C

uando las organizaciones no logran generar valor a partir de la IA, el problema rara vez es técnico. Con mayor frecuencia, es organizacional y cultural.

La mayoría de los equipos no se resisten a los datos por malicia o indiferencia, sino porque los comportamientos, incentivos y expectativas que los rodean no están alineados. Las personas no tienen claro cómo actuar con base en los datos, cuándo confiar en ellos o si su uso será recompensado. Otros recurren por defecto a hábitos heredados: gestionar por instinto, actuar a partir de anécdotas u optimizar su función local por encima de los objetivos organizacionales.

Estos cinco componentes están diseñados para corregir los puntos de falla más comunes en la implementación de la IA:

1. Roles

Este componente aclara quién es responsable de qué a lo largo del ciclo de vida del proyecto, reduciendo la complejidad interfuncional para que los proyectos piloto no fracasen por las diferencias entre equipos. Los roles incluyen al patrocinador del negocio, el responsable del producto, los científicos de datos, los traductores, las áreas de riesgo y cumplimiento, y los responsables de la experiencia del cliente. La definición de estos límites elimina entregas fallidas, responsabilidades perdidas y posibles conflictos entre los equipos técnicos y empresariales. Contar con roles claros garantiza que los incentivos estén alineados en toda la organización y también a lo largo del ciclo de vida del proyecto, de modo que los proyectos se lancen a tiempo y continúen hasta su ejecución.

2. Responsabilidades

Este componente define qué significa el éxito para cada rol más allá del lanzamiento inicial del proyecto, incluyendo la adopción del modelo, la responsabilidad sobre los KPIs, el seguimiento continuo y el reentrenamiento cuando sea necesario. La rendición de cuentas se asigna explícitamente al patrocinador del proyecto desde el momento en que la iniciativa es aprobada y se mantiene hasta que el valor generado es efectivamente medido, no solo hasta que se completa la ejecución.

Esto garantiza que exista un responsable claro después de la puesta en marcha y aborda una falla crítica en muchos proyectos de IA: cuando el valor desaparece tras los proyectos piloto o cuando los modelos se desvían con el tiempo sin que nadie sea dueño de su desempeño. Dado que los modelos que aprenden continuamente no son herramientas “plug-and-play”, definir responsabilidades claras asegura que la supervisión y el involucramiento constante sean responsabilidad directa de una persona o equipo específico.

3. Rituales

Este componente establece la cadencia constante de interacciones necesarias tanto para lograr el lanzamiento del producto como para monitorear y adoptar modelos de IA que tienden a aprender y cambiar con el tiempo. Estos incluyen el arranque del proyecto, revisiones operativas semanales, comités ejecutivos quincenales y reuniones críticas de seguimiento posteriores al lanzamiento. Establecer estos recursos compartidos crea hábitos de actualización constante entre los distintos miembros del equipo, garantizando el flujo de información y permitiendo la iteración y la escalación en tiempo real. Estos hábitos son esenciales para evitar que los bloqueos persistan y que los problemas salgan a la luz demasiado tarde.

4. Recursos

Este componente exige el uso de plantillas, marcos de trabajo y aceleradores reutilizables para evitar que los equipos comiencen desde cero y repitan el mismo esfuerzo en cada proyecto. Por ejemplo, contar con una arquitectura compartida de IA generativa (que simplifique la implementación de estas soluciones a escala y, al mismo tiempo, reduzca riesgos como la pérdida de información o las alucinaciones) ha sido clave para acelerar tanto la ejecución como la adopción. La estandarización de estos procesos reduce los tiempos de entrega en un estimado de entre 50 y 60% frente a proyectos improvisados dentro de la empresa y garantiza que la gobernanza y las prácticas de IA responsable se apliquen de forma consistente. De este modo, se evita la reinvención constante y se asegura una calidad homogénea entre los distintos equipos de la organización.

5. Resultados

Este componente requiere que los equipos definan métricas que combinen la adopción con el impacto en el negocio incluso antes de comenzar el proyecto. Esto garantiza que el éxito no se mida únicamente por el valor técnico (como la precisión del modelo) o por métricas de vanidad, sino por métricas que se traduzcan en valor real para el negocio. Ejemplos de estas métricas incluyen el porcentaje de interacciones gestionadas por IA generativa, la reducción de la rotación de clientes y las ganancias en EBITDA. Definir estas métricas desde el inicio elimina la práctica de desarrollar demostraciones sin KPIs medibles y mantiene la atención enfocada en la adopción y los resultados empresariales.

