Cómo puede el consejo supervisar la inteligencia artificial para acelerar su despliegue

Un gobierno sólido de la IA permite avanzar rápido sin perder el rumbo. El marco STAR lo traduce en una revisión trimestral.

Por Henk S. de Jong y Sampsa Samila

La IA ocupa ya un lugar central en las operaciones de las empresas, pero la mayoría de los consejos de administración carece de una forma estructurada para supervisar cómo la despliegan sus organizaciones, cómo gestionan sus riesgos o cómo capturan su valor. Lo que era un asunto de cumplimiento normativo se ha convertido en un reto de liderazgo, cada trimestre a un precio más alto.

Encuestas realizadas entre 2024 y 2026 apuntan en esta dirección: se ha generalizado la adopción de la IA, pero la mayoría de los consejos sigue sin contar con mecanismos formales de supervisión. Además, una buena parte de los consejeros reconoce tener dificultades para seguir el ritmo de una tecnología que, precisamente, necesitan aprender gobernar. A ello se suma una doctrina jurídica clara en Estados Unidos, Europa y Asia: cuando un riesgo es central para las operaciones, el consejo tiene la obligación fiduciaria de implantar sistemas que lo supervisen. Y esa obligación ya rige para la IA.

Dos errores al gobernar la IA

Nuestro estudio sobre cómo deben los consejos abordar la IA, elaborado con Robert Maciejko y Christoph Wollersheim, identifica dos errores recurrentes:

Quedarse corto. Los consejos no entienden la tecnología lo suficiente para cuestionar a la dirección; de ahí que aprueben decisiones de inversión sin escrutinio o las aplacen indefinidamente. El resultado es una fuga de valor: experimentos dispersos, ninguna disciplina para escalar y competidores –sobre todo, los recién llegados nativos en IA– que aprovechan las oportunidades que las empresas consolidadas dejan escapar. Este fallo no se advierte a corto plazo, pero resulta devastador en un horizonte de tres a cinco años.

Acelerar de más. Los consejos presionan para desplegar soluciones de IA antes de que estén listos los controles, la infraestructura de datos y el modelo operativo. El resultado es una destrucción de valor: sesgos algorítmicos, filtraciones de datos, afirmaciones públicas engañosas y acciones regulatorias. Todo ello es costoso, visible y difícil de revertir.

La mayoría de las organizaciones conviven con ambos fallos a la vez: van demasiado despacio para capturar valor y demasiado rápido para gestionar el riesgo. Nuestro estudio aborda esa incómoda realidad.

Cinco responsabilidades clásicas de los consejos, aplicadas a la IA

Proponemos que los consejos basen su enfoque de la IA en cinco responsabilidades de gobierno que ya conocen, aplicadas ahora a un contexto nuevo:

1. Propósito, ética y cumplimento normativo

Cuando una empresa usa IA para tomar o influir en decisiones sobre clientes, empleados, riesgos o asignación de recursos, está supervisando decisiones sobre qué optimiza y qué está dispuesta a dejar en manos de una máquina. Por eso, el propósito corporativo debe ser el punto de partida del gobierno de la IA, no una reflexión posterior.

El cumplimiento normativo atañe a lo que la ley autoriza; la ética, a lo que resulta responsable según los valores y compromisos de la empresa; y el propósito, a lo que merece la pena hacer: qué usos de la IA sirven a los objetivos de la compañía y cuáles los socavan, aunque sean legales e incluso defendibles éticamente. La IA generativa puede abaratar la ejecución, pero la dificultad de decidir qué debe y qué no debe hacer la empresa sigue en manos del consejo.

2. Modelo de negocio y estrategia

La gran pregunta para los consejos es si la organización captura un valor acorde con su inversión y su exposición al riesgo. Lo cierto es que para la mayoría de las empresas, todavía no. Existe una brecha entre desplegar la IA y hacerla rentable, y los consejos deben tener claro por qué. También deben distinguir entre crear valor y capturarlo. Si bien la IA puede mejorar la productividad, esas mejoras no revierten de forma automática en la empresa y pueden fugarse hacia clientes, proveedores o incluso competidores.

Esto conduce a una cuestión estratégica más amplia que muchos consejos aún no han abordado. La IA puede cambiar el funcionamiento interno de la empresa, pero también remodelar el entorno competitivo en el que opera, derribando barreras de entrada, convirtiendo en commodities capacidades que las empresas consolidadas han considerado ventajas perdurables y comprimiendo el ciclo competitivo de décadas a meses.

3. Activos, capacidades y asignación de capital

Una buena estrategia de IA puede fracasar igualmente si la organización carece de los activos, las capacidades o la disciplina de capital necesarios para ejecutarla. En IA, los cuellos de botella suelen ser organizativos; por eso, tratamos la capacidad de ejecución como una responsabilidad aparte del consejo.

La IA generativa suele crear una ilusión de simplicidad al usarla. Tras lo que a empleados y clientes les parece una interfaz conversacional sencilla pueden esconderse considerables inversiones en arquitectura de datos, sistemas de evaluación, infraestructura de cumplimiento y un conocimiento especializado. Para los consejos, esto significa que la supervisión debe ir mucho más allá de las métricas de adopción para alcanzar los activos y los sistemas de gobierno que hacen posible un despliegue fiable.

4. Perfil de riesgo

La IA cambia el perfil de riesgo global de la empresa en estrategia, operaciones, cumplimiento normativo, reputación, ciberseguridad y conducta. Por ello, al consejo le corresponde comprender cómo la IA modifica los riesgos que ya gobierna.

Un buen gobierno de la IA evalúa las consecuencias de cada caso de uso, aplica controles proporcionales al riesgo y mantiene un registro auditable de las decisiones tomadas. Los consejos deberían exigir a la dirección que clasifique los casos de uso por niveles de riesgo y que asigne a cada nivel controles, supervisión humana y mecanismos de auditoría. Antes de su despliegue, los sistemas de alto riesgo deben incorporar en su diseño puntos de decisión humana explícitos, mecanismos de escalado y trazabilidad.

5. Selección, evaluación y sucesión del liderazgo

La IA cambia lo que los consejos deben buscar en los altos directivos. Ya no basta con que sepan promover proyectos piloto; los consejos deben evaluar si son capaces de rediseñar flujos de trabajo y modelos operativos y de orquestar las áreas de negocio, tecnología, legal, recursos humanos y gestión de riesgos.

Deben distinguir también el auténtico valor estratégico del bombo publicitario y gestionar tanto la dependencia de proveedores como la incertidumbre tecnológica, así como comunicar de forma creíble a la plantilla sobre la automatización, recualificación y naturaleza cambiante del trabajo.

El CEO y su equipo directivo deben liderar organizaciones en las que el juicio, los datos, la automatización y el trabajo humano se recombinan a gran velocidad. Los planes de sucesión deben reflejar estos nuevos requisitos.

STAR, una herramienta práctica para la supervisión del consejo

A partir de esas cinco responsabilidades del consejo, presentamos el marco STAR (cuyas siglas corresponden a los términos en inglés de sus cuatro dimensiones,) para supervisar la inteligencia artificial de modo práctico y trimestral. Estas son las dimensiones, las preguntas que todo consejo debería plantearse y aquello a lo que debería aspirar: