La inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo vertiginoso. En los últimos años, la irrupción de herramientas de IA generativa como ChatGPT, Gemini o Copilot de Microsoft ha transformado la manera en que trabajamos, tomamos decisiones y gestionamos la información. También la Inteligencia Artificial en empresas comienza a formar parte de las actividades diarias, siendo clave en su estrategia global, aunque todavía le falta mucho recorrido para convertirse en la realidad total y absoluta de cada área y proceso.
Las oportunidades son enormes: productividad, innovación, ventaja competitiva, etc. Pero también lo son los riesgos: sanciones regulatorias, fuga de datos sensibles y pérdida de confianza. Y ahí surge una necesidad ineludible: implantar un modelo de Gobierno de la IA.
En este artículo, profundizaremos en qué es el Gobierno de la IA, por qué es importante y las normativas que afectan a esta tecnología.
¿Qué es el Gobierno de la IA?
El Gobierno de la Inteligencia Artificial es un marco que promueve un uso ético, correcto, transparente, seguro y responsable de los algoritmos de machine learning, LLMs y otras formas de Inteligencia Artificial de cara a todos los usuarios y proveedores. A su vez, incluye los conceptos de gestión y gobierno de datos y el cumplimiento de regulaciones, asegurando una utilización justa de la tecnología.
¿Por qué es importante implantar un modelo de gobierno de la IA?
La regulación ahora es una tarea de prioridad, dadas las consecuencias no deseadas del uso incontrolado de la IA en relación con la democracia, los derechos humanos, las libertades fundamentales, la seguridad y el desarrollo económico y social.
Por consiguiente, se desarrollaron diferentes marcos de gobierno de datos e IA. Los focos principales del Gobierno de la IA son el consumo (o uso) justo, la calidad de datos y la autonomía para mitigar los riesgos y alcanzar el potencial completo de esta tecnología.
Por otra parte, han surgido preocupaciones a nivel social y cultural con respecto a la intrusión de la IA en la privacidad individual y su ética. En consecuencia, los legisladores están presionados por la sociedad y están obligados a crear leyes y regulaciones para poder controlar el impacto de la tecnología en su rápida evolución y, al mismo tiempo, resolver las dudas y las inquietudes de los usuarios.
Las empresas deben remediar con mucho cuidado las discontinuidades entre los organismos reguladores, así como una diversificación de las partes interesadas y asegurar una implantación correcta de la IA.
Desde hiberus proponemos abordar este desafío desde dos grandes enfoques complementarios: el cumplimiento normativo y el control del uso interno de la IA.
Cumplimiento normativo. Qué normativa regula el gobierno de la IA
La Unión Europea dio un paso histórico con la aprobación del AI Act, el primer marco regulatorio integral para la inteligencia artificial en el mundo. Esta norma, que entra progresivamente en vigor, impone requisitos estrictos y prevé sanciones de hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación global para las organizaciones que no cumplan. El AI Act marcará su hito principal el 2 de agosto de 2026, cuando comenzará la aplicación de las obligaciones para los sistemas de IA de alto riesgo, que constituyen uno de sus ejes esenciales, aunque apartados como las prácticas prohibidas o los requisitos de transparencia para IA generativa ya son de aplicación.
Algunas de sus exigencias clave son:
- Gestión de riesgos durante todo el ciclo de vida de la IA: Implica identificar, evaluar y mitigar los riesgos desde el diseño hasta la operación de los sistemas de IA, considerando aspectos técnicos, legales, éticos y de seguridad en cada etapa.
- Gobernanza y calidad de datos usados en el entrenamiento, validación y pruebas: Se centra en asegurar que los datos que alimentan y validan los modelos sean de calidad, representativos y libres de sesgos, bajo políticas de gobierno que garanticen su procedencia y gestión responsable.
- Transparencia, entendimiento por parte de las personas y documentación obligatoria:Exige que los sistemas de IA cuenten con información clara sobre cómo funcionan, qué datos utilizan y con qué limitaciones, de modo que reguladores, usuarios y auditores puedan entenderlos y evaluarlos.
- Supervisión humana efectiva en decisiones críticas: Exige que en ámbitos sensibles (como salud, justicia, empleo o crédito) nunca se deleguen decisiones totalmente a la IA, sino que exista un control humano capaz de intervenir y corregir.
- Registro y trazabilidad de los resultados algorítmicos: Consiste en mantener logs y mecanismos de auditoría que permitan reconstruir cómo la IA llegó a una determinada decisión o recomendación, garantizando responsabilidad y posibilidad de revisión posterior.
