Investigación: Cómo protege los resultados financieros la IA responsable
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l 87% de los gerentes reconoce la importancia de la IA responsable (RAI, por sus siglas en inglés), según una encuesta de MIT Technology Review de 2025. Sin embargo, solo el 15% de estos mismos gerentes se sienten bien preparados para adoptar prácticas de RAI. Poco más de la mitad (52%) de las empresas cuentan con un programa de IA responsable, según datos de BCG.
En la búsqueda incesante por la supremacía en IA, las empresas tienden a destinar recursos a mejoras en IA que impulsen sus resultados financieros en lugar de a esfuerzos de IA responsable, que a menudo se consideran costosos. Pero, ¿realmente existe esta dicotomía percibida entre responsabilidad ética y rentabilidad?
Diseñar productos de IA responsable en los que confíen los consumidores
Nuestra investigación revela que las características de la IA responsable sirven como potentes diferenciadores de producto que pueden generar retornos económicos significativos. Este hallazgo insta a las empresas a replantear la asignación de recursos en el diseño de productos, especialmente al enfrentar decisiones difíciles.
Considere la paradoja personalización-privacidad, un dilema común para los gerentes de producto. Los consumidores desean experiencias personalizadas, pero dudan en compartir los datos personales que dichas experiencias requieren. ¿Las empresas deberían priorizar la personalización o la privacidad del usuario? Nuestra investigación ofrece una respuesta clara para los productos financieros basados en IA: El valor de la privacidad supera significativamente los beneficios de la personalización.
Otro dilema clave surge entre la privacidad y las capacidades del modelo. Los gerentes a menudo asumen que deben elegir entre sólidas protecciones de privacidad y funciones avanzadas de IA. El instinto de buscar capacidades de última generación es comprensible, pero enfocarse exclusivamente en ellas es una visión miope. Los modelos que priorizan la privacidad, manteniendo un desempeño “suficientemente bueno”, podrían alinearse mejor con las expectativas de los usuarios e impulsar una mayor adopción.
Otra tensión que enfrentan los gerentes de productos de IA es el equilibrio entre auditabilidad y costos. La supervisión humana puede ser costosa, ya que requiere una inversión significativa en personal, procesos y herramientas. Sin embargo, la combinación de mejores resultados, refinamiento continuo del modelo y mayor adopción por parte de los usuarios genera retornos económicos que pueden justificar la inversión.
La clave para un mejor diseño de productos de IA radica en comprender cómo se desarrollan estas compensaciones en su contexto específico.
Integrar la IA responsable en la estrategia empresarial y de marca
Hacer que las decisiones de IA responsable sean visibles y creíbles es tan importante como diseñarlas bien. Comunicar valores y prácticas es un buen punto de partida, pero no es suficiente. Para establecer credibilidad, las empresas deben ir más allá de las declaraciones y demostrar compromisos tangibles. Una forma de hacerlo es mediante validaciones de terceros, como las certificaciones ISO de IA responsable.
Del mismo modo, la incorporación de la IA responsable en el posicionamiento general de la marca refuerza la credibilidad y la diferenciación.
Las empresas deben alinearse con socios, proveedores y colaboradores que también prioricen las prácticas éticas, a fin de establecer una imagen coherente y auténtica como organización responsable en toda la cadena de valor.
La IA responsable como enfoque de gestión de riesgos y cumplimiento
Cuando las prácticas de IA responsable se integran de manera proactiva y auténtica en el núcleo de un negocio, pueden incluso servir como un amortiguador contra posibles contratiempos. Los sistemas de IA no son infalibles: los errores y fallos son casi inevitables. Sin embargo, las empresas que incorporan principios de IA responsable en sus operaciones están mucho mejor posicionadas para soportar el escrutinio.
En definitiva, apostar por un futuro que valore no solo la innovación, sino también la ética detrás de ella, tiene menos que ver con el idealismo y más con comprender la dirección de las tendencias tecnológicas y sociales. Los líderes en IA responsable de hoy podrían convertirse en los líderes del mercado de mañana, cosechando los beneficios de su visión estratégica.
© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
Eighty-seven percent of managers acknowledge the importance of responsible AI (RAI), according to a 2025 MIT Technology Review survey. However, only 15% of these same managers feel well-prepared to adopt RAI practices. Little more than half (52%) of companies actually have a responsible AI program in place, BCG data shows.
In the relentless pursuit of AI dominance, companies are more inclined to allocate resources toward AI enhancements that elevate their bottom line rather than responsible AI efforts, which are often viewed as cost-inducing. But does this perceived dichotomy between ethical responsibility and profitability hold up?
DESIGNING RESPONSIBLE AI PRODUCTS THAT CONSUMERS TRUST
Our research reveals that responsible AI features serve as powerful product differentiators that can generate significant economic returns. This finding calls for companies to reconsider their resource allocation in product design, particularly when confronting challenging trade-offs.
Consider the personalization-privacy paradox, a common dilemma facing product managers. Consumers desire personalized experiences but hesitate to share the personal data these experiences require. Should companies prioritize customization or user privacy? Our research provides a clear answer for financial AI products: The value of privacy significantly outweighs personalization benefits.
Another critical trade-off emerges between privacy and model capabilities. Managers often assume they must choose between robust privacy protections and advanced AI features. The instinct to pursue state-of-the-art capabilities is understandable, but focusing solely on capabilities is shortsighted. Models that prioritize privacy while maintaining “good enough” performance might better align with user expectations and drive stronger adoption.
Another tension AI product managers face is between auditability and costs. Human oversight can be expensive; it requires significant investment in personnel, processes and tools. Yet the combination of improved outputs, continuous model refinement and increased user adoption creates economic returns that can justify the investment.
The key to better AI product design lies in understanding how these trade-offs unfold in your specific context.
EMBEDDING RESPONSIBLE AI INTO BRAND AND BUSINESS STRATEGY
Making responsible AI choices visible and credible is just as important as designing them well. Communicating values and practices is a good start, but not enough. To establish credibility, companies must go beyond declarations and demonstrate tangible commitments. One way is through third-party validations, such as ISO’s Responsible AI certifications.
Similarly, embedding responsible AI into broader brand positioning strengthens credibility and differentiation.
Companies also must align with partners, suppliers and collaborators who equally prioritize ethical practices to establish a consistent and authentic image as a responsible organization across the entire value chain.
RESPONSIBLE AI AS A RISK MANAGEMENT AND COMPLIANCE APPROACH
Once proactively and authentically integrated into the core of a business, responsible AI practices could even serve as a buffer against potential setbacks. AI systems are not infallible — errors and failures are almost inevitable. But companies that proactively build responsible AI principles into their operations are far better positioned to withstand scrutiny.
All in all, betting on a future that values not only innovation, but the ethics behind it, is less about idealism and more about understanding the direction of technological and societal trends. Leaders in responsible AI today might well be the market leaders of tomorrow, reaping the rewards of their foresight.
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