Caminar sobre la cuerda floja de la IA: Por qué los equipos de operaciones necesitan equilibrar el impacto con el riesgo

La IA está evolucionando a un ritmo tan dramático que cualquier paso adelante es un paso hacia lo desconocido. La oportunidad es grande, pero los riesgos son aún mayores. Mientras que la IA promete revolucionar las industrias – desde la automatización de tareas rutinarias hasta la proporcionación de conocimientos profundos a través del análisis de datos – también da lugar a dilemas éticos, sesgos, preocupaciones sobre la privacidad de los datos y incluso un retorno negativo sobre la inversión (ROI) si no se implementa correctamente.

Los analistas ya están haciendo predicciones sobre cómo el futuro de la IA estará – al menos en parte – determinado por el riesgo.

Según un informe de 2025 de Gartner titulado Cabalgando la tormenta de la IA, nuestra relación con la IA cambiará a medida que la tecnología evolucione y este riesgo tome forma. Por ejemplo, el informe predice que las empresas comenzarán a incluir protecciones legales relacionadas con la IA emocional en sus términos y condiciones – con el sector de la salud esperado para comenzar a realizar estas actualizaciones dentro de los próximos dos años. El informe también sugiere que, para 2028, más de una cuarta parte de todas las violaciones de datos empresariales se remontarán a algún tipo de abuso de agente de IA, ya sea de amenazas internas o actores maliciosos externos.

Más allá de la regulación y la seguridad de los datos, hay otro riesgo – relativamente invisible – con apuestas igualmente altas. No todas las empresas están “listas” para la IA, y aunque puede ser tentador apresurarse con la implementación de la IA, hacerlo puede llevar a grandes pérdidas financieras y reveses operativos. Tomemos una industria intensiva en datos como los servicios financieros, por ejemplo. Mientras que la IA tiene el potencial de supercargar la toma de decisiones para los equipos de operaciones en este sector, solo funciona si esos equipos pueden confiar en las perspectivas en las que están actuando. En un informe de 2024, ActiveOps reveló que el 98% de los líderes de los servicios financieros citan “desafíos significativos” al adoptar la IA para la recopilación de datos, análisis y informes. Incluso después de la implementación, 9 de cada 10 aún encuentran difícil obtener las perspectivas que necesitan. Sin un gobierno estructurado, una rendición de cuentas clara y una fuerza laboral capacitada para interpretar las recomendaciones impulsadas por la IA, el “riesgo” real para estas empresas es que sus proyectos de IA podrían convertirse en una responsabilidad más que en un activo. Caminar sobre la cuerda floja de la IA no se trata de moverse rápido; se trata de moverse con inteligencia.

Apuestas altas, alto riesgo

El potencial de la IA para transformar los negocios es innegable, pero también lo es el costo de equivocarse. Mientras que las empresas están ansiosas por aprovechar la IA para la eficiencia, la automatización y la toma de decisiones en tiempo real, los riesgos se acumulan tan rápido como las oportunidades. Un paso en falso en el gobierno de la IA, una falta de supervisión o una dependencia excesiva de las perspectivas generadas por la IA basadas en datos inadecuados o mal mantenidos puede resultar en cualquier cosa, desde multas regulatorias hasta violaciones de seguridad impulsadas por la IA, toma de decisiones defectuosa y daño a la reputación. Con los modelos de IA que cada vez más toman – o al menos influyen – decisiones comerciales críticas, hay una necesidad urgente para que las empresas prioricen el gobierno de los datos antes de ampliar las iniciativas de la IA. Como dice McKinsey, las empresas necesitarán adoptar una mentalidad de “todo, en todas partes, al mismo tiempo” para asegurarse de que los datos en toda la empresa puedan usarse de manera segura y segura antes de desarrollar sus iniciativas de IA.

Esto es probablemente uno de los mayores riesgos asociados con la IA. La promesa de la automatización y la eficiencia puede ser seductora, lo que lleva a las empresas a invertir recursos en proyectos impulsados por la IA antes de asegurarse de que sus datos estén listos para respaldarlos. Muchas organizaciones se apresuran a implementar la IA sin establecer primero un gobierno de datos robusto, una colaboración cruzada funcional o una experiencia interna, lo que en última instancia lleva a modelos de IA que refuerzan los sesgos existentes, producen salidas no confiables y, en última instancia, no generan un ROI satisfactorio. La realidad es que la IA no es una solución “plug and play” – es una inversión estratégica a largo plazo que requiere planificación, supervisión estructurada y una fuerza laboral que sepa cómo usarla de manera efectiva.

