Las empresas que obtienen mejores resultados gracias a la inteligencia artificial (IA) no solo están creando mejores modelos, sino que también están construyendo barreras de protección más inteligentes que les permiten aprovechar oportunidades de mercado excepcionales. La última EY Global Responsible AI Pulse survey revela que las organizaciones que adoptan la IA responsable —mediante principios claros, una ejecución sólida y una gobernanza firme— están tomando la delantera en los indicadores en los que los beneficios relacionados con la IA han sido más difíciles de alcanzar: crecimiento de los ingresos, ahorro de costos y satisfacción de los empleados. Estas ganancias no son marginales, son la diferencia entre la IA como centro de costos y la IA como ventaja competitiva.
Casi todas las empresas encuestadas ya han sufrido pérdidas financieras por incidentes relacionados con la IA, con daños medios que, según estimaciones conservadoras, superan los 4,4 millones de dólares. Sin embargo, aquellos que cuentan con medidas de gobernanza, como el monitoreo en tiempo real y los comités de supervisión, están experimentando muchos menos riesgos y mayores rendimientos.
La IA responsable no es un ejercicio de cumplimiento normativo. Es una palanca de rendimiento, y los últimos datos lo demuestran.
El camino hacia una IA responsable: las empresas están adoptando un enfoque integral
La IA responsable se entiende mejor como un viaje, uno que pasa por tres etapas. En primer lugar está la comunicación, donde las organizaciones articulan un conjunto claro de principios de IA responsable tanto a nivel interno como externo. Lo siguiente es la ejecución, cuando esos principios se traducen de palabras a acciones, a través de controles, indicadores clave de rendimiento y capacitación de la fuerza laboral. Por último, está la gobernanza, la supervisión necesaria para garantizar que las acciones y los principios se mantengan alineados, a través de medidas como comités y auditorías independientes.
La mayoría de las empresas han emprendido este camino. La segunda ronda de la EY Global Responsible AI Pulse survey preguntó a los altos directivos sobre las medidas para la adopción responsable de la IA en estas tres etapas. En promedio, las empresas han implementado siete de cada diez medidas.
La adopción es aún mayor en sectores como la tecnología, los medios de comunicación y el entretenimiento y las telecomunicaciones (TMT, por sus siglas en inglés), donde una mayor dependencia de la tecnología y los datos para prestar servicios básicos hace que la IA responsable sea aún más importante. Las organizaciones de estos sectores son más propensas que otras a comunicar los principios de la IA responsable a las partes interesadas externas (80 % frente a 71 %). También están más avanzados en materia de gobernanza: el 74 % ha establecido un comité interno o externo para supervisar el cumplimiento de estos principios (frente a 61 % en otras industrias) y un 72 % realiza evaluaciones independientes de las prácticas responsables de gobernanza y control de la IA (frente a 61 %).
Si bien hay una disminución en cada etapa del camino hacia una IA responsable, la diferencia es mínima, ya que solo disminuye un par de puntos porcentuales en promedio de un paso al siguiente. Y en los casos en que aún no se han implementado medidas, las empresas afirman de manera abrumadora que tienen la intención de actuar. En todas las medidas de IA responsable, menos del 2 % informa que su organización no tiene planes de implementarlas.
Este progreso es importante. La IA responsable no se puede lograr solo con principios, sino que requiere un enfoque que abarque todos los aspectos mencionados anteriormente. Una articulación clara de los principios, controles sólidos y una gobernanza firme son esenciales para garantizar que la IA responsable pase de las palabras a la realidad.
La IA responsable es el eslabón perdido
La IA ya ha proporcionado grandes beneficios a muchas organizaciones. Ocho de cada diez encuestados informan de mejoras en la eficiencia y la productividad, el objetivo principal de muchos de los primeros casos de uso. Casi el mismo número afirma que la IA ha impulsado la innovación y la adopción de tecnología, contribuyendo a acelerar actividades en las que la IA generativa destaca, como la ideación, el descubrimiento, la investigación y el desarrollo, y la creación rápida de prototipos. Aproximadamente tres de cada cuatro afirman que ha mejorado su capacidad para comprender a los clientes y responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado.
Sin embargo, en tres áreas críticas (la satisfacción de los empleados, el crecimiento de los ingresos y el ahorro de costos), la IA no ha logrado una mejora similar en el rendimiento. Según la EY AI Sentiment survey, la mitad de los ciudadanos están preocupados por la pérdida de empleo debido a la IA y muchos siguen mostrándose indecisos en cuanto al papel de la IA en la toma de decisiones en el lugar de trabajo. Para muchas empresas, traducir las inversiones en IA en mejoras tangibles en la cuenta de resultados sigue siendo una tarea difícil de alcanzar.
Cathy Cobey, EY Global Responsible AI Leader for Assurance, explica: «Las organizaciones tienen dificultades para obtener un retorno de la inversión positivo en sus inversiones en IA debido a las complejidades que entraña la integración de la IA en los procesos existentes, lo que exige inversiones en reingeniería, mejora de las competencias y flujo continuo de datos. Además, los desafíos que plantea la integración de la tecnología heredada y la necesidad de desarrollar marcos de gobernanza dificultan su capacidad para obtener beneficios financieros tangibles».
Sin embargo, al profundizar en los datos, surgió algo notable: las empresas que han adoptado la IA responsable están avanzando donde otras se estancan. Las organizaciones que están adoptando medidas de gobernanza —concretamente, comités de supervisión y control en tiempo real— son mucho más propensas a informar de mejoras en el crecimiento de los ingresos, la satisfacción de los empleados y el ahorro de costos, precisamente las áreas en las que la mayoría tiene dificultades para obtener resultados.
