Observatorio CriterIA© · Índice de Criterio© 2026-S2 · primera edición · informe
Lo que se ve.
Y lo que no.
Cómo muestran en su web las organizaciones de España que gobiernan la inteligencia artificial. 14.514 organizaciones observadas desde fuera, web a web y sin encuestas.
Madrid · 20 de octubre de 2026 · Datos definitivos, corte del 15 de octubre de 2026 · CC BY 4.0
Asociación Española de Escuelas de NegociosÍndice
Cinco actos, como la presentación. Pulsa y ve al apartado.
El informe sigue la misma historia que se cuenta el 20 de octubre, con más texto y razonamiento. Cada pantalla cierra con lo que significa y lo que no significa cada cifra.
Apertura · La investigación en una página
De 14.514 organizaciones (dominios web), 11 publican su política de uso de IA.
Lo hemos comprobado desde fuera, abriendo la web de cada organización como lo haría cualquier ciudadano. La IA ya se usa. Cómo se gobierna, casi no se ve. Y no es lo mismo.
Qué hemos encontrado
La única señal frecuente es una referencia a la IA o al tratamiento automatizado en el aviso legal o la política de privacidad; nuestra hipótesis, pendiente de revisión semántica, es que buena parte responde a las obligaciones de información del RGPD sobre decisiones automatizadas. En el conjunto del Índice, las tres señales que explican cómo se usa la IA —el aviso en el chat, la política de uso y el marcado del contenido— aparecen en menos del 2 % de sus respectivas bases. Por bloques hay diferencias de intensidad, que deben leerse con el tamaño de cada base.
Por qué importa
El hallazgo no es que no exista gobernanza: es que, desde fuera, casi no puede verse. Y lo que no se ve no se puede demostrar cuando lo pide un cliente, un pliego, una diligencia debida o un seguro. El Índice mide señal pública. No mide incumplimiento ni gobernanza interna.
«11 de 14.514 dominios web de organizaciones observadas publican su política de uso de IA (Índice de Criterio© 2026-S2, indicador D2, corte del 15 de octubre de 2026)». Datos sellados con SHA-256 y anclados en blockchain; verificación en estrategicamente.info/indice-de-criterio#sello.
Apertura · Resumen ejecutivo
Cuatro señales que buscamos. Tres casi no aparecen.
El Índice de Criterio© mide la visibilidad pública de señales vinculadas a la gobernanza y la transparencia de la IA en la web de cada organización. Cuatro indicadores, leídos por separado y con su propia base. Sin cifra única.
Los cuatro indicadores, misma escala de 0 a 40 % · D1 y D4 sobre 1.853 canales; D2 y D3 sobre 14.514 organizaciones · a propuesta del Comité de Seguimiento y Supervisión se leen por separado, sin cifra única.
Los cuatro grandes hallazgos
- Nombrar la IA no es explicar cómo se usa.5.258 organizaciones (36,2 %) nombran la IA en sus páginas legales; 5.250 de ellas no publican política de uso.
- El canal más visible es el que menos avisa.De 1.853 canales conversacionales, 27 avisan de que puede responder un sistema automático. 1.822 no dejan ninguna señal.
- La escasez es transversal; la intensidad, no.Pymes, grandes empresas, administraciones y universidades muestran la misma escasez, con diferencias de grado: en D1, 0,3 % de los canales de pymes frente a 2,2 % en grandes empresas. 0 de 233 administraciones publican política.
- Quien enseña IA tiene más canales y más señal. Y apenas avisa.Educación superior: canal en el 42,0 % de sus webs, mención legal en el 50,6 %. De sus 68 canales, cuatro avisan.
Que la transparencia pública sobre el uso de la IA es, hoy, excepcional; que la señal más fácil de poner —una frase en el chat— es la que más falta; y que el patrón es transversal a tamaños y sectores.
Que estas organizaciones incumplan la ley (publicar una política no es obligación; el art. 50 obliga al proveedor); que no tengan gobernanza interna (no se ve); ni nada sobre «toda España»: la muestra es de conveniencia.
Acto I · La paradoja · el contexto
España, sexto país del mundo en uso de IA generativa. ¿Cuántas organizaciones explican cómo la gobiernan?
Población de 15 a 64 años que usó IA generativa en el trimestre · Microsoft AI Economy Institute · Global AI Diffusion Q2 2026 (21 de septiembre de 2026) · medido por telemetría, no declarado.
Las personas ya la usan
El 45,1 % de la población española de 15 a 64 años usó IA generativa en el segundo trimestre de 2026, frente a una media mundial del 18,8 %. Es uso de personas, no de empresas, y no mide productividad: mide difusión.
Las empresas empiezan a declararla
El 21,1 % de las empresas de diez o más empleados declaraba usar IA en el primer trimestre de 2025 (INE, encuesta TIC en empresas, 22 de octubre de 2025). Dicho al revés: casi cuatro de cada cinco todavía no la declaran. En la muestra internacional de McKinsey (1.993 participantes, no representativa de España), el 88 % declara uso regular en al menos una función.
Y el marco ya está en vigor
Las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento (UE) 2024/1689 —del proveedor en sus apartados 1 y 2; del responsable del despliegue en los 3 y 4— se aplican desde el 2 de agosto de 2026, en la redacción del Reglamento (UE) 2026/1744 (Ómnibus digital sobre IA, DOUE de 24 de julio de 2026). España fue el primer Estado miembro en dotarse de una autoridad específica de supervisión, la AESIA.
Que el uso avanza más deprisa que la explicación pública de ese uso. No significa que las organizaciones que no publican nada usen mal la IA: significa que, desde fuera, no se puede saber.
Acto I · La paradoja · datos de España
España, del Estado a cada organización: dónde se pierde la señal.
