El desafío de IA que la mayoría de las empresas no tienen

Hace unos meses, asistí a una Cumbre de IA para GC organizada por Harvard Law School. Como era de esperar, hubo mucha discusión sobre herramientas de IA, marcos de gobernanza, regulaciones emergentes y el futuro de la profesión legal.

Un tema de discusión destacó sobre los demás: la mayoría de las organizaciones solo necesitan pensar en cómo implementan la IA, mientras que nosotros tenemos que pensar en cómo implementamos la IA y cómo desarrollamos la IA.

La mayoría de las empresas son “desplegadoras de IA”, lo que significa que usan IA internamente para mejorar la productividad, automatizar flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y crear eficiencias operativas. Su desafío es descubrir cómo adoptar la IA de manera responsable mientras gestionan el riesgo.

Las empresas tecnológicas enfrentan cada vez más un desafío diferente, ya que también son “desarrolladores de IA”, lo que significa que crean productos que ayudan a los clientes a aprovechar la IA mientras gestionan sus propios requisitos regulatorios, de seguridad y de gobernanza.

Nos encontramos en la intersección de ser tanto un implementador de IA como un desarrollador de IA. Estamos desplegando IA dentro de nuestra propia organización mientras ayudamos a los clientes a comprender, gobernar, asegurar y cumplir con el panorama de IA en rápida evolución. Eso crea un desafío único, pero también una oportunidad única.

El área legal está en el centro para navegar ambos desafíos

Tradicionalmente, los equipos legales han sido responsables de comprender cómo las fuerzas externas afectan el funcionamiento de la empresa:

• Los gobiernos introducen nuevas regulaciones
• Los estándares de la industria evolucionan
• Las expectativas de los clientes cambian

El papel del departamento legal es interpretar esas fuerzas, evaluar el riesgo y ayudar a la empresa a gestionarlas con éxito. La IA no cambia esa responsabilidad, la amplía.

Hoy en día, se espera cada vez más que Legal ayude a responder preguntas que no son puramente legales:

• ¿Cómo deberíamos gobernar la IA internamente?
• ¿Qué riesgos son aceptables?
• ¿Qué medidas de protección deberían existir?
• ¿Cómo equilibramos la innovación con la responsabilidad?
• ¿Cómo mantenemos la confianza de clientes, empleados, reguladores e inversores?

Esas preguntas a menudo terminan en el escritorio de un asesor general porque Legal tiene visibilidad en toda la organización. A diferencia de la mayoría de las funciones, operamos simultáneamente en departamentos, productos, clientes, reguladores y mercados.

La cumbre reforzó algo que he observado y aplicado con mi equipo durante algún tiempo: el papel del área Legal está evolucionando de asesor a coordinador. No porque los abogados de repente tomen todas las decisiones, sino porque alguien debe conectar todas las piezas en movimiento.

Tres preguntas que determinarán el éxito

Uno de los marcos más útiles del congreso fue que las organizaciones que navegan por la IA deben responder finalmente a tres preguntas.

1. ¿Cómo estamos midiendo las ganancias de la IA?

La mayoría de las discusiones sobre IA comienzan con entusiasmo por lo que es posible. Mucho menos se enfocan en si realmente estamos creando valor:

• ¿Estamos reduciendo el tiempo dedicado a trabajos repetitivos?
• ¿Estamos mejorando la toma de decisiones?
• ¿Estamos ayudando a los empleados a centrarse en actividades de mayor valor?
• ¿Estamos creando mejores resultados para los clientes?

Las organizaciones que ven el mayor impacto no simplemente implementan IA porque todos lo hacen. Identifican problemas empresariales específicos y miden si la IA ayuda a resolverlos. La adopción tecnológica no es el objetivo; los resultados empresariales importan más.

2. ¿Cómo estamos pensando en la eficiencia y la calidad?

Históricamente, las organizaciones han considerado la velocidad, la calidad y el costo como fuerzas en competencia:

• Avanza más rápido y la calidad se resiente
• Mejorar la calidad y aumentar los costos
• Reduzca costos y la lentitud

La IA tiene el potencial de transformar esa ecuación, pero solo si las organizaciones son intencionales sobre cómo la usan.

