Gobernanza de Inteligencia Artificial: ¿quién controla cuándo comienza a decidir?
Fernando Benavides, gerente Ennovate y socio de la Cámara Chilena de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) está entrando a las empresas mucho más rápido que las reglas para gobernarla.
El Foro Económico Mundial señala que menos del 1% de las organizaciones ha implementado plenamente prácticas de IA responsable.
Esto, mientras que el 86% de los empleadores espera que la IA transforme sus negocios hacia 2030. El dato es relevante. Ello, porque refleja algo que ya estamos comenzando a ver. La adopción avanza más rápido que la capacidad de control.
Las empresas incorporan nuevas herramientas, modelos y agentes. Pero muchas veces todavía no está claro quién los autoriza. Tampoco qué información pueden utilizar. Menos qué decisiones pueden tomar o quién responde cuando algo sale mal.
Por eso la gobernanza de IA empieza a ser mucho más que un tema de políticas o cumplimiento.
Es una capacidad necesaria para poder crecer con IA. Significa definir responsables y reglas de acceso a los datos. Niveles de autonomía y criterios de riesgo. Además de trazabilidad y aquellos puntos donde una persona necesariamente debe intervenir.
Con los agentes esto será aún más importante.
También el Foro Económico Mundial indica que 82% de los ejecutivos espera incorporarlos en los próximos años. No es lo mismo una IA que recomienda una acción que un agente que puede ejecutarla.
Cuando la IA comienza a actuar, las reglas tienen que estar claras.
Una forma concreta de abordar este desafío es crear un Centro de Excelencia y Gobernanza de IA (AI CoE), pero no como un comité corporativo, sino que uno con una función bastante práctica: identificar dónde la IA puede generar valor, priorizar casos de uso, establecer estándares, evaluar riesgos, medir resultados y determinar qué iniciativas están preparadas para escalar.
Un centro que permita sentar en una misma mesa a las áreas de negocio, tecnología, datos, seguridad, legal y personas. Esto evita algo que, probablemente, veremos cada vez más: muchas áreas experimentando con IA al mismo tiempo, pero cada una bajo sus propias reglas y sin una visión común.
Y es aquí donde se ubica uno de los grandes desafíos por lo que queda de este 2026. La pregunta ya no debe ser solamente “¿cómo usamos más IA?”, sino “¿cómo la escalamos sin perder el control?”.
Marcos como ISO/IEC 42001, acompañados de un modelo de gobernanza y un AI CoE, pueden ayudar a ordenar este camino, no para frenar la innovación, sino que, justamente, para hacer lo contrario: permitir que la empresa avance con más confianza, entregue mayor autonomía a la IA donde hay sentido y transforme buenos experimentos en capacidades reales de negocio.
