Lo que significa gobernar la IA en la economía de confianza cero
En 2025, hemos llegado a un momento crucial. El año pasado, la IA era simplemente un concepto que resonaba en las juntas y círculos de políticas; este año, hemos visto su aplicación práctica, demostrando su valor en el mundo real. Ya sea en suelos de fábricas, en sitios de construcción, en servicios urbanos o en infraestructuras de red, la IA está presente. Sin embargo, esta aplicación también trae consigo una urgencia paralela: la gobernanza.
Los sistemas que darán forma al mañana necesitan un marco tan riguroso como las aplicaciones que impulsan. En una era donde la mentalidad predeterminada entre consumidores, empresas y reguladores es «nunca confíes, siempre verifica», la gobernanza en la IA y en cualquier otra tecnología emergente debe alinearse con las reglas de esta economía de confianza cero.
Definiendo la gobernanza en una economía de confianza cero
Según expertos del sector, la gobernanza efectiva no es solo supervisión; es un motor de confianza. La gobernanza de la IA se define como “las reglas y marcos que guían cómo se investigan, construyen y despliegan los modelos basados en lo que realmente le importa a tu organización”. En otras palabras, la gobernanza asegura que la innovación no esté separada de los valores, y que los sistemas de IA sean responsables a medida que escalan.
Este enfoque se presenta como el punto donde la ética se encuentra con la ejecución. Esto significa incorporar principios como la transparencia, la explicabilidad y la proveniencia en cada iniciativa de IA. La transparencia elimina la opacidad de los sistemas de caja negra; la explicabilidad asegura que las decisiones puedan ser entendidas y actuadas; y la proveniencia verifica que los datos que sustentan un modelo sean fiables y éticamente obtenidos. Estas salvaguardias integradas convierten la gobernanza en un ejercicio de cumplimiento.
Este tipo de gobernanza solo tendrá un impacto significativo si se desarrolla en paralelo con la ideología de confianza cero. Así como los equipos de seguridad han cambiado de suponer que los usuarios o dispositivos son seguros a verificarlos continuamente, la gobernanza de la IA debe hacer lo mismo a lo largo del ciclo de vida del modelo.
Ejemplos de uso y prácticas de gobernanza
Un ejemplo de uso es la plataforma “watsonx.governance” de IBM, que permite a las empresas rastrear datos, monitorear la IA para detectar sesgos, alucinaciones o desviaciones, garantizando así el cumplimiento a lo largo del ciclo de adopción. “Con esto, la confianza cero se convierte en una práctica viva, asegurando que la IA se despliegue con rapidez, responsabilidad y resiliencia”.
Sin embargo, un estudio reciente revela que el 77% de los líderes creen firmemente que la IA generativa no solo está lista para el mercado, sino que es necesaria para mantenerse competitivo. Por el contrario, solo el 21% de ellos califica su madurez en gobernanza como lo suficientemente avanzada para mantenerse al día. “Esta desconexión muestra por qué la gobernanza debe pasar de ser una mera formalidad a una estrategia de resiliencia, una que gane confianza y escale de manera segura”.
Los riesgos y la importancia de la gobernanza
Los riesgos asociados a la IA no son teóricos. La IA aumenta las apuestas, ya que los modelos ya no son estáticos. La creciente autonomía abre la puerta a vulnerabilidades, desde el envenenamiento de datos y la inyección de comandos hasta el aumento de la IA sombra, donde los empleados experimentan con herramientas no autorizadas fuera de la supervisión de TI. Si se dejan sin control, estos riesgos amenazan no solo el cumplimiento, sino también la confianza que las empresas intentan construir.
La gobernanza no es un obstáculo para el progreso. Por el contrario, permite que la innovación sea rápida y fiable. Iniciativas como el Sello de IA de Dubái —una certificación que garantiza que los sistemas de IA son seguros, fiables y transparentes— demuestran cómo la gobernanza se vincula a las ambiciones nacionales por la confianza digital.
Liderazgo y el camino hacia adelante
La gobernanza ya no es una función de oficina trasera. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, la responsabilidad debe estar en la cima de la organización. La tendencia creciente es la aparición del Chief AI Officer (CAIO). Un estudio indica que el 33% de las organizaciones en los Emiratos Árabes Unidos ya cuentan con un CAIO, superando el promedio global del 26%. Las empresas que empoderan a los CAIOs con modelos operativos centralizados o de hub-and-spoke están logrando hasta un 36% de ROI más alto en iniciativas de IA.
Esto significa que la gobernanza es inseparable del liderazgo mismo. El próximo año será crítico, y el enfoque debe cambiar de los principios a la práctica. Los líderes necesitan hacer de la gobernanza un mandato ejecutivo, con clara responsabilidad por los resultados. Esto implica dotar a roles empoderados como el CAIO de los recursos necesarios para integrar la gobernanza en cada etapa del ciclo de vida de la IA y cultivar la cultura adecuada: equipos diversos y multidisciplinarios, seguridad psicológica para conversaciones difíciles y alfabetización en IA en toda la empresa.
En una economía de confianza cero, donde “nunca confíes, siempre verifica” es la norma, la gobernanza ya no es solo una red de seguridad, sino también un motor de crecimiento. Con la gobernanza en su lugar, las empresas pueden desplegar IA con rapidez y confianza, asegurando que la innovación ofrezca tanto resiliencia como un ROI medible.
En resumen, la gobernanza se convierte en más que un marco; es la licencia para operar en una era donde la inteligencia humana y artificial avanzan juntas, cada una exigiendo confianza, cada una requiriendo verificación, y cada una moldeando el mundo que habitaremos mañana.
