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C贸mo puede el consejo supervisar la inteligencia artificial para acelerar su despliegue
Un gobierno s贸lido de la IA permite avanzar r谩pido sin perder el rumbo. El marco STAR lo traduce en una revisi贸n trimestral.
Por Henk S. de Jong y Sampsa Samila
La IA ocupa ya un lugar central en las operaciones de las empresas, pero la mayor铆a de los consejos de administraci贸n carece de una forma estructurada para supervisar c贸mo la despliegan sus organizaciones, c贸mo gestionan sus riesgos o c贸mo capturan su valor. Lo que era un asunto de cumplimiento normativo se ha convertido en un reto de liderazgo, cada trimestre a un precio m谩s alto.
Encuestas realizadas entre 2024 y 2026 apuntan en esta direcci贸n: se ha generalizado la adopci贸n de la IA, pero la mayor铆a de los consejos sigue sin contar con mecanismos formales de supervisi贸n. Adem谩s, una buena parte de los consejeros reconoce tener dificultades para seguir el ritmo de una tecnolog铆a que, precisamente, necesitan aprender gobernar. A ello se suma una doctrina jur铆dica clara en Estados Unidos, Europa y Asia: cuando un riesgo es central para las operaciones, el consejo tiene la obligaci贸n fiduciaria de implantar sistemas que lo supervisen. Y esa obligaci贸n ya rige para la IA.
Dos errores al gobernar la IA
Nuestro sobre c贸mo deben los consejos abordar la IA, elaborado con Robert Maciejko y Christoph Wollersheim, identifica dos errores recurrentes:
Quedarse corto. Los consejos no entienden la tecnolog铆a lo suficiente para cuestionar a la direcci贸n; de ah铆 que aprueben decisiones de inversi贸n sin escrutinio o las aplacen indefinidamente. El resultado es una fuga de valor: experimentos dispersos, ninguna disciplina para escalar y competidores 鈥搒obre todo, los reci茅n llegados nativos en IA鈥� que aprovechan las oportunidades que las empresas consolidadas dejan escapar. Este fallo no se advierte a corto plazo, pero resulta devastador en un horizonte de tres a cinco a帽os.
Acelerar de m谩s. Los consejos presionan para desplegar soluciones de IA antes de que est茅n listos los controles, la infraestructura de datos y el modelo operativo. El resultado es una destrucci贸n de valor: sesgos algor铆tmicos, filtraciones de datos, afirmaciones p煤blicas enga帽osas y acciones regulatorias. Todo ello es costoso, visible y dif铆cil de revertir.
La mayor铆a de las organizaciones conviven con ambos fallos a la vez: van demasiado despacio para capturar valor y demasiado r谩pido para gestionar el riesgo. Nuestro estudio aborda esa inc贸moda realidad.
Cinco responsabilidades cl谩sicas de los consejos, aplicadas a la IA
Proponemos que los consejos basen su enfoque de la IA en cinco responsabilidades de gobierno que ya conocen, aplicadas ahora a un contexto nuevo:
1. Prop贸sito, 茅tica y cumplimento normativo
Cuando una empresa usa IA para tomar o influir en decisiones sobre clientes, empleados, riesgos o asignaci贸n de recursos, est谩 supervisando decisiones sobre qu茅 optimiza y qu茅 est谩 dispuesta a dejar en manos de una m谩quina. Por eso, el prop贸sito corporativo debe ser el punto de partida del gobierno de la IA, no una reflexi贸n posterior.
El cumplimiento normativo ata帽e a lo que la ley autoriza; la 茅tica, a lo que resulta responsable seg煤n los valores y compromisos de la empresa; y el prop贸sito, a lo que merece la pena hacer: qu茅 usos de la IA sirven a los objetivos de la compa帽铆a y cu谩les los socavan, aunque sean legales e incluso defendibles 茅ticamente. La IA generativa puede abaratar la ejecuci贸n, pero la dificultad de decidir qu茅 debe y qu茅 no debe hacer la empresa sigue en manos del consejo.
2. Modelo de negocio y estrategia
La gran pregunta para los consejos es si la organizaci贸n captura un valor acorde con su inversi贸n y su exposici贸n al riesgo. Lo cierto es que para la mayor铆a de las empresas, todav铆a no. Existe una brecha entre desplegar la IA y hacerla rentable, y los consejos deben tener claro por qu茅. Tambi茅n deben distinguir entre crear valor y capturarlo. Si bien la IA puede mejorar la productividad, esas mejoras no revierten de forma autom谩tica en la empresa y pueden fugarse hacia clientes, proveedores o incluso competidores.
Esto conduce a una cuesti贸n estrat茅gica m谩s amplia que muchos consejos a煤n no han abordado. La IA puede cambiar el funcionamiento interno de la empresa, pero tambi茅n remodelar el entorno competitivo en el que opera, derribando barreras de entrada, convirtiendo en commodities capacidades que las empresas consolidadas han considerado ventajas perdurables y comprimiendo el ciclo competitivo de d茅cadas a meses.
3. Activos, capacidades y asignaci贸n de capital
Una buena estrategia de IA puede fracasar igualmente si la organizaci贸n carece de los activos, las capacidades o la disciplina de capital necesarios para ejecutarla. En IA, los cuellos de botella suelen ser organizativos; por eso, tratamos la capacidad de ejecuci贸n como una responsabilidad aparte del consejo.
