La Gobernanza de la IA se convierte en una prueba competitiva mientras avanza la regulación

André Rizzo, miembro del cuerpo docente del McGill Executive Institute y asesor en transformación digital y tecnologías emergentes, contribuyó a este artículo.

La Inteligencia Artificial (IA) está dejando atrás la etapa de los experimentos aislados para incorporarse a la contratación de proveedores y personal, la atención al cliente, las decisiones financieras y las operaciones industriales. Sin embargo, muchas empresas todavía carecen de una visión completa sobre dónde se utiliza la tecnología, quién responde por ella y qué facultades han sido delegadas a los sistemas automatizados.

Esta brecha adquiere mayor relevancia a medida que la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea avanza en su aplicación progresiva. Para las compañías, el impacto supera ampliamente el ámbito jurídico: la normativa puede condicionar el desarrollo de productos, la ciberseguridad, el gobierno de datos, los recursos humanos, el marketing, la relación con proveedores y las decisiones de inversión.

“Muchas empresas todavía subestiman el impacto operativo”, señaló André Rizzo, especialista internacional en gobernanza de inteligencia artificial, conferenciante y autor, en diálogo con EUBizNews . “La Ley de IA de la UE suele tratarse como un proyecto jurídico o de cumplimiento: se clasifica el sistema, se documenta, se evalúa el riesgo y se continúa. Pero, en la práctica, la regulación alcanza muchas más áreas de la organización”.

Rizzo, miembro del cuerpo docente del McGill Executive Institute y cofundador del Canada’s AI Sovereignty and Innovation Cluster, sostiene que la inteligencia artificial se ha convertido tanto en una cuestión estratégica y de gestión como en un desafío regulatorio.

La adopción avanza más rápido que la visibilidad empresarial

La dimensión del desafío crece a la misma velocidad que la adopción. Según Eurostat, el 19,95% de las empresas de la UE utilizó tecnologías de inteligencia artificial en 2025, frente al 8,1% registrado en 2023. Entre las grandes compañías, la proporción alcanzó el 55,03%.

Las cifras muestran que la regulación avanza mientras la IA se integra en las actividades empresariales habituales. La exposición normativa, no obstante, varía considerablemente según el uso de la tecnología.

Una solución utilizada por un banco para evaluar la solvencia de sus clientes, por un hospital mediante software médico o por una empresa para seleccionar candidatos puede quedar sujeta a consideraciones de alto riesgo y exigir controles más rigurosos. El perfil es diferente para un hotel que genera material promocional, una fábrica que resume documentos internos o un comercio que emplea un chatbot básico de atención al cliente.

“El error consiste en tratar todos estos casos como si fueran el mismo problema de cumplimiento en materia de IA”, afirmó Rizzo.

Antes de clasificar los riesgos, las empresas deben identificar los sistemas que operan dentro de sus organizaciones. Esta tarea se vuelve más compleja a medida que los empleados adoptan herramientas generativas por iniciativa propia, las áreas de negocio contratan productos con funciones de IA y los proveedores incorporan automatización al software existente.

Una encuesta de EY realizada en 2026 entre altos ejecutivos responsables de inteligencia artificial en grandes compañías reveló que el 41% no tenía visibilidad sobre todas las herramientas de IA utilizadas dentro de sus organizaciones.

“En definitiva, no se puede gobernar aquello que la organización desconoce que está utilizando”, advirtió Rizzo.

El desafío tampoco se limita a las empresas europeas. Los requisitos regulatorios o comerciales de la UE pueden adquirir relevancia para compañías de otros países que vendan dentro del bloque, operen en sus mercados, suministren tecnología a clientes europeos o participen en sus cadenas de valor.

Para los directivos, la pregunta pertinente supera el cumplimiento formal. Una empresa debe poder explicar dónde utiliza inteligencia artificial, con qué finalidad, quién es responsable, qué riesgos existen y con qué pruebas puede demostrar que mantiene el control.

La gobernanza como infraestructura comercial

La regulación y la innovación suelen presentarse como fuerzas opuestas. Rizzo considera, en cambio, que la gobernanza puede facilitar la adopción cuando está diseñada para respaldar decisiones y no únicamente para impedirlas.

