Reconocer y aceptar el cambio como parte de lo normal no es opcional para las organizaciones. Sin mucho análisis, es posible comprender que existe una diferencia entre la velocidad de cambio de una organización y la velocidad de cambio del ecosistema que la contiene, el ecosistema va más rápido que la organización. Ya sea que se acepte o no esta condición, los administradores deben velar por la sostenibilidad de la organización, que, desde el ámbito financiero, puede entenderse como la maximización del valor patrimonial.

Para lograr ventaja competitiva y la consecuente creación de valor es necesaria la comprensión del modelo de negocio, la comprensión del ecosistema que lo incluye y el aseguramiento de que sean “compatibles”. Una de las estrategias que permiten lograr lo anterior y alinear los elementos presentados es incorporar herramientas que traduzcan el nivel de complejidad del ecosistema en términos que la organización pueda entender y gestionar. Estas herramientas también deben actuar para llevar las decisiones de la organización al nivel de complejidad del ecosistema.

Hoy las organizaciones cuentan con elementos que facilitan este manejo, siendo tal vez la de mayor visibilidad la adopción de la inteligencia artificial, entendida como un conjunto de herramientas tecnológicas y modelos matemáticos de alto nivel. Sin embargo, como sucede con el ecosistema, la velocidad de desarrollo de las tecnologías y de los modelos asociados a la inteligencia artificial supera la capacidad de comprensión de las organizaciones.

Teniendo en cuenta lo anterior y desde las perspectivas del gobierno corporativo y del pensamiento estratégico, es importante plantear una reflexión que puede resumirse en la siguiente pregunta: ¿Cuáles son los problemas a los que se expone una organización durante el proceso de adopción de la inteligencia artificial?

Las “narrativas” y su efecto:

Solo para contextualizar y sin buscar un análisis profundo, para una organización es posible definir el concepto de narrativa como el “relato” que integra los diferentes elementos del ecosistema, del modelo de negocio y de la estrategia en una herramienta comunicacional. Su coherencia es fundamental para el liderazgo y la alineación de los diferentes grupos de interés, entre otros aspectos.

Usualmente, esta narrativa se construye con base en la capacidad de la organización para comprenderse, comprender su entorno y alinear estos elementos con la creación de valor. Cuando el ecosistema tiene una velocidad de cambio mayor que la de la organización, la narrativa local no explica con claridad la coherencia de su modelo de negocio, su relación con el ecosistema que la incluye y su potencial de creación de valor. Ante la falta de acciones para manejar esta situación, la organización puede adoptar narrativas externas para hacer coherente su relato, sin reconocer el efecto que esto pueda tener.

La asimetría de información:

Un ejemplo de lo expuesto en el párrafo anterior se observa en los procesos de adopción de la inteligencia artificial. Hoy las organizaciones están expuestas al “ruido” asociado a la tecnología o a “influenciadores” que se presentan como socios estratégicos, con narrativas propias que, en el fondo, buscan promocionar algún producto.

El problema no radica en la exposición a estos elementos, sino en la tendencia a integrar estas narrativas en los procesos de toma de decisiones sin un criterio claro. Por ejemplo, se integra la narrativa de un influenciador para generar la ilusión de igualar la velocidad de cambio de un ecosistema que no se comprende. Si una organización integra estas narrativas sin el conocimiento adecuado, puede generar una “asimetría de información”; en el ejemplo presentado, el influenciador tiene más información que la organización. Esto equivaldría a integrar en el modelo de negocio la relación con un proveedor y, posiblemente, aceptar la implementación de una tecnología sin la claridad de qué se está adquiriendo, sin saber cómo funciona ni entender cuál será el efecto en la organización.

La selección adversa:

Siguiendo con el mismo caso, si una organización está expuesta a una condición que implique asimetría de información, tendrá una clara desventaja en cualquier proceso de negociación con un posible proveedor de tecnología. Si, además, no es consciente de esta situación, se expone a una selección adversa, esto es, a tomar una decisión que maximiza el riesgo de destrucción de valor.

En el caso de la adopción de la inteligencia artificial, esto equivaldría a integrar en el modelo de negocio estructuras tecnológicas sobre las que no se tendría control, lo cual, de una u otra forma, se estaría cediendo al proveedor. Con lo anterior, no se busca estigmatizar al proveedor de las herramientas de inteligencia artificial; el objetivo es dejar clara la responsabilidad de los administradores de velar por la construcción de un conocimiento fundacional sólido sobre inteligencia artificial y su gobernanza, con el fin de cerrar las brechas que dan paso a la asimetría de información.

