La ética en la IA como herramienta para redefinir el Gobierno Corporativo

POR GALA CONTRERAS, Consultora en Global Practice México

La inteligencia artificial está evolucionando a pasos agigantados, generando una cuestión esencial: ¿están nuestras organizaciones priorizando valores éticos en sus sistemas automatizados y toma de decisiones? La convergencia entre IA y gobierno corporativo no solo redefine las reglas del juego, sino que también plantea desafíos ineludibles. ¿Estamos listos para enfrentarlos? ¿Quién liderará este cambio?.

Según AI Radar 2025 de Boston Consulting Group (BCG), sólo el 73% de los líderes empresariales reconocen a la inteligencia artificial como prioridad estratégica, por lo que las organizaciones enfrentan una encrucijada histórica. La disrupción tecnológica avanza más rápido que los marcos de gobernanza, creando riesgos que van desde demandas multimillonarias hasta crisis reputacionales. Sin embargo, las empresas pioneras están demostrando que integrar la ética en la IA dentro del núcleo organizacional no solo mitiga peligros, sino que también genera ventajas competitivas.

La transparencia algorítmica se ha convertido en un pilar clave en el desarrollo de la inteligencia artificial; recientemente, una institución financiera transformó su sistema de crédito al hacer accesibles informes sobre el impacto ético en sus movimientos. Estos documentos explican qué datos

se utilizan, cuáles se excluyen para evitar sesgos y cómo se calculan las predicciones, lo que ha permitido mejorar la confianza de los clientes y reducir controversias en la toma de decisiones. Esta iniciativa refleja una tendencia creciente en el mundo corporativo, donde cada vez más empresas han comenzado a integrar especialistas para garantizar un uso más equitativo de la tecnología.

"Actúa como un puente entre la innovación tecnológica y el respeto por los valores humanos, asegurando que las máquinas sirvan al bien común y no a intereses individuales"

Pero la transparencia es solo el comienzo. El desafío de los sesgos ocultos en los datos históricos sigue siendo una preocupación clave, ya que muchos algoritmos pueden perpetuar patrones discriminatorios del pasado, por ejemplo, se detectaron algoritmos de reclutamiento que replicaban patrones discriminatorios de décadas pasadas, como preferencia por nombres masculinos en sectores tecnológicos (Reuters, 2018)). Algunas empresas han respondido implementando herramientas avanzadas para detectar y corregir estos sesgos, analizando múltiples dimensiones de equidad y ajustando los modelos de manera dinámica.

La responsabilidad en el desarrollo de la inteligencia artificial también requiere un enfoque estructurado como optar por modelos híbridos de supervisión, tomar en cuenta la visión de expertos en tecnología, ética y comunidades locales.

La autonomía de los sistemas plantea más dilemas operativos y éticos. La única forma de abordarlo es

cuando se adoptan enfoques de co-decisión, en los que la IA analiza grandes cantidades de datos rápidamente, pero los humanos mantienen la validación final en decisiones críticas; este enfoque híbrido permite mantener la supervisión y control sobre las decisiones importantes sin sacrificar la eficiencia operativa. Así, se demuestra que el equilibrio entre automatización y supervisión humana puede optimizar el rendimiento sin comprometer la seguridad.

La aparición de la inteligencia artificial generativa añadió nuevas capas de complejidad, pero del mismo modo muchas herramientas como ChatGPT, plataforma que se comenzó a utilizar sin directrices claras, puede exponer a las empresas a riesgos como filtraciones de información confidencial o generación de contenido sesgado. Algunas compañías están desarrollando soluciones innovadoras, como detectores avanzados de contenidos manipulados o sistemas de protección que bloquean el uso no autorizado de datos sensibles en plataformas de IA; la formación continua en ética tecnológica se está convirtiendo en un requisito para los empleados en todos los niveles para garantizar un uso responsable de estas tecnologías.

El avance hacia una ética de IA en la gobernanza requiere cambios estructurales significativos, Microsoft ha reiterado su compromiso con el desarrollo responsable proporcionando a partir de seis pilares fundamentales: equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad, inclusión, transparencia y responsabilidad corporativa. En paralelo, grandes firmas de consultoría como EY han desarrollado metodologías que prioricen su seguridad y confiabilidad asegurándose resilientes ante amenazas y accesos no autorizados.

Los desafíos de la inteligencia artificial son demasiado grandes para que una sola empresa los enfrente sola. Para abordarlos, la ONU ha iniciado esfuerzos hacia una gobernanza global, con la creación de un panel científico independiente internacional y un diálogo global, impulsadas por España y Costa Rica, estos países buscan establecer principios comunes y a su vez fomentar la cooperación entre el sector público–privado. Compañías como Google y Salesforce han firmado acuerdos con la UNESCO para aplicar principios éticos en el diseño y uso de la IA a través de la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial aprobado en noviembre del 2001 como un instrumento normativo mundial que orienta el desarrollo responsable de la tecnología.

La narrativa final es clara: gobernar la IA éticamente ya no es opción, sino imperativo y de supervivencia corporativa; aquellos que integren estos principios en su ADN operativo no solo evitarán riesgos, sino que liderarán la creación de mercados más justos y sostenibles, como señaló Ana Palacio, exministra española y arquitecta del primer tratado europeo de ética en la IA, «cada algoritmo sin gobernanza es una bomba de tiempo reputacional, el momento de actuar es hoy, con estrategias que combinen rigor técnico, visión humanista y coraje institucional para moldear el futuro que merecemos».