Confianza en la IA empresarial: ¿cuál es su estrategia?

EY plantea una nueva etapa de assurance, mientras América Latina busca convertir la adopción en confianza y control. Solo 18% de las organizaciones consultadas en la región reporta marcos formales de gobernanza de IA.

La inteligencia artificial avanza rápidamente en las organizaciones. Sus aplicaciones ya intervienen en procesos comerciales, financieros, operativos, tecnológicos y de atención al cliente. Sin embargo, la velocidad de adopción está creando una nueva exigencia. Las organizaciones necesitan demostrar que sus sistemas de IA funcionan bajo controles adecuados. Así, la confianza en la IA empresarial se convierte en un factor crítico que se debe medir y regular.

Un estudio reciente de RSM Latin America muestra la dimensión del desafío. En una encuesta a 461 líderes empresariales, cerca del 40% afirmó que sus organizaciones ya implementan soluciones de IA. Entre quienes ya adoptaron estas tecnologías, el 68% planea ampliar su utilización durante los próximos 12 meses. Sin embargo, apenas el 18% reporta contar con un marco formal de gobernanza de IA.

Esta brecha introduce una pregunta estratégica: ¿cómo puede una organización escalar la IA si todavía no puede demostrar que la controla?

Confianza en la IA empresarial: una nueva etapa

Durante los primeros años de la IA empresarial, gran parte de la conversación se concentró en experimentar y encontrar casos de uso.

Ahora la discusión está cambiando.

EY plantea el concepto de AI Assurance como una respuesta a la necesidad de generar confianza mediante gobierno, evaluación, monitoreo, controles, attestation y certificación. Su análisis, publicado en septiembre de 2026, señala que la gestión continua del riesgo resulta fundamental para ejecutar una estrategia de IA y construir confianza.

El cambio tiene implicaciones importantes para los tomadores de decisiones.

Una organización necesita conocer cómo funciona un sistema, qué datos utiliza, quién responde por sus resultados y qué controles permiten detectar desviaciones. Además, necesita conservar evidencia suficiente para demostrar que esas condiciones se cumplen. Por eso, la confianza empieza a convertirse en una capacidad organizacional. También empieza a formar parte de la infraestructura necesaria para escalar la IA.

De experimentar con IA a responder por sus resultados

La adopción de inteligencia artificial modifica las responsabilidades dentro de las organizaciones. Un modelo puede recomendar una decisión financiera. Un agente puede ejecutar una tarea. Una herramienta generativa puede producir información para un cliente. Un sistema predictivo puede intervenir en una operación crítica.

Cada escenario plantea responsabilidades diferentes. Por esa razón, la gobernanza necesita definir roles, criterios de uso, mecanismos de supervisión y procesos para gestionar incidentes. El estudio de RSM encuentra una relación entre la fortaleza de la gobernanza y la madurez de la gestión de riesgos. Sus resultados muestran que las organizaciones con estructuras formales presentan mayores niveles de desarrollo en sus procesos de evaluación.

La conclusión empresarial resulta relevante: la gobernanza deja de ser un componente administrativo y se convierte en una condición para escalar la IA con control.

América Latina enfrenta una brecha propia

Hoy, el desafío adquiere características particulares en América Latina.

Recientemente, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, ILIA 2025, desarrollado por CENIA con la participación de CEPAL, evaluó 19 países mediante más de 100 subindicadores.

Al respecto, el índice analizó tres dimensiones: factores habilitantes; investigación, desarrollo y adopción; y gobernanza. Sus resultados mostraron diferencias importantes entre los ecosistemas nacionales de IA y brechas persistentes en talento, inversión y políticas públicas.

Colombia aparece dentro del grupo de países considerados adoptantes, junto con Ecuador, Costa Rica y República Dominicana. Chile, Brasil y Uruguay aparecen como pioneros dentro de la clasificación del índice. Este panorama permite entender la gobernanza desde una perspectiva regional.

América Latina necesita adoptar IA para elevar productividad y competitividad. Al mismo tiempo, necesita desarrollar capacidades institucionales para gestionar los riesgos asociados con esa adopción.

La confianza, por tanto, no depende únicamente de la tecnología utilizada. También depende del entorno organizacional que la sostiene.

Gobierno, empresas y MiPymes frente al mismo desafío

La gobernanza de IA tampoco corresponde exclusivamente a las grandes corporaciones. La Hoja de ruta para la gobernanza de la IA en el sector privado de América Latina, publicada por CCIT-TicTac en abril de 2026, propone un modelo regional construido mediante consultas y diálogo técnico con más de 60 expertos.

El documento incluye entre sus objetivos la apropiación de IA en MiPymes y la articulación entre empresas, asociaciones, gremios tecnológicos y otros actores del ecosistema. La dimensión empresarial también tiene un referente internacional.

La norma ISO/IEC 42001 establece requisitos para implementar, mantener y mejorar continuamente un sistema de gestión de inteligencia artificial. Su alcance contempla organizaciones de cualquier tamaño y sectores públicos, privados y sociales.

Esto resulta especialmente relevante para las pequeñas y medianas empresas.

Una MiPyme probablemente no necesita reproducir la estructura de gobierno de una multinacional. Sin embargo, sí necesita saber qué herramientas de IA utiliza, qué información entrega, qué riesgos enfrenta y quién supervisa sus resultados.

La escala puede cambiar. La responsabilidad permanece.

La evidencia empieza a importar tanto como la innovación

El concepto de AI Assurance introduce otra transformación importante. En la IA empresarial la confianza es vital para generar mejores resultados.

La organización necesita pasar de afirmar que utiliza IA de manera responsable a poder demostrar cómo la gobierna. Para lograrlo, existen diferentes mecanismos. Las evaluaciones de riesgo, auditorías, controles internos, estándares internacionales, certificaciones y procesos de attestation pueden aportar evidencia sobre distintos componentes del ciclo de vida de la IA.

ISO/IEC 42001, por ejemplo, plantea un sistema de gestión basado en mejora continua. Su enfoque contempla riesgos y oportunidades, trazabilidad, transparencia y confiabilidad.

Además, ISO/IEC 42005:2025 incorpora la evaluación de impactos de los sistemas de IA sobre las personas y la sociedad durante su ciclo de vida.

La tendencia apunta hacia una gestión más sistemática. La pregunta ya no consiste solamente en saber si una herramienta de IA produce buenos resultados. También importa conocer bajo qué condiciones los produce y qué mecanismos permiten verificarlo.

Qué deberían empezar a hacer los tomadores de decisiones

El primer paso consiste en identificar dónde está presente la IA dentro de la organización.

Después resulta necesario clasificar los casos de uso según su impacto, criticidad y nivel de autonomía.

A partir de allí, la organización puede definir responsabilidades, controles, políticas de datos, mecanismos de supervisión y procesos de evaluación.

También conviene establecer criterios para proveedores externos. Una empresa que incorpora una solución de IA de terceros mantiene responsabilidades sobre la información que entrega y sobre el uso que hace de sus resultados.

En Colombia ya existen referencias institucionales en esta dirección. En abril de 2026, MinTIC publicó lineamientos de seguridad y privacidad para sistemas de IA en entidades públicas. El documento incorpora gestión de riesgos, protección de datos, monitoreo continuo y pruebas de robustez. Además, el Ministerio señala que estos lineamientos pueden servir como referencia para el sector privado.

La conversación sobre IA responsable, por tanto, empieza a adquirir una dimensión práctica.

la confianza en la IA empresarial necesita procesos, controles y evidencia.

Para América Latina, este desafío coincide con una etapa de aceleración tecnológica. Las organizaciones están ampliando el uso de IA mientras desarrollan las capacidades necesarias para gobernarla.

El próximo salto de la inteligencia artificial puede depender tanto de la innovación como de la capacidad para demostrar que sus sistemas son confiables.

En ese escenario, la confianza deja de ser solamente una percepción.

la confianza en la IA empresarial se convierte en una prioridad estratégica.