Construir confianza y conexión (más allá de los clics)
La conversación sobre Inteligencia Artificial ya no se gana con métricas de vanidad. El punto no es “cuántos clics”, sino “cuánta confianza” habilita cada caso de uso. Según Forbes la ética en IA pasa de ser un tema reputacional periférico a un requisito de negocio para crear vínculos duraderos con clientes y colaboradores. En mercados volátiles, donde cambiar de proveedor es cada vez más fácil, la confianza se vuelve una barrera de salida y, por tanto, una fuente de ventaja competitiva. La pregunta clave para los directorios ya no es sólo “qué podemos automatizar”, sino “qué relaciones queremos sostener en el tiempo” con ayuda de IA.
¿De qué hablamos cuando hablamos de “IA ética” en términos operativos?
Al menos tres pilares:
Propósito y límites de uso claros: para qué sí y para qué no se usará IA en la organización.
Datos y modelos con controles verificables: calidad, sesgos, seguridad y responsables nombrados.
Comunicación transparente: explicar a usuarios internos y externos qué hace la IA, qué no hará y qué puede fallar.
La ética se vuelve tangible cuando impacta decisiones concretas: qué datos recolectamos (y por qué), cómo entrenamos y evaluamos modelos, quién aprueba despliegues, cómo respondemos ante errores y cómo lo explicamos.
Evidencia: ética de IA = confianza + negocio
No es sólo un argumento normativo; hay datos. El Capgemini Research Institute encuestó a 1.580 ejecutivos y a miles de consumidores en su estudio Why addressing ethical questions in AI will benefit organizations (2019). El hallazgo central es que los usuarios están dispuestos a premiar o castigar a las organizaciones según perciban que su IA es justa, transparente y respetuosa de la privacidad: muchos declaran que serían más leales, comprarían más o recomendarían a las empresas cuya IA consideran ética.(reba.global)
Del lado de las empresas, más de la mitad de los ejecutivos reconoce que es “importante” asegurar que los sistemas de IA sean éticos y transparentes; 41% incluso abandonó proyectos de IA cuando surgieron dudas éticas, y 55% lanzó versiones “atenuadas” por la misma razón.(reba.global). En otras palabras: no gestionar bien la dimensión ética tiene costos reales de oportunidad y de retrabajo.
McKinsey, en su encuesta Insights on responsible AI from the Global AI Trust Maturity Survey (2025), llega a una conclusión similar desde otra arista. La madurez promedio de “IA responsable” en las organizaciones evaluadas es de 2,0 en una escala de 0 a 4, es decir, la mayoría está a medio camino. Pero las organizaciones que sí han avanzado reportan beneficios concretos: más eficiencia y reducción de costos, mayor confianza de clientes, mejora de la reputación de marca y menos incidentes ligados a IA.(McKinsey & Company)
EY, por su parte, encuestó a 975 ejecutivos C-suite en 21 países en 2025. El resultado es contundente: casi todas las grandes compañías que ya despliegan IA han sufrido pérdidas financieras por riesgos de IA, con pérdidas agregadas estimadas en US$ 4.400 millones, principalmente por problemas de cumplimiento, sesgos y outputs defectuosos. Las empresas que cuentan con comités de IA y mecanismos de monitoreo en tiempo real reportan mejores resultados en ingresos, ahorros de costos y satisfacción de empleados.(Reuters) La convergencia es clara: la ética y la gobernanza de IA reducen fricción (incidentes, multas, retrabajos) y aumentan la tasa de adopción de usuarios. Es decir, mejoran el ROI.
Chile y LatAm: de la regulación a la ventaja competitiva
En nuestra región, la conversación se da en un contexto particular: brechas sociales, desigualdad y desconfianza en instituciones. No es trivial introducir sistemas algorítmicos que, si no se calibran, pueden amplificar sesgos históricos.
En 2021, los 193 Estados Miembros de la UNESCO adoptaron la Recomendación sobre la Ética de la IA, primer estándar global que fija principios de derechos humanos, transparencia, equidad y supervisión humana para el desarrollo y uso de IA.(UNESCO) Sobre esa base, UNESCO desarrolló la metodología RAM (Readiness Assessment Methodology) para evaluar la preparación de los países para implementar IA de forma ética. Chile fue el primer país del mundo en completar oficialmente esta evaluación, con un informe publicado en 2024.(UNESCO)
En paralelo, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024, elaborado con apoyo de CEPAL y CENIA, posiciona a Chile como líder regional, con 73,07 puntos sobre 100, seguido por Brasil (69,30) y Uruguay (64,98).(cenia.cl) Esto significa que el ecosistema chileno combina capacidades técnicas, institucionales y regulatorias por encima del promedio regional.
Para las empresas, esto se traduce en presión y oportunidad: operar en un país con estándares relativamente avanzados de IA implica que los stakeholders –reguladores, clientes, inversionistas y talento– tendrán expectativas más altas sobre gobernanza, seguridad y transparencia.
De las buenas intenciones al plan de 90 días
¿Cómo pasar del discurso a la práctica en una organización de Chile o LatAm?
Semanas 1–2: Mapeo y riesgos
Inventariar todos los casos de uso de IA (incluyendo “IA en las sombras”).
Mapear los datos asociados y clasificar riesgos por impacto en personas (clientes, colaboradores, comunidades).
Semanas 3–6: Fichas, cartas y pruebas
Diseñar fichas estándar de caso de uso (objetivo, datos, responsables, métricas de desempeño y seguridad).
Crear “cartas de modelo” para los modelos más críticos.
Ejecutar pruebas rápidas de sesgo y robustez en los 3–5 casos con mayor impacto.
Semanas 7–12: Gobernanza y comunicación
Constituir un comité de IA multidisciplinario (tecnología, negocio, riesgo, jurídico, comunicaciones).
Definir umbrales de desempeño y de “apagado” ante incidentes.
Diseñar mensajes de transparencia: avisos de uso de IA, políticas de datos claras y vías de reclamo visibles.
En este punto, la alineación con los estudios es directa: Capgemini muestra que usuarios y empleados premian la ética percibida; McKinsey y EY demuestran que un marco de IA responsable se correlaciona con más valor y menos pérdidas.(reba.global)
Para el liderazgo, el mensaje es simple y exigente: la ética en IA ya no es una nota al pie de la gerencia de comunicaciones; es una política de producto y una disciplina de gestión. Las organizaciones de Chile y LatAm que institucionalicen estas prácticas hoy no sólo mitigarán riesgos; construirán preferencia. Esa es la diferencia entre “clics” y “conexión”: lo primero es un evento; lo segundo, una relación.
Takeaways claves
Gobernanza mínima viable — Instala un comité de IA, fichas por caso y cartas de modelo. Define umbrales de desempeño y seguridad, con dueños claros y auditorías periódicas. Esto acelera y ordena sin sobrerregulación interna.
Transparencia que educa — Explica “qué hace” y “qué no hace” la IA, con avisos visibles y vías de reclamo. La trazabilidad de datos y decisiones mejora adopción y reduce incidentes. Entrena a líderes para responder preguntas difíciles.
Métricas de confianza — Mide más que precisión: equidad por segmentos, quejas por interacción y comprensión del usuario. Integra estas métricas en OKR y reportes ejecutivos para que la ética de IA no sea un proyecto, sino una capacidad continua.