“Una gobernanza deficiente genera burocracia. Una buena gobernanza genera, por encima de todo, claridad”, explicó. “Les indica a las personas qué pueden hacer, bajo qué condiciones, quién puede aprobarlo y dónde están los límites”.

Un marco operativo puede acelerar el despliegue al evitar que cada equipo tenga que crear una evaluación de riesgo desde cero cada vez que incorpora una aplicación. También permite trasladar proyectos piloto a producción sin perder el control sobre los datos, la ciberseguridad o las tecnologías suministradas por terceros.

La gobernanza comienza, además, a tener valor comercial. Cuando dos proveedores ofrecen capacidades de IA similares, aquel que puede documentar el origen de sus modelos y datos, explicar su metodología de evaluación y establecer qué ocurre si el sistema falla puede obtener una ventaja en procesos de contratación y en la formación de alianzas.

La distancia entre las políticas escritas y el control efectivo sigue siendo considerable. De acuerdo con la encuesta de EY citada por Rizzo, el 98% de las grandes empresas consultadas contaba con políticas formales de gobernanza de IA. Sin embargo, el 47% reconoció haber omitido esos procesos en alguna ocasión para acelerar una implementación urgente.

“Tener gobernanza y contar con una gobernanza que funcione en la práctica son dos cosas muy diferentes”, señaló. “La ventaja competitiva no surgirá de acumular la mayor cantidad de políticas, sino de poder adoptar inteligencia artificial con más rapidez, coherencia y confianza que los competidores”.

Europa y América Latina parten de realidades diferentes

La experiencia regulatoria europea ofrece aprendizajes para América Latina, aunque Rizzo advierte sobre los riesgos de reproducir su arquitectura sin considerar las diferencias económicas e institucionales de la región.

Una gobernanza basada en riesgos, la transparencia, la protección de los derechos fundamentales y una asignación clara de responsabilidades pueden ayudar a las empresas latinoamericanas a gestionar sus riesgos y fortalecer su acceso a clientes y cadenas de suministro europeas.

No obstante, las exigencias concebidas para grandes bancos o grupos tecnológicos europeos podrían generar costes desproporcionados para empresas más pequeñas con menor disponibilidad de capital, infraestructura digital limitada y menos acceso a equipos especializados en cumplimiento.

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de 2025, elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe, determinó que la región generaba alrededor del 14% de las visitas mundiales a soluciones de IA, aunque concentraba aproximadamente el 11% de los usuarios de internet. A pesar de ello, recibía apenas cerca del 1,1% de la inversión global en inteligencia artificial, frente a una participación aproximada del 6,6% en el producto mundial.

América Latina muestra, por tanto, una fuerte demanda sin captar una proporción equivalente de inversión. El patrón de adopción también se encuentra concentrado: cerca del 78% del tráfico regional hacia soluciones de IA correspondía a herramientas generativas, mientras que los usos más avanzados relacionados con plataformas de desarrollo, modelos e interfaces de programación permanecían por debajo de la media mundial.

“El desafío para América Latina es construir salvaguardias sin importar una complejidad regulatoria que eleve involuntariamente las barreras a la innovación, especialmente para las pequeñas y medianas empresas”, sostuvo Rizzo.

El intercambio, según el especialista, debería funcionar en ambas direcciones. Europa ha acumulado experiencia en marcos regulatorios y mecanismos de protección, mientras que América Latina ha demostrado su capacidad para adoptar rápidamente tecnologías digitales en condiciones económicas más restrictivas.

Los sistemas de pagos instantáneos reflejan esa fortaleza. Más del 75% de los adultos brasileños utiliza Pix, según datos del Banco Mundial citados por Rizzo, mientras que los pagos rápidos representan más del 40% del volumen digital en varias economías latinoamericanas.

Los agentes de IA modifican la pregunta sobre la responsabilidad

El desafío de gobernanza se vuelve más complejo cuando las empresas pasan de sistemas que generan contenidos o recomendaciones a agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas, interactuar con otras plataformas y actuar con facultades delegadas.

