Aunque representan un gran potencial para automatizar tareas, reducir costes y aumentar la productividad, las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) también pueden suponer riesgos. Especialmente en mercados regulados, esta tecnología puede afectar a la gobernanza, el cumplimiento normativo e incluso la reputación de la empresa.
Con la IA, la capacidad de procesar información, predecir tendencias y automatizar decisiones complejas se ha convertido en un diferenciador competitivo innegociable. Sin embargo, esta carrera por la innovación conlleva una capa nueva y compleja de responsabilidad.
El origen de estos problemas suele radicar en la rapidez de adopción de la tecnología en las empresas, superando la madurez de las estructuras de gobernanza de la IA diseñadas para controlarla.
En otras palabras, organizaciones de todo el mundo están integrando algoritmos en procesos críticos, a menudo sin un blindaje adecuado frente a fallos, sesgos o vulnerabilidades de seguridad.
Según McKinsey, la adopción de la IA en las empresas aumentó a más del 72% a nivel mundial en 2024. Sin embargo, el mismo estudio revela que solo el 18% de estas organizaciones ha establecido una junta o comité formal dedicado a la gobernanza de la IA en el último año.
Al mismo tiempo, una encuesta de la consultora Deloitte muestra que el cumplimiento normativo se ha convertido en la principal barrera para la adopción de la Inteligencia Artificial.
En este nuevo escenario, directivos y directivos deben entender que usar IA sin “barandillas de seguridad” (es decir, sin procesos estandarizados ni una gobernanza robusta) transforma la tecnología de un activo estratégico a un peligro regulatorio.
Sigue leyendo y descubre cómo transformar la gestión de riesgos por Inteligencia Artificial en un pilar de sostenibilidad y cumplimiento para tu empresa.
¿Cuáles son los riesgos de la IA para los mercados regulados?
La adopción de la Inteligencia Artificial en el entorno corporativo ya no es una cuestión de “si”, sino de “cómo” y “a qué velocidad”. Sin embargo, la rapidez de la innovación ha generado una serie de vulnerabilidades.
La Universidad de Stanford señala que el número de incidentes éticos y fallos de seguridad reportados relacionados con IA aumentó un 56,4% en 2024 respecto al año anterior. Y este número tiende a seguir aumentando a medida que la adopción no estructurada de la tecnología amplifica proporcionalmente la magnitud de los errores.
Esto se debe a que el funcionamiento de la Inteligencia Artificial es fundamentalmente diferente al de otras herramientas. A diferencia del software tradicional, que opera bajo reglas deterministas (si es X, entonces Y), los modelos de IA —especialmente los generativos y de aprendizaje profundo— introducen variables probabilísticas que desafían los métodos convencionales de control.
Por lo tanto, ignorar las particularidades de estos nuevos vectores de riesgo es, en sí mismo, el mayor peligro para un gestor centrado en el cumplimiento y la gobernanza. A continuación, detallamos los cuatro riesgos críticos que requieren atención inmediata en la gobernanza corporativa.
1. Sesgos algorítmicos y riesgo reputacional
La IA aprende de datos históricos. Por lo tanto, si estos datos contienen sesgos estructurales y/o sesgos (ya sea en procesos de contratación, concesión de créditos o análisis de riesgos), pueden llevar al algoritmo a tomar decisiones erróneas. En estos casos, el riesgo no solo es ético, sino también legal.
Por eso, según Stanford, la confianza global en que los sistemas de IA son imparciales y libres de discriminación está en declive: solo el 47% de las personas cree que las empresas de IA protegen sus datos y actúan éticamente.
En el caso de las empresas reguladas, esto trasciende el debate ético y se convierte en una responsabilidad legal y de imagen. Las decisiones discriminatorias automatizadas pueden conllevar sanciones severas y daños irreparables a la confianza de la marca en el mercado.
Para minimizar este riesgo, es esencial contar con modelos de algoritmos de Inteligencia Artificial Responsable (RAI) que cumplan con normas como ISO 27001 e ISO 42001.
De este modo, la tecnología incluye conceptos como:
- privacidad,
- Gobernanza de Datos,
- imparcialidad,
- transparencia,
- explicabilidad.