Seis cifras sobre España, de seis fuentes y seis preguntas distintas. No se restan ni se comparan: se ponen en fila. Las cinco primeras constan en documentos oficiales; la sexta es la única que cualquiera puede comprobar abriendo una web.
Fuentes: Stanford HAI (AI Index 2025; Global AI Vibrancy 2026) · MTDFP, Atlas de la IA en España (31 de agosto de 2026) · Microsoft AI Economy Institute (T2 2026) · INE (2025) · Índice de Criterio© 2026-S2. Lectura: el país legisla, impulsa, forma y usa la IA; la explicación pública de cómo la gobierna cada organización es el escalón que falta.
Acto II · La investigación · qué hemos mirado
Desde fuera, sin preguntar y sin entrar.
El Radar CriterIA© lee lo que cualquiera puede leer en una web, hasta 7 páginas, y busca cuatro señales: los indicadores D1, D2, D3 y D4 del Índice de Criterio©. Nada más.
Portada · hasta dos rutas de asistente · aviso legal · privacidad · cookies · un artículo del blog. Media real: 4,2 páginas leídas por organización.
Universo y ventana
Muestra de conveniencia de organizaciones con presencia web en España, clasificada en cuatro bloques (pymes y resto del tejido; grandes empresas y consultoras; administraciones públicas; universidades y escuelas de negocio) y un quinto grupo sin bloque asignado. La unidad de cuenta es el dominio web. Lectura desde el 1 de agosto de 2026; última lectura de cada organización entre el 13 de septiembre y el 15 de octubre, con la misma versión del detector. Corte definitivo: 15 de octubre, 23:59.
0 cifras producidas por un modelo de lenguaje. Las calcula el código por reglas. Una persona revisó a mano todos los positivos de D1, D2 y D4 antes de publicar; D3 se publica tal como lo detectan las reglas, con la revisión semántica pendiente.
¿Avisa de que puede responder una máquina?
art. 50.1 · obliga al proveedor
base: 1.853 canales conversacionales
¿Publica cómo usa, supervisa y limita la IA?
buena práctica · no exigida
base: 14.514 organizaciones
¿Nombra la IA en aviso legal, privacidad o cookies?
buena práctica · no exigida
base: 14.514 organizaciones
¿Marca o avisa del contenido generado con IA?
art. 50.2 · obliga al proveedor experimental
base: 1.853 canales
Acto II · La investigación · denominadores
Tres cifras, tres nombres. Nunca una por otra.
Las webs que no responden o bloquean al rastreador quedan fuera y no cuentan como ausencia de señal. Descartarlas es más honesto que contarlas como incumplimiento.
Entra en el Índice la organización cuya última lectura terminó sin error y con dos páginas leídas como mínimo. Calidad sólida (tres páginas o más): 12.331; mínima (dos): 2.183. Las 3.623 lecturas de una sola página quedan fuera. De 6.646 dominios inaccesibles sondeados uno a uno, nueve de cada diez tenían una causa real; el 9,9 % fueron fallos del propio motor, corregidos y no extrapolados. Los 1.090 restantes hasta las 25.873 de la lista inicial eran dominios duplicados, repetidos o no válidos, identificados y descartados antes del sondeo.
Las 14.514, por bloque
«Sin bloque»: organizaciones sin clasificación sectorial validada; cuentan en el total, no en las comparaciones por bloque.
Estas 14.514 organizaciones no son una muestra estadística de España. Los resultados describen a las organizaciones observadas, no a «todas las empresas españolas».
Acto II · La investigación · cálculo y garantías
Cuatro indicadores, cuatro bases. Ninguna cifra sale de un cuestionario.
| Indicador | Qué se comprueba | A quién obliga | Base · cálculo | Resultado |
|---|---|---|---|---|
| D1 · Aviso de IA en el chat | El primer mensaje del chat avisa de que puede responder un sistema automático | Art. 50.1 · al proveedor del sistema | 27 / 1.853 canales | 1,5 % |
| D2 · Política de uso publicada | Hay un documento accesible que dice para qué se usa la IA, qué se prohíbe y quién supervisa | Buena práctica · no exigida | 11 / 14.514 org. | 0,1 % |
| D3 · Mención en páginas legales | El aviso legal, la privacidad o las cookies nombran la IA o la automatización | Buena práctica · relación con el RGPD: hipótesis | 5.258 / 14.514 org. | 36,2 % |
| D4 · Marcado del contenido | El contenido generado con IA lleva marcado legible por máquina o aviso visible | Art. 50.2 · proveedor · 50.4 · responsable del despliegue | 4 / 1.853 canales · exp. | 0,2 % |
«Canal detectado» significa chat, asistente o enlace a mensajería: el Radar no comprueba si responde una IA o una persona, así que D1 mide exposición potencial. D4 es experimental: se observa donde una máquina produce contenido ante el visitante, y registra señal pública; no mide el cumplimiento del art. 50.2, que obliga al proveedor, ni del 50.4, que obliga al responsable del despliegue: no son intercambiables.
El procedimiento, en siete pasos
1. Lectura automatizada de hasta siete páginas públicas por dominio. 2. Registro inmutable de cada lectura con fecha, URL y versión del detector. 3. Detección de las cuatro señales por reglas. 4. Revisión manual de todas las señales positivas de D1, D2 y D4: se retiraron 19 avisos, 14 marcados y 1 política que eran texto de blog, lemas o coincidencias técnicas. 5. Corte a fecha fija y canonicalización del fichero. 6. Sello SHA-256 anclado en blockchain. 7. Revisión crítica del método por el Comité y publicación CC BY 4.0.
Sin cifra única, a propuesta del Comité
La media simple sería 9,5. No se publica: la mención legal aportaría el 95 % y mezclaría bases distintas. Ocultaría justo lo que el Observatorio quiere enseñar.
