Sin una estrategia clara de gobernanza, las empresas están en riesgo de crear silos inconexos de IA generativa, duplicando esfuerzos y generando caos de sistemas y de información.
He trabajado con tecnología el tiempo suficiente para saber que ninguna innovación es inocua. Toda herramienta poderosa necesita límites, dirección y contexto. Y la inteligencia artificial generativa no es la excepción. Al contrario, si algo he visto crecer con rapidez —y desorden— en los últimos dos años, es el uso interno de plataformas de IA en las empresas, sin una estrategia de gobierno que oriente su desarrollo.
Lo que comenzó como experimentación en áreas de marketing o recursos humanos, ahora se ha transformado en una proliferación de pequeños proyectos, aislados, con sus propios conjuntos de datos, sus propios modelos finos, y sus propias reglas (si es que las tienen). La novedad y la accesibilidad de estas plataformas han convertido a cada equipo en su propio laboratorio de IA. El resultado: una torre de Babel digital.
En esta Babel de bits y bytes, no siempre se hablan los mismos lenguajes de datos. No se comparten criterios de calidad. No hay interoperabilidad. Algunos desarrollan agentes conversacionales internos con herramientas abiertas; otros entrenan modelos con bases sensibles sin limpiar. He visto empresas medianas que en seis meses tienen un sinnúmero de iniciativas de IA que no se conocen entre sí, ni entre sus creadores. Y lo peor: duplican esfuerzos y gastos, pero con resultados que no se pueden escalar.
La consultora IDC ya advertía en su informe de 2024 que el 65 % de los proyectos empresariales de IA generativa están siendo impulsados desde áreas de negocio, no desde TI. Y eso, aunque suena democratizador, plantea una alerta grave: si no hay una gobernanza transversal que alinee las iniciativas, se pierde la brújula estratégica. La IA empieza a vivir en silos.
Centro de excelencia
No se trata de frenar la innovación. Se trata de crear las condiciones para que sea sostenible. Un marco de gobierno de IA no es un freno, es una infraestructura. Implica definir qué datos se pueden usar, cómo se audita el output de los modelos, qué plataformas están aprobadas para producción y qué equipo tiene atribuciones para lanzar o escalar un agente.
Algunas organizaciones ya han empezado a responder. En Europa, empresas financieras como ING y BBVA han implementado centros de excelencia en IA generativa. Estos centros fungen como árbitros técnicos y éticos, conectando equipos, homologando herramientas, y documentando aprendizajes. No están centralizando el desarrollo, pero sí el criterio.
En Estados Unidos, estudios de Deloitte en 2025 revelan que dos terceras partes de los CIOs de grandes corporaciones ya han creado comités de gobernanza de IA, integrados por áreas de TI, compliance y negocio. Es una señal clara de que el gobierno tecnológico ha dejado de ser una opción. Hoy, sin éste, se genera fragmentación, inconsistencia y pérdida de valor.
Desde mi perspectiva, no se puede gestionar la IA como si fuera un recurso más de TI. La IA se entrena, aprende y evoluciona. Si no establecemos un marco desde el principio, terminaremos construyendo castillos de arena sobre datos inconsistentes, modelos no auditables y resultados imposibles de explicar.
La IA debe tener gobierno. Un gobierno que oriente, que conecte y dé sentido. Porque sin eso, lo que tendremos no será transformación digital, sino una organización estridente con un concierto de sistemas en total desarmonía. Una torre de babel donde convivan multitudes de desarrollos realizados con IA.