Las 5R también abordan un desafío que muchas empresas pasan por alto: cómo garantizar prácticas responsables de IA a gran escala. Esto hace que el marco no solo sea un impulsor de la productividad, sino también una garantía.

E

l entusiasmo en torno a la IA ha dominado las conversaciones entre los altos ejecutivos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones siguen teniendo dificultades para obtener rendimientos significativos de sus iniciativas de IA.

Para explorar estos desafíos con mayor profundidad, realizamos una investigación exhaustiva, combinando una encuesta a más de 100 ejecutivos de la C-suite con más de dos docenas de entrevistas en diferentes sectores. La encuesta reveló que el 45% de los ejecutivos consideraban que el ROI de la adopción de IA estaba por debajo de las expectativas, mientras que solo el 10% reportó resultados que superaban las expectativas. También destacó que las barreras más significativas son organizacionales, más que técnicas. A partir de estos hallazgos, identificamos un conjunto de obstáculos interconectados que tienen su origen en tres áreas: personas, procesos y política interna.

En este artículo, exploramos estos obstáculos interconectados y analizamos cómo los están abordando las empresas.

Cultivar la preparación de las personas para la IA

Al pensar en la preparación de los empleados para la IA, nuestra investigación identificó tres problemas: incertidumbre, miedo al reemplazo y el problema de la autoimagen.

1. Incertidumbre: “¿Qué hará realmente esta IA?”

La encuesta global realizada por Slack en 2024 a más de 17,000 trabajadores de oficina reveló que el 61% de los empleados había dedicado menos de cinco horas a aprender sobre IA y el 30% no había recibido ninguna capacitación. Ante la falta de conocimientos, las opiniones pueden polarizarse. Algunos empleados descartan la IA por considerarla una simple moda pasajera, mientras que otros dan por sentado que puede hacerlo todo.

Para abordar estas preocupaciones, las empresas deben integrar la gobernanza de la IA en el trabajo diario y hacerla intuitiva para cada empleado. Una gobernanza eficaz no solo protege contra consecuencias no deseadas, sino que también ayuda a desmitificar la IA.

2. Miedo al reemplazo: “¿Conservaré mi empleo?”

Cuando los empleados sospechan que están entrenando un sistema que los reemplazará, cumplen con lo mínimo. Se muestran reticentes cuando se les pide “etiquetar datos” o “nutrir al modelo”. Esta “trampa del entrenamiento” ralentiza la adopción de IA en empresas de servicios, retail y manufactura.

Las empresas pueden contrarrestar esto compartiendo los beneficios: ofrecer regalías de capacitación por el trabajo relacionado con los datos y el etiquetado, bonos de productividad vinculados a las ganancias obtenidas, y garantías profesionales que canalicen las mejoras de eficiencia hacia la recapacitación en lugar de los despidos.

El miedo al reemplazo también disminuye cuando la IA impulsa el crecimiento y no la reducción. Si la tecnología expande el negocio, las mejoras en eficiencia se sienten como una oportunidad, no como una amenaza.

3. El problema de la autoimagen: “¿Daré la impresión de ser competente?”

El miedo a la pérdida de estatus puede ser incluso más poderoso que el miedo a perder el empleo. Hemos observado a ingenieros que utilizan discretamente herramientas de IA, pero lo ocultan para no parecer menos competentes. A muchos les preocupa que admitir que utilizan IA pueda hacerles parecer perezosos, incompetentes o incluso deshonestos.

Una empresa de servicios financieros enfrentó este estigma lanzando un programa de “Máster en IA” que acelera la carrera profesional de los empleados que demuestran habilidades excepcionales en IA, sin importar su antigüedad.

Procesos: Rediseñar los flujos de trabajo

La adopción de IA a menudo fracasa cuando las organizaciones la tratan como una simple capa adicional sobre los procesos existentes. La verdadera transformación exige un cambio sistemático en tres niveles: el flujo de trabajo individual (nodos), las conexiones interfuncionales (bordes) y la coordinación a nivel de sistema (redes).

1. El nivel nodo: Transformar cómo trabaja cada persona

El equipo legal de una firma de consultoría inicialmente usaba la IA como una herramienta de corrección automática, ejecutándola al final de las revisiones tradicionales. El enfoque producía beneficios insignificantes, ya que la IA solo tenía una precisión del 100% en el 40% de los tipos de errores. Al reestructurar el flujo de trabajo para que la IA realizara la primera revisión (verificando solo los tipos de errores que manejaba mejor) los abogados pudieron centrarse exclusivamente en los restantes. Este rediseño demostró cómo replantear los flujos de trabajo permite aprovechar el valor de la IA.

