La lucha por una buena gobernanza de la IA es real
Muchas organizaciones que implementan inteligencia artificial (IA) reconocen la necesidad de establecer controles, pero pocas han logrado construir un modelo de gobernanza maduro.
Según una encuesta reciente, tres de cada cuatro organizaciones informan tener un proceso de gobernanza de IA dedicado, pero solo el 12% describe sus esfuerzos como maduros.
Este estudio sugiere que los procesos de gobernanza de la IA aún están evolucionando, y que las preocupaciones sobre la privacidad impulsan el movimiento hacia más controles, con el 93% de las organizaciones planeando nuevas inversiones para mantenerse al día con la complejidad de los sistemas de IA y las expectativas de clientes y reguladores.
Desafíos en la gobernanza de la IA
La lucha por establecer una buena gobernanza es real, coinciden los expertos en IA. Sin embargo, el reconocimiento por parte de los profesionales de TI y seguridad de que tienen trabajo por hacer es una buena señal. Muchos líderes de TI deben tomar decisiones sobre cumplimiento, cuestiones éticas y transparencia mientras la tecnología se está implementando.
Un gran desafío para las organizaciones que implementan IA es que la gobernanza ha quedado rezagada respecto a la adopción. Muchos líderes de TI se ven presionados por la rapidez de la adopción y la necesidad de obtener retornos de la tecnología.
Despliegues rápidos y complejidades adicionales
La velocidad de adopción de la IA ha complicado los esfuerzos de gobernanza. Muchas organizaciones están implementando rápidamente la IA en funciones como marketing, automatización y eficiencia operativa, pero la madurez de la gobernanza a menudo queda atrás a medida que la adopción escala.
La naturaleza opaca de muchos sistemas de IA dificulta rastrear decisiones, identificar sesgos y establecer una clara rendición de cuentas cuando algo sale mal. La gobernanza efectiva de la IA depende de prácticas operativas estructuradas, como documentar limitaciones de modelos, realizar auditorías de sesgo y seguridad, y establecer flujos de revisión y supervisión.
La importancia de la gobernanza de datos
La lucha por una mejor gobernanza de la IA en muchas organizaciones se debe a la falta de una buena gobernanza de datos. Muchas empresas aún intentan establecer buenas prácticas de gobernanza de datos, y la rápida evolución del paisaje tecnológico complica aún más la situación.
Se recomienda que las organizaciones establezcan equipos interfuncionales para abordar cuestiones de gobernanza. Los líderes de TI deben abogar por la auditabilidad y la explicabilidad en sus herramientas de IA.
La necesidad de liderazgo en la gobernanza de la IA
El liderazgo también es fundamental. Los ejecutivos deben definir la gobernanza como una responsabilidad central al implementar IA. Las organizaciones deben evitar tratar la regulación como el único motor de los modelos de gobernanza. En su lugar, las decisiones de gobernanza deben centrarse en el impacto humano, asegurando que los sistemas de IA se diseñen, implementen y utilicen con un enfoque claro en la seguridad y la ejecución responsable.
Los líderes de TI deben tratar la gobernanza como una supervisión financiera y no como una burocracia. Deberían realizar auditorías regulares para identificar sesgos y documentar qué salidas de IA pueden y no pueden explicarse.
Conclusión
La gobernanza efectiva de la IA requiere una participación amplia e interfuncional. Las organizaciones deben reunir a líderes de producto, ingeniería, operaciones, legales y de negocios para definir estándares compartidos y responsabilidades. Esta no es una estructura de una sola vez, sino un modelo operativo continuo que evoluciona a medida que las capacidades y los casos de uso de la IA maduran.