El problema de agencia:

El problema de agencia se basa en los conceptos de agente y de principal. En el contexto organizacional, el agente es la parte contratada y el principal sería el conjunto de accionistas. Cuando para un agente, un administrador o un proveedor, el interés personal tiene prioridad sobre el interés de los accionistas, esto es, la maximización del valor patrimonial, se configura un conflicto de intereses que da origen al problema de agencia. Esta condición genera costos de agencia que perjudican la creación de valor.

Volvamos al caso de la adopción de la inteligencia artificial. Cuando en una organización existe asimetría de información, no se corrigen las condiciones que pueden llevar a una selección adversa y se acepta la implementación de herramientas de inteligencia artificial, el proveedor pasará a ser un agente, pero sin las estructuras de gobierno que garanticen su alineación con la creación de valor. Profundizando en el problema, si una organización contrata un proyecto de “Agentic AI”, esto es, inteligencia artificial basada en agentes, estaría integrando a la organización un grupo de “funcionarios no humanos” que asumirían el rol de funcionarios humanos. Si existió asimetría de información y no se corrigió, el control sobre estos “funcionarios no humanos” se transfiere al proveedor de tecnología, lo que abre la puerta a sesgos cognitivos, alucinaciones, posibles conflictos de interés y al escalamiento del problema de agencia.

Los retos para las organizaciones:

Hasta ahora, se han presentado los posibles problemas asociados a la adopción de la inteligencia artificial. Ahora, ¿cómo solucionarlos? Se pueden proponer los siguientes puntos:

• Desarrollo de un criterio propio: Esto implica el acceso continuo a la información sobre inteligencia artificial y el desarrollo de modelos internos de educación de los grupos de interés relevantes. Se debe trabajar en el tema técnico, en lo asociado a investigación y desarrollo, en todo lo referente al impacto a nivel organizacional, financiero, de pensamiento estratégico y de gobierno corporativo.

  El objetivo de este punto es la construcción de conocimiento que permita disminuir la brecha generada por la asimetría de información. Con lo anterior, la organización tendría los argumentos para validar las narrativas de los actores de mercado de tecnología, ya sean proveedores, influenciadores u otros. El resultado debe ser la estructuración de una narrativa organizacional propia que integre los temas de inteligencia artificial, con el modelo de negocio, el ecosistema y la creación de valor.

• Desarrollo de metodologías para evitar la selección adversa: Se debe trabajar en el desarrollo de modelos de negociación, de análisis de proyectos y de toma de decisiones. Se busca la estructuración de procesos formales para el relacionamiento con proveedores, el análisis del efecto de la implementación de la inteligencia artificial, el análisis de su trazabilidad para la creación de valor y la gestión de posibles proyectos.
• Ampliación del alcance del gobierno corporativo: Se debe trabajar para incorporar, en el nivel de gobierno de la organización, el conjunto de políticas relacionadas con la gobernanza de la inteligencia artificial. Por ejemplo, en el caso de la implementación de un sistema de inteligencia artificial basado en agentes, “Agentic AI”, se debe trabajar en la visibilidad de los efectos en la estructura de los grupos de interés y en el diseño de políticas para gestionarlos. Otro ejemplo: se debe trabajar en la implementación de políticas y mecanismos para gestionar las posibles consecuencias de los sesgos cognitivos y las alucinaciones.
• Implementación de un sistema de gestión de riesgo asociado a la inteligencia artificial: Entendiendo el riesgo como la probabilidad de destrucción de valor, se debe incorporar en el sistema global de gestión de riesgo un módulo asociado a estas tecnologías. Este módulo tiene como objetivo identificar eventos de riesgo, medir su impacto, controlarlos y monitorearlos.

A modo de conclusión:

Las herramientas tecnológicas y los modelos asociados a la inteligencia artificial ocupan hoy en día un lugar importante. No es posible ignorar su existencia; tampoco es opcional desarrollar un criterio sólido sobre estos temas ni eludir la responsabilidad que conlleva su adopción.

Es fundamental tener presente que quienes gestionan la organización y toman decisiones deben buscar maximizar el valor patrimonial. Esto incluye las juntas directivas. En este contexto, la adopción de la inteligencia artificial tiene sentido si crea valor. Si no se comprenden los cambios que estas tecnologías pueden generar en los modelos de gestión, tampoco se comprenderán sus implicaciones en los modelos de negocio. Sin esta claridad, el impacto en la creación de valor resulta incierto, y, en ese contexto, es válido esperar.