2. El nivel borde: Rediseñar las conexiones

El nivel borde se centra en cómo la mejora del juicio local y los datos pueden transformar los procesos interdepartamentales y los flujos de toma de decisiones.

En una empresa japonesa de cosméticos, las asesoras de belleza de las tiendas solían ofrecer retroalimentación anecdótica y poco fiable. La IA generativa les ayudó a analizar las conversaciones con los clientes y los patrones de tráfico, proporcionando información estructurada. La sede central, que ahora confiaba en los datos, creó un bucle bidireccional: las campañas podían lanzarse más rápido y ajustarse en tiempo real. La frontera entre las operaciones locales y la planificación central se convirtió en un circuito receptivo en lugar de un comando unidireccional.

3. El nivel red: Orquestar el impacto a nivel sistémico

Para generar un impacto empresarial real a partir de la IA, las empresas deben considerar el nivel red, es decir, cómo interactúan las mejoras a través de múltiples nodos y bordes dentro del sistema más amplio. Sin esta perspectiva, la IA puede simplemente trasladar los cuellos de botella de una parte de la red a otra, limitando las mejoras de rendimiento.

Abordar estos desafíos a nivel red requiere acciones coordinadas en todos los nodos y bordes. La adopción de IA debe sincronizarse entre nodos interconectados para que las mejoras de capacidad se igualen en toda la red.

Política interna: Navegar por el poder y la influencia

La IA influye en quién gana y quién pierde dentro de las organizaciones. La política resultante (sobre datos, jerarquía y responsabilidad) suele resultar más formidable que los problemas técnicos. La adopción exitosa de la IA a menudo requiere rediseñar las estructuras de gobernanza, ajustar los mecanismos de incentivos y, en algunos casos, depender del liderazgo sénior para negociar acuerdos y eliminar barreras. He aquí tres problemas específicos que observamos en nuestra investigación:

1. Acaparamiento de recursos

Las organizaciones descubren rápidamente que el apetito de la IA por los datos y el conocimiento choca de frente con los instintos competitivos profundamente arraigados.

Entre unidades de negocio, las divisiones más grandes y exitosas, que poseen modelos de IA sofisticados y conjuntos de datos valiosos, suelen ver pocos incentivos como para compartirlos con unidades más pequeñas que podrían beneficiarse más. Compartir puede sentirse como habilitar a posibles competidores internos mientras se diluyen sus propios indicadores de rendimiento.

DBS Bank enfrentó esta resistencia diseñando una estructura de incentivos que recompensaba a las unidades por convertir los conjuntos de datos propios en activos reutilizables en la plataforma central. Una métrica clave rastreaba el porcentaje de los conjuntos de datos específicos de cada unidad que se habían transformado en recursos compartibles. Este enfoque derriba los silos al motivar a las unidades (grandes y pequeñas) a contribuir con datos accesibles y de alta calidad.

2. Disrupción de la jerarquía

La IA altera la jerarquía tradicional construida sobre dos pilares: experiencia y número de empleados. El primero se debilita cuando los empleados junior, armados con IA, superan a aquellos con más experiencia, y sienten que hacen más por menos. Algunas empresas responden ampliando los modelos de competencias para incluir explícitamente el dominio de la IA y acortando las escalas de promoción. Cuando los ciclos de ascenso se reducen de cinco años a uno o dos, y se recompensa el dominio de nuevas herramientas, los empleados más jóvenes ven una recompensa inmediata por aprender.

El segundo pilar, el poder a través del número de empleados y el control sobre los recursos, genera una resistencia aún mayor. Los gerentes son los guardianes de la adopción de IA, pero su autoridad suele depender del tamaño de sus equipos. Cuando la eficiencia amenaza con reducir esos equipos, sus intereses personales pueden descarrilar silenciosamente iniciativas de IA que, de otro modo, serían valiosas.

3. Atribución de responsabilidad

La IA también altera el equilibrio tradicional entre culpa y discreción dentro de las organizaciones. Su precisión convierte la responsabilidad difusa en datos concretos, y eso puede generar nuevas fricciones políticas.