Establecer una base sólida

Según el funámbulo y líder empresarial, Marty Wolner, el mejor consejo al aprender a caminar sobre una cuerda floja es empezar pequeño: “No intentes caminar sobre una cuerda floja a través de un cañón de inmediato. Comienza con un cable bajo y aumenta gradualmente la distancia y la dificultad a medida que construyas tus habilidades y confianza”. Sugiere que lo mismo es cierto para los negocios: “Las pequeñas victorias pueden prepararte para desafíos más grandes”.

Para que la IA entregue un valor sostenible a largo plazo, estas “pequeñas victorias” son cruciales. Mientras que muchas organizaciones se centran en las capacidades tecnológicas de la IA y en estar un paso por delante de la competencia, el desafío real radica en construir el marco operativo adecuado para respaldar la adopción de la IA a escala. Esto requiere un enfoque de tres partes: gobierno robusto, aprendizaje continuo y un compromiso con el desarrollo ético de la IA.

Gobierno: La IA no puede funcionar de manera efectiva sin un marco de gobierno estructurado que dicte cómo se diseña, despliega y monitorea. Sin gobierno, las iniciativas de IA corren el riesgo de fragmentarse, no ser responsables o ser directamente peligrosas. Las empresas deben establecer políticas claras sobre la gestión de datos, la transparencia de la toma de decisiones y la supervisión del sistema para asegurarse de que las perspectivas impulsadas por la IA puedan ser confiables, explicables y auditables. Los reguladores ya están endureciendo las expectativas sobre el gobierno de la IA, con marcos como el Acta de IA de la UE y las regulaciones en evolución de EE. UU. que establecerán que las empresas sean responsables de cómo se utiliza la IA en la toma de decisiones. Según Gartner, las plataformas de gobierno de la IA desempeñarán un papel fundamental para permitir que las empresas gestionen el rendimiento legal, ético y operativo de sus sistemas de IA, garantizando el cumplimiento mientras se mantiene la agilidad. Las organizaciones que no establezcan el gobierno de la IA ahora probablemente enfrentarán consecuencias regulatorias, reputacionales y financieras significativas más adelante en la cuerda floja.

Personas: La IA es tan efectiva como las personas que la utilizan. Mientras que las empresas a menudo se centran en la tecnología en sí, la capacidad de la fuerza laboral para comprender e integrar la IA en las operaciones diarias es igualmente crítica. Muchas organizaciones caen en la trampa de asumir que la IA mejorará automáticamente la toma de decisiones, cuando en realidad, los empleados necesitan ser capacitados para interpretar las perspectivas generadas por la IA y utilizarlas de manera efectiva. Los empleados deben no solo adaptarse a los procesos impulsados por la IA, sino también desarrollar las habilidades de pensamiento crítico necesarias para desafiar las salidas de la IA cuando sea necesario. Sin esto, las empresas corren el riesgo de confiar demasiado en la IA – permitiendo que los modelos defectuosos influyan en las decisiones estratégicas sin control. Los programas de capacitación, las iniciativas de capacitación y la educación en IA cruzada funcional deben convertirse en prioridades para asegurarse de que los empleados en todos los niveles puedan colaborar con la IA en lugar de ser reemplazados o marginados por ella.

Ética: Si la IA ha de ser un habilitador a largo plazo del éxito empresarial, debe basarse en principios éticos. El sesgo algorítmico, las violaciones de la privacidad de los datos y los procesos de toma de decisiones opacos ya han erosionado la confianza en la IA en algunas industrias. Las organizaciones necesitan asegurarse de que las decisiones impulsadas por la IA se alineen con los estándares legales y regulatorios, y de que los clientes, los empleados y las partes interesadas puedan tener confianza en los procesos impulsados por la IA. Esto significa tomar medidas proactivas para eliminar el sesgo, salvaguardar la privacidad y construir sistemas de IA que operen de manera transparente. Según El Banco Mundial, “el gobierno de la IA se trata de crear oportunidades equitativas, proteger los derechos y – crucialmente – construir confianza en la tecnología”.

Datos: Tener un conjunto de datos único y consolidado en toda la operación es vital para determinar tanto la posición de inicio como la de fin de la participación de la IA. Saber dónde ya se utiliza la IA, entender dónde desplegar la IA y ser capaz de detectar oportunidades para una mayor participación de la IA son cruciales para el éxito continuo. Los datos también son la mejor métrica a través de la cual medir los beneficios de la IA – si las empresas no comprenden su “posición de inicio” y no miden el viaje de la IA, no pueden demostrar sus beneficios. Como dijo Galileo, “Mide lo que es medible, y lo que no es medible, haz que sea medible”.

Caminar sobre la cuerda floja es sobre la preparación, la calma y encontrar el equilibrio con cada paso adelante. Las empresas que se acercan a la IA con precaución medida, un gobierno de datos estructurado y una fuerza laboral capacitada serán las que crucen con seguridad, mientras que aquellas que se precipiten sin asegurar su base corren el riesgo de una caída costosa.