La inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha dejado de ser cosa de laboratorios académicos para irrumpir en la estrategia de negocios. El 85% de las empresas globales ya exploran su uso para generar contenidos, automatizar procesos o asistir en decisiones estratégicas, según McKinsey (2024). Sin embargo, hay una pregunta que retumba cada vez más fuerte entre quienes trabajamos en gestión de riesgos

¿Estamos realmente preparados para manejar los riesgos que esta tecnología trae consigo?

La verdad es que muchos equipos directivos ven la IA generativa como un billete dorado hacia la eficiencia 💸. Pero cada vez que un modelo genera texto, código, imágenes o recomendaciones, también introduce un riesgo silencioso: el sesgo. Un estudio de Stanford University (2023) mostró que los grandes modelos de lenguaje presentan sesgos raciales y de género en más del 30% de sus respuestas analizadas. Esto puede desencadenar decisiones discriminatorias, afectando la reputación de la empresa, exponiéndola a litigios e incluso a sanciones regulatorias.

Pensemos en una entidad financiera que utiliza IA generativa para responder a consultas de clientes. Si el modelo, alimentado por datos históricos, empieza a recomendar productos financieros basándose en patrones sesgados, el impacto no será solo un cliente molesto: será una falla sistémica que deteriora la confianza, y la confianza es uno de los activos más frágiles en la era digital 💔.

Además, está el riesgo del contenido inexacto. Los modelos generativos son famosos por su fluidez, pero también por su tendencia a inventar datos. Un ejemplo doloroso ocurrió en mayo de 2023, cuando un abogado estadounidense presentó un documento legal escrito con ayuda de ChatGPT y el modelo incluyó citas legales completamente inventadas con consecuencias desastrosas: sanciones, exposición pública y un cliente furioso (The New York Times, 2023).

Pero no es solo en lo legal o reputacional donde se sienten los golpes. La verdad es que las pérdidas financieras también están en juego. Hace algunos años, una entidad financiera en América Latina atravesó una experiencia amarga que dejó lecciones profundas. Su modelo de scoring crediticio, diseñado con algoritmos avanzados, empezó a aprobar solicitudes de crédito de pequeñas y medianas empresas que no cumplían con los criterios básicos de solvencia. ¿El desenlace? Se desembolsaron más de 3 millones de dólares en líneas de crédito a clientes que pronto cayeron en mora. El modelo había sido ajustado para priorizar velocidad sobre precisión, impulsado por la ambición de “captar mercado a toda costa”. Pero nadie se detuvo a preguntarse: ¿qué pasa si este algoritmo no está interpretando bien las señales de riesgo?

Y no podemos pasar por alto los dilemas éticos y regulatorios ⚖️. ¿Quién es responsable si una IA genera contenidos que cruzan líneas morales? ¿Qué pasa si el algoritmo sugiere acciones que, aunque legales, dañan gravemente la reputación corporativa? La empresa holandesa Booking.com enfrentó una controversia en 2023 cuando su chatbot generó recomendaciones inapropiadas para destinos sensibles. No fue solo un fallo técnico: fue un golpe a la percepción pública, con consecuencias en reservas y confianza (Reuters, 2023).

Aquí es donde el concepto de algoritmos caja negra se vuelve peligroso. Muchas organizaciones adoptan modelos complejos sin comprender realmente cómo funcionan. La dependencia crece, pero la capacidad interna de auditar, cuestionar o incluso explicar las decisiones del algoritmo, disminuye. Es como manejar un auto deportivo sin saber usar los frenos, todo va rápido, hasta que algo sale mal 🚗.

Gestionar los riesgos de la inteligencia artificial requiere algo mucho más profundo, más humano, más estratégico.

✅ Entender realmente de dónde vienen los datos, cómo se alimentan los modelos y qué resultados están arrojando..

✅ Establecer límites precisos y bien pensados para el uso de IA, incluyendo espacios donde las decisiones críticas pasen por ojos humanos.

✅ Estar listos para enfrentar incidentes, porque no es cuestión de si ocurrirán, sino de cuándo.

✅ Reforzar las capacidades internas, no deberíamos delegar por completo la gestión de estos riesgos al proveedor tecnológico.

La transformación digital nos conecta, nos potencia, nos abre puertas que antes ni imaginábamos. Pero como todo salto tecnológico, también nos exige madurez, conciencia y gestión intencional de los riesgos.

Adoptar IA generativa no es simplemente “subirse a la ola”🌊porque todos lo hacen . Es comprometerse a usarla con responsabilidad, anticipando no solo los beneficios, sino también los costos ocultos que puede traer.

STAMM: El Arte de Domar el Riesgo

La ventaja competitiva no nace solo de la tecnología, sino de cómo la gestionamos día a día 🛡️