Umbral y escalas
Porcentaje cuando la base alcanza 100 observaciones; por debajo, el absoluto. Escalas de 0 a 100, sin rebase: los valores de hoy serán comparables con los de dentro de tres años. Publicada una edición, sus cifras quedan congeladas.
En esta primera edición, D4 se ha limitado deliberadamente a los canales conversacionales detectados: por eso comparte base con D1 y se declara experimental. No evalúa el marcado de todos los contenidos generados por IA que una organización pueda publicar. Sobre las 14.514 organizaciones, el resultado sería 0,03 %.
Acto II · La investigación · ficha técnica
Ficha técnica. Siete preguntas, una página.
¿Qué unidad se analiza?
El dominio web. No se equipara a una entidad jurídica: «organización» significa dominio en el Índice; «canal», un chat, asistente o enlace a mensajería detectado en él.
¿Cómo se eligieron los dominios?
Muestra de conveniencia de 25.873 dominios con presencia web en España, en cuatro bloques y un grupo sin bloque. No es una muestra probabilística y no se extrapola.
¿Qué páginas se leyeron?
Hasta siete públicas por dominio: portada, hasta dos rutas de asistente, aviso legal, privacidad, cookies y un artículo del blog. Media real: 4,2. Sin entrar, sin preguntar.
¿Cómo se define cada indicador?
D1 aviso de IA en el canal (27/1.853) · D2 política de uso publicada (11/14.514) · D3 mención de IA o tratamiento automatizado en páginas legales (5.258/14.514) · D4 marcado del contenido, experimental (4/1.853). Se leen por separado, sin cifra única.
¿Qué se excluyó?
3.623 lecturas de una sola página; 6.646 dominios inaccesibles sondeados uno a uno (9,9 % fallos del motor, corregidos y no extrapolados); 1.090 duplicados o no válidos descartados antes del sondeo. Quedan 14.514.
¿Qué verificó una persona?
Todos los positivos de D1, D2 y D4: se retiraron 19 avisos, 14 marcados y 1 política. D3 se identificó por reglas y no se revisó a mano. Los negativos no han sido auditados todavía: la tasa de omisión está pendiente de una muestra estratificada.
¿Qué limita la interpretación?
Mide señal pública, no cumplimiento ni gobernanza interna. No distingue si responde una IA o una persona. Bases menores de 100 se dan en absolutos. No se investigan causas. Fichero canónico sellado: SHA-256 51e14bd1… · Bitcoin, bloque 971.838.
Lo que un revisor necesita saber antes de leer una sola cifra · versión del detector y definiciones exactas en el Anexo A · fuentes y sello en el Anexo B · corte definitivo: 15 de octubre de 2026, 23:59 · edición congelada: cualquier cambio posterior se publicará como rectificación.
Acto III · Los descubrimientos
Cuatro señales que buscamos. Tres casi no aparecen.
Cada panel: mil puntos, uno por cada mil organizaciones o canales de su base. Los naranjas tienen la señal. Bases distintas: no se suman ni se promedian.
La única señal frecuente es una referencia a la IA o a la automatización en las páginas legales; la hipótesis es que buena parte la explica el RGPD. Las que explican cómo se usa —el aviso en el chat, la política de uso y el marcado— no llegan al 2 %. El hallazgo no es que no exista gobernanza: es que, desde fuera, casi no puede verse.
«El 99,9 % de las organizaciones incumple la ley de IA». Falso. El Índice mide señal pública, no incumplimiento: publicar una política de IA no es una obligación, y los arts. 50.1 y 50.2 obligan al proveedor del sistema.
Acto III · Hallazgo 1
Nombrar la IA no es explicar cómo se usa.
Qué hemos encontrado
5.258 organizaciones, el 36,2 % del Índice, nombran la inteligencia artificial o la automatización en su aviso legal, su política de privacidad o su política de cookies. Es, con diferencia, la señal más extendida: entre el 31 % y el 51 % según el bloque. Pero de esas 5.258, solo 8 publican además una política de uso de IA. Las otras 5.250 la nombran y no explican cómo la usan.
Por qué importa
La hipótesis de trabajo es que buena parte de la mención legal responde al RGPD, vigente desde 2018: informar de que hay decisiones automatizadas o elaboración de perfiles es una obligación de protección de datos, no una explicación de gobernanza. El detector cuenta referencias a la IA y al tratamiento automatizado; la separación semántica entre ambas se publicará en la segunda edición. Un texto legal que dice «podemos usar sistemas de inteligencia artificial» no dice para qué, con qué límites ni quién supervisa.
Una empresa de servicios actualiza su privacidad para cumplir el RGPD e incluye «utilizamos herramientas de IA para mejorar la atención al cliente». Desde fuera consta que usa IA (D3). No consta qué herramienta, para qué ni a quién reclamar (D2). El Radar la contaría entre las 5.250.
Qué significa
Es la primera contradicción que encuentra una auditoría de cliente: la web declara que hay IA y no dice quién responde de ella. Para la organización, cerrar esa brecha cuesta una página. Para la sociedad, la diferencia entre nombrar y explicar es la diferencia entre saber que algo ocurre y poder entenderlo.
No dice que las 5.250 organizaciones carezcan de reglas internas sobre IA. Dice que no las publican. Y publicarlas no es una obligación del Reglamento.
Acto III · Hallazgo 2
El canal más visible es el que menos avisa.
27
de 1.853 canales conversacionales avisan de que puede responder un sistema automático: el 1,5 %. 1.822no dejan ninguna de las tres señales: ni aviso, ni marcado, ni política de uso. Desde fuera no consta qué sistema operan.
