Mi querido amigo lector, algo que he venido mostrándote en todos los posts de este newletter, es que la Inteligencia Artificial puede generar enormes oportunidades, pero también riesgos éticos, legales y reputacionales. Motivo por el cual, la clave para gestionar esos riesgos está en implementar un marco de gobernanza de IA sólido, que asegure un gobierno de Inteligencia Artificial en la empresa responsable y alineado con la estrategia corporativa.
Y es que si bien, la promesa de valor de la Inteligencia Artificial es inmensa (eficiencia, hiper-personalización y una ventaja competitiva sin precedentes), en el camino hacia el logro de esa promesa, muchas organizaciones tropiezan e incluso fracasan. Y aunque son múltiples factores los que están llevando a las organizaciones a esto, debemos reconocer que la falta de ética y la regulación sobre la IA en las organizaciones, está creando el mayor riesgo financiero y reputacional de nuestra era.
Y esto lo menciono porque los intentos de adopción de IA en las organizaciones están creciendo de forma acelerada, algunas lo hacen de manera desordenada, otras sin un rumbo y otras sin el acompañamiento y/o asesoramiento adecuado. Pero lo que sí es común en todas es que lo intentan sin políticas claras sobre cómo usarla. De ahí, que la falta de un marco de gobernanza de IA puede traducirse en decisiones opacas, sesgos no controlados y riesgos legales.
Teniendo en cuenta todo esto y con el ánimo de darle continuidad a la serie de post que te prometí sobre la gobernanza de la IA (si aún no has leído el primero de esta serie, te dejo el enlace aquí), en este post, quiero compartir contigo un framework claro y sencillo para puedas implementar sin problemas y modelo de gobernanza de IA en tu organización.
Lo primero que tenemos que tener presente, es que implementar un marco de gobernanza de IA es un proceso estratégico que requiere una planificación cuidadosa y la colaboración de múltiples equipos. Por lo que un marco bien definido no solo mitiga riesgos, sino que también acelera la innovación al crear un entorno seguro y transparente. Y además hay que tener presente antes de iniciar, que este es un viaje que se construye por etapas. En donde en cada fase no es un punto final, sino un prerrequisito vital que habilita el éxito de la siguiente. Ya que la transición entre ellas garantiza que el marco sea sólido, práctico y adoptado por toda la organización.
Motivo por el cual, los pasos que a continuación te comparto, si bien detallan las actividades clave para la implementación de un modelo de gobernanza de IA, como siempre te digo, estos los debes adecuar y/o complementar, según e contexto de tu organización:
| Fase I | Descripción |
|---|---|
| Establecer los fundamentos y el liderazgo | Antes de definir las políticas, es crucial contar con el apoyo ejecutivo y establecer un equipo multidisciplinario que lidere la iniciativa. |
La transición a la siguiente etapa o fase ocurre una vez que se ha obtenido el patrocinio ejecutivo y se ha formado el Comité de Gobernanza de IA (incluyendo a Legal, Ética y Negocio). Sin este liderazgo formal y multidisciplinario, cualquier política creada sería solo una recomendación sin poder de ejecución. De ahí que las Actividades clave de esta fase son:
| Actividad | Acción |
|---|---|
| Asegurar el patrocinio ejecutivo | Obtener el compromiso de la alta dirección (CEO, CIO, CTO, etc.). Sin este respaldo, la iniciativa carecerá de autoridad y recursos. El liderazgo debe entender que la gobernanza no es un obstáculo, sino un habilitador del crecimiento. |
| Crear un Comité de Gobernanza de IA | Formar un equipo compuesto por líderes de diferentes áreas: – Líderes de negocio: Para entender los objetivos y las implicaciones comerciales. – Expertos técnicos: Científicos de datos e ingenieros que conocen las capacidades y limitaciones de la IA. – Expertos legales y de cumplimiento: Para asegurar que el marco se alinee con las regulaciones (GDPR, etc.). – Expertos en ética: Para abordar dilemas de sesgo y equidad. |
| Definir la visión y los principios | Establecer los valores centrales que guiarán la gobernanza. Por ejemplo, principios como «transparencia», «equidad», «responsabilidad» y «rendición de cuentas» deben ser la base de todas las políticas. |
En este punto, hay dos cosas que quiero que tengas presente:
- El comité de gobernanza de la IA es el encargado de abordar los dilemas complejos que la política escrita no cubre. Motivo por el cual, debe tener la autoridad para detener o modificar proyectos que, aunque sean técnicamente viables, representen un riesgo ético significativo para la misión o los valores de la empresa.