La cumbre volvió repetidamente a una pregunta que muchas organizaciones aún luchan por responder: ¿Cómo medimos la calidad en un mundo habilitado por IA? La eficiencia es relativamente fácil de medir, pero la calidad es mucho más difícil. Para los equipos legales, esto significa preguntarse si la IA nos ayuda a tomar mejores decisiones, identificar problemas antes, mejorar la consistencia y crear mejores resultados, no solo completar tareas más rápido. El futuro no pertenecerá a las organizaciones que maximicen solo la eficiencia, sino a aquellas que mejoren simultáneamente la eficiencia y la calidad.

3. ¿Cómo impacta la IA en la confianza?

Esta puede ser la pregunta más importante de todas. Si los empleados no confían en la IA, no la usarán. Si los clientes no confían en cómo usas la IA, no harán negocios contigo. Si los reguladores no confían en tu gobernanza, crearán gobernanza para ti. Si los consejos no confían en los resultados, seguirán buscando respuestas en la dirección.

Un ponente lo resumió simplemente: “La junta no confía en la IA. Confían en ti.” La tecnología puede generar recomendaciones. La tecnología puede acelerar los flujos de trabajo. La tecnología puede revelar ideas. Pero la responsabilidad sigue siendo humana. La confianza sigue siendo humana. El liderazgo sigue siendo humano. A medida que la IA se vuelve más poderosa, la confianza se vuelve más valiosa.

Lo que escuché de líderes en Microsoft, Workday y más allá

Aunque la cumbre abarcó una variedad de sesiones, desde profesores de Harvard hasta líderes legales internos y ejecutivos de operaciones legales, surgió un conjunto consistente de temas a través de perspectivas muy diferentes.

Una sesión dirigida por Bjarne Tellman (FjordStream Advisors) planteó el desafío como una cuestión de “velocidad estructurada”. Su punto era que las organizaciones no solo están adoptando herramientas de IA, sino que están construyendo sistemas que deben escalar la inteligencia de forma segura. En su opinión, el papel de Legal no es frenar la innovación, sino crear la gobernanza y las estructuras de datos que permiten la velocidad sin fragilidad. Describió esto como la base para un modelo de “fábrica de IA”: un sistema auto-reforzante donde los datos, la gobernanza y el aprendizaje mejoran continuamente los resultados con el tiempo.

Desde el liderazgo de Microsoft en Corporate, External, and Legal Affairs (CELA), el mensaje fue más operativo y directivo. La organización está reestructurando activamente Legal como una función consultiva y de desarrollo que crea herramientas internas de IA, sistemas de inteligencia regulatoria y flujos de trabajo basados en agentes que reducen la investigación manual y enfocan la atención en un compromiso regulatorio y de políticas de mayor valor. La línea conductora fue clara: los equipos legales ya no son solo consumidores de tecnología; se están convirtiendo en creadores de la misma.

Para Workday, la discusión se centró en cómo las organizaciones operacionalizan la IA de manera responsable a gran escala. El modelo descrito pasó de principios a prácticas y luego a personas, apoyado por un sistema de gobernanza estructurado donde legal, privacidad e ingeniería supervisan conjuntamente el desarrollo de IA. Un tema recurrente fue que el éxito en la adopción depende menos de herramientas individuales y más de si las organizaciones pueden diseñar sistemas de ingreso, clasificación de riesgos y responsabilidad que permitan usar la IA de forma consistente y segura en toda la empresa.

En todas las sesiones, incluidos ejemplos de grandes equipos legales y operativos empresariales, la conversación volvió constantemente a algunos desafíos prácticos: cómo estructurar los datos empresariales para que los sistemas de IA puedan usarlos realmente, cómo pasar de “cajones” de asuntos y contratos a sistemas de conocimiento integrados, y cómo incorporar aseguramiento de calidad en los flujos de trabajo habilitados por IA para que los resultados sean confiables a gran escala.

La paradoja del implementador-desarrollador

Para empresas como la nuestra que navegan la paradoja entre deployer y developer, esas preguntas son aún más importantes porque las respondemos desde dos perspectivas simultáneamente. Como AI deployer, necesitamos entender cómo las leyes, regulaciones y expectativas públicas en evolución afectan a nuestra propia organización. Como AI developer, necesitamos entender cómo esos mismos cambios afectan a nuestros clientes. Eso significa que constantemente miramos en dos direcciones a la vez:

1. Hacia adentro. ¿Cómo usamos la IA de manera responsable? ¿Cómo la gobernamos? ¿Cómo gestionamos el riesgo mientras fomentamos la innovación?
2. Hacia afuera. ¿Cómo ayudamos a los clientes a resolver esas mismas preguntas? ¿Qué capacidades necesitan? ¿Qué controles son importantes? ¿Qué evidencia necesitarán para demostrar cumplimiento, seguridad y gobernanza responsable?