En Dingdong Maicai, una empresa china de comercio electrónico de comestibles, los sistemas de IA comenzaron a rastrear cada queja de los clientes hasta el departamento exacto responsable. Cuando un cliente recibía fruta en mal estado, los algoritmos podían determinar con precisión si el problema se debía a una mala compra por parte del departamento de aprovisionamiento, a un mal manejo durante el almacenamiento o a daños sufridos durante la entrega. Lo que antes era incertidumbre compartida se convirtió en una responsabilidad explícita.

Dingdong eventualmente cambió su sistema de atribución, permitiendo que el juicio final fuera humano. El objetivo no era rechazar la transparencia, sino amortiguarla con confianza. La adopción efectiva de IA requiere saber cuándo la precisión mejora el rendimiento y cuándo solo alimenta las políticas internas.

Al final, el desafío no es adoptar la IA, sino evolucionar junto con ella. La verdadera ventaja radica en construir una organización capaz de aprovechar plenamente el poder de la IA. Las empresas que la vean solo como una mejora técnica inevitablemente se quedarán atrás.

E

n una empresa minorista de la lista Fortune 500, la dirección proporcionó a un equipo responsable de redactar contratos de negociación con proveedores una herramienta de IA diseñada para agilizar su trabajo. Impulsada por un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) ampliamente utilizado, la dirección esperaba que la herramienta acelerara el trabajo del equipo. Sin embargo, a pesar de las altas expectativas, la producción del equipo no cambió. Aunque la herramienta podía generar texto genérico (por ejemplo, un borrador inicial de un contrato), el equipo tenía que personalizar ese texto para cada proveedor.

Esta historia refleja un patrón de cómo las herramientas de IA no cumplen con sus promesas. En una encuesta reciente que realizamos a 30 empresas de diversos sectores, los encuestados informaron que las herramientas genéricas de IA a menudo no ayudan a los usuarios a completar las tareas específicas requeridas en flujos de trabajo únicos, porque son genéricas.

Esta brecha entre las capacidades genéricas de la IA y las necesidades específicas y cambiantes de los equipos apunta a un desafío más profundo: las herramientas actuales no están diseñadas para comprender cómo se realiza realmente el trabajo. En este artículo, ofrecemos dos conceptos clave que pueden ayudar a cerrar esa brecha: los “gráficos de trabajo” (mapas digitales de cómo trabajan los equipos) y la “localización mecanicista inversa” (adaptación de los modelos de IA a los equipos). Estas ideas ayudan a explicar por qué la IA tradicional a menudo se queda corta y cómo las organizaciones pueden diseñar sistemas de IA que se adapten a flujos de trabajo, usuarios y contextos reales.

Por qué la herramienta de IA no creaba valor

Considere este problema en el contexto de un proceso particular ejecutado por el equipo de contratos. Tradicionalmente, al redactar un nuevo contrato para un proveedor, el equipo:

— Iniciaba sesión en múltiples sistemas.

— Recuperaba, analizaba y verificaba los detalles del proveedor.

— Revisaba las cotizaciones del proveedor y los términos de negociación de proveedores similares (o relacionados).

— Examinaba cualquier historial de pedidos relevante del proveedor.

— Redactaba manualmente un contrato que incorporara todos estos elementos.

Cuando el equipo de contratos adoptó por primera vez la herramienta de IA, su proceso comenzaba generando un contrato básico y genérico. A partir de ahí, dedicaban una cantidad considerable de tiempo a perfeccionarlo manualmente. Los resultados de la herramienta de IA se basaban en gran medida en contenidos públicos de Internet y carecían de los matices y el contexto específicos necesarios para sus contratos. Aunque el equipo consideró que la herramienta de IA era interesante, le resultaba difícil ver un impacto real en términos de reducción de esfuerzo.

Este es un ejemplo de la “paradoja de la productividad” de la IA en acción: una tecnología increíble que, sin una profunda adaptación contextual, no se traduce en mejoras tangibles de productividad.

Los modelos de IA potentes destacan porque están entrenados con grandes conjuntos de datos genéricos, pero su universalidad es un arma de doble filo. Si bien estos modelos pueden realizar una amplia gama de tareas, a menudo pasan por alto el contexto único de flujos de trabajo específicos y las necesidades particulares de los equipos, lo que lleva a una pérdida de ganancias en productividad.

El contexto lo es todo

Mientras la empresa experimentaba con esta IA, también trabajaba en lo que se convertiría en una solución a ese problema del contexto mediante la implementación de herramientas para mapear sus procesos y crear un gráfico de trabajo: una vista dinámica en tiempo real de cómo los equipos ejecutan sus flujos de trabajo en todos los sistemas. Estos mapas capturaban más que solo tareas: revelaban cómo se tomaban las decisiones, qué datos se consultaban y qué sistemas estaban involucrados.

