La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una carrera a toda velocidad a nivel transversal. Sin importar el tamaño de la organización, todo el mundo la está utilizando de alguna forma. Es más, según nuestro estudio ConvergencIA, el 83% de las empresas en Chile ya han adoptado IA ya sea a través d machine learning, Gen AI y/o IA agéntica; asimismo, un 70% lleva más de un año utilizándola.
En otras palabras: lo sepa el Directorio o no, la IA está ahí, aunque sea a través de una suscripción personal a Chat GPT, Gemini, Claude, o Grok, se sabe que alguien dentro de la organización la está utilizando (efecto denominado “Shadow AI”), y casi siempre sin un marco de funcionamiento claro.
En los últimos meses hemos visto un lugar común en las reuniones gerenciales, con preguntas que suelen ir en la línea de: “¿Tenemos una política de uso de IA?” Si la respuesta es negativa, lo que vine suele ser: “¿Entonces, por dónde empezamos? ¿Necesitamos establecer una gobernanza de IA? ¿Cuál es el valor? ¿Qué va primero?”.
Lo mismo se puede decir respecto de un uso ético de la IA. El estudio antes mencionado ConvergencIA indica que sólo un 7% de las organizaciones encuestadas cuenta con un marco ético consolidado para el uso de la IA.
En consecuencia, y ante la ausencia de un marco de trabajo para la implementación de IA dentro las organizaciones, hemos visto un aumento considerable de empresas que en estos últimos dos años han puesto los esfuerzos en explorar, desarrollar e implementar IA, y que ahora ven la necesidad de gobernar lo avanzado, y que requieren avanzar su nivel de madurez en el gobierno, gestión, y monitoreo de la IA. Aquí empiezan a salir palabras como “IA Confiable” “Ética de la IA”, “Gobernanza de la IA”. ¿Sabemos qué significan realmente?
Para construir algo que dure, hay que empezar por la base. Lo primero es la Ética de la IA que es, en esencia, nuestra brújula moral. Es el marco que nos ayuda a diferenciar lo correcto de lo incorrecto, lo bueno de lo malo en todo lo que hacemos con la IA. Su misión es simple: maximizar los beneficios éticos y minimizar los daños, buscando siempre el mayor bienestar y justicia posible.
Justo después de la ética, viene el concepto de Responsabilidad (IA Responsable). Este concepto se centra en los principios y valores específicos que son cruciales para llevarlo a la práctica. Hablamos de cosas como la transparencia, equidad, y accountability. Aunque son principios amplios, su aplicación directa a la IA ha sido tan relevante que han servido de base para una serie de leyes y normativas globales, como la famosa Ley de IA de la Unión Europea (“EU AI Act”), y a su vez el proyecto de ley que busca regular la IA en Chile. La IA Responsable, básicamente, está diseñada para que el desarrollo y uso de esta tecnología inspiren confianza.
Finalmente, tenemos la Gobernanza de la IA, que es la parte práctica. Si la ética es el “qué” y la responsabilidad es el “cómo”, la gobernanza es el “dónde” y el “cuándo”. El modelo operativo de la IA en la empresa, es decir, la forma en que se ponen en marcha y se cumplen los marcos teóricos, requiere de elementos que son súper prácticos: políticas internas, procesos claros, roles y responsabilidades asignadas, organigramas definidos, controles, monitoreo, y herramientas tecnológicas que permitan gobernar este modelo operativo, junto a una mejora continua y formación. Es, por tanto, un enfoque centrado en dónde y cuándo implementamos la IA en la organización.
Diversos estudios demuestran un impacto positivo entre una buena gobernanza y la efectividad y eficiencia que los proyectos de IA pueden alcanzar. Un buen gobierno no solo facilita el cumplimiento de los estándares regulatorios, si no que ayuda a asegurar de que los modelos de IA funcionen de forma efectiva y optimizada, dando paso a una producción más rápida, y facilitando su gestión.
Aquí, el orden de los factores sí que altera el producto final. Hay una jerarquía entre los tres conceptos, así la IA ética (valor moral) guía a la IA confiable (principios), y esta última inunda y se imprime en la gobernanza de la IA. Solo si se entiende esta jerarquía y su impacto positivo en la gestión eficiente del ciclo de vida de las soluciones de IA, la organización podrá dejar de ser un simple adoptador de tecnología para empezar a usarla de forma estratégica, eliminando riesgos legales y construyendo una auténtica IA Confiable – que es la suma de los tres elementos mencionados – que beneficie a todos, desde los resultados del negocio hasta la sociedad.
La transformación digital con IA no es solo un reto tecnológico, es una revolución profunda en cómo hacemos negocios y en nuestra cultura de cumplimiento y como esta se alinea a los objetivos de negocio, con el marco de gestión del riesgo de la empresa. Por lo mismo, asumir esta tríada —Ética, Responsabilidad y Gobernanza— no es algo opcional; es la garantía necesaria para que la aceleración y eficiencia del uso de IA se materialice.
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