Son las organizaciones, en función del rol que desempeñen en la incorporación del sistema de IA al mercado o a su actividad, las responsables de demostrar que sus sistemas cumplen con las normas. Y no hacerlo no sólo conlleva sanciones económicas, sino también daños reputacionales difíciles de reparar y una ausencia de garantía en la salvaguarda de los derechos de las personas que el AI Act quiere preservar.
La buena noticia es que adelantarse al cumplimiento normativo no sólo evita multas, sino que genera confianza en las personas usuarias, clientes, reguladores y socios. Es una ventaja competitiva ser vistos como una organización que innova, pero de forma responsable. Desde Hiberus podemos ayudarte a dar cumplimiento a las obligaciones en los proyectos de IA que tenga tu organización.
Gobierno del uso interno: proteger lo que más vale
Más allá de las leyes, existe un riesgo inmediato que la mayoría de las organizaciones ya están enfrentando: el uso no supervisado de IA externa por parte de su personal.
En 2023 se conocieron incidentes en los que las personas trabajadoras de una importante empresa filtraron código confidencial a ChatGPT, evidenciando los riesgos de un uso no supervisado. Y no es un hecho aislado. Estudios recientes muestran que:
- El 57 % del personal oculta a sus responsables que utiliza IA en su trabajo.
- El 48 % ha subido datos corporativos a herramientas públicas sin autorización.
- Sólo 1 de cada 4 organizaciones cuenta con políticas de gobernanza de IA implementadas.
La conclusión es contundente: la fuga de datos ya no es un riesgo hipotético, sino una realidad.
¿Qué podemos hacer? Implantar un marco de gobierno interno que combine tres elementos:
- Políticas claras de uso aceptable de IA: qué se puede hacer, qué no y con qué herramientas.
- Herramientas tecnológicas de supervisión (como por ejemplo Microsoft Purview DSPM for AI, DLP o CASB) para detectar y bloquear intentos de compartir información sensible.
- Cultura y formación del personal para concienciar sobre riesgos y buenas prácticas, focalizándonos en todos los beneficios con los que podemos empoderar a nuestros empleados gracias a la IA.
No se trata de prohibir el uso de IA, sino de habilitarlo de manera segura.
¿Cómo podemos ayudarte en hiberus?
En hiberus creemos que el Gobierno de la IA no debe ser un proyecto interminable ni excesivamente complejo en cualquiera de sus enfoques. Proponemos un MVP (mínimo producto viable) de 3 meses, estructurado en tres fases:
- Diagnóstico y priorización (3-4 semanas): identificar el estado actual, los riesgos y seleccionar un caso de uso piloto.
- Definición del modelo de gobierno (3-4 semanas): establecer roles, políticas, procesos y, si aplica, ofrecemos realizar un Benchmark para elegir la herramienta adecuada.
- Implementación del piloto (4-6 semanas): aplicar el modelo en un caso concreto, medir resultados y generar un roadmap de escalado organizacional.
Este enfoque pragmático permite obtener resultados tangibles en poco tiempo: un caso de IA gobernado, evidencias de cumplimiento y un roadmap claro para escalar.
El Gobierno de la IA es ya una necesidad estratégica para las organizaciones que quieran aprovechar todo el potencial de esta tecnología sin exponerse a riesgos críticos.
- Cumplimiento normativo (AI Act, ISO 42001, NIST, etc.) para evitar sanciones y posicionarse como líderes responsables.
- Gobierno del uso interno para prevenir fugas de información y construir una cultura de innovación segura.
Ambos enfoques no son excluyentes, sino complementarios. Uno protege frente a las leyes y reguladores, el otro frente al día a día de la propia organización.
En hiberus acompañamos a las organizaciones en este camino, combinando experiencia en gobierno del dato con los nuevos retos del gobierno de la IA. Porque creemos que la clave está en innovar con confianza y responsabilidad. ¿Conversamos sobre cómo empezar?
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AI governance refers to that framework required ensuring proper and responsible AI development. Such policies, guidelines, and practices have moved forward in managing how AI would impact society in matters of transparency, accountability, and bias. If anything would eventually become integrated into our daily lives, however, powerful governance is going to be sought after to preserve users’ rights and public trust. The practice of effective AI governance will further encourage the mutual cooperation of governments, industries, and academies in terms of standardizing mechanisms that encourage innovation while reducing risks. It will eventually seek that balances good AI advancement with the ethical consideration surrounding it. Responsible AI governance is a key lesson to be taken to avail oneself of AI potential while safeguarding societal values amid this increasingly automated world. Emphasizing, therefore, the governance of AI is critical as we embrace this increasingly automated world.