La IA corporativa no sabe gestionarse sola

Las empresas aprendieron que meter un modelo de lenguaje en el flujo de trabajo no es lo mismo que tener una estrategia. Ahora surge un perfil que requiere de alguien que dirija, mida y responda por el ROI de la IA. Y la región, según los datos, ya tiene experiencia en formar ese tipo de talento.

En junio, Ford confesó que su inteligencia artificial no pudo resolver los problemas de calidad que llevaban años acumulándose. La solución no fue un mejor modelo, sino recontratar a 350 ingenieros veteranos, los “gray beards“, como los llama la propia compañía, para que le enseñaran a la IA el conocimiento institucional que se acumula después de varios ciclos de producto.

“Pensamos, por error, que con solo introducir inteligencia artificial e incorporar los requisitos de diseño que teníamos, produciríamos un producto de alta calidad”, admitió el vicepresidente Charles Poon.

Una historia que se repite

La historia de Ford no es una anécdota aislada de la industria automotriz. Es, hasta ahora, el resumen más honesto de lo que le está pasando a la IA corporativa; la tecnología funciona, pero nadie preparó a la organización para dirigirla.

IBM confirmó que solo alrededor de 25% de las iniciativas de IA entregan el retorno esperado y apenas 16% han logrado escalar a toda la empresa. El problema, según el propio análisis de IBM, no es tecnológico, es organizacional. 

Cultura, gobernanza, diseño de flujos de trabajo y estrategia de datos son, en ese orden, los obstáculos reales antes de que la limitación técnica siquiera aparezca en el radar. Y sin embargo, casi ocho de cada diez ejecutivos ya perciben ganancias de productividad. 

La desconexión está en traducir esa productividad en una cifra que un director financiero pueda defender en una junta. Menos de tres de cada diez líderes dicen poder medir el ROI de su IA con confianza.

Una brecha con nombre propio: gobernanza

Si el problema de Ford fue de conocimiento, el problema del resto del mercado es de control. Según un compilado reciente de estadísticas de gobernanza de IA con datos de PwC, Deloitte, IBM y Stanford HAI, 88% de las organizaciones ya usa IA en al menos una función del negocio, pero solo 8% tiene un marco de gobernanza integral. Entre las empresas pequeñas, esa cifra cae 2%.

La consecuencia ya se puede contar en incidentes: 362 eventos relacionados con IA se registraron en 2025, un salto de 55% frente al año anterior. Y el valor económico que genera la IA no se reparte parejo; un 74% de todo ese valor lo capturan apenas 20% de las organizaciones, precisamente las que invirtieron más en gobernanza y en un marco de IA responsable.

El caso de la IA agéntica, que actúa de forma autónoma en nombre de una empresa, es todavía más crudo. Tres de cada cuatro organizaciones planean adoptarla en los próximos dos años, pero solo 21% tiene un modelo de gobernanza maduro para gestionarla. Uno de cada tres reconoce, sin rodeos, que no podría apagar un agente descontrolado si apareciera uno.

Factores de riesgo

Un informe de investigación independiente sobre adopción de agentes empresariales calcula que más de 40% de esos proyectos corre riesgo de cancelarse antes de 2027, por costos que se disparan, valor de negocio que nunca se aclara y controles de riesgo que llegaron tarde.

La conclusión que se repite en cada fuente, dicha con distintas palabras, es la misma. El mensaje siempre concluye en que la tecnología está lista antes que las personas encargadas de vigilarla.

¿Pero por qué la gobernanza es el verdadero cuello de botella y no la tecnología? Para Drew Naukam, CEO de GorillaLogic, la respuesta está en algo que las empresas suelen pasar por alto antes de automatizar: “La IA requiere una documentación de procesos sólida y una comprensión profunda de ellos. Automatizar un proceso mal documentado o mal entendido es un camino que no lleva a ninguna parte. Cada innovación tecnológica ha necesitado proceso, datos y gobernanza para generar valor real. Fue así con la nube, con los ERP, y ahora es así con la IA. Una herramienta es solo una herramienta: las herramientas necesitan proceso para ser efectivas”, explica.

