Inteligencia Artificial: Riesgos y Responsabilidades

De las muy animadas charlas y periódicos cambios de opiniones con dos de mis buenos  amigos, reconocidos expertos en la materia, el Dr. Chris Meniw y la Ing. Liliana Mira, (Global Techno Spiker, el primero y experta en prevención de ciberdelitos y Cybersecurity, la segunda, entre otras especialidades ambos), siempre surge como tema la IA.

Los temores o el exceso de confianza, las limitaciones éticas, la seguridad y el uso profesional son el tema abordado habitualmente. De ambos, pude extraer algunas conclusiones que las describo seguidamente:

La aceleración de los procesos tecnológicos dentro de las organizaciones está generando una grieta cada vez más profunda entre las herramientas que se implementan y la verdadera capacidad institucional para administrarlas.

A medida que la inteligencia artificial, el procesamiento masivo de datos y las plataformas basadas en la nube se incorporan a la rutina cotidiana de trabajo, también aumentan las incertidumbres operativas.

Muchas personas y empresas se encuentran hoy en posición de vulnerabilidad no por falta de inversión tecnológica, sino por la carencia de conocimientos y una estructura clara que les permita ordenar, proteger y supervisar los recursos con los que operan.

El primer gran desafío que enfrenta cualquier conducción es responder con criterio a la pregunta de por dónde comenzar. Cuando los riesgos se acumulan en múltiples frentes a la vez, como las fallas en la calidad de los datos, las vulnerabilidades en la seguridad de la información, el manejo desordenado de la inteligencia artificial o los errores desencadenados por el propio factor humano, la respuesta intuitiva suele ser intentar abordarlo todo en simultáneo, lo que resulta potencialmente en un grave error.

Esto genera un desgaste de recursos y una parálisis en la toma de decisiones. Por esta razón, el punto de partida no puede ser la contratación a ciegas de más software, sino la elaboración de un relevamiento riguroso que permita conocer el estado real de la situación del sistema estructural.

Entender con exactitud cuáles son las brechas existentes e identificar las áreas vulnerables prioritarias aporta la base de información objetiva necesaria para tomar medidas oportunas y racionales.

De poco sirve disponer de herramientas sofisticadas si no  se sabe con claridad qué información se utiliza, quién la administra y qué puede ocurrir si ese dato es incorrecto o queda expuesto.

Una vez trazada esa radiografía inicial, el proceso debe avanzar hacia el diseño y la consolidación de reglas claras de funcionamiento. Traducir los hallazgos del diagnóstico en un esquema de trabajo concreto exige adaptar marcos de gestión reconocidos a la escala, madurez y cultura de cada usuario.

En esta etapa se establecen los protocolos formales para la seguridad de la información, los planes de respuesta ante eventuales interrupciones operativas y los esquemas de gestión y, fundamentalmente, supervisión para las iniciativas complejas, como la inteligencia artificial o la arquitectura empresarial.

No se trata de burocratizar ni de replicar modelos teóricos enlatados, sino de construir un trazado realista que permita avanzar con certeza y seguridad.

En este punto, el factor humano adquiere una importancia central. La tecnología puede ayudar a detectar riesgos, procesar información y acelerar decisiones, pero no reemplaza la responsabilidad de quienes deben supervisar sus resultados.

Se puede contar con sistemas modernos y, sin embargo, seguir siendo vulnerable si las personas que los utilizan no conocen sus límites, sus riesgos y las consecuencias de un uso inadecuado.

Sin embargo, ningún plan resulta efectivo si se queda en el papel o si no se verifica de forma periódica en el plano operativo cotidiano. Para garantizar que los controles diseñados funcionen correctamente y no se degraden con el paso del tiempo, es  indispensable implementar protocolos de seguridad y seguimiento continuo.

Las evaluaciones independientes, la revisión metódica del cumplimiento normativo y el seguimiento activo de los planes de mejora no solo aportan la seguridad técnica necesaria ante clientes o reguladores, sino que sostienen la continuidad del negocio frente a imprevistos o cambios en el entorno.

También es importante entender que la inteligencia artificial no elimina necesariamente los errores de un operador. En determinadas circunstancias, puede agravarlos. Si los datos son deficientes, si los procesos están mal definidos o si no existe una adecuada supervisión humana, una herramienta tecnológica puede generar una decisión errónea en lugar de evitarla.

En definitiva, cada usuario transita un nivel de madurez diferente y enfrenta exigencias particulares. La clave para afrontar los entornos digitales actuales no reside en reaccionar improvisadamente ante las exigencias del mercado, sino en adoptar un enfoque general que integre el diagnóstico preciso, la estructuración de procesos adaptados a la realidad propia y la auditoría permanente de los resultados para proteger el patrimonio, sostener la competitividad y prevenir vulnerabilidades a largo plazo.

La verdadera transformación digital no comienza cuando se incorpora una nueva tecnología, sino cuando se desarrolla la capacidad de administrarla, comprender sus riesgos y supervisar sus resultados.

Porque cuanto más poderosa es una herramienta, mayor debe ser también la responsabilidad de quienes la utilizan.

ANTONIO FABIAN HRYNIEWICZ