Por qué importa
El aviso es la señal más fácil de poner —una frase en el primer mensaje— y la única que un cliente puede verificar sin pedir nada. Es también la que el art. 50.1 exige al proveedor de un sistema diseñado para interactuar con personas: que la persona sepa, a más tardar en la primera interacción, que habla con una máquina, salvo que resulte evidente.
El Radar detecta el canal; no comprueba si responde una IA o una persona. Un enlace a WhatsApp no es un sistema de IA. El art. 50.1 obliga al proveedor: la ausencia de aviso no es incumplimiento de la organización observada.
Acto III · Hallazgo 3
Con más o menos recursos, la señal escasea en todos los bloques. No con la misma intensidad.
Porcentaje de organizaciones (D2, D3) o de canales (D1, D4) con la señal, por bloque. Donde la base no llega a 100 se da el absoluto, sin porcentaje. Orden fijo: no es un ranking. Misma escala en las cuatro columnas, de 0 a 60 %.
Qué hemos encontrado
La objeción más repetida al Índice es que las pymes no tienen recursos para esto. Los bloques con más medios responden a la objeción: en la gran empresa, 4 de 3.899 publican política de uso y 8 de sus 371 canales avisan; en la administración, ninguna de las 233 publica política y 3 de sus 44 canales avisan. Solo la mención legal es frecuente, entre el 30,9 % y el 50,6 %.
Por qué importa
Si la señal faltara solo en las organizaciones pequeñas, el diagnóstico sería de recursos. Escasea en todas: los resultados sugieren que la disponibilidad de recursos no explica por sí sola lo observado. La prioridad organizativa podría influir, pero el Índice no mide sus causas. Las dos señales que mueven el Índice —el aviso y la política de una página— no tienen coste externo.
Qué significa
Para la administración, la señal pública puede ir por delante de la obligación: el proyecto de ley orgánica en tramitación prevé un delegado de IA y un inventario de sistemas en el sector público. Para la gran empresa, 371 canales y 8 avisos describen una oportunidad de treinta minutos a escala de grupo. No compara la gobernanza real de los bloques: compara su señal pública.
Acto III · Hallazgo 4 · corte de educación superior
Quien enseña IA tiene más canales y más señal. Y apenas avisa.
4 de 68
canales del bloque educativo avisan de que puede responder un sistema automático. Base menor de 100: se da en absolutos.
| Subsegmento | Organizaciones | Con canal | Publican política | Mención legal |
|---|---|---|---|---|
| Escuelas de negocio | 93 | 44 | 0 | 56 |
| Universidades (públicas y privadas) | 69 | 24 | 4 | 26 |
| Total del bloque | 162 | 68 · 42,0 % | 4 · 2,5 % | 82 · 50,6 % |
Qué hemos encontrado
Universidades y escuelas de negocio tienen canal conversacional en el 42,0 % de sus webs, más del triple que la media del Índice (12,8 %), y la mención legal más alta de los cuatro bloques (50,6 %). Es también el único bloque con un D2 que supera el 2 %: 4 de 162 publican política de uso, las cuatro universidades.
Por qué un corte propio
Universidades y escuelas de negocio forman a quienes van a decidir sobre inteligencia artificial en sus organizaciones. Si alguien debería tener resuelto lo que enseña, es quien lo enseña. Y es el bloque con más canales conversacionales de todo el Observatorio.
Qué significa
La señal más fácil de poner, una frase en el primer mensaje del chat, es la que más falta. También aquí. Para una institución que enseña con IA, mostrar cómo la usa en casa es parte de lo que enseña.
Observamos una asociación entre enseñar IA y mostrar más señal; no hemos demostrado una causa. Que un chat no lleve aviso no prueba que responda una IA, y el art. 50.1 obliga al proveedor del sistema.
Acto III · Radiografía por bloques y tamaños
Lo que se puede comparar, y lo que todavía no.
| Subsegmento | Org. | Con canal | ¿Porcentaje? |
|---|---|---|---|
| Administraciones públicas · 233 | |||
| Ayuntamientos | 102 | 28 | Sí · base ≥ 100 |
| Organismos y agencias | 61 | 4 | No |
| Diputaciones provinciales | 33 | 3 | No |
| Ministerios | 18 | 6 | No |
| Comunidades y ciudades autónomas · cabildos y consells | 10 · 9 | 1 · 2 | No |
| Grandes empresas · IBEX 35 | 14 | 1 | No |
| Educación · escuelas de negocio · universidades | 93 · 69 | 44 · 24 | No |
Subsegmentos cerrados el 15 de octubre de 2026. Solo los ayuntamientos alcanzan el umbral de cien. Con 14 organizaciones, que una sola cambie mueve el resultado más de siete puntos.
Tamaño: la señal no sigue a los recursos
Las 7.079 pymes muestran un 35,3 % de mención legal y un 0,3 % de aviso en el chat (3 de 941 canales). Las 3.899 grandes empresas y consultoras, un 36,4 % y un 2,2 % (8 de 371). La diferencia en D1 es real (unas siete veces en proporción, con recuentos pequeños: 3 y 8 avisos) y merece seguimiento; en D2 y D4 ambos bloques están por debajo del 0,5 %.
Territorio: por qué no hay mapa en esta edición
El Índice no publica desagregación provincial ni autonómica. La muestra es de conveniencia y su distribución territorial no es representativa; un mapa invitaría a comparar lo que no es comparable. La representación territorial queda para una edición con bases suficientes por comunidad.
Si su organización pertenece a un subsegmento en absolutos, la cifra que puede citar es la del bloque. Y la comprobación que puede hacer esta tarde es la misma: abrir su chat y su política de privacidad.
Acto IV · El significado · implicaciones y patrones
Usar, mostrar, gobernar, cumplir: cuatro cosas distintas.
El error más frecuente al leer cualquier cifra sobre IA es mezclar capas. El Índice solo mide la segunda.
