La falsa promesa de la IA responsable
Hace unos años, las grandes tecnológicas descubrieron que hablar de “responsabilidad” era buen negocio. Mientras lanzan modelos cada vez más poderosos y con mayor capacidad de transformar industrias, comenzaron a adornar sus páginas web con códigos de ética, declaraciones de principios y comités de “Inteligencia Artificial (IA) responsable”.
El discurso es impecable: justicia algorítmica, transparencia, inclusión, derechos humanos. Sin embargo, detrás de las palabras se esconde una paradoja: los mismos actores que concentran datos, poder y mercado son quienes se autoproclaman guardianes de la ética. Es como si las tabacaleras hubieran escrito los manuales de salud pública en los años sesenta.
La evidencia lo confirma. Google cerró en 2020 su equipo de ética tras diferencias internas; Meta ha debilitado sus comités de revisión; OpenAI despidió a integrantes clave de su junta que pedían más cautela con la seguridad de modelos. ¿Qué clase de “responsabilidad” es aquella que se suspende cuando incomoda al negocio?
Siguiendo el caso de OpenAI, en noviembre de 2023, la empresa despidió brevemente a su propio CEO Sam Altman por “falta de transparencia” y manejo cuestionado de la seguridad en la IA. Cinco días después, bajo presión de empleados e inversionistas, fue reinstalado. Este episodio evidenció graves tensiones entre gobernanza corporativa, seguridad y estrategias de negocio.
Durante ese conflicto, varios investigadores enviaron una carta advirtiendo al directorio sobre un avance de IA potencialmente peligroso (proyecto "Q*"), lo que sugiere que los debates sobre riesgo y seguridad estaban al centro de la disputa interna.
Además, el equipo interno encargado de “superalineación”, cuya misión era garantizar que la IA actuara en consonancia con fines humanos y sin causar daño, se desintegró: sus miembros se fueron o fueron reasignados, lo que indica un deterioro en la estructura de seguridad ética interna.
La promesa de la “IA responsable” es falsa no porque la ética sea imposible, sino porque se ha convertido en una estrategia de marketing, una narrativa para calmar reguladores y ganar la confianza de los usuarios, mientras las decisiones reales siguen estando dictadas por la presión de inversionistas y el vértigo de la competencia.
La idea de que las grandes tecnológicas sean a la vez las “guardianas” de la ética de la IA genera una tensión fundamental. Por un lado, estas empresas acumulan ingentes cantidades de datos y concentran capital, talento y poder de mercado, lo que les da una influencia sin parangón sobre los desarrollos tecnológicos y su impacto social. Por otro, la presión por maximizar beneficios y responder a inversionistas hace que cualquier restricción, pausa o ralentización en el despliegue de tecnologías disruptivas se vea como un freno inconveniente.
América Latina: un contexto de retos mayores
En muchos países latinoamericanos, las políticas públicas sobre tecnologías emergentes enfrentan desafíos como limitaciones institucionales, falta de recursos y baja priorización política. Esto genera un vacío que las empresas multinacionales aprovechan para operar con escasa rendición de cuentas, a la vez que el discurso de la “IA responsable” queda reducido a comunicados y eslóganes, sin una traducción efectiva en políticas o prácticas.
La brecha tecnológica global y la dependencia económica dificultan que la región participe activamente en la configuración de normas globales o en la creación de modelos propios que respondan a sus realidades. Por lo tanto, la responsabilidad corporativa en América Latina no puede remitirse sólo a discursos o buenas intenciones, sino que requiere un marco regulatorio robusto y una participación social amplia.
La promesa de la “IA responsable” ha sido, en la práctica, una ilusión construida desde los intereses mismos que controlan la tecnología. La ética, que debiera ser un compromiso firme e independiente, ha sido cooptada como bandera publicitaria para mejorar la imagen corporativa y evitar regulaciones más estrictas. Esta estrategia no solo es insuficiente, sino peligrosa: genera falsas expectativas y pospone la entrada en vigor de mecanismos efectivos de control y supervisión, lo que puede conducir a daños sociales difícilmente reparables.
En América Latina, la situación es todavía más preocupante por las carencias institucionales y la falta de discusión pública profunda sobre el tema. La región debe evitar repetir errores y adoptar manuales sin contexto; necesita construir sus propios marcos de gobernanza que reflejen sus particularidades y desafíos. Se requiere un compromiso real de los actores políticos, sociales y educativos para democratizar el debate sobre la IA y exigir transparencia y rendición de cuentas.
A largo plazo, la única forma de convertir la IA en una herramienta verdaderamente responsable es reducir la concentración de poder que hoy tienen las grandes tecnológicas y avanzar hacia modelos de gobernanza colaborativa, donde nadie tenga la última palabra y todos los interesados puedan influir de manera significativa. Sin este cambio sistémico, seguiremos presos de una “responsabilidad” retórica, que no pasa de ser una fachada para sostener negocios disruptivos sin resolver las externalidades éticas y sociales que implican.
Roles clave y gobernanza compartida
Para que la IA pueda ser verdaderamente responsable es fundamental superar la autorregulación corporativa y construir sistemas de gobernanza compartida. Esto implica que el diseño, despliegue y supervisión de sistemas de IA se realice con la participación y equilibrada de múltiples actores: gobiernos, academia, sociedad civil, empresas y organismos internacionales.
Lo que necesitamos no son promesas, sino mecanismos: auditorías externas, marcos regulatorios claros, roles ejecutivos como directores de IA (Chief AI Officer- CAIO) o Chief AI Ethics & Responsibility Officer (CAIERO), puestos que ya son estratégicos en algunas empresas líderes, además de espacios de participación social que cuestionen el impacto de cada despliegue de IA. Sin estas estructuras, la ética seguirá siendo un adorno discursivo, no una brújula real.
No se trata de frenar la innovación, sino de reconocer que la innovación sin responsabilidad es una forma de extractivismo: se extraen datos, se extraen trabajos, se extrae confianza social. Y esas extracciones tienen un costo que, tarde o temprano, pagamos todos.
La IA puede ser responsable, sí, pero solo si dejamos de confiar en la autorregulación corporativa y comenzamos a construir ecosistemas de gobernanza compartida, donde sociedad civil, academia, gobiernos y empresas tengan voz y rendición de cuentas.
De lo contrario, seguiremos viviendo bajo la ilusión de una promesa que nunca se cumple: la de una IA responsable escrita por quienes más se benefician de que no lo sea.
Fuentes de interés
Claudia Jiménez
Politóloga e Internacionalista en temas de cooperación internacional y derechos humanos en América Latina, con 20 años de experiencia en consultorías nacionales y gobierno.
Profesora universitaria y conferencista. Desarrolladora de cursos y proyectos de tecnología y ética para la academia y empresas. Catedrática de la Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno, y de Estudios Humanísticos y Educación del Tecnológico de Monterrey. Pionera en Inteligencia Artificial en educación.