Cuanto mejor comprendemos un lado, mejor posicionados estamos para resolver el otro. Eso crea una ventaja que muchas organizaciones no tienen: no solo observamos estos desafíos; los vivimos.

En muchos sentidos, eso nos coloca en una posición única para influir en cómo las organizaciones piensan sobre la gobernanza de la IA, la gestión de riesgos y la confianza.

La velocidad requiere estructura

Otro tema que surgió repetidamente durante la cumbre fue la tensión entre la innovación y la gobernanza. Las organizaciones de todo el mundo están acelerando la adopción de IA. Algunas avanzan con cautela. Otras, de forma imprudente. La mayoría intenta encontrar el equilibrio adecuado.

Un ponente describió el objetivo como crear “velocidad estructurada”. Encontré esa frase especialmente atractiva. Las empresas deben moverse rápido porque los clientes esperan innovación, y las ventajas competitivas rara vez esperan una certeza perfecta. Al mismo tiempo, la velocidad sin estructura genera riesgo.

Un ejemplo compartido durante la cumbre involucró un sistema de IA que redirigía autónomamente los envíos de productos para evitar interrupciones por el clima. El sistema se optimizó para velocidad y eficiencia, pero no tuvo en cuenta las restricciones regulatorias. No consideró si los puertos a los que se redirigían los envíos podían realmente aceptarlos. El resultado fue un costoso problema operativo que nadie quiso crear. La lección no fue que la IA falló. Fue que la gobernanza falló.

La tecnología puede avanzar más rápido de lo que las organizaciones pueden pensar si no existen límites adecuados. El objetivo no es frenar la innovación, sino crear la estructura que permita que la innovación crezca de forma segura.

Otro orador usó la Autobahn alemana como metáfora. La razón por la que grandes tramos de la Autobahn pueden funcionar sin límites de velocidad no es porque no haya reglas. Es porque existe una fuerte cultura de disciplina, responsabilidad y cumplimiento en torno a las reglas que sí existen. Si está lloviendo, se aplica un límite de velocidad y no se toleran violaciones a ese límite. La “velocidad estructurada” funciona en la Autobahn porque las medidas de seguridad se entienden y respetan.

El mismo principio se aplica a la IA. Si las organizaciones no crean caminos seguros y aprobados para la innovación, los empleados encontrarán sus propios caminos. La respuesta no es la restricción por la restricción. Es crear marcos que permitan a las personas moverse rápido, con responsabilidad y confianza.

El futuro no se trata de reemplazar a los profesionales

Cada vez que surge una nueva tecnología, rápidamente aparecen predicciones sobre qué profesiones desaparecerán. La profesión legal, como muchas otras, las ha escuchado incontables veces antes:

• Internet iba a cambiarlo todo
• La investigación digital iba a cambiarlo todo
• La automatización del flujo de trabajo de contratos iba a cambiarlo todo

Esas predicciones no estaban equivocadas. La profesión cambió, pero no fue reemplazada.

Un ponente hizo una observación que me quedó grabada: los profesionales suelen asumir que la nueva tecnología les permitirá hacer lo que ya hacen de forma más rápida y económica. En cambio, la tecnología suele cambiar lo que significa ser un profesional desde el principio.

La IA probablemente seguirá el mismo patrón. El trabajo de mayor valor que realizan los abogados nunca ha sido recopilar información. Nuestros activos más valiosos son aplicar el juicio, comprender el contexto, equilibrar intereses contrapuestos, generar confianza y tomar decisiones bajo incertidumbre.

Esas responsabilidades siguen siendo profundamente humanas. Lo que cambia es cómo empleamos nuestro tiempo. Los profesionales más exitosos (legales o no) serán aquellos que aprendan a combinar tecnología, juicio y experiencia de manera más efectiva que nadie.

Reflexiones finales

Mi mayor conclusión de la cumbre es que las organizaciones ahora tienen la oportunidad de ayudar a definir cómo debe ser la adopción responsable de la IA antes de que alguien más lo haga por ellas. Para los equipos legales, eso significa ayudar a crear los marcos que permiten la innovación. Para las empresas tecnológicas, significa reconocer la posición única que ocupamos como implementadores y desarrolladores de IA. Para todos nosotros, significa entender que el futuro estará definido por la forma en que elijamos usar la IA con reflexión. Las empresas que lo hagan bien no solo se adaptarán al futuro. Ayudarán a crearlo.