1 · La señal frecuente aparece en las páginas legales. Su relación con el RGPD es una hipótesis pendiente de validación semántica. Si se confirma, el patrón sería claro: donde hay una obligación con años de vigencia, hay señal; donde la transparencia es buena práctica o la obligación recae en un tercero, casi no la hay.
2 · Lo más fácil es lo que más falta. El aviso en el chat cuesta una frase; la política, una página. Ninguna requiere gasto externo. La escasez de señales se observa en todos los bloques. La prioridad organizativa podría influir, pero el Índice no permite determinar sus causas.
3 · El patrón es transversal. Tamaño, sector y naturaleza pública o privada no cambian la forma del radar. Cambian los recursos; la falta de señal aparece en todos los bloques.
Acto IV · El significado · para quién
Lo que cambia según quién lo mire.
Una cocina puede ser impecable y no tener el certificado sanitario a la vista. El Índice mira el certificado en la puerta, no la cocina. Que no esté a la vista no significa que la cocina esté sucia; significa que el cliente no puede saberlo sin entrar. Y cada vez más clientes piden verlo antes de entrar.
Estas implicaciones son criterio de EstratégicaMente, derivado de los hallazgos. El Índice puede citarse sin ellas. La tesis «sin alfabetización, reskilling y gobernanza, la IA no es una ventaja: es un riesgo» no se deduce del Índice.
Acto IV · El significado · límites y cautelas
Un indicador mal leído hace más daño que ninguno.
Antes de citar una cifra conviene tener claro qué dice y qué no dice. Estas son las cautelas que acompañan a cada número del Índice.
Que una organización no publique su política de IA no significa que no la tenga. Publicarla no es una obligación. Las obligaciones del art. 50.1 y 50.2 recaen en el proveedor; las del 50.3 y 50.4, en el responsable del despliegue.
Es una muestra de conveniencia, y así se declara. No se extrapola a «toda España».
Inventario de sistemas, supervisión humana efectiva, formación del equipo y rastro de decisiones no son observables desde una web. Ningún observatorio puede verlos, tampoco este. Se piden por escrito.
«Canal detectado» es chat, asistente o enlace a mensajería. D1 mide exposición potencial: cuántos canales avisan, no cuántas IA hay.
El Radar conserva el dominio y las URL revisadas para que un tercero pueda repetir la comprobación. El Índice guarda el mes, el bloque y los indicadores, y nada más.
La revisión manual cubrió todos los positivos de D1, D2 y D4 (se retiraron 19, 14 y 1). La tasa de omisiones —políticas o avisos no detectados en páginas no rastreadas— no se ha medido; la segunda edición incluirá una auditoría estratificada de resultados negativos y una revisión semántica de D3.
No hay medición anterior comparable: las tomas previas fueron internas, con muestra y método distintos. La serie empieza en esta edición. Si cambia el detector, la muestra se vuelve a medir con las reglas nuevas antes de comparar.
Que el bloque educativo muestre más señal es una asociación observada, no una relación demostrada entre enseñar IA y gobernarla mejor.
Los indicadores del Índice miden señal publicada: subir es mejorar. Donde una tabla muestra «lo que falta», subir es empeorar. Cada gráfico indica qué lectura usa.
Acto IV · El significado · el marco europeo
Qué obliga, a quién y desde cuándo. Y qué es solo recomendable.
Obligaciones vigentes
Art. 4 · Alfabetización en IA (desde el 2 de febrero de 2025). Proveedores y responsables del despliegue deben adoptar medidas para apoyar la promoción de la alfabetización en IA de su personal. Tras el Ómnibus, el precepto no exige garantizar un nivel específico de alfabetización a ninguna persona en particular; el deber de actuar no cambió, y alcanza también a una pyme de tres personas.
Art. 50.1 · Interacción con personas (desde el 2 de agosto de 2026). El proveedor de un sistema diseñado para interactuar con personas garantiza que estas sepan que interactúan con una IA, salvo que resulte evidente. Es lo que D1 busca.
Art. 50.2 · Contenido sintético (desde el 2 de agosto de 2026). El proveedor marca sus salidas en formato legible por máquina. Para sistemas en el mercado antes del 2 de agosto de 2026, el art. 111.4 da plazo hasta el 2 de diciembre de 2026. Es lo que D4 busca.
Arts. 50.3 y 50.4 · Responsable del despliegue. Reconocimiento de emociones y categorización biométrica; ultrafalsificaciones y texto de interés público generado con IA. No se observan desde una web corporativa.
Alto riesgo. El capítulo III se aplica a los sistemas del anexo III desde el 2 de diciembre de 2027 y a los del anexo I desde el 2 de agosto de 2028. No afecta a las señales del Índice.
Lo que no es obligación
Publicar una política de uso de IA (D2) y nombrar la IA en las páginas legales por razones distintas del RGPD (D3) son buenas prácticas. No las exige el Reglamento. Sí son la primera evidencia que se pide en una auditoría.
Instrumentos no vinculantes y marco español
Las Directrices de la Comisión sobre el art. 50 y el Código de buenas prácticas sobre transparencia de contenidos generados por IA (82 firmantes en su sección 1 y 152 en la 2 a 31 de julio de 2026) ofrecen una vía simplificada. España fue el primer Estado miembro con autoridad específica, la AESIA (Ley 22/2021; RD 729/2023). El Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la IA (BOCG, 12 de junio de 2026) prevé delegado de IA e inventario en el sector público.
Garantías · Comité de Seguimiento y Supervisión
Quien revisa el método, con nombre. Y lo que el Índice se compromete a no hacer.
