Startup Olé ha vuelto a llenar a mediados de octubre el Palacio de Congresos y el Colegio Arzobispo Fonseca de charlas sobre emprendimiento tecnológico, innovación e inversión. Es un escaparate valioso para la ciudad. Pero la mayoría de las empresas salmantinas no son startups, sino gestorías, comercios, despachos, clínicas, bodegas o empresas de servicios que se preguntan algo mucho más concreto: cómo usar la IA el lunes por la mañana sin meterse en líos.
La pregunta llega tarde en muchos casos, porque la IA ya está dentro de la oficina. Alguien redacta correos con un asistente, otra persona le pide que resuma un contrato y un tercero pega una hoja de cálculo de clientes para que le saque conclusiones. Casi nunca lo ha decidido la dirección, y casi nunca hay unas normas escritas.
Ponerlas por escrito no exige un departamento jurídico ni un documento de cincuenta páginas. Exige decidir qué herramientas se usan, para qué tareas y con qué datos, y explicarlo de forma que todo el equipo lo entienda. La propia Agencia Española de Protección de Datos ha dado ejemplo, y su planteamiento sirve de guía a cualquier empresa pequeña.
Castilla y León, todavía a medio camino
En Castilla y León el salto está a medio dar. De cada cien empresas de la comunidad con diez o más empleados, menos de diecisiete usaban inteligencia artificial a comienzos de 2025, según la encuesta del INE sobre uso de las TIC. La media española estaba en el 21,1 %, y la Comunidad de Madrid, a poco más de dos horas por autovía, llegaba al 30,1 %.
Esas cifras recogen el uso que las empresas declaran, no el que hacen sus trabajadores por su cuenta con herramientas gratuitas. Ese segundo uso es más difícil de medir y también más arriesgado, porque se produce sin contratos, sin configuración y sin que nadie sepa qué documentos han salido de la empresa camino de un servicio externo.
Por eso la primera decisión no es tecnológica. Consiste en reconocer que el equipo ya usa la IA y en darle un cauce ordenado. Prohibirla sin ofrecer alternativa suele empujar el uso a los móviles personales, que es justo el escenario que más conviene evitar.
El ejemplo de la Agencia Española de Protección de Datos
En noviembre de 2025, la AEPD publicó su Política general interna para el uso de IA generativa, la primera de este tipo en el sector público según la propia Agencia. El documento ordena la selección de herramientas, el tratamiento de datos personales, el diseño de los casos de uso, la transparencia y la gestión de incidentes.
Una pyme no necesita copiar ese nivel de detalle, pero sí puede tomar su estructura. Primero, qué herramientas están autorizadas y con qué tipo de cuenta. Segundo, para qué tareas se pueden usar. Tercero, qué datos no deben entrar nunca. Y cuarto, quién revisa el resultado antes de que llegue a un cliente o a un expediente.
La Agencia presenta además el texto como una primera versión, sujeta a un proceso continuo de evaluación y adaptación. Esa idea también vale para una empresa pequeña: unas normas cortas que se revisan cada seis meses funcionan mejor que un reglamento perfecto que nadie lee y que se queda viejo en cuanto cambian las herramientas.
Qué datos no deberían salir nunca de la oficina
La regla más útil es también la más simple: ningún dato personal de clientes, pacientes o empleados entra en una herramienta que la empresa no haya contratado y configurado. Eso incluye nombres, DNI, direcciones, teléfonos, cuentas bancarias, datos de salud y, por supuesto, las copias de documentos de identidad que tantas gestorías y despachos manejan a diario.
La AEPD, en sus recomendaciones para usuarios de chatbots, aconseja limitar los datos personales que se exponen y no facilitar datos de terceros si hay dudas de que el tratamiento vaya a salir del ámbito doméstico. Una empresa está fuera de ese ámbito por definición, así que lo que para un particular es un consejo, para una gestoría o una clínica es una norma de trabajo.
Cuando la tarea exige trabajar con un documento real, lo prudente es quitarle antes lo que identifica a las personas. Para resumir una escritura o revisar las cláusulas de un contrato de arrendamiento, la herramienta no necesita saber cómo se llaman las partes ni cuál es su DNI. Ese paso previo de anonimización debería figurar en las normas como obligatorio, no como simple recomendación.
Quién se encarga y cómo se explica al equipo
Unas normas sin responsable acaban olvidadas. En una empresa de diez o veinte personas basta con que alguien de la dirección asuma el tema, lleve la lista de herramientas autorizadas y sea la persona a la que se pregunta cuando surge una duda. No hace falta que sea informático, sino alguien con autoridad y con tiempo para revisar el asunto de vez en cuando.
La explicación al equipo funciona mejor con ejemplos que con artículos de ley. Una sesión de una hora en la que se enseñan tres casos reales de la propia empresa, uno que se puede hacer, otro que se puede hacer quitando antes los datos personales y otro que no se debe hacer nunca, deja más claro el criterio que cualquier circular.
También conviene acordar qué hacer cuando algo sale mal. Si alguien pega por error un documento con datos de un cliente en una herramienta no autorizada, debe poder contarlo sin miedo, para que la empresa valore si se trata de una brecha de seguridad y actúe a tiempo. Si el error se esconde, la empresa pierde el margen para reaccionar.
Por dónde empezar a automatizar con cabeza
Con las normas claras, llega el momento de buscar dónde ahorra tiempo de verdad la IA. En la mayoría de las pymes la respuesta está en el papeleo: facturas de proveedores que se teclean a mano, documentos que se clasifican uno a uno, correos de clientes que repiten las mismas preguntas o datos que se copian de un programa a otro.
Para tareas así suele compensar un apoyo especializado, que no tiene por qué estar en Salamanca. Agencias como Aivy, que trabaja con pymes en España, dividen la automatización por áreas concretas: finanzas y documentos, chatbots e integraciones con el programa de gestión, con el RGPD en cuenta desde el diseño. Esa forma de trocear el trabajo sirve para comparar propuestas, se elija al proveedor que se elija.
Lo importante es empezar por un proceso pequeño, medir cuánto tiempo se ahorra y comprobar que los errores no aumentan. Si el piloto funciona, se lleva a otras áreas; si no, se ajusta antes de dar el siguiente paso. Así el entusiasmo de una semana como Startup Olé se convierte en mejoras que duran.
