Por Alfredo Estrada - Director de ATC-Impactahub
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Las empresas se encuentran hoy en la intersección de dos de las fuerzas transformadoras más decisivas de nuestra era: la inteligencia artificial y la sostenibilidad. Cifras recientes reflejan la magnitud de este punto de inflexión: el 47 % de los actores productivos de la región ya implementa soluciones de IA y otro 34 % las explora activamente (Resourcera, 2025). Esta tendencia deja de ser una promesa emergente para consolidarse como un factor estratégico, dado que el 63 % de los tomadores de decisiones en América Latina espera que la inteligencia artificial tenga un efecto significativo y positivo en sus industrias en los próximos años (Aroulho, 2025). Asimismo, se señala que el 49 % de las organizaciones latinoamericanas ya utiliza IA para avanzar en sus objetivos de sostenibilidad, lo que evidencia que esta tecnología no solo impulsa productividad y eficiencia, sino que también se posiciona como un habilitador clave de las agendas ESG.
A pesar de los desafíos asociados a su incorporación en la sociedad, la inteligencia artificial está generando eficiencia y valor sistémico; su potencial es significativo, como lo advierte McKinsey & Company (2025), al señalar que aproximadamente un tercio de las tareas de recursos humanos podría automatizarse mediante IA generativa, abriendo oportunidades concretas para mejorar eficiencia operativa, trazabilidad, transparencia, medición de impacto y toma de decisiones más sostenibles. Sin embargo, su adopción acelerada ha puesto en evidencia brechas que introducen desafíos directos en términos de gobernanza y uso responsable.
En primer lugar, existe una brecha de capacidades humanas, ya que la implementación de IA avanza más rápido que la formación de los equipos encargados de supervisarla, lo que incrementa los riesgos éticos y operativos. En segundo lugar, persiste una brecha entre el discurso estratégico y la práctica cotidiana, donde los compromisos éticos y de sostenibilidad no siempre se traducen en procesos, roles y controles efectivos. Por último, el uso creciente de soluciones de IA adquiridas a proveedores externos y plataformas tecnológicas reduce el control y la visibilidad sobre las decisiones automatizadas, incrementando los riesgos legales, reputacionales y de cumplimiento.
«La gobernanza mínima viable no solo responde a una brecha operativa, sino que se proyecta como una respuesta a las exigencias que marcarán el entorno empresarial en los próximos años».
La urgencia de operacionalizar la gobernanza de la IA responde también a una tendencia creciente a nivel global. Según Corporate Compliance Insights (2025), si bien la presencia de comités de IA en los directorios se ha acelerado, solo una de cada cuatro empresas en el mundo ha logrado traducir esta prioridad en mecanismos de gobernanza operativa efectiva. Esta desconexión entre conciencia estratégica, formulación de políticas y ejecución práctica delimita con claridad el espacio donde pueden emerger modelos de “gobernanza mínima viable” de la IA, entendidos como un enfoque práctico y gradual que propone comenzar con un conjunto básico de reglas, roles y controles esenciales que permitan usar la IA de forma responsable sin frenar la innovación. En lugar de esperar marcos complejos o ideales, este enfoque prioriza lo mínimo necesario para contar con visibilidad, responsabilidad y supervisión humana, y luego escalar la gobernanza conforme aumentan los riesgos, la regulación y la madurez organizacional. En ese sentido, Ahlawat, Winecoff y Mayer (2024) explican que la gobernanza mínima viable aparece cuando los equipos de ética en IA trabajan con poca autoridad dentro de las organizaciones, por lo que optan por crear prácticas y herramientas básicas que puedan aplicarse en las decisiones reales del día a día.
En este escenario, la gobernanza mínima viable no solo responde a una brecha operativa, sino que se proyecta como una respuesta a las exigencias que marcarán el entorno empresarial en los próximos años. Frente a una mayor presión regulatoria, expectativas crecientes de transparencia y la necesidad de generar valor económico, social y ambiental de manera simultánea, este enfoque se consolida como una vía realista para avanzar con inteligencia artificial, innovación e integridad. Al establecer bases claras desde etapas tempranas, la gobernanza mínima viable permite que la IA contribuya de forma consistente a la construcción de confianza, al fortalecimiento de la resiliencia organizacional y, en consecuencia, a una sostenibilidad empresarial más sólida y duradera.
