¿Por qué hablar de riesgos en inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) dejaron de ser una promesa y se volvieron herramientas esenciales para bancos, aseguradoras, hospitales, gobiernos, empresas de logística y mucho más. Modelos de machine learning, procesamiento de lenguaje y visión computarizada están transformando la forma en que decidimos, operamos y competimos.
Pero con este avance también surge una nueva categoría de riesgos no financieros. Y no me refiero solo a errores técnicos, sino a riesgos éticos, regulatorios, reputacionales y de seguridad que pueden comprometer seriamente la sostenibilidad de una organización.
Desde IBEE, y como parte de nuestro Diplomado Internacional en Gestión de Riesgos No Financieros, exploramos cómo enfrentar estos desafíos desde una perspectiva estratégica y basada en normas internacionales.
¿Qué son los riesgos de IA y Machine Learning?
Los riesgos asociados a la IA y al ML surgen en todas las etapas del ciclo de vida del modelo. Algunos de los más frecuentes:
▪️Sesgos algorítmicos: el modelo reproduce discriminación porque fue entrenado con datos históricos sesgados.
▪️Falta de explicabilidad: decisiones tomadas por algoritmos “caja negra” sin claridad sobre su razonamiento.
▪️Desalineación ética: modelos que priorizan eficiencia pero vulneran principios organizacionales.
▪️Problemas de gobernanza: falta de trazabilidad sobre quién aprobó o entrenó el modelo.
▪️Ciberataques específicos a IA: como data poisoning o manipulación de resultados en tiempo real.
▪️Impacto reputacional: pérdida de confianza pública ante casos mediáticos de IA mal utilizada.
IA y riesgos no financieros: una relación directa
Desde una óptica de Enterprise Risk Management (ERM), los riesgos de IA no son “nuevos”, sino una evolución de los riesgos tradicionales no financieros, por ejemplo:
▪️Operacional: Modelo de fraude que bloquea operaciones legítimas.
▪️Cumplimiento: Violación de normativas de privacidad con modelos automatizados.
▪️Reputacional: Denuncia pública de sesgo en herramientas de reclutamiento.
▪️ASG (ESG): IA que prioriza rentabilidad sin evaluar impactos sociales.
▪️Tecnológico: Despliegue de modelos sin pruebas de adversarial testing.
⚠️ Por eso, la gestión de IA no debe quedar solo en el área técnica. Tiene que integrarse a la arquitectura de riesgos de toda la organización.
Normas internacionales clave para gestionar riesgos de IA
El entorno regulatorio está evolucionando rápido, y hay marcos internacionales sólidos que ya podemos aplicar:
▪️ISO/IEC 42001:2023: primera norma específica de sistemas de gestión de IA. Foco en ética, trazabilidad y explicabilidad.
▪️ISO 31000: permite abordar riesgos de IA desde un enfoque estructurado y contextual.
▪️COSO ERM 2017: ideal para integrar riesgos algorítmicos al plan estratégico y al apetito al riesgo.
▪️ISO/IEC 27001 + 27005 + 27018: cubren la ciberseguridad y privacidad de datos en entornos IA.
▪️ISO/IEC 25010: útil para evaluar la calidad y mantenibilidad del software basado en IA.
▪️ISO/IEC 38507: guía para que los directorios supervisen tecnologías emergentes como la IA.
Estas normas son el soporte técnico y organizacional para construir una IA confiable, auditable y sostenible.
Cómo implementar una gestión de riesgos de IA paso a paso
Trabajando con una metodología práctica en 5 pasos:
Evaluación de impacto inicial (PIA + BIA)
-Identifica a los stakeholders afectados.
-Evalúa riesgos éticos, financieros y reputacionales.
-Aplica metodologías como Privacy Impact Assessment y Business Impact Analysis.
Mapa de riesgos y KRIs
-Detecta vulnerabilidades en datos, modelos y despliegue.
-Define umbrales de tolerancia, límites de uso y planes de contingencia.
Gobierno algorítmico
-Establece roles, comités y procesos de validación.
-Documenta versiones, datasets y decisiones clave.
Controles técnicos
-Auditorías de sesgo y explicabilidad.
-Uso de LIME/SHAP, fairness metrics y adversarial testing.
-Registro de incidentes y métricas de desempeño.
Cultura y formación
Capacita en ética algorítmica y normativa.
Simula incidentes y prepará a los equipos directivos
IA confiable = confianza y liderazgo
Una gestión robusta de riesgos algorítmicos no frena la innovación, la potencia. Las organizaciones que lo entienden:
▪️ Construyen confianza con reguladores, clientes y socios.
▪️ Evitan litigios y sanciones.
▪️ Mejoran sus decisiones automatizadas.
▪️ Atraen talento ético y altamente capacitado.
▪️ Se posicionan como referentes de liderazgo responsable.
Conclusión: de la prueba piloto al gobierno estratégico
Adoptar IA/ML sin gobernanza es una receta para el riesgo innecesario. Hoy, la verdadera innovación incluye ética, trazabilidad y control.
Desde IBEE estamos convencidos de que los líderes del futuro serán aquellos que combinen tecnología con integridad, eficiencia con equidad, automatización con responsabilidad.
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La formación y el desarrollo profesional no son un gasto, sino una inversión estratégica que impulsa el crecimiento individual y organizacional. Priorizar la capacitación es clave para mantenerse competitivo en un entorno laboral en constante evolución.
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