El Problema de Gobernanza de la IA que Nadie Quiere Abordar
La adopción de la IA está acelerándose en diversas organizaciones, desde gobiernos hasta bancos y empresas privadas. Se están implementando copilotos internos, búsqueda automatizada, sistemas de apoyo a la decisión y herramientas basadas en agentes a gran velocidad. Sin embargo, el riesgo más serio que introduce la IA no radica en el modelo, el algoritmo o el resultado, sino en el acceso a los datos, la visibilidad, la clasificación y la gestión.
La mayoría de las organizaciones no tienen una comprensión clara y operativa de sus propios entornos de información. No pueden afirmar, con confianza, qué información poseen, dónde reside, qué partes son sensibles o qué pueden acceder o inferir sus sistemas de IA.
El riesgo operativo de la IA
Los sistemas de IA rara vez crean riesgos de manera aislada; amplifican cualquier entorno de datos en el que se inserten. Si ese entorno es fragmentado, está mal clasificado y solo se comprende parcialmente, el riesgo aumenta silenciosamente.
La Ley de IA de la UE es la primera regulación que obliga a abordar este problema. Sus implicaciones van más allá de la UE y ya se están sintiendo en otras regiones. Cualquier organización que opere en Europa, que venda en mercados europeos o que suministre a clientes europeos se verá afectada, ya sea directamente a través de obligaciones de cumplimiento o indirectamente mediante la presión de adquisiciones.
Preguntas que la mayoría de las organizaciones no pueden responder
Cuando la gobernanza de la IA pasa de documentos de políticas a sistemas reales, las lagunas se vuelven evidentes. La mayoría de las organizaciones no pueden responder con fiabilidad:
- Qué información realmente poseen en sus sistemas internos y plataformas de terceros.
- Dónde reside esa información y cómo se mueve entre sistemas y proveedores.
- Qué datos son sensibles, regulados o críticos para la misión, en comparación con aquellos que son incidentales u obsoletos.
- Qué herramientas internas de IA pueden acceder, recuperar, inferir o presentar sin la intención explícita del usuario.
Sin estas respuestas, la gobernanza existe solo en papel.
Modos de falla en la gobernanza de IA
Las organizaciones enfrentan fallas comunes en la gobernanza de IA, tales como:
- Falta de un inventario confiable de información: No pueden gobernar lo que no pueden itemizar. Los datos se dispersan a través de sistemas de correo, herramientas SaaS, archivos y plataformas de proveedores.
- Sensibilidad asumida, no clasificada: Pocas organizaciones pueden distinguir de manera consistente entre datos públicos, confidenciales, personales, regulados y críticos.
- Los sistemas de IA no respetan las suposiciones: Las herramientas de IA operan sobre permisos y lógica de recuperación, no sobre intenciones.
- La gobernanza se impone después de que la IA está integrada: Las características de IA llegan junto con plataformas de productividad, y para cuando se redactan los marcos de gobernanza, ya existen caminos de acceso.
- El riesgo se evalúa teóricamente, no operativamente: La gobernanza de IA a menudo se limita a documentación y comités, sin pruebas reales de cómo interactúa la IA con datos reales.
Un nuevo enfoque para la gobernanza de IA
Muchas organizaciones comienzan la gobernanza de IA en el nivel incorrecto, enfocándose primero en la selección de modelos y políticas de uso. La gobernanza efectiva debe comenzar en un nivel anterior, con visibilidad y control de datos, lo que significa:
- Descubrimiento automatizado de información en sistemas internos y plataformas externas.
- Clasificación continua de datos por sensibilidad y exposición regulatoria.
- Barreras ejecutables que definan lo que los sistemas de IA pueden acceder o actuar.
Al mantener en mente el riesgo de seguridad, la adopción de IA puede acelerarse de manera más segura, ya que el riesgo se controla a nivel de datos.
Conclusión
Los procesos de adquisición, reguladores y aseguradoras convergen en una demanda simple: prueba de control. Las organizaciones que no pueden demostrar visibilidad de datos, clasificación y controles de acceso ejecutables seguirán enfrentando dificultades para implementar IA a gran escala.
El futuro de la gobernanza de IA no se decidirá por mejores políticas, sino por la capacidad de las organizaciones para ver, clasificar y controlar sus propios entornos de información antes de que diversos sistemas de IA transformen la falta de transparencia en exposición.
