El 87% de los gerentes reconoce la importancia de la IA responsable (RAI, por sus siglas en inglés), según una encuesta de MIT Technology Review de 2025. Sin embargo, solo el 15% de estos mismos gerentes se sienten bien preparados para adoptar prácticas de RAI. Poco más de la mitad (52%) de las empresas cuentan con un programa de IA responsable, según datos de Boston Consulting Group (BCG).
En la búsqueda incesante por la supremacía en Inteligencia Artificial (IA), las empresas tienden a destinar recursos a mejoras que impulsen sus resultados financieros en lugar de a esfuerzos de IA responsable, que a menudo se consideran costosos. Pero ¿realmente existe esta dicotomía percibida entre responsabilidad ética y rentabilidad?
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Diseñar productos de IA responsable en los que confíen los consumidores
Nuestra investigación revela que las características de la IA responsable sirven como potentes diferenciadores de producto que pueden generar retornos económicos significativos. Este hallazgo insta a las empresas a replantear la asignación de recursos en el diseño de productos, especialmente al enfrentar decisiones difíciles.
Considere la paradoja personalización-privacidad, un dilema común para los gerentes de producto. Los consumidores desean experiencias personalizadas, pero dudan en compartir los datos personales que dichas experiencias requieren. ¿Las empresas deberían priorizar la personalización o la privacidad del usuario? Nuestra investigación ofrece una respuesta clara para los productos financieros basados en IA: el valor de la privacidad supera significativamente los beneficios de la personalización.
Otro dilema clave surge entre la privacidad y las capacidades del modelo. Los gerentes a menudo asumen que deben elegir entre sólidas protecciones de privacidad y funciones avanzadas de IA. El instinto de buscar capacidades de última generación es comprensible, pero enfocarse exclusivamente en ellas es una visión miope. Los modelos que priorizan la privacidad, manteniendo un desempeño “suficientemente bueno”, podrían alinearse mejor con las expectativas de los usuarios e impulsar una mayor adopción.
Otra tensión que enfrentan los gerentes de productos de IA es el equilibrio entre auditabilidad y costos. La supervisión humana puede ser costosa, ya que requiere una inversión significativa en personal, procesos y herramientas. Sin embargo, la combinación de mejores resultados, refinamiento continuo del modelo y mayor adopción por parte de los usuarios genera retornos económicos que pueden justificar la inversión.
La clave para un mejor diseño de productos de IA radica en comprender cómo se desarrollan estas compensaciones en su contexto específico.
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Integrar la IA responsable en la estrategia empresarial y de marca
Hacer que las decisiones de IA responsable sean visibles y creíbles es tan importante como diseñarlas bien. Comunicar valores y prácticas es un buen punto de partida, pero no es suficiente. Para establecer credibilidad, las empresas deben ir más allá de las declaraciones y demostrar compromisos tangibles. Una forma de hacerlo es mediante validaciones de terceros, como las certificaciones ISO de IA responsable.
Del mismo modo, la incorporación de la IA responsable en el posicionamiento general de la marca refuerza la credibilidad y la diferenciación.
Las empresas deben alinearse con socios, proveedores y colaboradores que también prioricen las prácticas éticas, a fin de establecer una imagen coherente y auténtica como organización responsable en toda la cadena de valor.
La IA responsable como enfoque de riesgos y cumplimiento
Cuando las prácticas de IA responsable se integran de manera proactiva y auténtica en el núcleo de un negocio, pueden incluso servir como un amortiguador contra posibles contratiempos. Los sistemas de IA no son infalibles: los errores y fallos son casi inevitables. Sin embargo, las empresas que incorporan principios de IA responsable en sus operaciones están mucho mejor posicionadas para soportar el escrutinio.
En definitiva, apostar por un futuro que valore no solo la innovación, sino también la ética detrás de ella, tiene menos que ver con el idealismo y más con comprender la dirección de las tendencias tecnológicas y sociales. Los líderes en IA responsable de hoy podrían convertirse en los líderes del mercado de mañana, cosechando los beneficios de su visión estratégica.
*Este artículo fue escrito por: Oguz A. Acar (catedrático de Marketing en la King’s Business School del King’s College de Londres), Caroline Wiertz (profesora de marketing en Bayes Business School) y Adi Ghosh (CEO de Convai)