Por tanto, tu empresa es menos propensa a acabar usando IA bajo algún sesgo prejuicioso.
2. Seguridad de la información y el fenómeno de la “IA en la sombra”
La democratización de las herramientas de Inteligencia Artificial generativa ha creado un desafío invisible: la IA en la sombra. Los empleados, en la búsqueda de productividad, pueden alimentar inadvertidamente a los modelos públicos con datos confidenciales, estrategias empresariales o información protegida por el secreto industrial.
Sin una política clara y herramientas de monitorización, la organización corre el riesgo de expropiación de propiedad intelectual y violación de la legislación de protección de datos. Al fin y al cabo, una vez que la información se introduce en estas plataformas, a menudo pasa a formar parte del dominio de entrenamiento del modelo externo.
Esto representa un arma de doble filo para las empresas que operan en entornos altamente regulados:
- al mismo tiempo, según un informe de la consultora IBM, el coste medio global de una brecha de datos alcanzó los 4,4 millones de dólares estadounidenses…
- … usar IA para seguridad puede ahorrar a empresas con gobernanza integrada hasta 1,9 millones de dólares.
Para garantizar que tu empresa pueda aprovechar los beneficios de la Inteligencia Artificial sin asumir riesgos de seguridad, adopta medidas como:
- crear una política de gobernanza de IA y establecer un comité de IA (que incluya áreas como CISO, Director de Datos, Legal y Empresarial) para aprobaciones, riesgos y métricas relacionadas con esta tecnología.
- instituir protecciones específicas contra inyección y abuso de prompts, como la sanitización prompt, uso segregado ventana del contexto, y barreras y filtros de respuesta que detectan solicitudes de exfiltración.
- organizar formación y formar a los empleados sobre los riesgos de la IA en la sombra (definiendo, por ejemplo, qué se permite y cómo reportar herramientas no autorizadas).
- Realizar simulaciones de phishing generadas por IA para formar a los empleados en cómo usar la misma tecnología en favor de la defensa de la empresa.
3. Alucinaciones y fallos en la calidad de los datos
La elocuencia de la Inteligencia Artificial no debe confundirse con la capacidad de decir la verdad y no cometer nunca errores. Los modelos de lenguaje son susceptibles a las “alucinaciones”; Es decir, pueden generar información falsa presentada con total confianza. Por eso, la inexactitud es la mayor preocupación para el 76% de los consumidores, según Forbes.
En entornos donde la precisión es obligatoria, confiar ciegamente en conocimientos no verificados puede provocar graves errores operativos. Por ejemplo, en sectores como servicios financieros y farmacéutica, una “alucinación” documental puede provocar el incumplimiento de las normas regulatorias, generando multas elevadas.
Así que recuerda que la integridad de los datos de salida es tan crucial como la de los datos de entrada. Sin validación, la IA se convierte en un generador estratégico de ruido.
4. La falta de trazabilidad
Quizá el punto más crítico para el cumplimiento es la trazabilidad. Muchos modelos avanzados de IA funcionan como “cajas negras”: sabemos qué entró y qué salió, pero el proceso interno de toma de decisiones es incomprensible. Como muestra el Índice de Transparencia del Modelo de Fondación, la puntuación media para las empresas de IA fue del 40% en 2025 (frente al 58% en 2024).
Además, para auditorías y organismos reguladores, conocer solo el resultado de un proceso o de una toma de decisiones no es suficiente. Es necesario demostrar el camino hacia este resultado — y registrar cada paso.
La incapacidad para rastrear y justificar cómo se tomó una decisión automatizada crea una brecha inaceptable en auditoría para las certificaciones ISO y las estrictas regulaciones del sector.
¿Cómo crear controles internos para mitigar los riesgos de la IA?
La mitigación eficaz de estos peligros requiere que las herramientas de Inteligencia Artificial dejen de tratarse como un “proyecto de TI aislado” y empiecen a gestionarse desde la perspectiva de Sistemas de Gestión Integrados. La reciente publicación de la norma ISO/IEC 42001:2023 — la primera norma internacional para sistemas de gestión de IA — marcó el inicio de una nueva era de madurez y requisitos corporativos y aporta estructura para construir la gobernanza de esta tecnología.
El primer paso es entender que implementar controles internos no es solo una burocracia. Esta acción es la única forma de transformar la aleatoriedad algorítmica en predictibilidad empresarial.
Así es como hacerlo en tu empresa.
1. Estipular una estructura de protección
La gobernanza de la IA no tiene por qué (ni debería) inventarse desde cero. Existen marcos sólidos que ya ofrecen una hoja de ruta para el cumplimiento. Los principales son:
- ISO/IEC 42001: Esta norma se centra en el proceso organizativo, estableciendo requisitos para evaluar impactos, abordar riesgos y monitorizar el rendimiento continuo de los sistemas de IA.
- IA TRiSM (Gestión de Confianza, Riesgos y Seguridad): Gartner señala este concepto como un conjunto de prácticas para la transparencia de modelos y aplicaciones, detección de anomalías de contenido, protección de datos con IA, monitorización y operaciones de modelos y aplicaciones, resistencia a ataques adversariales y seguridad de aplicaciones con IA.
2. Adoptar la supervisión como filtro de calidad
La Inteligencia Artificial debería funcionar como copiloto, no como un sustituto independiente en procesos críticos. El concepto de Humano-in-the-loop inserta la validación del experto siempre antes de que se ejecute la decisión de la IA.
Por lo tanto, identifica todos los procesos y decisiones vitales de tu operación que utilizan una herramienta de IA y asegúrate de que estos pasos estén supervisados por una persona cualificada para señalar correcciones, cambios y verificaciones de lo que ha producido la tecnología.
3. Estandarizar el ciclo de vida de las herramientas de IA
Así como la fabricación tiene líneas de montaje controladas por calidad, la IA requiere ModelOps. Esto garantiza que el modelo no solo se “lance”, sino que sea auditado continuamente para comprobar su rendimiento. De este modo, evitas la deriva de datos cuando la IA pierde precisión con el tiempo.
Dado que los proveedores de tecnología (como OpenAI, Google, DeepSeek y otros) no siempre son completamente transparentes, corresponde a tu empresa crear controles internos de prueba. Estos puntos de control actúan en la validación de los resultados antes de que afecten al cliente final.
4. Gestionar la documentación y garantizar la trazabilidad
En las auditorías de cumplimiento, la ausencia de registro es sinónimo de no conformidades. Para evitar esta situación, es esencial crear controles internos que garanticen que cada decisión automatizada sea rastreable a un conjunto de datos específico y a una versión aprobada del modelo.
Si tu empresa no adopta estas medidas, no solo puede sufrir pérdidas en calidad en la operación, sino también sanciones por parte de organismos reguladores. La Ley de IA de la UE, un referente regulatorio global en la zona, establece multas que pueden alcanzar el 7% de la facturación global (o 35 millones de euros) para las empresas que adoptan prácticas de IA consideradas prohibidas.
¿Cómo mitigan los sistemas integrados los riesgos de la Inteligencia Artificial?
Para el ejecutivo de un sector regulado, la excelencia no reside solo en la intención de cumplir, sino en su capacidad de prueba. En este sentido, la gestión de riesgos de la IA falla cuando se fragmenta en hojas de cálculo aisladas o herramientas especializadas.
La mitigación real ocurre solo cuando la gobernanza está orquestada por Sistemas de Gestión Integrados, como un GRC. La automatización de la gobernanza es la única respuesta escalable a la complejidad de los nuevos modelos de IA.
Centralización con una “única fuente de verdad”
La inteligencia artificial solo es tan fiable como los datos que la alimentan. La dispersión de la información es el caldo de cultivo de inconsistencias y “alucinaciones”. Los sistemas integrados (como SoftExpert Suite) garantizan que los modelos consuman datos limpios, aprobados y únicos, eliminando silos de información.
Flujos de trabajo de aprobación y trazabilidad
Para combatir la “IA Sombra”, un sistema integrado impone barreras de calidad automatizadas. Con este tipo de solución, ningún modelo entra en producción sin pasar por un flujo de trabajo que requiere pruebas de sesgo y aprobación por parte del departamento de cumplimiento.