El perfil que faltaba

Esta desconexión, situada justo entre la promesa técnica de los modelos y la capacidad real de supervisión corporativa, está forjando un perfil emergente que el mercado ya reclama con urgencia. Se trata de una figura estratégica con la habilidad de transformar un simple piloto experimental en una iniciativa de negocio sólida, capaz de articular marcos de gobernanza, establecer indicadores de impacto precisos y defender un ROI que sea realmente cuantificable ante la alta dirección.

No es el ingeniero que entrena el modelo ni el científico de datos que lo audita. Es la intersección entre ambos, quien decide qué se despliega, cómo se mide y cuándo se detiene.

En el fondo, es exactamente lo que le faltó a Ford antes de recontratar a sus veteranos. Criterio humano, con experiencia acumulada y capacidad para discernir cuando la máquina está equivocada.

Sin embargo, esa visión no puede limitarse exclusivamente al control. Este perfil será indispensable para liderar cualquier iniciativa de IA como un balance perfecto, rechazando la idea de que se trate de una competencia aislada. 

Por qué Latinoamérica entra a esta conversación

Aquí es donde el mapa se pone interesante. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial identifica a los especialistas en big data, IA y machine learning como los roles de más rápido crecimiento en Latinoamérica y el Caribe durante los próximos cinco años. En Argentina y México, 96% y 95% de las empresas, respectivamente, esperan que las herramientas de IA transformen sus operaciones en ese periodo, cifras que superan el promedio global.

Pero el dato más relevante para este nuevo perfil de gestión no es solo técnico. El informe del WEF subraya que la región necesita, en paralelo, una ola de habilidades gerenciales y humanas: liderazgo, pensamiento creativo, resiliencia. Son exactamente las competencias que separan a alguien que “sabe usar” IA de alguien que sabe dirigirla, medirla y defender su ROI frente a un consejo directivo. 

El propio reporte señala que ocho de cada diez empresas de la región planean invertir en desarrollar talento internamente, en lugar de esperar a encontrarlo ya formado en el mercado.

Esa combinación, crecimiento acelerado de roles técnicos más una cultura ya orientada a formar talento in situ, es precisamente el terreno donde germina un perfil como el de gestor o director de proyectos de IA. Latinoamérica no necesita inventar la disciplina de la gobernanza de IA, solo necesita ser la primera región en tomarla en serio, mientras el resto del mundo sigue debatiendo si es o no prioritario.

Naukam, que ha trabajado con equipos de ingeniería en distintas regiones del mundo, sostiene que en Latinoamérica esa combinación no es casualidad, sino un rasgo cultural. “Los ingenieros latinoamericanos demuestran una mezcla única de creatividad y pensamiento de proceso, dos habilidades críticas en el mundo de la IA. Hay un componente cultural de pasión e innovación que es particular en los equipos latinoamericanos. He trabajado en distintas geografías a lo largo de mi carrera, en India y en Europa del Este, por ejemplo, y los ingenieros de la región son distintos en ese sentido”, asegura.

La ventana es corta

Ford tardó tres años en darse cuenta de que la IA sin experiencia humana detrás no produce calidad, solo la ilusión de calidad. Las empresas que hoy están desplegando agentes autónomos sin un plan de gobernanza, 36% de las que, según los datos, no tienen ningún plan formal para sus agentes, están a punto de repetir el mismo error, a mayor velocidad y con menos margen para corregir.

El talento que sepa llenar ese vacío, que entienda tanto de modelos como de negocio, que hable el idioma del CFO y el del ingeniero de datos, no tiene que salir de Silicon Valley. 

La demanda ya está registrada en los reportes. El reto que le queda a Latinoamérica es formar esos perfiles más rápido de lo que las empresas globales tardan en necesitarlos.

Por Juan Pablo Aguirre Osorio / SocialGeek