- Es imposible definir políticas sobre ética y riesgo sin que haya una mesa de toma de decisiones que represente a toda la empresa. Por lo que el resultado de la Fase 1 es la legitimidad, dado que esta legitimidad es lo que permite el inicio de la Fase 2
| Fase II | Descripción |
|---|---|
| Desarrollar el marco de gobernanza | Con el equipo y los principios en su lugar, el siguiente paso es construir el marco de políticas y procesos que se aplicarán en toda la organización. Es decir, aquí define el «qué» y el «por qué» de las reglas. Además de que se clasifican los riesgos y se escriben las políticas. |
La transición a la siguiente etapa o fase ocurre cuando las políticas y estándares han sido formalmente aprobados por el Comité de Gobernanza. En este punto hay dos cosas que te recomiendo que tengas presente:
- Transparencia debe ser vista como Estrategia: Dado que la explicabilidad de la IA no es solo un requisito regulatorio; es una herramienta de negocios. Poder explicar por qué un modelo tomó una decisión crítica genera confianza y permite la corrección rápida de errores.
- El riesgo de la Fase 2 es crear políticas que son demasiado teóricas o inaplicables. Por lo que hay que tener presente, que el marco solo tiene valor si se integra con el trabajo diario de los equipos.
Las Actividades clave de esta fase son:
| Actividad | Acción |
|---|---|
| Identificar y clasificar los riesgos | Analizar los riesgos inherentes a la IA en la empresa. Los riesgos pueden ser: – Éticos: Sesgos algorítmicos en la contratación o la concesión de créditos. – Operacionales: Errores en la toma de decisiones automáticas. – Legales: Incumplimiento de normativas de privacidad de datos. – De seguridad: Vulnerabilidades en los modelos de IA. |
| Establecer políticas y estándares | Crear directrices claras para cada etapa del ciclo de vida de la IA: – Adquisición de datos: Normas para la recolección, almacenamiento y uso de datos. – Desarrollo de modelos: Directrices para la documentación, la mitigación de sesgos y la explicabilidad del modelo. – Despliegue y monitoreo: Requisitos para el monitoreo continuo del rendimiento del modelo y la detección de fallas. |
| Crear una biblioteca de activos de IA | Desarrollar un repositorio centralizado de modelos, código y conjuntos de datos. Esto fomenta la reutilización y la estandarización, evitando la duplicación de esfuerzos. |
Habiendo definido las reglas, la Fase 3, consistirá en implementar y comunicar el Marco. Por lo que se centrará en el «cómo». Ya que se pasa de la creación de documentos a la integración en la herramienta y la cultura. Aquí hay que tener presente, que la única forma de asegurar que las políticas se cumplan es integrándolas en los flujos de trabajo y educando a los stakeholders.
| Fase III | Descripción |
|---|---|
| Implementar y comunicar el marco | Una vez que el marco está diseñado, es crucial implementarlo de manera efectiva en toda la organización. |
Sin duda esta es una fase crucial del proceso, ya que esta se enfoca en la comunicación, la adopción, la capacitación e incluso la primera ronda de auditoría de los proyectos de IA. De tal forma que aquí debemos tener una buena estrategia de gestión del cambio que guie esta etapa o fase en particular. Ya que como es conocido, el no comunicar correctamente, el no capacitar idóneamente puede generar una alta resistencia a la implementación del modelo o marco de gobernanza de la IA en la organización. De ahí que las Actividades clave de esta fase son:
| Actividad | Acción |
|---|---|
| Establecer y ejecutar el plan de comunicación | Llevar el mensaje de manera clara y sencilla a todos los rincones de la organización. Utilizando un lenguaje que vaya acorde a la cultura actual de la organización y que proyecte al mismo tiempo el camio cultura que se viene. |
| Integrar la gobernanza en los flujos de trabajo | No basta con tener un documento de políticas. La gobernanza debe estar integrada en las herramientas y procesos diarios de las personas y los equipos. Por ejemplo, mediante listas de verificación obligatorias. |
| Lanzar un programa de capacitación | Educar a los empleados sobre la importancia de la gobernanza de la IA y cómo afecta a sus responsabilidades. La capacitación debe ser específica para cada rol. |
| Establecer un sistema de auditoría | Designar un equipo o proceso para auditar periódicamente los modelos y proyectos de IA. Las auditorías aseguran que las políticas se están siguiendo y que los modelos operan como se espera. |
Una vez que las políticas están integradas en los flujos de trabajo y se han lanzado los primeros proyectos y/o pilotos bajo el nuevo marco, se inicia la transición. El riesgo aquí es la deriva. Las regulaciones cambian, los datos cambian y el rendimiento del modelo cambia.
