La Inteligencia Artificial ya no es una promesa futura en las empresas latinoamericanas. En un panel realizado recientemente en Ciudad de México, ejecutivos de seguridad y arquitectura tecnológica revelaron que la región está en plena transición: pasó de experimentar con modelos de IA generativa a habilitar capacidades reales que transforman cómo trabajan las organizaciones. El sector financiero lidera esta ola de adopción, lo que genera un efecto dominó en otras industrias que ven los resultados y quieren replicarlos.

Pero aquí viene lo importante para cualquiera que dirija tecnología en una empresa: el riesgo no es el mismo cuando la IA solo sugiere que cuando decide por sí sola. Un agente de IA autónomo que comete un error en una transferencia bancaria no responsabiliza a la máquina sino a la institución que la implementó. Eso cambia todo. Carlos Moreno Álvarez, arquitecto cloud de Scala 24×7, lo explicó con crudeza: "Si un flujo agéntico se ve comprometido y es capaz de transferir dinero sin autorización, la responsabilidad no es de la tecnología, sino de la institución". Por eso las inversiones en gobernanza están creciendo. No como una política restrictiva, sino como un camino claro que cualquiera en la organización pueda seguir cuando tenga una idea de caso de uso de IA.

En empresas como Spin, del Grupo Femsa, esto se materializa en Centros de Excelencia donde convergen tecnología, seguridad, privacidad y legal. Cuando alguien llega con una propuesta, hay un proceso establecido para evaluarla. Lo revelador es que en 2024 aumentaron exponencialmente las solicitudes de clientes pidiendo ayuda para organizar exactamente esto, porque las iniciativas de IA se estaban saliendo de control interno.

La ciberseguridad suma otra capa de complejidad. Los criminales también acceden a IA sin restricciones éticas. Un estudio en México mostró que el 70 por ciento de las personas no sabe qué es un deepfake, lo que ha potenciado el fraude digital. Pero hay otro riesgo menos visible: atacar la disponibilidad de servicios para generar costos no proyectados que dañan la operación.

¿Hay que adoptar IA ya o esperar a que madure? Los expertos consultados rechazaron ambos extremos. Carlos Bravo, CISO de Spin, compartió un dato elocuente: en 2024, los modelos de IA respondían correctamente el 5 por ciento de exámenes de alta especialidad. En menos de un año llegó al 30 por ciento. "Entre más alimentemos, entre más se use la Inteligencia Artificial en estos momentos, más rápido va a llegar a tener esa asertividad", afirmó. Pero la velocidad sin control es puro ruido. La lección que ya aprendieron las organizaciones maduras es la adopción responsable: equilibrar innovación rápida con gobernanza real.

En cuanto al futuro del empleo, los participantes fueron optimistas sin ser ingenuos. La IA potencia el expertise humano en tareas de mayor valor, liberando tiempo de trabajo repetitivo. Los desarrolladores ya notan que la IA optimiza hasta el 40 por ciento de su tiempo en ciertas actividades. Pero la decisión final siempre debe tomarla una persona. "La IA no tiene emociones, no se cansa", explicó Moreno. "Hay que saber usarla como ese asistente, ese asesor, pero la decisión final la toma el ser humano".

Para quienes lideran tecnología en la región, la recomendación práctica es directa: enfócate en los datos, establece estándares claros para cualquier herramienta de IA que compres, define con precisión qué acciones permitirás que haga la máquina, y busca acompañamiento experto para evitar errores ya documentados. No es un sprint. Es una evolución.