La inteligencia artificial dejó de ser un experimento de laboratorio para convertirse en un pilar operativo: hoy el 77 % de las empresas del mundo ya la utiliza o explora alguno de sus modelos, según el IBM Global AI Adoption Index 2024. En América Latina la curva de adopción se acelera gracias a la caída de los costos en la nube y a la demanda de analítica avanzada, pero también aumenta la probabilidad de crisis. El 42 % de las compañías admite haber sufrido incidentes éticos, legales o reputacionales vinculados a la IA y 63 % de los consumidores dejaría de confiar en una marca si descubre un uso irresponsable de la tecnología.
Los casos recientes de chatbots que discriminan, sistemas de crédito que excluyen a minorías o algoritmos que filtran datos personales demuestran que el riesgo ya no es teórico. Las nuevas regulaciones, desde el EU AI Act hasta los marcos sectoriales de Brasil y México, anuncian sanciones millonarias para las organizaciones que no controlen sus modelos. Innovar sin gobierno se ha vuelto un juego de todo o nada.
Frente a este escenario, diciembre de 2023 marcó un hito: la publicación de ISO/IEC 42001, el primer estándar internacional que define cómo diseñar, implementar y mejorar un Sistema de Gestión de IA. La norma invita a las empresas a integrar la IA dentro de un ciclo planificar-hacer-verificar-actuar, con controles para transparencia, trazabilidad de datos, mitigación de sesgos y supervisión continua.
Más que un simple checklist, ISO 42001 establece requisitos para identificar riesgos antes del despliegue, exigir explicabilidad de los modelos y auditar proveedores externos. Su estructura es compatible con otras normas de gestión (ISO 9001 o ISO 27001), lo que facilita la adopción en organizaciones que ya practican sistemas integrados de calidad y seguridad.
La industria ha comenzado a moverse. Amazon Web Services se convirtió en noviembre de 2024 en el primer proveedor de nube con certificación ISO 42001 para sus servicios de IA, lo que garantiza a los clientes un entorno validado por terceros en criterios de equidad, privacidad y robustez. El mensaje es claro: los mercados valorarán a quienes demuestren buen gobierno algorítmico, no solo potencia de cómputo.
Para América Latina la oportunidad es doble. Primero, porque la región debe cerrar brechas históricas de productividad y puede hacerlo con algoritmos más accesibles y fiables. Segundo, porque adoptar el estándar permite a las filiales locales alinearse con matrices globales y exportar servicios basados en IA a jurisdicciones exigentes. Una fintech mexicana que certifique su Sistema de Gestión de IA, por ejemplo, podrá demostrar a reguladores en la Unión Europea que sus modelos de riesgo crediticio cumplen con prácticas de no discriminación y trazabilidad de datos.
¿Cómo evitar que la IA arruine la empresa? El camino comienza con liderazgo. Los directorios deben crear comités de ética tecnológica que participen en la priorización de casos de uso, aprueben criterios para entrenar modelos y definan indicadores de desempeño ligados a seguridad y responsabilidad. La norma ISO 42001 recomienda mapear los flujos de datos desde su origen hasta las decisiones automatizadas, aplicar revisiones de impacto y documentar las salvaguardas implementadas en cada fase del ciclo de vida algorítmico.
Un segundo pilar es la calidad del dato. Modelos entrenados con información incompleta o sesgada tienden a reproducir injusticias y a generar resultados poco fiables. Invertir en gobernanza de datos y en procesos de anonimización robustos es tan estratégico como contratar científicos de datos. ISO 42001 exige políticas claras de integridad, procedencia y clasificación de la información, lo que ayuda a evitar fugas que puedan derivar en multas o demandas colectivas.
La supervisión humana completa el triángulo. Ningún algoritmo debería operar sin la posibilidad de intervención o explicación por parte de un experto. Esto implica capacitar al personal para entender las salidas de los modelos, cuestionar resultados anómalos y detener el sistema en caso de comportamiento inesperado. La norma internacional fija la obligación de asignar roles y responsabilidades y de mantener bitácoras de auditoría que faciliten responder a los reguladores.
Las organizaciones que integren estos principios obtendrán ventajas competitivas tangibles: acelerarán el tiempo de lanzamiento de nuevos productos, reducirán el costo de fallos y fortalecerán la confianza de clientes e inversionistas. Según un estudio de KPMG, las empresas con gobernanza madura de IA experimentan 22 % menos brechas de cumplimiento y son 35 % más propensas a sostener ciclos de innovación continuos.
En la práctica, certificarse en ISO 42001 no requiere cambiar toda la infraestructura tecnológica. Muchas pymes pueden comenzar con una evaluación de brechas, instaurar un código de ética de IA y seleccionar proveedores que ya cuenten con certificaciones parciales, como las anunciadas por AWS. A medida que se formaliza la documentación y se aplican auditorías internas, el camino hacia la auditoría externa y el sello oficial se acorta.
La inteligencia artificial seguirá extendiéndose y las expectativas regulatorias, sociales y éticas crecerán en la misma proporción. Adoptar un estándar como ISO 42001 no es un costo adicional, sino la póliza que permitirá a las empresas latinoamericanas innovar sin que la próxima gran idea tecnológica se convierta en su mayor fuente de riesgo.
Fuente: Infobae
