Por Esteban Enderle, socio líder de Risk Advisory Marketplace Cono Sur Deloitte S-Latam.
En un entorno empresarial cada vez más dinámico y competitivo, la búsqueda de eficiencia, efectividad y diferenciación impulsa a las organizaciones hacia la adopción de tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial (IA) y la IA Generativa (GenAI). Estas herramientas han dejado de ser tendencias emergentes para convertirse en pilares estratégicos que optimizan procesos, aceleran la toma de decisiones y mejoran la experiencia del cliente. Su impacto no se limita a la operación diaria, sino que también redefine la manera en que las empresas innovan, se adaptan y compiten en mercados cada vez más exigentes.
La IA ofrece beneficios significativos cuando se integra de manera adecuada en los procesos y flujos de información. Permite mejorar la toma de decisiones mediante análisis predictivos y modelos de aprendizaje automático que procesan grandes volúmenes de datos en tiempo real, generando información confiable para decisiones estratégicas. Además, contribuye al incremento de utilidades gracias a experiencias más personalizadas, innovación en productos y servicios, y la creación de modelos de negocio potenciados por IA, como chatbots, motores de recomendación y segmentación inteligente. Otro aspecto clave es la eficiencia operativa: la automatización de tareas repetitivas reduce costos y errores, liberando a las personas para actividades de mayor valor agregado.
Frente a estos beneficios, las organizaciones deben decidir si adoptar la tecnología de manera temprana para aprovechar ventajas competitivas o avanzar con planes moderados que permitan una integración gradual y controlada. Lo cierto es que la IA llegó para quedarse y su evolución será cada vez más precisa y poderosa.
Sin embargo, toda innovación conlleva riesgos que pueden afectar la operación, la reputación y el cumplimiento normativo. Entre los más relevantes se encuentran los sesgos y errores derivados de modelos mal entrenados o datos incompletos, que pueden generar decisiones injustas o ineficientes; la dependencia de proveedores externos, que implica riesgos relacionados con la calidad tecnológica y la seguridad de la información; y los desafíos en materia de ciberseguridad y privacidad, ante posibles ataques y pérdida de datos sensibles, lo que impacta directamente en la confianza y reputación corporativa.
Para mitigar estos riesgos, es esencial contar con un esquema de gobernanza sólido que incluya políticas claras, supervisión formal, asignación de recursos y canales de comunicación definidos. La IA debe ser gestionada como un riesgo estratégico, incorporada en los mapas de riesgos y adoptada bajo un marco predefinido que garantice transparencia, seguridad y valor para el negocio.
La gobernanza se convierte, entonces, en la clave para un desarrollo ordenado y sostenido. Este marco debe contemplar políticas y procedimientos específicos para IA y GenAI, definiendo criterios de uso, niveles de riesgo, controles y estándares de calidad de datos. Asimismo, es fundamental establecer estructuras formales, como un Comité de Dirección responsable de aprobar proyectos, asignar recursos y evaluar impactos estratégicos, asegurando que la IA se alinee con los objetivos del negocio. A esto se suma la necesidad de un Comité de Supervisión y Riesgos, encargado de monitorear la implementación, el cumplimiento normativo y la ética en el uso de modelos.
Solo mediante una gobernanza robusta y bien estructurada será posible maximizar los beneficios de estas tecnologías y minimizar los riesgos asociados, garantizando un uso ético, seguro y alineado con los objetivos estratégicos. Las organizaciones que logren equilibrar innovación y control estarán mejor posicionadas para liderar en un mercado cada vez más digital y competitivo.
