En un contexto donde la inteligencia artificial se ha convertido en una infraestructura crítica para la economía y la sociedad, la capacidad de anticipar y mitigar sus riesgos depende en gran medida de la información que las empresas difunden de forma pública. Un nuevo estudio basado en el preprint arXiv 2610.02281, titulado “The AI Risk Observatory”, analiza si los informes anuales de las compañías pueden servir como una señal fiable de la resiliencia social frente a la IA. La investigación, que procesa a gran escala los documentos de 9.821 empresas cotizadas del Reino Unido entre 2020 y 2025, emplea un pipeline de clasificación reproducible basado en modelos de lenguaje grande (LLM) para identificar y evaluar la mención de riesgos de IA.

El método consta de dos fases: primero, se validó el algoritmo contra 474 fragmentos anotados por humanos, alcanzando alta recall y un nivel moderado de acuerdo en la etiquetación. En la segunda fase, el pipeline se aplicó a todo el corpus, generando métricas de frecuencia y calidad de la disclosura. Los resultados revelan que la proporción de informes que hacen referencia a riesgos de IA pasó del 2,8 % en 2020 al 41,2 % en 2025, mientras que la mención de adopción de IA creció del 13,8 % al 45,2 %. Además, los nombres de proveedores se concentran en unos pocos actores, liderados por Microsoft, lo que indica una tendencia a referirse a los principales actores del ecosistema tecnológico.

Sin embargo, la mera aparición de la palabra “IA” no garantiza una comunicación útil. El estudio introduce una clasificación de “substancialidad” para medir la profundidad del mensaje. Solo el 4,3 % de los documentos que mencionan IA como riesgo contiene información que el autor considera sustancial, es decir, que describe de forma concreta los impactos potenciales, las medidas adoptadas y los indicadores de mitigación. En 2025, de los 41,2 % de los informes que al menos aluden al tema, la mayoría se limita a declaraciones genéricas sin datos ni planes específicos, lo que limita su valor para evaluar la verdadera capacidad de respuesta de las organizaciones.

La variabilidad sectorial es otra pieza clave del análisis. Las empresas que operan en sectores de infraestructura crítica, como energía y gestión de datos, exhiben tasas de disclosura de riesgos de IA notablemente menores que las compañías listadas en el mercado principal (Main Market) de Londres. En concreto, los informes de los mercados AIM presentan una tasa de referencia al riesgo de IA de apenas 5 % frente al 45 % de los del Main Market. Dentro de los sectores críticos, la energía y la infraestructura de datos aparecen entre los más rezagados, con menos del 10 % de sus informes mencionando explícitamente los riesgos de IA, mientras que sectores como finanzas y telecomunicaciones superan el 30 %.

Este vacío de información tiene consecuencias prácticas. Para inversores, la falta de disclosura sustancial dificulta la valoración del riesgo sistémico y la comparación entre compañías. Para reguladores, la escasa calidad de la evidencia dificulta la elaboración de normas específicas y la supervisión efectiva. La escasa presencia de casos de daño material –solo siete documentos en todo el corpus- sugiere que, aunque la conciencia de los riesgos está creciendo, la traducción a acciones concretas y a la divulgación de incidentes reales sigue siendo muy limitada.

Las implicaciones para la política son claras: es necesario crear estándares de reporte que exijan métricas cuantitativas y verificables, así como mecanismos de auditoría que garanticen la sustancialidad de la información. Asimismo, la consolidación de un observatorio nacional de IA, que centralice y analice los informes de todas las empresas cotizadas, permitiría generar indicadores de resiliencia social más precisos y oportunos. La comunidad académica y el sector privado también deben colaborar para desarrollar modelos de lenguaje que identifiquen no solo la mención de IA, sino también la calidad y la acción concreta detrás de ella.

En síntesis, el estudio demuestra que, si bien la frecuencia de referencia a riesgos de IA en los informes anuales ha crecido de forma significativa, la sustancia de dicha disclosura sigue siendo insuficiente. La brecha entre la mera mención y la información útil revela una vulnerabilidad estructural que puede comprometer la resiliencia de la sociedad frente a los desafíos emergentes de la IA. La adopción de estándares de reporte más rigurosos y la creación de observatorios especializados serán claves para transformar la creciente conciencia en una verdadera capacidad de adaptación y protección.