“La pregunta ya no es: ‘¿Qué puede decir la IA?’. Pasa a ser: ‘¿Qué está autorizada a hacer?’”, afirmó Rizzo.

Entre las empresas que utilizan agentes de IA, el 85% indicó que al menos algunos de ellos ejecutaban acciones importantes sin intervención humana en tiempo real, de acuerdo con la investigación de EY citada durante la conversación. Sin embargo, el 49% reconoció que sus marcos de gobernanza todavía no habían sido actualizados para cubrir la IA agéntica, mientras que el 26% no podía detectar agentes no autorizados dentro de la organización.

Las consecuencias dependen del sector. En la banca, un error puede afectar créditos, controles antifraude o las finanzas de un cliente. En la salud, puede influir sobre un diagnóstico o tratamiento. En una fábrica, un sistema conectado a la tecnología operativa puede alterar la producción o comprometer la seguridad física.

Los sectores menos regulados tampoco están exentos. Un empleado puede introducir información confidencial en un modelo externo, exponer propiedad intelectual, generar recomendaciones incorrectas o crear vulnerabilidades de ciberseguridad.

Rizzo sostiene que las organizaciones necesitan un modelo operativo y no solamente una política general. Ese modelo debe incluir un inventario de sistemas, responsables identificados, clasificación de riesgos, controles sobre los datos y proveedores, supervisión humana proporcional, seguimiento continuo, procedimientos para responder a incidentes y límites explícitos sobre las acciones que puede ejecutar la tecnología.

El desafío pasa de la experimentación al rediseño

El acceso a modelos avanzados difícilmente ofrecerá una ventaja competitiva duradera, ya que tecnologías similares estarán disponibles para miles de organizaciones. La verdadera división aparecerá entre las compañías capaces de rediseñar sus operaciones alrededor de la IA y aquellas que continúen gestionando proyectos piloto desconectados.

Un estudio de IBM realizado en 2025 entre consejeros delegados encontró que solo el 25% de las iniciativas de IA había alcanzado el retorno sobre la inversión previsto y apenas el 16% había logrado extenderse a toda la empresa. Una investigación de McKinsey también reveló que más del 80% de los participantes todavía no observaba un impacto tangible de la inteligencia artificial generativa sobre los resultados empresariales.

Entre los factores organizativos analizados por McKinsey, el rediseño de los flujos de trabajo mostró la relación más estrecha con la capacidad de obtener beneficios económicos de la tecnología.

“La próxima etapa estará menos relacionada con adquirir IA y mucho más con rediseñar las organizaciones”, afirmó Rizzo. “Las compañías exitosas serán aquellas que transformen sus procesos alrededor de la inteligencia artificial, en lugar de limitarse a añadirla a los procesos existentes”.

El potencial económico continúa siendo considerable. Un análisis de PwC basado en cerca de 1.000 millones de ofertas laborales determinó que las industrias con mayor exposición a la IA registraron aproximadamente tres veces más crecimiento de los ingresos por empleado que los sectores menos expuestos. Al mismo tiempo, las competencias solicitadas por los empleadores cambiaban un 66% más rápido en las ocupaciones vinculadas a la inteligencia artificial.

Los líderes deberán decidir qué tareas pueden automatizarse, cuáles requieren criterio humano y qué riesgos está dispuesta a asumir la organización. También necesitarán formar nuevamente a sus empleados y crear estructuras que conecten a los equipos técnicos con las áreas jurídicas, operativas y comerciales.

“La primera etapa de la IA generativa fue una fase de experimentación: las organizaciones se preguntaban qué podía hacer esta tecnología”, explicó Rizzo. “La próxima etapa es mucho más exigente: qué deberíamos permitirle hacer, bajo la autoridad de quién, cómo rediseñamos la organización a su alrededor y cómo la llevamos a escala”.

Dentro de tres a cinco años, utilizar inteligencia artificial ya no diferenciará a una empresa. La brecha competitiva separará a las organizaciones que hayan convertido la IA en una capacidad confiable, gobernada y escalable de aquellas que todavía intenten controlar una colección fragmentada de experimentos.