Qué hace el Comité y qué no
Revisa críticamente la metodología del Índice y sus limitaciones antes de cada edición, y deja constancia de sus observaciones. Trabaja por adhesión escrita y responde a cinco preguntas: claridad, indicadores, limitaciones, garantías y valoración global. No avala el informe, sus cifras ni sus conclusiones, no certifica organizaciones y no representa a las entidades de sus miembros. Sus observaciones se publican con nombre, incluidas las discrepancias; quien no responde figura como «sin observaciones recibidas», nunca como conforme. La responsabilidad del informe es de la entidad impulsora.
Lo que ya cambió por el Comité
Cuatro indicadores, no una cifra única. La media la dominaba la mención en páginas legales; la primera edición presenta los indicadores por separado, con el Radar CriterIA© como resultado principal. Visibilidad, no gobernanza. El Índice mide la visibilidad pública de señales vinculadas a la gobernanza y la transparencia de la IA. Ambas propuestas, aplicadas en informe, presentación y web.
Calendario. Convocatoria, 15 de septiembre · cierre del Comité, 10 de octubre · informe en primicia, 15 de octubre · observaciones hasta el 19 · acta publicada con el Índice, 20 de octubre de 2026.
Datos agregados, sin rankings y sin nombres. No se registra ningún correo ni dirección IP. Cualquier organización puede pedir su exclusión de la muestra. Toda entidad de procedencia de un miembro, incluida la impulsora, es susceptible de aparecer en la muestra; lo que lo desactiva es que ese dato nominal no existe en lo publicado.
| Miembro | Entidad | Función en el Comité |
|---|---|---|
| Antonio Alonso | AEEN · presidente | Representación institucional de las escuelas de negocio |
| Jorge Ruiz | AEEN · director general | Escuelas de negocio y formación directiva |
| Andrés Pedreño | Torre Juana IA HUB · cofundador | Economía digital |
| Amparo Alonso Betanzos | Universidade da Coruña · CITIC · catedrática | IA · análisis crítico del método |
| Teresa Rodríguez de las Heras Ballell | Universidad Carlos III de Madrid · catedrática | Derecho de la IA y regulación |
| Luís Ángel Veiga Fernández | Universidade da Coruña · profesor | Revisión académica y metodológica |
| Cristina Visconti | CLUN · Dirección de Personas | Personas y cambio organizativo |
| Carlos Represa | Edvolution · Relaciones Institucionales | Educación y capacitación |
| Juan José Cortés Vélez | Generalitat Valenciana · D. G. de Innovación | Sector público desplegador |
| Catalina Espinoza Lagos | Gobernanza y cumplimiento de IA · Santiago de Chile | Gobernanza de IA · perspectiva internacional |
| Alfredo Fonseca | Universidade da Coruña · alumno | Perspectiva académica y generacional |
| María Hurtado Pérez | Canal Extremadura · dirección de Programas de Radio | Medios públicos y divulgación |
| Entidad impulsora · no independientes: Guillermo Taboada (promotor) · Pilar Pérez (Secretaría, voz sin voto) · Marianella Hernández (dirección de proyectos de IA, voz sin voto). Según el acta de constitución v1.9; conflictos de interés declarados y publicados con el acta. | ||
Cierre · conclusiones y próximos pasos
La inteligencia artificial transforma las organizaciones. El criterio humano determina cómo la gobernamos.
Cinco conclusiones
- La transparencia pública sobre el uso de la IA es hoy excepcional.11 de 14.514 organizaciones publican su política de uso; 27 de 1.853 chats avisan de que puede responder una máquina.
- La única señal frecuente aparece en las páginas legales.5.258 contienen referencias a la IA o al tratamiento automatizado; su relación con el RGPD es una hipótesis pendiente de validación semántica. Nombrar no es explicar.
- El patrón no depende de los recursos.Grandes empresas y administraciones muestran tan poca señal como las pymes. Las dos acciones que mueven el Índice no tienen coste externo.
- Quien enseña IA muestra más señal, y aun así apenas avisa.El bloque educativo tiene más canales y más mención legal; de sus 68 canales, cuatro avisan.
- Señal pública no es cumplimiento, y la cifra del Índice es trazable.Corte congelado, datos sellados con SHA-256 y anclados en blockchain, método publicado para que cualquiera pueda repetirlo.
Próximos pasos del Observatorio
Índice de Criterio©, semestral. Próxima lectura en abril de 2027, con la misma versión del detector sobre la misma muestra, para poder decir qué organizaciones han mejorado y no solo el porcentaje nuevo.
Parte de daños de la IA, mensual. Desde el 20 de noviembre de 2026 (n.º 001), cada día 20: casos reales y anonimizados, clasificados por la capacidad que faltaba.
Comité de Seguimiento y Supervisión. Revisión crítica del método antes de cada edición. Temas abiertos: agrupación de dominios por organización, clasificación sectorial de las 3.141 organizaciones sin bloque y bases territoriales suficientes.
Datos abiertos. Metodología publicada y fichero de datos con licencia CC BY 4.0: cualquiera puede repetir la medición sobre su propia muestra.
La pregunta ya no es si usamos la IA. Es si podemos demostrar cómo la gobernamos. Lo que cualquier organización puede hacer esta tarde: abrir su web en incógnito, pulsar el chat y leer la primera frase; buscar «inteligencia artificial» en su política de privacidad; y decidir cuál de las cuatro puertas abre primero.
Después de la investigación · Propuesta de EstratégicaMente · las soluciones que proponemos
Las soluciones que proponemos: cuatro puertas, en el orden en que conviene abrirlas.
Cuatro acciones concretas, de 30 minutos a un mes, cada una ligada a un indicador. Las dos primeras se ven desde fuera y mueven el Índice; las dos últimas son las que se piden por escrito. Propuesta de EstratégicaMente, fuera de la medición.
Fecha que marca: 2 de diciembre de 2026, plazo del art. 111.4 para los proveedores de sistemas que generan contenido sintético introducidos en el mercado antes del 2 de agosto de 2026 (marcado del art. 50.2). El inventario de la tercera puerta es lo que permite saber si ese plazo alcanza a alguno de tus sistemas.
