Mientras más empresas adoptan la Inteligencia Artificial, surge una nueva prioridad: establecer una gobernanza de la IA que permita innovar sin perder el control. ¿Cómo pueden los directivos de IT liderar un modelo operativo de IA que combine agilidad, seguridad y resultados?
Muchas organizaciones han pasado de experimentar con la IA a integrarla en su estrategia. Con la irrupción de los agentes inteligentes, el escenario se transforma radicalmente: ya no se trata solo de automatización de procesos, sino de sistemas capaces de actuar en nombre de la empresa.
Según un informe de IDC y Microsoft, para 2028 existirán más de 1,3 mil millones de agentes de IA. Un crecimiento de esta magnitud multiplica las oportunidades… pero también los riesgos.
Los directivos de IT se enfrentan a una proliferación de agentes, copilots y automatizaciones creadas por distintas áreas del negocio, con distintos niveles de control, acceso a datos y criterios de uso.
¿Quién supervisa sus decisiones? ¿Cómo se asegura la trazabilidad de las acciones automatizadas? ¿Y qué sucede si un agente toma una decisión equivocada?
Desde la experiencia de Softeng acompañando a organizaciones en su estrategia de IA, la respuesta es clara: sin un marco común, el riesgo no está en la tecnología, sino en la falta de visibilidad y coherencia.
Por qué es necesaria la gobernanza de la Inteligencia Artificial
Cuando una empresa integra agentes que actúan o deciden sin un marco de control, el riesgo no está solo en los datos: también en la falta de trazabilidad, responsabilidad y alineación con la estrategia.
Aquí entra en juego el rol de los directivos de IT.
Su misión ya no se limita a impulsar la adopción tecnológica, sino a diseñar un modelo operativo de IA que establezca las reglas del juego: cómo se utilizan los agentes, qué límites existen, quién supervisa sus resultados y qué estándares de seguridad y cumplimiento deben respetar.
En la práctica, esto implica responder a preguntas muy concretas:
- ¿Qué agentes pueden crearse y por quién?
- ¿Qué datos pueden utilizar los agentes?
- ¿Cómo se valida su comportamiento y se auditan sus decisiones?
- ¿Qué mecanismos existen para intervenir cuando algo no funciona como se esperaba?
Claves para estructurar un modelo operativo de IA eficaz
Lograr una gobernanza de la Inteligencia Artificial eficaz requiere más que herramientas: exige una arquitectura de responsabilidades, procesos y tecnología.
Un modelo operativo de IA bien definido suele apoyarse en tres pilares fundamentales:
- Gobierno del ciclo de vida de los agentes: desde su diseño y despliegue hasta su evolución o retirada, evitando soluciones aisladas o difíciles de controlar.
- Control de accesos y datos: definiendo claramente qué información puede utilizar cada agente y bajo qué condiciones, garantizando seguridad y cumplimiento normativo.
- Supervisión y trazabilidad: incorporando mecanismos que permitan entender, auditar y corregir las decisiones automatizadas cuando sea necesario.
Una arquitectura de gobernanza de Inteligencia Artificial sólida debe incluir:
- Directivos de IT: Lideran el modelo operativo de IA, traducen la visión estratégica en decisiones tecnológicas, coordinan a los distintos equipos y aseguran que la gobernanza se aplique de forma consistente.
- Líderes en IA: Definen la visión estratégica, priorizan las inversiones y seleccionan las iniciativas de mayor impacto.
- Alta dirección: Alinea el uso de la IA con los objetivos del negocio y gestiona los riesgos desde una perspectiva global.
- Equipos de gobernanza: Establecen estándares, garantizan el cumplimiento normativo y mantienen la seguridad como eje central.
- Equipos de TI y usuarios avanzados: Impulsan la adopción, escalan casos de uso y aseguran una mejora continua.
Sin embargo, muchas organizaciones aún no cuentan con todos estos roles consolidados, especialmente cuando se trata de especialistas en IA que sepan cómo el negocio puede sacarle máximo partido a esta tecnología.
En esos casos, resulta fundamental contar con acompañamiento experto que ayude a definir la estrategia, establecer un modelo operativo realista y crear una base tecnológica con soluciones de IA que garanticen seguridad, escalabilidad y gobernanza.
Y aquí donde los directivos de IT juegan un papel esencial: debe coordinar el talento interno y el acompañamiento externo para construir un modelo de gobernanza de la IA que crezca con solidez y control.
Porque la diferencia no está en cuánta Inteligencia Artificial adopta una organización, sino en cómo la gobierna para que pueda escalar y generar resultados de manera segura.