Innovar con sentido: cómo la ética convierte la inteligencia artificial en una ventaja competitiva
Carlos R. Larrea Cruces, Business Development Manager en Innova-tsn. Publicación en Marrón y Blanco.
Hace algunos años, tras una larga jornada de trabajo, una valla publicitaria llamó mi atención. En ella aparecía la imagen de un velocista en la línea de salida, tenso como un arco, listo para batir un récord mundial. Sin embargo, había un detalle que convertía la escena en algo inquietante: el atleta llevaba puestos unos zapatos de tacón.
La potencia y la disciplina del corredor eran incuestionables, pero bastaba con observar sus pies para intuir el desenlace: en cuanto aplicara toda su fuerza sobre esa superficie inestable, la caída sería inevitable.
Ese contraste sirve como metáfora de lo que hoy ocurre con la inteligencia artificial. Muchas compañías están invirtiendo en este tipo de soluciones con la expectativa de obtener ventajas competitivas, pero, si no se tiene en cuenta el componente ético en su desarrollo y aplicación, ese mismo impulso puede transformarse en un riesgo que comprometa la viabilidad del proyecto empresarial.
Sin ética, la inteligencia artificial carece de sentido
Al contrario de lo que muchos puedan pensar, la regulación y la innovación caminan de la mano. Contar con un marco normativo que equipare las reglas del juego es fundamental para garantizar que el progreso tecnológico no cercene la privacidad y los derechos de los ciudadanos.
La Ley europea de Inteligencia Artificial (EU AI Act) es el primer marco jurídico en esta materia, el cual aborda sus riesgos y sitúa a Europa en una posición de liderazgo a escala mundial. De este modo, la Unión ha señalado ocho pilares que todo sistema debe respetar: proteger la privacidad de los datos personales, garantizar seguridad frente a ataques o usos indebidos, ser confiable según su propósito, asegurar equidad y justicia, ser capaz de ofrecer explicabilidad e interpretabilidad de sus resultados, mantener la transparencia en su funcionamiento, atribuir responsabilidades de manera clara y promover la sostenibilidad social y ambiental.
Estas tareas no son simples casillas que se puedan tachar, el cumplimiento de cada uno de estos principios requiere que la organización entera se involucre. Cada estamento ha de cumplir con sus funciones, trabajando en sincronía para que la compañía pueda extraer todo el potencial de la inteligencia artificial.
Comprender y entender: la única manera de conseguir una IA responsable
El camino hacia una inteligencia artificial responsable pasa, entre otros aspectos, por que comprendamos cómo y por qué toma decisiones. Los algoritmos son como corredores que avanzan a gran velocidad, si nadie se para a observarlos y a corregir su trayectoria, velocidad, zancada, etc., es imposible identificar obstáculos o evitar tropiezos.
Aquí es donde entran en juego la explicabilidad y la transparencia. Estas características permiten conocer el proceso lógico tras cada decisión y garantizar que no haya sesgos. De este modo, solo cuando todos los componentes de una organización comprenden el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial que les son relevantes a cada uno es posible tomar decisiones informadas, prevenir riesgos y asegurar que la innovación se traduzca en ventaja competitiva.
La verdadera ventaja no es la IA, sino su aplicación confiable y responsable
Desarrollar un sistema de inteligencia artificial sin sesgos, adecuado y entrenado a las necesidades del negocio de cada compañía no es obvio, pero es fundamental. Por muy potente que pueda ser una solución, si no podemos garantizar el cumplimiento de los mínimos que recoge la EU AI Act, no sirve de nada.
Invertir en transparencia, confiabilidad, equidad, seguridad… es construir una ventaja competitiva sólida.
No obstante, esta no se construye de la noche a la mañana. Requiere que cada área de la organización comprenda su papel en la creación y supervisión de los sistemas, que los datos se gestionen adecuadamente y que existan procesos claros para auditar, corregir y mejorar los modelos. Una empresa que logra integrar estos principios en su cultura no solo reduce riesgos legales y reputacionales, sino que fortalece su capacidad de innovación y de tomar decisiones informadas. La ética se convierte así en un activo estratégico: un elemento tangible que impacta directamente en la sostenibilidad, la competitividad y la credibilidad de la organización frente a clientes, empleados y socios.
El gobierno del dato, un factor fundamental
Sin datos, no hay inteligencia artificial. El gobierno del dato es imprescindible para cualquier compañía que quiera implementar modelos de IA en el seno de su organización. El modo en el que se almacenan los datos, quién tiene acceso a ellos, cómo se procesan o cómo se protege la información sensible, son tan solo algunos de los aspectos esenciales para garantizar un correcto gobierno del dato.
Garantizar un correcto gobierno permite prevenir sesgos, errores y riesgos operativos antes de que afecten a los sistemas de IA y facilita que los resultados de la IA sean éticos, precisos y defendibles.
Sin embargo, el gobierno del dato no solo protege la integridad de los modelos de inteligencia artificial, sino que se convierte en un elemento estratégico que define la capacidad de la organización para innovar de manera segura y responsable. Una buena gestión del dato y la información permite a la empresa garantizar la trazabilidad de cada decisión automatizada, facilitando auditorías internas y externas que refuercen la transparencia y la confianza de todos los implicados: desde clientes hasta reguladores.
Además, posibilita responder con rapidez ante cualquier incidencia, evitando que errores o filtraciones afecten a la reputación o a la operativa del negocio. La gestión consciente de los datos asegura que la IA no solo sea potente, sino confiable, justa y alineada con los objetivos corporativos. En un entorno cada vez más digitalizado y competitivo, el gobierno del dato se convierte en un requisito indispensable
Al final, la inteligencia artificial no es solo potencia y velocidad. La diferencia entre caer o alcanzar la meta está en la preparación, la disciplina y la atención a cada detalle. Como el velocista que entrena cuatro años para correr nueve segundos, cada aspecto cuenta, y la ética y la responsabilidad son imprescindibles.
