La IA generativa está surgiendo en todas las industrias, pero la mayoría de las organizaciones siguen sin estar seguras de cómo gobernarla de manera responsable. Un nuevo estudio revisado por pares ofrece un marco para comprender por qué, yendo más allá de las exageraciones para exponer la enmarañada red de factores tecnológicos, organizativos y ambientales que dan forma a la adopción en el mundo real.
Investigadores de la Universidad de Swansea, la Universidad Metropolitana de Cardiff y la Universidad de Liverpool analizaron cómo las empresas implementan la IA generativa (GenAI) utilizando el modelo Tecnología-Organización-Entorno (TOE). El estudio de métodos mixtos, publicado en el International Journal of Information Management, combina entrevistas y datos de encuestas de más de 300 tomadores de decisiones de la industria en todo el mundo. Los resultados iluminan un desafío central de gobernanza: la tecnología avanza más rápido de lo que las instituciones pueden adaptarse.
La complejidad se une a la capacidad
En el marco TOE, la tecnología se refiere a la preparación y la infraestructura de una organización, la organización a sus estructuras y habilidades internas, y el entorno a las presiones externas de la regulación, la competencia y las tendencias del mercado. Al analizar la adopción de GenAI a través de estos lentes, los investigadores identificaron un patrón de expectativas no coincidentes entre los equipos técnicos y de liderazgo.
Según la autora principal, Laurie Hughes, “la complejidad y la incertidumbre en torno a la IA generativa no son simplemente cuestiones técnicas. Están profundamente entrelazadas con el aprendizaje organizacional y las estructuras de gobernanza”. El estudio encontró que la complejidad percibida era la barrera más fuerte para la adopción, superando incluso los costos financieros o las preocupaciones de acceso a los datos. Las empresas que carecían de modelos claros de responsabilidad para la toma de decisiones de IA mostraron la menor confianza en sus propias implementaciones.
Al visualizar esto, los autores describen un dilema típico en las salas de juntas: los ejecutivos ansiosos por implementar herramientas de inteligencia artificial se enfrentan a equipos que advierten sobre los riesgos de privacidad de los datos y la incertidumbre en el cumplimiento. Sin colaboración entre departamentos, la GenAI permanece aislada o superficial, y se utiliza para la experimentación más que para la transformación estratégica.
Cerrando la brecha política
El análisis ambiental del artículo se centra en la regulación y la ética, identificando brechas entre el discurso político global y la práctica organizacional. Si bien nuevas leyes como la Ley de IA de la UE y las órdenes ejecutivas de EE. UU. enfatizan la transparencia, muchas empresas interpretan el cumplimiento de manera estricta, como si fuera una lista de verificación en lugar de un cambio cultural.
El coautor Yogesh Dwivedi explicó: “Descubrimos que incluso en sectores altamente digitalizados, los tomadores de decisiones carecen de confianza para alinear la gobernanza de GenAI con los estándares nacionales e internacionales. Esto crea lo que llamamos un retraso en la implementación de políticas”. El equipo advierte que este retraso puede ampliar la desigualdad digital, ya que las empresas con buenos recursos escalan rápidamente los sistemas de inteligencia artificial, mientras que las organizaciones más pequeñas dudan por temor a una exposición legal o de su reputación.
Curiosamente, el estudio también encontró que las organizaciones con programas de capacitación internos más sólidos tenían más probabilidades de desarrollar prácticas éticas de IA de forma voluntaria. Resulta que la educación de los empleados funciona como un mecanismo informal de gobernanza cuando las reglas externas siguen sin estar claras.
Los autores proponen una hoja de ruta de tres niveles para la adopción responsable de GenAI: desarrollar una alfabetización interna en IA, formalizar las funciones de supervisión (incluidos los administradores de datos y los líderes éticos) e integrar el escaneo ambiental en las revisiones comerciales periódicas. Argumentan que estas medidas pueden ayudar a las instituciones a cerrar la brecha entre innovación y rendición de cuentas.
A medida que se acelera la revolución generativa, esta investigación ofrece una base empírica poco común para lo que con demasiada frecuencia ha sido un debate teórico. Al cuantificar cómo las organizaciones perciben y gestionan la complejidad, replantea la gobernanza no como una limitación sino como una ventaja competitiva.
Revista Internacional de Gestión de la Información: 10.1016/j.ijinfomgt.2025.102982
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