- Solo el 15 % de las empresas latinoamericanas utilizan algún tipo de IA, en su mayoría en fase piloto
La adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de las empresas en América Latina avanza con paso desigual y enfrenta desafíos estructurales que limitan su potencial transformador. Mientras que solo el 15 % de las organizaciones en la región utilizan alguna forma de IA, en su mayoría en fases piloto, el promedio en la Unión Europea se ubica en 28 %, y en Estados Unidos alcanza entre el 35 y el 38 %.
“Esta brecha evidencia no solo una diferencia en capacidades tecnológicas, sino también en visión estratégica, infraestructura digital y preparación institucional para integrar la IA de forma segura y ética”, señaló Carlos Pérez, director de NYCE y presidente del COMENOR, durante la presentación del estudio “Perspectivas sobre el estado de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica”, elaborado por NYCE.
La implementación responsable de la IA se ha convertido en un imperativo no solo tecnológico, sino ético y estratégico. En una región marcada por desigualdades estructurales, capacidades institucionales limitadas y marcos regulatorios incipientes, el reto no es únicamente incorporar tecnología, sino hacerlo de manera consciente, equitativa y adaptada al contexto local.
“Actualmente, la adopción de IA se concentra en sectores económicos específicos y zonas urbanas, lo que genera riesgos de exclusión y concentración de beneficios. A pesar de los avances en áreas como la adopción de tecnologías de nube, México aún carece de un plan nacional de IA que articule prioridades sociales, capacidades tecnológicas e industriales”, advirtió Pablo Corona, experto de NYCE y presidente de la Asociación de Internet MX.
Factores como los bajos niveles de alfabetización en IA, la escasa inversión pública en investigación y desarrollo, y la dependencia de tecnologías foráneas representan riesgos significativos para la región. Esta dependencia se traduce en la adopción de modelos entrenados con datos que no reflejan las realidades latinoamericanas, lo que puede generar decisiones automatizadas ineficaces o discriminatorias. Casos como sistemas de reconocimiento facial con menor precisión en personas con tonos de piel más oscuros o algoritmos de puntuación crediticia que penalizan a poblaciones no bancarizadas han sido documentados en la región.
A pesar de estas barreras, el potencial transformador de la IA en América Latina es enorme. “El desarrollo de soluciones tecnológicas con una visión cultural y social propia puede convertirse en una ventaja competitiva. Pero para lograrlo, es fundamental fomentar una educación inclusiva en ciencia y tecnología que integre también dimensiones éticas y humanistas”, destacó Ariana Bucio, directora de operaciones de la consultora BP Gurus.
En este contexto, la norma ISO/IEC 42001 emerge como una herramienta estratégica. Al establecer criterios claros para la gobernanza ética y responsable de la IA, esta norma puede servir como base técnica tanto para gobiernos como para organizaciones privadas, facilitando el diseño de políticas públicas robustas, auditables y alineadas con valores sociales.
A continuación, los especialistas de este grupo identifican los tres principales riesgos que enfrentan las empresas al implementar IA, y cómo el estándar ISO/IEC 42001 ofrece un camino claro para mitigarlos:
1. Sesgos y discriminación en los algoritmos
La IA aprende de los datos con los que es entrenada, por lo que, si estos contienen sesgos, la tecnología puede reproducir y acentuar la discriminación. Tal situación puede derivar en decisiones de contratación injustas, evaluaciones crediticias erróneas o reconocimiento facial impreciso, exponiendo a las organizaciones a consecuencias éticas, legales y reputacionales.
¿Cómo ayuda ISO/IEC 42001? El estándar exige una evaluación de impacto sobre los sistemas de IA, anticipando y mitigando proactivamente sesgos identificados. Además, promueve la gobernanza y revisión continua de los datos, asegurando diversidad y representatividad para prevenir anomalías.
2. Riesgos de seguridad y privacidad de datos
Los sistemas de IA procesan grandes volúmenes de datos, lo que incrementa su vulnerabilidad ante ciberataques, fugas de información o mal uso de datos. La ausencia de controles robustos puede generar violaciones a la privacidad, pérdida de información sensible y sanciones regulatorias, poniendo en riesgo la confianza y reputación de la empresa.
¿Cómo ayuda ISO/IEC 42001? El estándar establece rigurosos requisitos de seguridad y protección de datos personales, incluyendo controles de acceso, cifrado, monitoreo de amenazas y planes de respuesta a incidentes, para garantizar la confidencialidad e integridad de la información.
3. Falta de transparencia y rendición de cuentas
Muchos modelos de IA, sobre todo los basados en aprendizaje profundo, funcionan como “cajas negras”, dificultando la explicación de sus procesos y decisiones. Esta falta de transparencia genera retos particulares en sectores regulados y puede minar la confianza de los usuarios.
¿Cómo ayuda ISO/IEC 42001? El estándar promueve la explicabilidad y auditabilidad de los sistemas de IA, demandando documentación detallada de los datos usados, las metodologías aplicadas y los resultados obtenidos. Así, se fortalece la rendición de cuentas y la capacidad de las organizaciones para corregir desviaciones.
La adopción y certificación del estándar ISO/IEC 42001 constituye no sólo una señal de compromiso con la IA responsable, sino una herramienta estratégica para enfrentar los principales riesgos y maximizar los beneficios de esta tecnología disruptiva.
Conscientes de la importancia de impulsar estas mejores prácticas, NYCE, la Asociación de Internet MX y BP Gurús continuarán fortaleciendo su colaboración para que cada vez más empresas construyan sistemas de IA más seguros, justos y transparentes.
En línea con este objetivo, NYCE ha desarrollado el Estudio cualitativo de Análisis: “Perspectivas sobre el estado de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica: Oportunidades, Riesgos y el Papel de la ISO/IEC 42001”, que podrá ser consultado de forma pública durante el segundo semestre del 2025.
Lea otros artículos publicados en nuestra edición de agosto de Dulcelandia:
