COMO PROTEGE LOS RESULTADOS FINANCIEROS LA IA RESPONSABLE

Una encuesta realizada por el MIT Technology Review en 2025 reveló que el 87% de los gerentes empresariales reconoce la importancia de implementar una Inteligencia Artificial Responsable (RAI), aunque apenas el 15% se siente preparado para aplicarla de manera efectiva. Además, datos de BCG muestran que solo el 52% de las compañías ha implementado algún tipo de programa de RAI. A pesar del reconocimiento de su valor, las organizaciones siguen priorizando proyectos de IA que generen beneficios económicos inmediatos, relegando los esfuerzos éticos por percibirlos como costosos. Sin embargo, se plantea el cuestionamiento de si esta percepción de conflicto entre ética y rentabilidad realmente existe.

Los hallazgos de investigaciones recientes indican que las características de una IA responsable no solo son compatibles con el éxito financiero, sino que también actúan como factores de diferenciación de productos, capaces de generar retornos económicos importantes. Esto sugiere que, al momento de diseñar nuevos productos, las empresas deberían reconsiderar cómo asignan sus recursos. Un ejemplo claro de esta dinámica es el dilema entre la personalización de experiencias y la privacidad del usuario. Aunque los consumidores buscan productos personalizados, valoran aún más la protección de sus datos personales, como se evidenció en el caso de los productos financieros basados en IA, donde la privacidad demostró ser más valiosa que la personalización.

Otro desafío recurrente es la tensión entre el desarrollo de modelos de IA avanzados y la protección de la privacidad. Existe una tendencia natural a priorizar las capacidades técnicas más sofisticadas, pero investigaciones revelan que los usuarios valoran más un desempeño sólido acompañado de altos estándares de privacidad. En el mismo sentido, se destaca la dificultad de equilibrar la auditabilidad con los costos operativos, ya que garantizar supervisión humana es una inversión considerable. No obstante, esta práctica genera beneficios a largo plazo, como el perfeccionamiento continuo de los sistemas y un aumento en la adopción por parte de los usuarios, lo que puede compensar los gastos iniciales.

La construcción de una IA responsable no debe limitarse al diseño técnico, sino también formar parte de la estrategia general de la empresa y de su identidad de marca. Comunicar valores éticos resulta necesario, pero no suficiente; las empresas deben respaldar sus declaraciones mediante acciones tangibles, como la obtención de certificaciones reconocidas internacionalmente. Además, deben construir alianzas con socios que compartan estos valores, consolidando así una imagen auténtica y coherente de responsabilidad a lo largo de toda la cadena de valor.

Finalmente, integrar prácticas de IA responsable en el núcleo de las operaciones corporativas también funciona como un mecanismo eficaz de gestión de riesgos. A pesar de que los errores en los sistemas de IA son inevitables, las empresas que demuestran un compromiso auténtico con prácticas éticas estarán mejor preparadas para enfrentar el escrutinio público y los desafíos regulatorios. Así, la apuesta por una IA ética no solo es una cuestión de principios, sino una estrategia pragmática que anticipa las tendencias tecnológicas y sociales. Aquellas organizaciones que adopten hoy un enfoque responsable podrían posicionarse como los líderes indiscutidos del mercado en el futuro.

Autor: Harvard Business Review. Fuente: Diario Gestión - pag. 24, 25 de marzo del 2025.