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Voz generada con inteligencia artificial por ElevenLabs. El texto es de la redacción de Finanzas y Negocios.
El acceso a modelos y políticas de uso de IA
La inteligencia artificial (IA) ofrece a las organizaciones oportunidades para mejorar su productividad, agilizar procesos y reducir costos. Sin embargo, su adopción también implica riesgos que no siempre se dimensionan adecuadamente. Algunas empresas están dispuestas a asumirlos a cambio de sus beneficios operativos y financieros, pero el desafío está en conocer qué están aceptando y cómo pueden gestionarlo.
Claves de la nota
- Apenas el 17 % de las organizaciones regionales dispone de políticas de uso de IA.
- El 67 % de los usuarios accede a servicios de IA desde cuentas no corporativas.
- Un 80,8 % de empresas carece de controles sobre las decisiones de agentes inteligentes.
De acuerdo con el informe AI Readiness in Latin America 2026, de RSM, basado en una encuesta a más de 400 líderes empresariales de la región, alrededor del 40 % de las organizaciones ya implementa IA y, entre ellas, el 68 % planea ampliar su uso durante los próximos 12 meses. No obstante, solo el 18 % cuenta con marcos formales de gobernanza y apenas el 17 % dispone de políticas de uso de IA para sus colaboradores.
A partir de conversaciones con organizaciones de los sectores bancario, gubernamental y otras industrias en al menos 10 países de Centroamérica, Panamá, República Dominicana y Colombia, la unidad de AI Security de SISAP identificó un desafío común: las buenas prácticas de ciberseguridad siguen siendo las mismas, pero la inteligencia artificial exige aplicarlas con mayor rapidez y reforzar la supervisión de su uso dentro de las organizaciones.
Uno de los principales desafíos es la falta de visibilidad sobre las herramientas que utilizan los colaboradores. El acceso a modelos de IA puede producirse mediante cuentas personales, extensiones de navegador, funciones integradas en aplicaciones corporativas o dispositivos móviles, incluso sin que la organización lo identifique.
El Data Breach Investigations Report (DBIR) 2026 de Verizon, informe en el que SISAP participa como contribuidor se señala que el 67 % de los usuarios accede a servicios de IA desde dispositivos corporativos con cuentas no corporativas. Además, el 45 % de los empleados utiliza estas herramientas regularmente, frente al 15 % del año anterior.
Las cifras reflejan estos desafíos: según la Encuesta de Desarrolladores 2026 de Stack Overflow, el 66 % utiliza asistentes o agentes de código, pero solo el 24 % indica que su empleador ha establecido herramientas aprobadas o lineamientos formales. Por su parte, el Observatorio de Agentic AI 2026 de CIONET y NTT DATA reporta que el 80,8 % de las empresas evaluadas carece de mecanismos formales para controlar las decisiones de sus agentes de IA.
Ejes para gobernar la IA
Ante este panorama, las organizaciones necesitan establecer controles que permitan validar el código generado, limitar los permisos de los agentes y supervisar sus acciones, incluidos mecanismos para detenerlas cuando sea necesario. La experiencia de SISAP en la región muestra que gobernar la IA no depende de una herramienta ni de un proyecto aislado, sino de avanzar de forma coordinada en varios ejes:
- Gobierno y responsables: Definir quién decide sobre la adopción de IA, mediante un comité con participación del negocio, tecnología, riesgo y seguridad, y establecer qué riesgos está dispuesta a aceptar la organización a cambio de los beneficios que espera obtener.
- Visibilidad sobre el uso real: Identificar qué herramientas utilizan los colaboradores, desde qué cuentas y dispositivos, incluidas las extensiones de navegador y las funciones de IA integradas en aplicaciones que ya forman parte de la operación. Sin este inventario, cualquier política se aplica a ciegas.
- Herramientas y cuentas corporativas: Sustituir las cuentas personales por licencias empresariales que permitan administrar usuarios, aplicar autenticación segura y asignar permisos según la función de cada colaborador.
- Protección de la información: Establecer qué datos pueden procesarse en cada plataforma y restringir el ingreso de credenciales, datos personales, información financiera o documentos internos en servicios no aprobados para ello.
- Desarrollo de software: Definir los asistentes de programación autorizados y someter el código generado a revisión y pruebas de seguridad antes de llevarlo a producción.
- Control de agentes: Limitar los permisos de los agentes a las tareas que realmente ejecutan, registrar sus acciones y contar con mecanismos para detenerlas cuando sea necesario.
- Capacitación y supervisión continua: Formar a los colaboradores en los riesgos y las buenas prácticas, y revisar de forma periódica el uso de las herramientas para detectar aplicaciones no autorizadas o desviaciones de la política.
La inteligencia artificial continuará ampliando las capacidades de las organizaciones, desde la automatización de tareas hasta el desarrollo de servicios digitales. Sin embargo, sus beneficios deben evaluarse junto con las posibles consecuencias de un uso sin controles.