EstratégicaMente mantiene su registro de sistemas de IA (21 sistemas a 7 de octubre de 2026: modelo, riesgo, artículos aplicables y supervisión) y es firmante del Código de buenas prácticas de la UE sobre contenidos generados por IA. La adhesión al Código no es prueba concluyente de cumplimiento. El registro de 21 sistemas aporta evidencia documentada de inventario, evaluación y supervisión, sujeta a verificación frente a las obligaciones aplicables.
Después de la investigación · Lo que viene · Parte de daños de la IA
Nueva sección mensual del Observatorio · n.º 001 · 20 de noviembre de 2026
Lo que no se ve, contado cada mes con casos reales.
El Índice enseña que casi nada se ve desde fuera. El Parte de daños cuenta qué pasa cuando falta lo que no se ve: casos reales y anonimizados de empresas y de educación, clasificados por la capacidad que faltaba.
La plantilla consultaba a un chatbot público pegando nóminas y currículos.
No sabían que esos datos salían de la empresa hacia un servicio externo. Información confidencial y datos personales expuestos, con riesgo de sanción en protección de datos.
Faltaba alfabetización y una política de uso
Un alumno entregó un TFG hecho íntegramente con IA, copiado y pegado sin revisar.
El trabajo se suspendió. La herramienta respondió; nadie aplicó criterio sobre lo que respondía.
Faltaba alfabetización y criterio de uso en el aula
Un abogado presentó una querella con un artículo del Código Penal que le dio ChatGPT. Era del Código Penal de Colombia.
El TSJ de Navarra abrió una pieza por posible mala fe procesal; la archivó sin sanción, pero reprendió el uso de la herramienta (auto del TSJ de Navarra, 2024).
Faltaba comprobar lo que responde la IA antes de firmarlo
Qué es y qué no es. Son casos, no una muestra: no se extrapolan ni entran en el Índice. Cada caso se anonimiza antes de publicarse, sin nombres ni combinaciones de sector, tamaño, lugar o fecha que permitan reconocer a la organización. Internamente, cada caso lleva fuente, fecha, evidencia y clasificación.
Tres capacidades. Sin alfabetización («funciona»), nadie sabe cuándo no creerse la respuesta. Sin reskilling («aporta valor»), la IA no libera trabajo: lo vacía. Sin gobernanza («cumple»), no consta qué sistema hay ni quién lo supervisa. El Índice solo puede observar la señal pública de la tercera; el parte muestra lo que cuesta que falte cualquiera.
Anexo A · Método reproducible
Cuatro indicadores, por separado. Sin cifra única.
| Indicador | Cálculo | % |
|---|---|---|
| D1 · Aviso de IA en el chatart. 50.1 · obliga al proveedor | 27 / 1.853 | 1,5 |
| D2 · Política de uso publicadabuena práctica | 11 / 14.514 | 0,1 |
| D3 · Mención en páginas legalesbuena práctica | 5.258 / 14.514 | 36,2 |
| D4 · Marcado del contenidoart. 50.2 · experimental | 4 / 1.853 | 0,2 |
Referencia de método, no resultado: media simple = 9,5. No se publica: la mención legal aportaría el 95 % y mezclaría bases distintas.
| Bloque | Visitadas | Leídas | En el Índice | Canales | D1 | D2 | D3 | D4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pymes y resto del tejido | 13.385 | 9.318 | 7.079 | 941 | 3 | 1 | 2.502 | 0 |
| Grandes empresas y consultoras | 6.513 | 4.660 | 3.899 | 371 | 8 | 4 | 1.418 | 2 |
| Universidades y escuelas | 233 | 196 | 162 | 68 | 4 | 4 | 82 | 0 |
| Administraciones públicas | 358 | 287 | 233 | 44 | 3 | 0 | 72 | 0 |
| Sin bloque asignado | 5.384 | 3.676 | 3.141 | 429 | 9 | 2 | 1.184 | 2 |
| Total | 25.873 | 18.137 | 14.514 | 1.853 | 27 | 11 | 5.258 | 4 |
La fila «sin bloque» se obtiene por diferencia con el conjunto y no se publica como bloque comparable. Descontado el dominio de la entidad que elabora el Índice.
Definiciones
Unidad observada. El dominio web. Un dominio no equivale automáticamente a una entidad jurídica única; en este informe «organización» significa dominio incluido en el Índice, y «canal», un canal conversacional detectado en ese dominio. Organización en el Índice. Dominio cuya última lectura terminó sin error y con dos páginas leídas como mínimo. Canal conversacional detectado. Chat, asistente o enlace a mensajería; no se comprueba si responde una IA o una persona. Aviso de IA (D1). Texto visible en el primer mensaje o cabecera del canal que indica que puede responder un sistema automático. Política de uso (D2). Documento accesible desde inicio, privacidad o aviso legal que explica para qué se usa la IA, límites y supervisión. Mención legal (D3). «Inteligencia artificial», «IA», «automatizad-» o equivalentes en aviso legal, privacidad o cookies. Marcado (D4). Marcado legible por máquina o aviso visible de contenido generado, observado en el canal; experimental. Bloque. Agrupación con base propia para el cálculo; no es un ranking.
Cifras de control
Páginas leídas por organización: 4 (media 4,18; máximo 7) · lecturas sólidas / mínimas: 12.331 / 2.183 · lecturas de una página, fuera: 3.623 · organizaciones con canal: 1.853 (12,8 %) · mención legal sin política: 5.250 · canales sin ninguna señal: 1.822 · falsos positivos retirados: 19 avisos, 14 marcados, 1 política.