Y aquí es donde surgió la verdadera oportunidad: el gráfico de trabajo (que incluía dos meses de actividad verificada y rica en contexto) podía utilizarse para entrenar la herramienta de IA. Debido a que capturó todo lo que el equipo consideraba importante, proporcionó a la herramienta de IA un contexto en tiempo real validado por humanos, lo que permitió que la herramienta comenzara a trabajar de una manera alineada con cómo realmente trabajaba el equipo. Con esta información, la herramienta de IA fue capaz de producir un primer borrador significativamente más completo, reduciendo iteraciones y acelerando el camino hacia un contrato final y utilizable.

Sin embargo, para que esto funcionara se requería algo más que los datos correctos: exigía el enfoque correcto. Mientras que la automatización tradicional a menudo busca reemplazar el trabajo humano, el objetivo aquí era personalizar la IA para que trabajara mejor para los equipos, reflejando cómo operan. Para lograrlo, aplicamos un enfoque llamado “localización mecanicista inversa” (RML, por sus siglas en inglés). Para entender cómo funciona una IA, lo habitual es aplicarle ingeniería inversa desde una perspectiva humana. La RML le da la vuelta a esa idea: aplica ingeniería inversa a la forma en que trabajan los humanos, analizando en profundidad los flujos de trabajo, las decisiones y el contexto reales de un equipo, y lo usa para adaptar la IA para servir mejor al equipo.

Los siguientes pasos estuvieron involucrados en la implementación de la RML para el equipo de contratos.

1. Mapear el gráfico de trabajo.

Comenzamos capturando cada paso e interacción humano-máquina que los miembros del equipo de contratos realizaban en su trabajo: cómo recuperaban información sobre un proveedor, cómo realizaban verificaciones cruzadas, cómo integraban manualmente diversas fuentes de datos en archivos de Excel, etc. Estos datos granulares y de alta fidelidad son la esencia del contexto local de un equipo.

Estos datos, en todas las organizaciones, proporcionan los detalles específicos de cómo trabaja realmente un equipo. Cuando este rico tapiz se introduce en la herramienta de IA, le permite transformar un modelo genérico en una herramienta altamente especializada que comprende el lenguaje local del trabajo.

2. Ajustar el gráfico de trabajo.

Una vez que mapeamos el gráfico de trabajo del equipo de contratos, utilizamos sus conocimientos detallados como contexto y lo usamos para ajustar el modelo que impulsa la herramienta de IA. Eso requería alimentar al modelo (bajo la herramienta de IA) con patrones de trabajo y datos (por ejemplo, información de proveedores). Este es el paso clave: integrar el contexto local de un equipo en la herramienta de IA. Al integrar los patrones de trabajo específicos y las señales contextuales de las operaciones diarias del equipo, la herramienta de IA genera un primer borrador del contrato que incluye varios detalles del proveedor, los matices en torno a sus calificaciones crediticias, etc.

3. Perfeccionamiento continuo.

Las organizaciones evolucionan continuamente. Los procesos cambian, se introducen nuevas tecnologías y las situaciones y prioridades se transforman. Por lo tanto, las empresas deben actualizar continuamente el gráfico de trabajo e introducir los patrones emergentes en el modelo para mantener actualizadas las herramientas de IA.

Este tipo de retroalimentación, llamada “aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana” (RLHF, por sus siglas en inglés), se utiliza para ajustar y perfeccionar el modelo dentro de la herramienta de IA. Como resultado, la herramienta de IA continúa adaptándose a las necesidades del equipo, asegurando una alta precisión sostenida a lo largo del tiempo.

¿Qué pueden hacer los CXOs?

Los directores de experiencia del cliente (CXO, por sus siglas en inglés) deben reconocer que la IA no es una tecnología de “implementar y olvidar”. En cambio, su valor se desbloquea cuando el sistema está alineado con los patrones de trabajo específicos y los procesos de toma de decisiones de la organización.

Al invertir en un enfoque personalizado, las empresas pueden reducir significativamente las tasas de error, recortar los costos operativos y, en última instancia, lograr un ROI mucho mayor en sus iniciativas de IA. En el panorama competitivo actual, descuidar la integración de esta capa de conocimiento contextual significa dejar el dinero, y la ventaja estratégica, sobre la mesa.

