender los riesgos a los que el uso de la inteligencia artificial puede llevar, sobre todo en campos como la protección de datos sensibles, la propiedad intelectual, el secreto profesional y la gobernanza interna. Además, las fugas de información, la suplantación personal y desmejoras en los productos y servicios ofrecidos son temas que, más allá de la especulación, están al orden del día con el uso de la IA.
Es por esto que, ante la insipiente legislación actual en Colombia, las empresas privadas cobran un papel fundamental en la formulación de políticas, manuales y guías de uso de modelos de inteligencia artificial para el buen desempeño de la operación de la compañía.
Así, se puede usar como referencia la experiencia de otras jurisdicciones y de sus decisiones judiciales que guían la forma en que debe ser y será el manejo legal de estas herramientas en el futuro cercano[3]. Un buen referente es la Unión Europea, donde se ha desarrollado la AI Act que representa un gran avance en la regulación de los modelos de inteligencia artificial, al discriminarlos entre modelos de mínimo riesgo, riesgo limitado, alto riesgo y riesgo inaceptable, señalando cuales son las prácticas de los modelos que pueden generar estos niveles de riesgo[4]. Dando así una guía a cómo debe usarse y la posibilidad de prever que herramientas son viables de utilizar.
En otro sentido, un reciente fallo emitido por el juez Jed Rakoff, del distrito sur de Nueva York, decidió que las conversaciones mantenidas con la inteligencia artificial no pueden ser protegidas por el secreto profesional y sí pueden ser utilizadas como pruebas dentro de procesos judiciales, debido a que estos modelos no son abogados, no tienen matricula y no generan una relación profesional entre el usuario y el modelo, de manera que “el uso de estas herramientas constituye una renuncia implícita al secreto profesional”[5].
Con base en lo anterior, todas las personas vinculadas a la empresa deben tener conocimiento y entrenamiento en relación con las conductas prohibidas y permitidas, los niveles de gravedad de cada conducta, las consecuencias en caso de incurrir en ellas, así como las medidas de prevención de fuga de información, protección de información sensible y manejo de datos, además de todas aquellas particularidades que la empresa considere relevantes en el uso de este tipo de tecnologías.
Es por esto que, en un entorno empresarial cada vez más inmersivo en el mundo digital, contar con reglas claras sobre el uso de la inteligencia artificial es necesario para las compañías. Así, Sanclemente Fernández Abogados S.A. ha desarrollado políticas de IA para que haya un manejo adecuado de estas herramientas, cumpliendo con la protección de los derechos de los actores involucrados, de forma que se evitan y reducen los escenarios de riesgo.
[1] Machine learning es el subconjunto de inteligencia artificial (IA) centrado en algoritmos que pueden “aprender” los patrones de los datos de entrenamiento y, posteriormente, hacer inferencias precisas sobre nuevos datos. Esta capacidad de reconocimiento de patrones permite que los modelos de machine learning tomen decisiones o predicciones sin instrucciones explícitas y codificadas. IBM. (s. f.). What is machine learning? https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/machine-learning
[2] Óses, A. (2025). Inteligencia artificial y productividad laboral: Evidencia de las empresas españolas (Versión 8). Fundación Cotec para la Innovación. https://cotec.es/wp-content/uploads/2025/10/IA_WoK-v8_FINAL-IA-y-Productividad-Laboral.pdf
[3] United States District Court, Southern District of New York. (2026, febrero 17). United States v. Heppner, No. 1:25-cr-00503 (JSR), Memorandum. https://www.akingump.com/a/web/ssTGsd5NHbtZ1onzXQMTye/1_25-cr-503-27-memorandum.pdf
[4] European Commission. (2024). Regulatory framework for artificial intelligence. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
[5] United States District Court for the Southern District of New York. (2025). Memorandum (United States v. Bradley Heppner, No. 1:25-cr-503-27, Judge Jed Rakoff).
Abril 2026