Anexo B · Fuentes y sello
Qué sustenta cada cifra.
| Cifra | Qué es | Fuente | Naturaleza |
|---|---|---|---|
| 14.514 · 1.853 · 27 · 11 · 5.258 · 4 | Indicadores del Índice y sus bases | Radar CriterIA© · corte 15/10/2026 · fichero sellado | Observado |
| 25.873 · 18.137 | Webs visitadas y leídas | Radar CriterIA© · registro inmutable | Observado |
| 45,1 % · 6.º · 18,8 % | Población 15-64 que usó IA generativa, T2 2026 | Microsoft AI Economy Institute · 21/09/2026 | Medido |
| 21,1 % | Empresas de 10+ empleados que usan IA, T1 2025 | INE · encuesta TIC · 22/10/2025 | Declarado |
| 88 % · 1.993 | Uso regular en al menos una función | McKinsey · The state of AI 2025 | Declarado · internacional |
| 1.ª · 7.ª | Menciones legislativas 2016-2024 · vitalidad | Stanford HAI · AI Index 2025 · Vibrancy 2026 | Índices compuestos |
| ≈ 6 M · > 3.000 M€ | Formaciones gratuitas en competencias digitales | MTDFP · Atlas de la IA en España · 31/08/2026 | Oficial |
| 2/8/2026 · 2/12/2026 · 2/12/2027 · 2/8/2028 | Fechas de aplicación | Rgto. (UE) 2024/1689, arts. 50, 111.4 y 113 · Rgto. (UE) 2026/1744 (DOUE 24/07/2026) | Normativo |
| 82 · 152 | Firmantes del Código de buenas prácticas | Comisión Europea · 31/07/2026 | Oficial · variable |
| 21 | Sistemas de IA en el registro propio | EstratégicaMente · 07/10/2026 | Propio |
Sello de integridad · Índice de Criterio© 2026-S2
Documento. INDICE-CRITERIO-2026S2 · Corte. 15 de octubre de 2026, 23:59 · 14.514 organizaciones · Fichero. INDICE-CRITERIO-2026S2.json, público desde el 20 de octubre bajo CC BY 4.0 · Método. JSON canonicalizado: claves ordenadas, sin espacios, UTF-8 · Anclaje. huella anclada en la cadena de Bitcoin mediante OpenTimestamps (bloque 971.838, 17 de octubre de 2026); recibo .ots y comprobante en estrategicamente.info/indice-de-criterio#sello · El anclaje prueba integridad y fecha del fichero; la corrección de las observaciones la prueba el método, no la cadena.
SHA-256 · 51e14bd1 3a403397 185d4640 5cea48e5 8cc7e476 9e9fa3e1 a7f5c62f 938c2df1
La huella SHA-256 es la «huella digital» del fichero: si cambia una sola cifra, cambia la huella. Se calcula sobre los datos, no sobre este documento, y se ancla en blockchain, un registro público, distribuido y de solo escritura que nadie puede borrar ni modificar después, ni siquiera nosotros: demuestra que los datos existían en esa fecha y no han cambiado. Permite verificar la integridad y el anclaje temporal del fichero de datos; no certifica la exactitud de las observaciones ni la gobernanza de las entidades examinadas.
Marco normativo y fuentes oficiales
Reglamento (UE) 2024/1689 de Inteligencia Artificial (AI Act) · eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689 · Reglamento (UE) 2026/1744, Ómnibus digital sobre IA (DOUE L de 24 de julio de 2026; en vigor desde el 27 de julio) · eur-lex.europa.eu/eli/reg/2026/1744 · arts. 3, 4, 50, 111 y 113 · AESIA, Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial · aesia.digital.gob.es · Ley 22/2021 y Real Decreto 729/2023 · Directrices de la Comisión sobre el art. 50 y Código de buenas prácticas sobre contenido generado, no vinculantes · Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la IA, BOCG de 12 de junio de 2026 · Licencia CC BY 4.0.
Cierre · palabras finales del autor
Que la inteligencia artificial nos ayude a ser más productivos, pero también más responsables. Más innovadores, también más humanos.
Y que, cuando dentro de unos años miremos atrás, podamos decir que no nos limitamos a asistir a una revolución tecnológica: contribuimos a darle sentido.
Porque el futuro no dependerá únicamente de lo que la inteligencia artificial sea capaz de hacer.
Dependerá, sobre todo, de lo que nosotros seamos capaces de hacer con ella.
Y esa es, precisamente, la razón de ser del Observatorio CriterIA©.
Autoría y firma
Quién firma
Guillermo Taboada Martínez
CEO y socio fundador de EstratégicaMente · IA con Criterio
Consultora internacional de subvenciones, licitaciones y premios globales con IA y de suites de IA con cumplimiento del Reglamento Europeo de IA (AI Act). Profesor de Economía en la Universidade da Coruña y en BEYOND AI Finance & Business School. Miembro del consejo asesor de CINTAC (Centro de Innovación de Tecnologías Accesibles).
estrategicamente.info · guillermotaboada.es · linkedin.com/in/guillermotaboada · guillermo@estrategicamente.info
Este informe ha sido realizado por EstratégicaMente y escrito y revisado por su autor, que asume la responsabilidad editorial de su contenido. En su elaboración se han utilizado herramientas de inteligencia artificial para tareas de documentación y edición; las fuentes externas y las conclusiones editoriales han sido revisadas por el autor. Las cifras del Índice proceden del procesamiento automatizado descrito en la metodología, con revisión humana de los positivos de D1, D2 y D4 y las limitaciones expresamente declaradas. EstratégicaMente mantiene un registro público de sus sistemas de inteligencia artificial.
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estrategicamente.info · hola@estrategicamente.info
Observatorio CriterIA© · Índice de Criterio© 2026-S2 · primera edición · con AEEN · CC BY 4.0