| Fase IV | Descripción |
|---|---|
| Monitorear y mejorar continuamente | La gobernanza de la IA no es un proyecto de una sola vez. Es un proceso vivo que debe adaptarse a medida que la tecnología y la empresa evolucionan. |
Algo que debes tener presente en este punto, es el hecho de que la validación del marco en el mundo real pasa del «hacer cumplir» al «aprender y optimizar». Motivo por el cual, las métricas recogidas en esta fase (ej., número de incidentes de sesgo, tiempo de aprobación de modelos) informan al Comité de Gobernanza qué políticas deben ser revisadas o actualizadas, cerrando así un ciclo de mejora continua. . Las Actividades clave de esta fase son:
| Actividad | Acción |
|---|---|
| Fomentar la retroalimentación | Establecer canales para que los empleados informen sobre posibles problemas o sugieran mejoras al marco de gobernanza. La mejora continua es fundamental para mantener la relevancia y la eficacia. |
| Medir el impacto | Utilizar métricas para evaluar la efectividad del marco de gobernanza. Por ejemplo, medir la reducción de incidentes relacionados con la IA, el tiempo de lanzamiento de proyectos y el cumplimiento de las políticas. |
| Revisar y actualizar las políticas | Revisar las políticas de manera regular para incorporar nuevas regulaciones o avances tecnológicos. Por ejemplo, la llegada de la IA generativa puede requerir nuevas directrices. |
Recuerda que la gobernanza de IA no debe ser sinónimo de burocracia. Por lo que bien implementada, se convierte en un habilitador de la agilidad empresarial y la transformación digital. Dado que esta, permite integrar la IA en los flujos de valor organizacionales, acelerando la innovación sin perder de vista la ética ni la estrategia.
Ahora bien, implementar un sistema de gobernanza de IA es un desafío que trasciende a la tecnología y aunque son muchas organizaciones como te comenté al principio de este post las que están buscando implementar y pocas las que lo están haciendo bajo un marco de gobernanza de IA. Hay que decir que ya en un par de ocasiones me he tropezado con organizaciones que me han consultado al respecto para evaluar su proceso de implementación de gobernanza de IA y me he encontrado con estos errores. Errores que suelen ser estratégicos y culturales, los cuales te comparto. Así como también el cómo evitarlos y/o superarlos:
| Error | Impacto Negativo | Cómo Evitarlo (Solución Práctica) |
|---|---|---|
| Enfoque solo en TI o Legal | La gobernanza es vista como una «lista de verificación» técnica, ignorando el impacto en el negocio y los dilemas éticos reales. | Crear un Comité Multidisciplinario: Incluir líderes de Negocio, Recursos Humanos, Legal, y Ética desde el día uno. La IA es una decisión de negocio. |
| Diseñar un Marco «Talla Única» | Aplicar el mismo nivel de supervisión a un chatbot de preguntas frecuentes que a un modelo de scoring de créditos hipotecarios. | Clasificar los Proyectos por Riesgo: Implementar una Matriz de Riesgo de IA que defina diferentes niveles de gobernanza (e.j., Proyectos de Alto Riesgo requieren auditoría externa). |
| Burocracia Excesiva | El proceso de revisión y aprobación es tan lento que ahoga la innovación y la agilidad de los equipos de data science. | Integrar la Gobernanza en MLOps: Automatizar las verificaciones de cumplimiento y transparencia (Explainability y Bias Checks) directamente en el pipeline de desarrollo y despliegue. |
| Falta de Propietarios de Datos | Nadie es formalmente responsable de la calidad y el sesgo de los datos de entrenamiento. | Designar Data Owners y AI Stewards: Asignar a líderes de negocio la responsabilidad sobre la calidad y el uso ético de los datasets específicos que alimentan la IA. |
| No Monitorear en Producción | Asumir que un modelo que funcionó en las pruebas seguirá funcionando indefinidamente sin supervisión. | Implementar Monitoreo Continuo (Drift Detection): Establecer alertas automáticas que detecten la «deriva del modelo» (cuando el rendimiento cae) o cambios en la distribución de los datos de entrada. |
Recuerda, el marco de gobernanza de la IA es el elemento de liderazgo que conecta la velocidad de la innovación con la dirección estratégica. Por lo que no debe ser visto nuca como solo un conjunto de reglas para cumplir con el check-the-box regulatorio. Dado que este, es la infraestructura de la confianza que permite a la organización abrazar la agilidad empresarial. Al establecer límites claros y éticos sobre cómo se usa la IA, se elimina la parálisis por miedo y se permite a los equipos innovar a máxima velocidad.
«Las empresas que liderarán los mercados, no serán las que tengan la mejor IA, sino las que tengan la gobernanza de IA más inteligente y ética.»
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
Pd: El próximo miércoles 8 de octubre del 2025, te comparto la tercera entrega de la serie sobre gobernanza de la IA.
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Lecturas Recomendadas
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- Essential Scrum: A Practical Guide to the Most Popular Agile Process –( Kenneth S. Rubin): Guía completa que cubre los roles, eventos y artefactos de Scrum, así como escalado, métricas y buenas prácticas. Ofrece un enfoque práctico para implementar Scrum en equipos y organizaciones. (Ver más)
- Scrum Mastery: From Good to Great Servant‑Leadership – (Geoff Watts): Se centra en el liderazgo de servicio, la mentalidad y las habilidades interpersonales necesarias para que un Scrum Master sea eficaz. Incluye relatos y estudios de casos para ilustrar comportamientos excepcionales. (Ver más)
- Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ᵃ ed.) – (Stuart Russell & Peter Norvig): Introducción exhaustiva a la teoría y práctica de la IA. La 4ª edición actualiza el contenido con aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sistemas multi‑agente, robótica, procesamiento del lenguaje natural, causalidad, programación probabilística, privacidad, equidad y seguridads. (Ver más)
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