Solo el 39% de los CEO tiene buena gobernanza de IA, según IBM. Bluetab explica los riesgos de delegar decisiones.
Bogotá, Septiembre 3 de 2026. La Inteligencia Artificial entra en una nueva etapa dentro de las empresas. Después de una primera fase marcada por la experimentación con herramientas capaces de generar textos e imágenes, las organizaciones avanzan hacia soluciones que se integran directamente en sus procesos y operaciones. Sin embargo, un dato revela la magnitud del reto: según el IBM Institute for Business Value, el 75% de los CEO encuestados considera que una IA confiable es imposible sin una gobernanza efectiva.
El problema no es la falta de conciencia, sino la falta de ejecución. El 68% de los CEO afirma que la gobernanza de la IA generativa debe establecerse desde el diseño de las soluciones. Sin embargo, solo el 39% asegura contar actualmente con una buena gobernanza de IA generativa. Bluetab, compañía del grupo IBM especializada en servicios y soluciones de datos, señala que esta brecha se vuelve crítica en un momento clave: la evolución hacia agentes de IA capaces de ejecutar tareas y encadenar acciones dentro de los procesos empresariales.
¿Por qué la autonomía de la IA eleva el nivel de responsabilidad?
Con mayor autonomía llega mayor responsabilidad. Por eso, la pregunta relevante para las empresas ya no es qué tan sorprendente puede ser la tecnología, sino algo más concreto para la gestión: ¿están preparadas para delegar decisiones clave y asumir sus consecuencias? Para Rafael Raimondi, Director Comercial Colombia y Perú de Bluetab, el verdadero desafío no está únicamente en conseguir que un sistema tome una decisión, sino en establecer con claridad cuándo y hasta dónde debe permitírsele hacerlo.
¿Qué tan grande es la brecha entre adopción y gobernanza?
El mercado empresarial acelera el despliegue de soluciones de IA, pero los marcos de gobernanza no siempre avanzan al mismo ritmo. Esta tensión se refleja también al llevar la IA de la experimentación a la operación real. Según McKinsey, el 88% de las organizaciones encuestadas ya utiliza IA en al menos una función de negocio, frente al 72% registrado en 2024. Sin embargo, solo el 7% afirma haber logrado escalarla completamente dentro de su organización.
Esta brecha evidencia un cambio en la naturaleza del reto. Ya no se trata únicamente de adoptar la tecnología, sino de crear las condiciones de datos, procesos, plataformas y gobernanza necesarias para integrarla de forma efectiva en el negocio.
¿Cómo está América Latina frente a este desafío?
La región muestra un panorama similar, aunque con matices propios. Según IDC, el 67% de las organizaciones latinoamericanas cuenta con principios claros para el desarrollo y uso responsable de la IA. Sin embargo, solo el 45% dispone de un organismo de gobernanza que supervise estos sistemas. Ese mismo porcentaje, el 45%, cuenta con herramientas para aplicar políticas, monitorear riesgos y garantizar el cumplimiento a lo largo del ciclo de vida de la IA. En conjunto, estos datos muestran una paradoja empresarial: la adopción de IA avanza más rápido que las capacidades necesarias para gobernarla.
¿Cuál es el verdadero dilema de los agentes de IA?
El verdadero dilema no será lograr que los agentes decidan, sino definir con claridad cuándo y hasta dónde permitirles hacerlo. «Conseguir que un agente de IA tome una decisión matemática o logística es la parte simple del trabajo técnico. El verdadero desafío operativo y de gobernanza es determinar cuándo se requiere la intervención humana», señala Rafael Raimondi, de Bluetab.
El punto de partida está en entender que la responsabilidad no desaparece detrás de la tecnología. Si un algoritmo aprueba un crédito riesgoso, desvía una ruta logística o autoriza una transacción fallida, la responsabilidad permanece en las personas y estructuras de gobierno que definieron los datos, diseñaron la arquitectura, establecieron los límites y deben supervisar sus resultados.
¿Cómo se construye confianza en los sistemas de IA?
La confianza en la IA empieza por poder responder tres preguntas básicas: de dónde viene la información, cómo se transforma y quién es responsable de lo que ocurre con ella. Para Bluetab, avanzar hacia una Inteligencia Artificial responsable no significa frenar la autonomía de estos sistemas. Por el contrario, significa establecer las condiciones para que puedan aportar valor de forma trazable, segura y gobernada dentro de las organizaciones.
Preguntas Frecuentes
¿Qué porcentaje de CEO cree que la IA confiable necesita gobernanza?
El 75% de los CEO encuestados por IBM considera que una IA confiable es imposible sin gobernanza efectiva.
¿Cuántas empresas cuentan realmente con buena gobernanza de IA generativa?
Solo el 39% de los CEO afirma contar actualmente con una buena gobernanza de IA generativa.
¿Qué tanto ha crecido el uso de IA en las empresas según McKinsey?
El 88% de las organizaciones ya usa IA en al menos una función de negocio, frente al 72% en 2024.
¿Cuántas empresas han logrado escalar completamente la IA?
Solo el 7% de las organizaciones afirma haber escalado la IA completamente en su operación.
¿Cómo está la gobernanza de IA en América Latina?
Según IDC, el 67% tiene principios claros de uso responsable, pero solo el 45% cuenta con un organismo de gobernanza.
¿Quién es responsable cuando un algoritmo de IA se equivoca?
La responsabilidad recae en las personas y estructuras que definieron los datos, la arquitectura y los límites del sistema.
