Dirijo una empresa de tecnología que decidió convertirse en AI-first y, desde ese lugar, no paso mis días pensando si mañana una inteligencia artificial va a despertar con intenciones propias. Pienso en algo mucho más concreto: sistemas capaces de producir, analizar, programar, investigar y ejecutar tareas a una velocidad que empieza a superar ampliamente nuestra capacidad humana para revisar todo lo que producen. La IA no necesita tener conciencia para equivocarse ni malas intenciones para amplificar un error; alcanza con darle suficiente autonomía, acceso a sistemas reales y un objetivo mal definido.

Hay riesgos que exceden a una empresa

Sería ingenuo minimizar la otra conversación. La posibilidad de que modelos cada vez más capaces sean utilizados para desarrollar armas, potenciar ciberataques o facilitar amenazas químicas o biológicas es objeto de discusión entre gobiernos, investigadores y los propios laboratorios que construyen estos sistemas. Naciones Unidas viene avanzando además sobre la gobernanza internacional de la IA y sobre los límites aplicables a sistemas de armas autónomas.

Son problemas enormes y requieren respuestas que exceden ampliamente a cualquier empresa individual. Necesitamos gobiernos, acuerdos internacionales, investigación en seguridad y compañías tecnológicas dispuestas a asumir la responsabilidad que implica construir sistemas cada vez más poderosos. Pero si llevamos toda la conversación sobre IA hacia esos escenarios, corremos otro riesgo: hacer que millones de empresarios sientan que esta tecnología es algo peligroso que conviene observar desde lejos.

Y creo exactamente lo contrario.

No todos podemos decidir cómo se gobierna la inteligencia artificial en el mundo. Pero todos podemos decidir cómo se gobierna la inteligencia artificial que ponemos en funcionamiento.

 

"Para América Latina la IA representa una de las oportunidades de productividad más importantes que hemos tenido en décadas."

 

 

 

 

Nuestro metro cuadrado también importa

Para una empresa que exporta alimentos, manufactura, software o servicios profesionales, el riesgo cotidiano de la IA probablemente no sea una máquina rebelándose. Es mucho más mundano: compartir información sensible con el modelo equivocado, automatizar una decisión que necesitaba criterio humano, generar una respuesta incorrecta a un cliente, construir una solución costosa para un problema que no existía o llenar la organización de herramientas que seis meses después nadie utiliza.

Y justamente por eso gobernanza no debería ser sinónimo de miedo ni burocracia. Debería ser una manera de adoptar más rápido y mejor.

Particularmente en América Latina, donde nuestras empresas compiten contra organizaciones con mayor acceso a capital, mercados más grandes y estructuras tecnológicas más sofisticadas, la IA representa una de las oportunidades de productividad más importantes que hemos tenido en décadas. Nos permite empezar a hacer algo que hasta hace poco parecía reservado a organizaciones mucho más grandes: multiplicar capacidad sin multiplicar estructura en la misma proporción.

Y cuando hablo de IA no estoy hablando solamente de poner un chatbot a disposición de los empleados. Estoy hablando de mirar una operación completa y preguntarse dónde una persona pasa horas cruzando documentos, órdenes, correos y planillas para tomar una decisión; dónde un equipo prepara manualmente información para una auditoría; dónde logística depende de mensajes para resolver excepciones; o dónde un gerente necesita reunir información de cinco sistemas antes de entender qué está pasando. Es ahí donde la IA deja de ser una curiosidad y empieza a convertirse en infraestructura operativa.

La IA no eliminó el cuello de botella, lo movió

Lo veo dentro de nuestra propia empresa. Hace algunos años, frente a determinado volumen de trabajo, la respuesta natural era sumar personas. Hoy la primera pregunta es diferente: ¿qué parte necesita realmente juicio humano y qué parte podemos amplificar con tecnología? No se trata de reemplazar indiscriminadamente personas, sino de conseguir que el talento humano deje de gastar energía moviendo información y pueda concentrarse en tomar decisiones, relacionarse con clientes, detectar oportunidades y resolver las excepciones que realmente requieren experiencia.

Es parecido a lo que hacemos todos los días cuando usamos un GPS. Le delegamos algo que hace mucho mejor que nosotros: procesar miles de variables y encontrar rápidamente un camino. Pero no dejamos de mirar por el parabrisas. Si intenta mandarnos por una calle cortada, esperamos que el conductor tenga criterio suficiente para seguir de largo. La potencia de la herramienta no elimina nuestra responsabilidad sobre la decisión.

