La adopción de inteligencia artificial sin gobernanza sólida está frenando su impacto real. EY propone un modelo de IA responsable para maximizar valor y reducir riesgos.
La paradoja de la inversión en IA
Las organizaciones están invirtiendo miles de millones en inteligencia artificial, pero pocas logran resultados tangibles. Según EY, la brecha entre inversión y desempeño es evidente. Entonces, cómo lograr que IA responsable cierra brecha entre inversión y resultados.
A pesar del entusiasmo, muchas iniciativas de IA se quedan en fases piloto o fracasan al escalar. La falta de gobernanza, controles y visión responsable está limitando el impacto real.
Esta desconexión no solo representa oportunidades perdidas. También implica riesgos financieros, reputacionales y operativos que podrían socavar la confianza en la tecnología.
De hecho, el 99 % de las empresas encuestadas por EY reportaron pérdidas vinculadas a incidentes con IA, con un promedio superior a los 4,4 millones de dólares.
Cerrar esta brecha exige adoptar un enfoque de “IA responsable”, que combine innovación, control y gobernanza.
Tendencias que amplían los riesgos y las oportunidades
El auge de los modelos autónomos (agentic AI) y de los desarrolladores ciudadanos (citizen developers) está ampliando el alcance —y la complejidad— del ecosistema de IA.
Estas nuevas capas de autonomía pueden generar beneficios significativos, pero también introducen vulnerabilidades inéditas.
Por eso, EY destaca la urgencia de aplicar una gobernanza transversal, capaz de anticipar errores, sesgos o decisiones no supervisadas en tiempo real.
Además, la IA está migrando desde áreas experimentales hacia procesos centrales del negocio. Esto exige integrar la responsabilidad directamente en los flujos operativos.
Inversión sin impacto: el gran desafío
La investigación de EY muestra que los beneficios más visibles de la IA están en productividad y eficiencia. Sin embargo, los efectos en ingresos, costos y satisfacción del talento siguen siendo limitados.
Las organizaciones que implementan marcos de IA responsable tienden a mejorar esos indicadores rezagados.
Esto sugiere que la responsabilidad no es una barrera, sino un acelerador de valor.
IA responsable cierra brecha entre inversión y resultados ¿Las palancas estratégicas?
| Palanca estratégica | Impacto esperado | Clave de gobernanza |
| Comunicación de principios | Fortalece la confianza y alinea a los equipos | Difunde una cultura ética |
| Controles y métricas | Disminuye errores y sesgos | Monitoreo continuo de resultados |
| Gobernanza formal | Coordina decisiones y revisiones | Comités y auditorías activas |
| Respuesta ante incidentes | Reduce pérdidas financieras | Protocolos de acción rápida |
| Formación ejecutiva | Cierra brechas en la alta dirección | Mejores decisiones estratégicas |
| Gestión de riesgos emergentes | Anticipa fallos futuros | Políticas para IA autónoma y desarrolladores ciudadanos |
Estas palancas son replicables en América Latina, donde la madurez en IA aún está en expansión.
Gobernanza y control: el núcleo del cambio
EY define tres etapas esenciales para avanzar hacia una IA responsable: comunicación, ejecución y gobernanza.
Las dos medidas más efectivas —según su estudio— son el monitoreo en tiempo real y la supervisión mediante comités dedicados.
Sin embargo, muchos líderes aún subestiman la complejidad del riesgo algorítmico.
Cuando se les pidió identificar controles adecuados, solo una minoría del C-suite respondió correctamente.
Esto evidencia una brecha de conocimiento que debe cerrarse cuanto antes.
De la política al desempeño: un roadmap práctico
EY propone una ruta de acción concreta que puede adaptarse a distintos niveles de madurez:
- Diagnosticar el estado actual de IA responsable.
- Establecer principios éticos claros y comunicarlos.
- Implementar controles, métricas y dashboards de riesgo.
- Crear comités internos y auditorías externas.
- Formar a directivos y mandos medios en riesgos de IA.
- Regular el uso de desarrolladores ciudadanos y modelos autónomos.
- Incorporar la responsabilidad desde el diseño.
- Revisar continuamente el modelo de gobernanza.
Cada paso refuerza la confianza institucional y la resiliencia tecnológica.
Obstáculos reales para su adopción
Implementar un marco de IA responsable no es sencillo. La resistencia cultural, la falta de competencias técnicas y la deuda tecnológica son los principales frenos.
También persiste una confusión entre cumplimiento y propósito. Muchas empresas crean políticas formales, pero sin supervisión activa ni métricas efectivas.
La clave está en convertir la gobernanza en una práctica cotidiana, no en un documento olvidado.
IA responsable cierra brecha entre inversión y resultados ¿Qué sigue?
La inteligencia artificial solo generará verdadero impacto si las empresas la gobiernan con responsabilidad.
No se trata de imponer reglas, sino de habilitar la confianza y maximizar el valor.
EY propone una visión clara: pasar de la inversión aislada al impacto sostenible, donde la IA responsable actúe como puente entre la tecnología y los resultados de negocio.
En América Latina, donde la regulación aún evoluciona, este modelo puede marcar la diferencia entre innovar con prudencia o fallar con rapidez.