La IA generativa suele crear una ilusi贸n de simplicidad al usarla. Tras lo que a empleados y clientes les parece una interfaz conversacional sencilla pueden esconderse considerables inversiones en arquitectura de datos, sistemas de evaluaci贸n, infraestructura de cumplimiento y un conocimiento especializado. Para los consejos, esto significa que la supervisi贸n debe ir mucho m谩s all谩 de las m茅tricas de adopci贸n para alcanzar los activos y los sistemas de gobierno que hacen posible un despliegue fiable.
4. Perfil de riesgo
La IA cambia el perfil de riesgo global de la empresa en estrategia, operaciones, cumplimiento normativo, reputaci贸n, ciberseguridad y conducta. Por ello, al consejo le corresponde comprender c贸mo la IA modifica los riesgos que ya gobierna.
Un buen gobierno de la IA eval煤a las consecuencias de cada caso de uso, aplica controles proporcionales al riesgo y mantiene un registro auditable de las decisiones tomadas. Los consejos deber铆an exigir a la direcci贸n que clasifique los casos de uso por niveles de riesgo y que asigne a cada nivel controles, supervisi贸n humana y mecanismos de auditor铆a. Antes de su despliegue, los sistemas de alto riesgo deben incorporar en su dise帽o puntos de decisi贸n humana expl铆citos, mecanismos de escalado y trazabilidad.
5. Selecci贸n, evaluaci贸n y sucesi贸n del liderazgo
La IA cambia lo que los consejos deben buscar en los altos directivos. Ya no basta con que sepan promover proyectos piloto; los consejos deben evaluar si son capaces de redise帽ar flujos de trabajo y modelos operativos y de orquestar las 谩reas de negocio, tecnolog铆a, legal, recursos humanos y gesti贸n de riesgos.
Deben distinguir tambi茅n el aut茅ntico valor estrat茅gico del bombo publicitario y gestionar tanto la dependencia de proveedores como la incertidumbre tecnol贸gica, as铆 como comunicar de forma cre铆ble a la plantilla sobre la automatizaci贸n, recualificaci贸n y naturaleza cambiante del trabajo.
El CEO y su equipo directivo deben liderar organizaciones en las que el juicio, los datos, la automatizaci贸n y el trabajo humano se recombinan a gran velocidad. Los planes de sucesi贸n deben reflejar estos nuevos requisitos.
STAR, una herramienta pr谩ctica para la supervisi贸n del consejo
A partir de esas cinco responsabilidades del consejo, presentamos el marco STAR (cuyas siglas corresponden a los t茅rminos en ingl茅s de sus cuatro dimensiones,) para supervisar la inteligencia artificial de modo pr谩ctico y trimestral. Estas son las dimensiones, las preguntas que todo consejo deber铆a plantearse y aquello a lo que deber铆a aspirar:
S. Tesis de valor para el accionista (Shareholder value thesis)
Pregunta para el consejo: 驴Tiene cada iniciativa importante de IA una tesis clara sobre el valor que generar谩, un responsable de negocio designado y criterios de salida concretos?
Escenario ideal: La direcci贸n presenta las inversiones en IA con el mismo rigor que cualquier decisi贸n de asignaci贸n de capital: rentabilidad esperada, hitos y criterios claros para detener la inversi贸n.
T. Paridad frente a las amenazas (Threat parity)
Pregunta para el consejo: 驴Evolucionan nuestras defensas al mismo ritmo que las amenazas impulsadas por la IA? 驴Tenemos garant铆as independientes de que los controles funcionan?
Escenario ideal: Ante los nuevos riesgos de seguridad que crea la IA (deepfakes convincentes, explotaci贸n automatizada de vulnerabilidades y prompt injection), las defensas se prueban con regularidad y se verifican de forma independiente.
A. Capacidad (Ability)
Pregunta para el consejo: 驴Contamos con la calidad de los datos, la estandarizaci贸n de procesos, la arquitectura y el talento necesarios para ir m谩s all谩 de los proyectos piloto?
Escenario ideal: M谩s all谩 de adquirir licencias, la IA se usa de verdad en los flujos de trabajo. Se redise帽an procesos para los principales casos de uso. Una cantera de talento va cubriendo los puestos cr铆ticos de IA.
R. Presupuesto de riesgo (Risk budget)
Pregunta para el consejo: 驴Hemos definido de forma expl铆cita d贸nde es aceptable el riesgo asociado a la IA, d贸nde no lo es y qui茅n responde cuando algo sale mal?
Escenario ideal: Existen niveles de riesgo claramente definidos (verde, amarillo y rojo) y zonas de uso de la IA vedadas. Cada sistema de IA de alto impacto cuenta con un directivo designado como responsable de sus resultados.
La clave est谩 en aplicar STAR como una disciplina de revisi贸n, y no como una lista de verificaci贸n de cumplimiento. As铆 se evita que cualquiera de los dos fallos 鈥搎uedarse corto o acelerar de m谩s鈥� pase inadvertido de un trimestre a otro.
Por qu茅 el buen gobierno de la IA es un acelerador estrat茅gico
Un gobierno concebido como una restricci贸n de la IA frena la organizaci贸n. Por el contrario, cuando es eficaz, funciona como una direcci贸n asistida: hace posible avanzar a buen ritmo sin perder el control. Las organizaciones que han validado de antemano la equidad, la precisi贸n o la transparencia de sus sistemas despliegan la IA m谩s r谩pido, no m谩s despacio, porque ya han respondido a las preguntas que bloquean cada puesta en marcha.
Los consejos de administraci贸n que gobiernan bien la IA son los que formulan las preguntas adecuadas, exigen evidencias y piden cuentas a sus directivos por los resultados. La IA no resta protagonismo a los l铆deres; en realidad, les exige m谩s que nunca.
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