Con la IA ocurre algo parecido, pero a una escala mucho mayor. En desarrollo de software ya lo estamos viviendo. Durante años el cuello de botella era producir código; hoy podemos producirlo a una velocidad extraordinaria y el problema se desplazó hacia quién revisa, quién entiende las consecuencias, quién decide qué llega a producción y quién responde por el resultado. La capacidad se está volviendo abundante. El criterio y el ownership empiezan a ser lo escaso.

Gobernar no significa frenar

Para un empresario que esté pensando cómo empezar, no esperaría a que exista una regulación perfecta ni intentaría automatizar toda la compañía. Elegiría un proceso concreto, entendería cómo funciona hoy y lo mediría: cuánto tiempo consume, cuántas personas intervienen, dónde aparecen errores y cuánto cuesta. Después incorporaría IA sobre una parte controlada y volvería a medir. Si funciona, ampliaría. Si no, aprendería y corregiría.

La gobernanza puede empezar igual de simple: ¿qué información puede ver este sistema?, ¿qué decisiones puede tomar solo?, ¿cuáles necesitan aprobación humana?, ¿podemos saber qué hizo y revertirlo?, ¿quién responde por el resultado? Son preguntas básicas, pero obligan a diseñar responsabilidad antes de diseñar autonomía.

También importa con quién hacemos este recorrido. En esta etapa no alcanza con encontrar a alguien capaz de conectar una API o montar un agente. Necesitamos equipos tecnológicos que entiendan primero el negocio, trabajen junto a quienes conocen el proceso, protejan la información, establezcan límites y midan si la tecnología realmente está generando valor. Implementar IA por el simple hecho de implementarla también puede convertirse en una manera muy sofisticada de desperdiciar dinero.

 

 

"Podemos competir mejor, producir más, tomar mejores decisiones y liberar a nuestra gente de una cantidad enorme de trabajo que nunca necesitó realmente de su talento"

 

 

Responsabilidad también es avanzar

Después de años construyendo tecnología y de transformar nuestra propia empresa alrededor de la inteligencia artificial, soy profundamente optimista sobre lo que viene. No porque los grandes riesgos sean imaginarios, sino porque reconocerlos no debería obligarnos a elegir entre avanzar o ser responsables.

Gobiernos y organismos internacionales tendrán que hacer su parte frente a los riesgos que requieren respuestas globales. Los laboratorios que construyen los modelos más poderosos tendrán que hacer la suya. Y quienes desarrollamos y adoptamos esta tecnología tenemos un metro cuadrado de responsabilidad mucho más cercano: decidir qué automatizamos, qué datos utilizamos, qué límites establecemos y dónde una persona sigue teniendo la última palabra.

Puede parecer pequeño frente a discusiones sobre armas autónomas o seguridad global, pero millones de decisiones responsables tomadas dentro de empresas también construyen la forma en que una tecnología termina incorporándose a una sociedad. La cultura alrededor de la IA no se va a definir solamente en Naciones Unidas o en Silicon Valley. También se está definiendo hoy en una fábrica de Córdoba, una exportadora de alimentos de Santa Fe, una empresa de logística de Buenos Aires o una compañía de software que vende servicios al mundo.

Para quienes producimos y exportamos desde esta parte del mundo, quedarse afuera por miedo sería desperdiciar una oportunidad extraordinaria. Una empresa relativamente pequeña puede empezar a operar con niveles de capacidad, información y velocidad que antes requerían estructuras enormes. Podemos competir mejor, producir más, tomar mejores decisiones y liberar a nuestra gente de una cantidad enorme de trabajo que nunca necesitó realmente de su talento.

Hay que experimentar, medir y avanzar. Hay que hacerlo con empresas responsables, poner límites antes de delegar decisiones importantes y conservar criterio humano allí donde las consecuencias lo requieren. Pero hay que empezar.

Quizás nuestro aporte a una inteligencia artificial más segura no sea intentar resolver desde nuestras empresas todos los riesgos de esta tecnología. Sea algo mucho más simple: utilizarla bien en el lugar que nos toca.

Y si millones hacemos eso, nuestro pequeño metro cuadrado deja de ser tan pequeño.

Para profundizar

United Nations - Multilateral AI Governance (septiembre de 2026). Una mirada institucional sobre el desafío de construir gobernanza internacional alrededor de la inteligencia artificial, manteniendo al mismo tiempo sus oportunidades de innovación y desarrollo.

Anthropic - Detecting and countering misuse of AI: September 2026. Casos concretos detectados por Anthropic sobre intentos de utilizar modelos de IA para operaciones cibernéticas, fraude, vigilancia y otros usos de riesgo, junto con las medidas implementadas para identificarlos y detenerlos.

 

 

 

 

 

Fuente: www.NetNews.com.ar