La importancia de la gobernanza de la IA en América Latina como base para innovar con confianza
La gobernanza se establece como pilar clave para impulsar una inteligencia artificial escalable, sostenible y segura.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La gobernanza resulta esencial para que la inteligencia artificial escale de manera segura, sostenible y confiable, minimizando riesgos como sesgos, filtraciones de datos o sanciones regulatorias.
- América Latina necesita un enfoque propio que combine estándares internacionales con sensibilidad regional para impulsar la innovación con responsabilidad.
La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en América Latina y el mundo ya no gira solo en torno a adopción, eficiencia o automatización. El verdadero punto de inflexión es la gobernanza, que establece cómo las organizaciones y los estados establecen reglas, responsabilidades y marcos claros para que la IA escale sin comprometer confianza, derechos ni innovación.
Hasta el 85% de las empresas en la región ya integra IA en su producto principal, y la pregunta no es si está bien usarla, sino cómo hacerlo de manera responsable y sostenible. Si bien el despliegue acelerado de modelos generativos, asistentes conversacionales y sistemas predictivos puede generar eficiencias inmediatas, sin controles adecuados, los riesgos son igualmente significativos.
Los problemas van desde sesgos algorítmicos, filtraciones de datos, uso indebido de información sensible, sanciones regulatorias y pérdida de confianza. “En los servicios financieros, por ejemplo, los algoritmos de IA han demostrado que pueden discriminar a grupos minoritarios en la aprobación de préstamos. Mientras que, en atención al cliente, los chatbots mal gestionados suelen frustrar a los usuarios”, asegura Imran Aftab, fundador de 10Pearls.
Esta idea resulta especialmente relevante en América Latina, donde muchas organizaciones aún se encuentran en fases piloto. Sin marcos claros de responsabilidad, validación y gestión de riesgos, los proyectos tienden a estancarse antes de llegar a producción.
Relacionado: Agregar IA ya no basta: así es como las plataformas AI-Native están cambiando el juego
Una carrera global por el control
Para Imran, “la gobernanza no es algo que frene la innovación; es la base de una IA escalable, sostenible y segura”. Esto es algo que parece lejos de los esfuerzos que hoy lideran algunos gobiernos del mundo, que se enfocan en liderar o controlar el desarrollo de esta tecnología.
Además de sus recientes esfuerzos para impulsar su propia IA soberana, Europa fue de las primeras regiones en optar por una regulación estructurada con la Ley de Inteligencia Artificial, que clasifica los sistemas de IA según niveles de riesgo y establece obligaciones estrictas para los de alto impacto. El enfoque busca priorizar derechos fundamentales y la protección del usuario.
Por su parte, Estados Unidos ha seguido una vía más sectorial, combinando lineamientos federales con iniciativas estatales y estándares impulsados por la industria, mientras intenta limitar las capacidades de China, que ha implementado regulaciones específicas para algoritmos y modelos generativos bajo una supervisión estatal más centralizada, priorizando control y alineación con objetivos estratégicos nacionales.
Relacionado: Esta amenaza de la IA que suele pasarse por alto puede dañar tu empresa — así puedes adelantarte
Soberanía como colaboración regional en América Latina
Latinoamérica observa estos modelos mientras diseña su propio equilibrio entre competitividad, innovación y protección de derechos de una manera colaborativa a nivel región.
Varios países ya trabajan de manera independiente en estrategias nacionales de IA, pero la gobernanza corporativa aún es desigual. Muchas empresas adoptan herramientas generativas sin políticas internas claras.
La ausencia de estos elementos no solo aumenta la exposición a riesgos reputacionales y legales, sino también limita la velocidad de innovación. Sin confianza interna, la IA no escala.
En este punto, la gobernanza actúa como habilitador. Un marco que evolucione con nuevas regulaciones y tecnologías permite a las organizaciones experimentar con mayor seguridad y reducir fricciones entre áreas como TI, legal y negocio.
En paralelo al debate regulatorio, la región ha dado un paso simbólico y estratégico con el anuncio de Latam GPT, una iniciativa orientada a desarrollar un modelo de lenguaje entrenado con datos y contextos latinoamericanos liderada por Chile en apoyo de 15 países que incluyen a México, Uruguay, Brasil, Colombia, entre otros.
Más allá del componente tecnológico, el anuncio envía un mensaje político y económico que evidencia que América Latina quiere participar no solo como usuaria de IA, sino como creadora. Para América Latina, el reto no es copiar modelos externos, sino construir un enfoque propio que combine estándares internacionales con sensibilidad regional. Si lo logra, la región no solo adoptará IA sino que permitirá a las empresas escalar con identidad, responsabilidad y visión de largo plazo.