En resumen, si su estrategia de IA depende únicamente de soluciones estándar, corre el riesgo de perderse una transformación que impulse una verdadera productividad y reducción de riesgos. Por lo tanto, una estrategia de IA completa debe incluir un perfeccionamiento continuo mediante conocimientos localizados para garantizar que las inversiones en tecnología aporten valor inmediato y a largo plazo.

D

urante tres décadas guiando la transformación digital, me he encontrado repetidamente con dos actitudes comunes (pero opuestas) que frenan a las organizaciones en la implementación exitosa de nuevas tecnologías: la resistencia institucional al cambio y la adopción impulsiva de la tecnología sin un propósito estratégico. Ahora veo que muchas organizaciones replican los mismos errores en su enfoque hacia la IA.

La solución a este problema de doble filo radica en la adopción de marcos complementarios que se combinen para crear un enfoque equilibrado de la adopción de la IA. El marco OPEN (outline – delimitar, partner – colaborar, experiment – experimentar, navigate – navegar) proporciona un proceso sistemático de cuatro pasos para aprovechar el potencial de la IA. El marco CARE (catastrophize – catastrofizar, assess – evaluar, regulate – regular, exit – salir) ofrece una estructura paralela para identificar y gestionar los riesgos asociados con la IA.

El marco OPEN

El marco OPEN enfatiza que la adopción exitosa depende no solo de la tecnología, sino también del liderazgo y de una cultura capaz de sostener una transformación continua.

1. Delimitar (outline)

Demasiadas organizaciones comienzan su viaje hacia la IA preguntándose: «¿Qué puede hacer esta tecnología?» en lugar de «¿Qué puede hacer esta tecnología para ayudarnos a cumplir nuestra misión?». Este enfoque conduce a soluciones impulsadas por la tecnología en busca de problemas (en vez de generar nuevas formas de entregar valor real). Al reafirmar su propósito desde el principio y luego alinear todas las decisiones con ese propósito, las organizaciones pueden evitar ser desviadas por las capacidades casi ilimitadas de la IA.

2. Colaborar (partner)

Desarrollar e implementar una estrategia de innovación basada en IA es un desafío interdisciplinario clásico. No se puede delegar únicamente al departamento de TI, al equipo de I+D o al director de innovación. Las alianzas dentro de la organización son esenciales para el éxito de las iniciativas de IA. Pero estas, por sí solas, rara vez serán suficientes. Incluso las organizaciones con sólidas capacidades internas suelen necesitar forjar asociaciones externas para alcanzar sus ambiciones en IA. Estos socios externos pueden ser proveedores de servicios, pero también académicos, asesores éticos independientes o reguladores del sector.

3. Experimentar (experiment)

La clave para una experimentación exitosa con IA es estructurar los experimentos como un proceso de aprendizaje, no solo como un ejercicio de validación. Cada experimento debe diseñarse no solo para comprobar si una solución de IA funciona, sino también para generar ideas sobre cómo podría crear valor, cómo podría escalar y cómo interactuarán los seres humanos con ella.

4. Navegar (navigate)

La fase de navegación implica guiar a la organización a través de la adopción de la IA, asegurándose de que esté alineada con los objetivos estratégicos más amplios y los valores culturales. Destaca la importancia del aprendizaje continuo y la adaptación en un panorama que evoluciona rápidamente, donde los factores técnicos y humanos están profundamente entrelazados.

El marco CARE

Si bien la IA promete transformar todas las funciones organizacionales, también introduce vulnerabilidades que podrían socavar o incluso destruir a las organizaciones no preparadas.

El marco CARE adopta un enfoque proactivo (en lugar de reactivo) para la gestión de riesgos relacionados con la IA.

CARE ofrece a las organizaciones una metodología estructurada para identificar y gestionar estos riesgos.

1. Catastrofizar (catastrophize)

Identificar sistemáticamente los riesgos potenciales en las dimensiones técnicas, operativas y estratégicas.

2. Evaluar (assess)

Evaluar la probabilidad de que ocurran esos riesgos, su impacto potencial y la capacidad de respuesta de la organización.

3. Regular (regulate)

Implementar controles, sistemas de monitoreo y estructuras de gobernanza para gestionar los riesgos identificados.

4. Salir (exit)

Desarrollar protocolos claros para responder ante los riesgos, incluidos procedimientos de apagado del sistema y planes de continuidad para la organización.

La IA representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones operan y crean valor. Para tener éxito, las empresas deben adoptar un enfoque equilibrado que aproveche el potencial de la IA, sin perder de vista sus riesgos.