Gobernanza corporativa en entornos digitales y los desafíos de la IA para los directorios

El uso de tecnologías digitales impone desafíos constantes en las organizaciones. En el caso del uso de la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un factor clave en la toma de decisiones. No obstante, su implementación plantea desafíos relevantes. En este contexto, Caneo subraya el rol fundamental de los directorios en la supervisión y adecuada gobernanza de estas herramientas.

 

“El punto de partida es reconocer que los riesgos de la inteligencia artificial no son riesgos tecnológicos, sino riesgos propios del negocio, legales y reputacionales que pueden recaer sobre el directorio con la misma intensidad que cualquier otro riesgo material de la empresa”, señala el especialista.

 

En este sentido, el docente de Alta Dirección FEN UCHILE, destaca que los órganos de gobierno no necesitan comprender los aspectos técnicos de los algoritmos, pero sí deben tener claridad sobre cómo estos impactan decisiones relevantes para clientes, trabajadores y la organización en su conjunto.

 

Uno de los principales desafíos, explica, es establecer marcos de gobernanza que permitan gestionar adecuadamente estos riesgos. Esto implica definir políticas claras de uso de IA, establecer niveles de apetito de riesgo y asegurar una adecuada supervisión de la cadena de responsabilidades dentro de la organización. “La IA no exime de responsabilidad, la redistribuye. Si un sistema automatizado genera daño, alguien tomó la decisión de implementarlo sin los controles adecuados”, advierte Caneo.

 

En el ámbito regulatorio, el escenario también se vuelve más exigente. La entrada en vigencia de nuevas normativas, tanto a nivel local como internacional, obliga a las empresas a adaptar sus prácticas. “Una gestión inadecuada de datos puede activar responsabilidades simultáneas en distintos frentes: sanciones por protección de datos, responsabilidad penal corporativa e incluso demandas civiles”, afirma Hugo Caneo. A esto se suma el impacto reputacional, que puede escalar rápidamente ante fallas en sistemas automatizados.

 

Frente a este panorama, el académico propone una aproximación integral basada en tres niveles: técnico, organizacional y de gobierno. Entre las herramientas clave, menciona la necesidad de contar con inventarios de modelos de IA, auditorías de sesgos algorítmicos y mecanismos de trazabilidad que permitan explicar decisiones automatizadas. Asimismo, subraya la importancia de designar responsables de gobernanza de IA dentro de las organizaciones y de incorporar estos temas en la agenda del directorio.

 

“Un directorio que no entiende qué es un modelo predictivo o cómo puede discriminar, simplemente no puede supervisar de manera efectiva”, sostiene. Por ello, la capacitación de los altos niveles de la organización se vuelve un elemento crítico para enfrentar estos desafíos.

 

Además, Caneo enfatiza que la supervisión no debe entenderse como un obstáculo para la innovación, sino como una condición necesaria para su sostenibilidad: “Una empresa que innova sin supervisión no está innovando, está acumulando riesgos ocultos que eventualmente se materializarán”. En este contexto, propone avanzar hacia modelos de supervisión proporcionales al riesgo, con procesos claros y eficientes que permitan a las organizaciones innovar con certeza y responsabilidad.

 

En conclusión, en organizaciones donde la inteligencia artificial ya forma parte del presente empresarial, el rol del gobierno corporativo se redefine. La capacidad de los directorios para anticipar riesgos, establecer marcos de control y liderar una adopción responsable de la tecnología será determinante no solo para el cumplimiento normativo, sino también para la sostenibilidad y competitividad de las organizaciones.