Monitorización continua mediante IA TRiSM
Los riesgos de la IA son dinámicos, por lo que un modelo que hoy es seguro puede desviarse mañana. La gestión integrada permite conectar directamente indicadores técnicos de rendimiento de IA con los KPIs de riesgo corporativo (ERM), activando alertas automáticas a los responsables en caso de anomalías.
Conclusión
La inteligencia artificial representa, sin duda, la mayor palanca de productividad de esta década. Sin embargo, para las organizaciones que sostienen la economía global, como la energía, las finanzas, la sanidad y la manufactura, la innovación sin control es una invitación al colapso.
La buena noticia es que ahora puedes identificar los riesgos de la IA con sus sesgos, alucinaciones y opacidad. Además, es importante recordar que estos no son solo problemas técnicos, sino desafíos de gobernanza que requieren una respuesta estructural.
La adopción de marcos como ISO 42001, combinada con supervisión humana (Human-in-the-loop) y apoyada por plataformas de gestión robustas, constituye el trípode de la “IA responsable”.
En este nuevo escenario, el papel del líder moderno no es detener el progreso, sino construir las vías seguras por las que debe pasar. La tecnología necesita acelerar tu negocio, pero es su gobernanza integrada la que garantiza que se mantenga en el camino correcto, protegido de responsabilidades regulatorias y daños reputacionales.
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Preguntas frecuentes sobre los riesgos de la IA
A diferencia del software tradicional que opera con reglas fijas, la IA utiliza variables probabilísticas que pueden generar resultados imprevistos. La adopción acelerada sin una gobernanza madura puede provocar brechas de seguridad, incumplimientos y daños reputacionales, especialmente en sectores sensibles como finanzas, sanidad y energía.
La IA en la sombra ocurre cuando los empleados utilizan herramientas de IA generativa no autorizadas por la empresa para aumentar la productividad. El riesgo principal es alimentar a los modelos públicos con datos sensibles o secretos comerciales, lo que puede suponer violaciones de las leyes de protección de datos y pérdida de propiedad intelectual.
Las alucinaciones ocurren cuando los modelos de IA generan información falsa o inexacta, pero la presentan con total confianza. Según datos de Forbes, la inexactitud es la mayor preocupación del 76% de los consumidores. En las industrias reguladas, confiar en esta información sin verificación puede conllevar graves errores operativos y multas elevadas.
Las organizaciones pueden utilizar marcos sólidos para mitigar riesgos, tales como:
– ISO/IEC 42001:2023: La primera norma internacional centrada específicamente en sistemas de gestión de IA.
– IA TRiSM (Gartner): Un conjunto de prácticas centradas en la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad.
– ISO 27001: Centrado en la gestión de la seguridad de la información.
Es la práctica de mantener la supervisión humana en procesos críticos llevados a cabo por la IA. Significa que la tecnología actúa como un “copiloto”, pero las decisiones vitales deben pasar la validación de un experto humano cualificado antes de poder ejecutarse, asegurando un filtro de ética y calidad.
Muchos modelos de IA funcionan como “cajas negras”, donde no se sabe cómo llegó el algoritmo a una conclusión. Para los auditores y organismos reguladores, es necesario demostrar el camino de la decisión. La incapacidad para justificar una decisión automatizada crea lagunas que impiden obtener las certificaciones ISO y cumplir con las normas del sector.
Normativas como la Ley de IA de la UE (un referente global en el sector) estipulan multas severas por prácticas prohibidas o incumplimiento, que pueden alcanzar el 7% de la facturación global de la empresa o 35 millones de euros.
Los sistemas integrados automatizan la gobernanza mediante:
– Centralizar datos: Crear una “fuente única de verdad” que evite información inconsistente.
– Crear flujos de trabajo de aprobación: Evitar que los modelos entren en producción sin pruebas de sesgo y aprobación de cumplimiento.
– Monitorización continua: Conectar el rendimiento técnico de la IA con los KPIs de riesgo empresarial (ERM) para activar alertas automáticas en caso de anomalías.
