Gobernanza de la IA: De la Paradoja al Rendimiento
La IA está transformando la forma en que las organizaciones operan, ofreciendo la promesa de una mayor eficiencia, insights más profundos y nuevas oportunidades para la innovación. Sin embargo, junto a esta promesa también surgen incertidumbres. Los líderes empresariales se enfrentan a preguntas difíciles sobre la seguridad de los datos, la interrupción operativa y el impacto en los empleos, sin respuestas fáciles.
La mayoría de las empresas aún carecen de elementos fundamentales críticos para una implementación exitosa de la IA, como datos sólidos y políticas de gobernanza claras. Según una encuesta global de 2025, aquellos que confían en la capacidad de sus organizaciones para utilizar la IA son más propensos a tener políticas de gobernanza de IA y casi el doble de probables de contar con datos de alta calidad y capacitación específica para roles.
Estableciendo una Gobernanza Impulsada por Propósitos
Crear un marco efectivo de gobernanza de la IA debe equilibrar la protección de la organización y la libertad de los empleados para usar la IA de manera efectiva. Las políticas demasiado restrictivas pueden limitar la innovación y empujar a los empleados hacia herramientas de IA no reguladas. Aproximadamente la mitad de los trabajadores utilizan herramientas de IA sin autorización clara, y más de cuatro de cada diez admiten usarlas de manera inapropiada. Al mismo tiempo, sin una guía clara, el uso de la IA puede rápidamente crear caos y riesgo.
Gobernar la innovación no se trata de detener el progreso, sino de equilibrar la velocidad con el riesgo. Cada paso debe ser seguro y alineado con los objetivos estratégicos del negocio. El principal propósito de establecer la gobernanza de la IA debe ser habilitarla, haciendo que el camino seguro sea el camino fácil.
Una estructura de gobernanza efectiva se basa en varios elementos críticos. Comienza con un grupo directivo de líderes de TI, seguridad, legal, recursos humanos, auditoría y adquisiciones, para que todas las perspectivas relevantes estén representadas. Todos necesitan roles bien definidos, responsabilidad compartida y liderazgo alineado en prioridades. Este grupo multifuncional es esencial para garantizar que la gobernanza facilite el uso efectivo de las herramientas.
Construyendo sobre una Base de Datos Confiables
Una estrategia sólida de IA está fundamentalmente ligada a una estrategia sólida de datos, ya que la IA es tan buena como los datos de los que depende. Si los datos son aleatorios, gobernados deficientemente o están en silos, actuar sobre ellos solo proporcionará a las organizaciones una manera más rápida de equivocarse. El viejo principio de «basura entra, basura sale» sigue siendo válido, independientemente de cuán avanzados sean los modelos.
Las organizaciones que pasan por alto este riesgo probablemente descubrirán que la adopción de la IA expone debilidades existentes en sus datos, desde lagunas en la completitud hasta inconsistencias generales. Al invertir en la gestión de datos y obtener una comprensión profunda del origen, flujo y uso de los datos, las organizaciones pueden no solo fortalecer los resultados de la IA, sino también mejorar las funciones comerciales generales. Las iniciativas de calidad de datos deben ser fundamentales, no solo de apoyo, para el éxito de la IA.
La seguridad de los datos es igualmente importante. Mientras que la IA puede acelerar las operaciones comerciales, también amplifica las vulnerabilidades potenciales. Las empresas deben evaluar cómo se manejan los datos tanto por los sistemas internos como por los proveedores externos. Esto requiere hacer las preguntas correctas, como si mis datos saldrán de la plataforma, si se utilizan para entrenar modelos externos o de proveedores, y si se pueden eliminar completamente cuando sea necesario.
Impulsando un ROI Medible
Las organizaciones deben cambiar su enfoque más allá de simplemente adoptar la última tecnología. En lugar de preguntar qué herramienta de IA se necesita, los líderes empresariales deben comenzar a examinar los problemas que intentan resolver y los resultados que desean alcanzar. Por lo general, los problemas pueden resolverse con mejores procesos o automatización existente, sin requerir nuevas soluciones de IA.
En lugar de apresurarse a adoptar la última tecnología, el primer paso es realizar una auditoría estratégica de las operaciones actuales y los puntos críticos. Esto requiere un enfoque muy reflexivo y pragmático basado en resultados comerciales claros. Las organizaciones deben buscar soluciones que sean IA diseñada específicamente para tareas de alto valor o herramientas que faciliten la colaboración al conectar diferentes equipos y romper silos de datos. Al priorizar plataformas existentes con IA integrada, las organizaciones pueden construir sobre una base que ya esté alineada con sus prioridades centrales.
Medir el éxito también requiere establecer expectativas realistas para el ROI. Los líderes deben comenzar formulando una hipótesis de valor para el caso de uso que están probando, definir cómo evaluarán esa hipótesis y medir el valor. El enfoque inicial debe centrarse en ganancias incrementales, como aumentos de productividad, ahorro de tiempo y liberar a los empleados para actividades de mayor valor.
Superando la Brecha
El beneficio estratégico de la IA es generar mejores y más rápidos insights para la toma de decisiones comerciales. Y el futuro de la eficiencia radica en la IA específica para roles integrada en plataformas que los empleados ya confían. Esto se trata de liberar el talento para el análisis, no de reemplazarlo.
La gestión del cambio y la recalificación requeridas en cada empresa pueden subestimarse. La gestión del cambio es crucial para navegar la tensión entre el miedo a la obsolescencia y la oportunidad de aprovechar nuevas herramientas. Las organizaciones deben comunicar claramente por qué se adopta la IA y cómo apoyará tanto los objetivos comerciales como el trabajo de los empleados.
Invertir en la alfabetización en IA también es esencial. Los empleados deben comenzar con una comprensión básica sólida de la IA, que luego puede ampliarse con capacitación específica para roles o avanzada. A lo largo de todos los procesos de IA, el juicio humano sigue siendo esencial para garantizar que la tecnología se utilice de manera fiable, responsable y ética.
Una estrategia de IA pragmática, centrada en la habilitación, que se basa en datos confiables y orientada a resultados claros es la clave para convertir el potencial de la IA en un valor real y sostenible. Las organizaciones deben comenzar este viaje ahora, incluso con pequeños pasos incrementales. La acción temprana crea oportunidades de aprendizaje, genera impulso y posiciona a los equipos para maximizar los beneficios de la IA a medida que la tecnología evoluciona, sin quedarse atrás.
