Gobernanza de IA: ¿Quién controla cuándo comienza a decidir?, por Fernando Benavides, gerente de Ennovate
Por Fernando Benavides, gerente Ennovate y socio de la Cámara Chilena de Inteligencia Artificial. | Créditos: Ennovate

Gobernanza de IA: ¿Quién controla cuándo comienza a decidir?, por Fernando Benavides, gerente de Ennovate

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, mientras que el 86% de los empleadores espera que la IA transforme sus negocios hacia 2030.

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La minería no solo extrae riqueza del subsuelo; construye capacidad técnica, impulsa la innovación, demanda excelencia operativa y sostiene una red de encadenamiento productivo que hace avanzar a Chile a bordo del esfuerzo de miles de trabajadores y proveedores.

El dato es relevante, 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, qué información pueden utilizar, 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, reglas de acceso a los datos, niveles de autonomía, criterios de riesgo, 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.

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La próxima frontera de la IA, entonces, no estará solo en desarrollar modelos más potentes o construir centros de datos más grandes, sino en hacer funcionar mejor todo aquello que los sostiene.

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.

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Las organizaciones que comiencen hoy a construir estos mecanismos no solo mitigarán riesgos, sino que estarán mejor posicionadas para liderar la próxima evolución del comercio digital.

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.

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Auditar mientras todavía se puede cambiar arquitectura, responsabilidades y procesos es mucho más valioso que descubrir, una vez finalizada la implementación, que el programa quedó perfectamente documentado, pero deficientemente integrado.

Francisco Carrasco M.

Francisco Carrasco, editor general y periodista azul especializado en TI con más de 24 años en el mercado local e internacional, quien trabajo por 15 años con la destacada editorial IDG International.