La entrada en vigor plena de la AI Act europea en 2026 transforma el diseño, despliegue y gobernanza de los sistemas de Inteligencia Artificial en el entorno empresarial. Bajo este nuevo escenario, las organizaciones deben acreditar con evidencias auditables que sus sistemas son fiables, seguros y supervisados. Así lo señala knowmad mood, multinacional tecnológica líder en soluciones de transformación digital, que advierte de que muchas compañías aún se encuentran atrapadas en ciclos interminables de pruebas de concepto, sin una estrategia clara para escalar la IA de forma industrial, sostenible y alineada con los requisitos regulatorios europeos.

La AI Act establece un marco normativo sin precedentes que obliga a las empresas, especialmente a aquellas que desarrollan o utilizan sistemas de IA de alto riesgo, a garantizar aspectos como la calidad de los datos, la explicabilidad de los modelos, la supervisión humana, la ciberseguridad o la formación del talento. Todo ello bajo un principio clave: la confianza como base de la innovación. En este contexto, knowmad mood subraya que el verdadero reto no es únicamente cumplir con la normativa, sino utilizarla como palanca para construir una cultura de IA sostenible, apoyada en datos de calidad, modelos gobernados y talento preparado. Para ello, identifica siete evidencias clave que las empresas españolas deberán ser capaces de demostrar de forma fehaciente en 2026.

1. Trazabilidad completa del dato a lo largo de todo su ciclo de vida. Las empresas deberán ser capaces de demostrar el origen, la calidad, el linaje y el uso de los datos empleados en el entrenamiento, validación y operación de los sistemas de IA. Esto implica contar con mecanismos que aseguren que los datos son representativos, actualizados y libres de sesgos indebidos, así como con procesos que permitan reconstruir cualquier decisión automatizada a partir de los datos que la hicieran posible. Según datos de McKinsey, sólo el 12% de las organizaciones tiene datos realmente preparados para IA, lo que implica que la mayoría no cuenta aún con la trazabilidad y calidad de datos necesarios para cumplir con la AI Act.
2. Modelos de IA auditables, explicables y debidamente documentados. La normativa exige que los modelos no sean “cajas negras”. Las organizaciones deberán disponer de documentación técnica y funcional que permita entender cómo se han diseñado los modelos, qué variables influyen en sus resultados y bajo qué supuestos operan. Esta auditabilidad será clave tanto para los reguladores como para los propios equipos internos. Además de las exigencias de auditabilidad, la AI Act contempla multas de hasta 35 millones de euros o el 7% de la facturación global por incumplimientos graves, como ausencia de documentación técnica o transparencia insuficiente.
3. Supervisión humana obligatoria y demostrable. Uno de los pilares de la AI Act es la supervisión humana efectiva. No basta con que una persona esté “en el circuito”; será necesario demostrar que existen roles definidos, procedimientos claros y capacidad real de intervención, corrección o anulación de decisiones automatizadas cuando se detecten errores o riesgos.
4. Gestión integral y proactiva del riesgo. Las empresas deberán identificar y evaluar de forma continua los riesgos asociados a sus sistemas de IA, incluyendo riesgos técnicos, éticos, legales y reputacionales. Esto supone implementar marcos de evaluación que contemplen posibles sesgos, impactos sobre derechos fundamentales y consecuencias no deseadas para clientes, empleados o la sociedad. En estudios de adopción de IA en Europa, sólo aproximadamente el 30% de los sistemas analizados estarían regulados por la AI Act, ya que el resto se considera de riesgo bajo o sin obligación directa.
5. Ciberseguridad aplicada específicamente a la IA. La protección de los sistemas de IA frente a ataques, manipulaciones de datos, envenenamiento de modelos o fugas de información será una evidencia crítica. Según Perforce, el 60% de las organizaciones han experimentado brechas de datos o robos en entornos no productivos donde habitualmente se entrena la IA, lo que demuestra la urgencia de robustecer la seguridad de estos sistemas antes de su despliegue productivo. Por ello, la ciberseguridad deja de ser un elemento transversal para convertirse en una capacidad integrada desde el diseño y durante toda la operación de los sistemas inteligentes.
6. Observabilidad y monitorización continua del comportamiento del modelo. Cumplir con la AI Act no termina en el despliegue. Las organizaciones deberán demostrar que monitorizan de forma continua el rendimiento y el comportamiento de sus modelos en producción, detectando desviaciones, degradaciones o usos fuera de contexto, y actuando de forma preventiva antes de que se materialicen riesgos.
7. Talento capacitado y procesos de recertificación continua. La regulación pone un énfasis especial en las personas. Según informes europeos, el talento especializado en IA representa aproximadamente el 0,41% de la mano de obra en la UE, y la competencia global por estos perfiles es cada vez más intensa, lo que complica la capacidad de las organizaciones para formar y retener talento cualificado. Las empresas deberán acreditar que los equipos que desarrollan, operan y supervisan la IA cuentan con la formación adecuada, así como con programas de actualización y recertificación que garanticen competencias alineadas con la evolución tecnológica y normativa.

“La AI Act supone un cambio de paradigma: pasamos de preguntar qué puede hacer la IA a exigir cómo y bajo qué garantías lo hace”, declara Antonio José Hernández Fernández, Head Of Business Line Data & Analytics en knowmad mood. “Se debe abordar como una transformación estructural, no como un simple proyecto de compliance. Construir una cadena de valor completa permitirá a las empresas escalar la IA de forma responsable, cumplir con la regulación y generar impacto real y sostenible en el negocio. Las organizaciones que entiendan que el gobierno del dato, la trazabilidad y la supervisión humana no son frenos, sino aceleradores de confianza, estarán mejor posicionadas para competir en 2026 y más allá.”