Conclusiones Clave
- La gobernanza resulta esencial para que la inteligencia artificial escale de manera segura, sostenible y confiable, minimizando riesgos como sesgos, filtraciones de datos o sanciones regulatorias.
- América Latina necesita un enfoque propio que combine estándares internacionales con sensibilidad regional para impulsar la innovación con responsabilidad.
La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en América Latina y el mundo ya no gira solo en torno a adopción, eficiencia o automatización. El verdadero punto de inflexión es la gobernanza, que establece cómo las organizaciones y los estados establecen reglas, responsabilidades y marcos claros para que la IA escale sin comprometer confianza, derechos ni innovación.
Hasta el 85% de las empresas en la región ya integra IA en su producto principal, y la pregunta no es si está bien usarla, sino cómo hacerlo de manera responsable y sostenible. Si bien el despliegue acelerado de modelos generativos, asistentes conversacionales y sistemas predictivos puede generar eficiencias inmediatas, sin controles adecuados, los riesgos son igualmente significativos.
Los problemas van desde sesgos algorítmicos, filtraciones de datos, uso indebido de información sensible, sanciones regulatorias y pérdida de confianza. “En los servicios financieros, por ejemplo, los algoritmos de IA han demostrado que pueden discriminar a grupos minoritarios en la aprobación de préstamos. Mientras que, en atención al cliente, los chatbots mal gestionados suelen frustrar a los usuarios”, asegura Imran Aftab, fundador de 10Pearls.
Esta idea resulta especialmente relevante en América Latina, donde muchas organizaciones aún se encuentran en fases piloto. Sin marcos claros de responsabilidad, validación y gestión de riesgos, los proyectos tienden a estancarse antes de llegar a producción.
Relacionado: Agregar IA ya no basta: así es como las plataformas AI-Native están cambiando el juego
Una carrera global por el control
Para Imran, “la gobernanza no es algo que frene la innovación; es la base de una IA escalable, sostenible y segura”. Esto es algo que parece lejos de los esfuerzos que hoy lideran algunos gobiernos del mundo, que se enfocan en liderar o controlar el desarrollo de esta tecnología.
Además de sus recientes esfuerzos para impulsar su propia IA soberana, Europa fue de las primeras regiones en optar por una regulación estructurada con la Ley de Inteligencia Artificial, que clasifica los sistemas de IA según niveles de riesgo y establece obligaciones estrictas para los de alto impacto. El enfoque busca priorizar derechos fundamentales y la protección del usuario.
Por su parte, Estados Unidos ha seguido una vía más sectorial, combinando lineamientos federales con iniciativas estatales y estándares impulsados por la industria, mientras intenta limitar las capacidades de China, que ha implementado regulaciones específicas para algoritmos y modelos generativos bajo una supervisión estatal más centralizada, priorizando control y alineación con objetivos estratégicos nacionales.
Relacionado: Esta amenaza de la IA que suele pasarse por alto puede dañar tu empresa — así puedes adelantarte
Soberanía como colaboración regional en América Latina
Latinoamérica observa estos modelos mientras diseña su propio equilibrio entre competitividad, innovación y protección de derechos de una manera colaborativa a nivel región.
Varios países ya trabajan de manera independiente en estrategias nacionales de IA, pero la gobernanza corporativa aún es desigual. Muchas empresas adoptan herramientas generativas sin políticas internas claras.
La ausencia de estos elementos no solo aumenta la exposición a riesgos reputacionales y legales, sino también limita la velocidad de innovación. Sin confianza interna, la IA no escala.
En este punto, la gobernanza actúa como habilitador. Un marco que evolucione con nuevas regulaciones y tecnologías permite a las organizaciones experimentar con mayor seguridad y reducir fricciones entre áreas como TI, legal y negocio.
En paralelo al debate regulatorio, la región ha dado un paso simbólico y estratégico con el anuncio de Latam GPT, una iniciativa orientada a desarrollar un modelo de lenguaje entrenado con datos y contextos latinoamericanos liderada por Chile en apoyo de 15 países que incluyen a México, Uruguay, Brasil, Colombia, entre otros.
Más allá del componente tecnológico, el anuncio envía un mensaje político y económico que evidencia que América Latina quiere participar no solo como usuaria de IA, sino como creadora. Para América Latina, el reto no es copiar modelos externos, sino construir un enfoque propio que combine estándares internacionales con sensibilidad regional. Si lo logra, la región no solo adoptará IA sino que permitirá a las empresas escalar con identidad, responsabilidad y visión de largo plazo.
