La inteligencia artificial ha pasado de ser una iniciativa de innovación a convertirse en una prioridad estratégica para las organizaciones. Sin embargo, su despliegue plantea nuevos desafíos relacionados con la gobernanza, la regulación, la gestión del talento y la capacidad de las empresas para integrar esta tecnología en sus procesos de negocio. Estos fueron algunos de los temas abordados durante el Observatorio “Gobernanza IA en las corporaciones”, organizado por elEconomista.es.
La gobernanza como motor de la adopción de la IA
La entrada en vigor del AI Act europeo está acelerando la necesidad de establecer marcos de gobierno capaces de garantizar la trazabilidad, la supervisión y el uso responsable de la inteligencia artificial. Sin embargo, durante el encuentro quedó patente que la gobernanza no debe entenderse como una barrera para la innovación, sino como un habilitador que permita desplegar la tecnología con garantías.
En este sentido, Alfredo Zurdo, Head of Digital Change de Entelgy, defendió una aproximación práctica a este desafío al afirmar que “gobernar la IA no va de poner barreras, sino de poner carriles, que dan dirección, reducen fricción y permiten escalar sin perder control”. Una reflexión que conecta con una realidad cada vez más evidente: las organizaciones que están obteniendo resultados tangibles son aquellas que han definido con claridad quién decide, quién supervisa y quién asume la responsabilidad sobre los modelos y procesos impulsados por IA.
La necesidad de combinar innovación y control fue compartida también por otros participantes del observatorio. Francisco Borja Escalona, director de Data & IA de Carrefour, destacó la importancia de contar con regulaciones capaces de evolucionar al mismo ritmo que la tecnología, mientras que Paolo Vozzela, Chief Information Officer de Solarig, defendió la regulación como una palanca para impulsar modelos sólidos de gobierno corporativo.
Modernizar para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial
Uno de los mensajes que sobrevoló todo el debate fue que la inteligencia artificial necesita apoyarse en entornos tecnológicos preparados para integrarla de forma eficiente. La capacidad de conectar datos, automatizar procesos y desplegar modelos avanzados depende, en gran medida, de la madurez tecnológica de las organizaciones.
La modernización de aplicaciones y plataformas empresariales se ha convertido así en un requisito fundamental para acelerar la adopción de la IA. Las compañías que cuentan con arquitecturas flexibles y ecosistemas digitales integrados están en una posición más favorable para incorporar capacidades avanzadas de automatización, analítica y toma de decisiones basada en datos.
Precisamente, la evolución de los modelos de negocio impulsados por inteligencia artificial exige una visión que combine transformación tecnológica, gestión del dato y capacidad de ejecución. La IA ya no se concibe como una iniciativa aislada, sino como una capacidad transversal con impacto en operaciones, experiencia de cliente, productividad y eficiencia.
Las personas, en el centro de la transformación
Otro de los grandes temas abordados durante el observatorio fue la importancia de acompañar la implantación tecnológica con estrategias de adopción y capacitación. La inteligencia artificial está transformando la manera en que trabajan los profesionales, generando nuevas necesidades de formación y acelerando los procesos de reskilling dentro de las organizaciones.
Eugenio Egido, director de Servicios Financieros de Entelgy, incidió en esta cuestión al señalar que “la IA ya no es una opción, ha llegado para quedarse, para transformar los modelos de negocio y generar impacto”. Además, destacó que el desafío no consiste únicamente en desplegar tecnología, sino en formar a todos los colectivos para garantizar una adopción efectiva y sostenible.
La relevancia de las personas también fue compartida por Sara Añoto, responsable de Analítica de Negocio de Occident, quien destacó que la IA permite ampliar las capacidades de los profesionales y crear nuevas oportunidades de desarrollo. En la misma línea, David Romano, AI Product Owner de MyInvestor, subrayó la necesidad de impulsar procesos continuos de reciclaje profesional para responder a la velocidad con la que evoluciona el entorno tecnológico.
Del ROI a la generación de valor sostenible
La medición del retorno de la inversión fue otro de los asuntos que concentró buena parte del debate. Aunque la mayoría de las organizaciones ya reconocen el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la productividad y optimizar procesos, sigue existiendo cierta dificultad para cuantificar algunos de sus beneficios de forma inmediata.
Durante la mesa redonda se puso de manifiesto que el impacto de la IA debe analizarse desde una perspectiva más amplia que la reducción de costes. La mejora de la experiencia de cliente, la optimización de la toma de decisiones, el ahorro de tiempo o la capacidad para desarrollar nuevas líneas de negocio forman parte del valor que esta tecnología puede aportar a largo plazo. Asimismo, los participantes coincidieron en la necesidad de gestionar adecuadamente aspectos como los costes asociados al consumo de modelos y el control de los recursos necesarios para su operación.
