
Solo el 22% de los directorios a nivel global cuenta con una política formal de gobernanza de inteligencia artificial, según el Board Index 2026 de Diligent, citado durante un panel especializado realizado en Lima. El dato expone la brecha entre la velocidad con la que las organizaciones ya utilizan esta tecnología y el ritmo, más lento, con el que construyen los marcos de control necesarios para gestionarla con responsabilidad.
La discusión tuvo lugar en el panel “IA y tecnología como aliada en la gobernanza y gestión de crisis”, desarrollado en el marco del encuentro anual de la Asociación de Secretarios Corporativos de América Latina (ASCLA), celebrado en la Torre KPMG, en el distrito limeño de San Isidro. El encuentro reunió a especialistas que coincidieron en que la incorporación de la inteligencia artificial a la toma de decisiones, la gestión de riesgos y la anticipación de crisis ya no admite postergaciones por parte de las juntas directivas.
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El panel fue moderado por Willy Guerrero, socio líder de Advisory de KPMG en Perú, y contó con la participación de Claudia Valdivia, directora independiente y directora General de Posgrado de UTEC; Flavio Corradini, vicepresidente de Business AI Platform MCLAC de SAP; e Iván Herrero Bartolomé, Chief Data Officer del Grupo Intercorp.

Uno de los mensajes centrales de la conversación apuntó a que el mayor riesgo para las organizaciones no reside en los eventuales errores de la tecnología, sino en la parálisis que genera el temor a utilizarla. “Ese miedo puede terminar jugando en contra de cualquier buena estrategia. Si una empresa decide no avanzar por temor, siempre habrá otra que tome ese riesgo de una manera distinta, la utilice, aprenda más rápido y termine ganando competitividad”, señaló Corradini durante su intervención.
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La ecuación que combina datos, procesos y gobernanza clara
Guerrero planteó ante los asistentes una fórmula concreta para que las organizaciones puedan capturar el potencial de la inteligencia artificial sin resignar el control sobre sus riesgos operativos. Según explicó, la clave está en combinar tres elementos que funcionan de manera interdependiente: datos confiables, procesos sólidos y una gobernanza definida con claridad.
“Una ecuación fundamental para aprovechar el potencial de la IA es combinar datos confiables, procesos sólidos y gobernanza clara. Sin datos íntegros y confiables, y sin procesos adecuados, los resultados no serán los esperados”, afirmó el socio de KPMG en Perú. Agregó que la adopción de esta tecnología debe estar respaldada por parámetros explícitos, un apetito de riesgo previamente definido, lineamientos de uso concretos y responsables debidamente identificados dentro de cada organización.
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El vacío de gobernanza frente a una tecnología ya instalada
Valdivia puso el foco en uno de los principales desafíos que enfrentan actualmente las compañías de la región: la tecnología ya opera dentro de las estructuras corporativas, pero los marcos de gobernanza todavía no avanzan al mismo ritmo. Esa asimetría, advirtió, deja a numerosas organizaciones sin claridad sobre quién responde cuando un sistema de inteligencia artificial falla.
“La IA ya llegó y ya se está usando. El problema es que muchas veces no sabemos quién es el dueño humano de cada sistema, qué protocolo se activa si algo falla o quién rinde cuentas”, sostuvo la directora General de Posgrado de UTEC. Para la especialista, la solución exige asignar responsables con nombre y apellido dentro de cada proceso automatizado, dado que, según remarcó, la inteligencia artificial no es autónoma ni puede responder por una crisis: siempre debe existir una persona a cargo de esa decisión.
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Menores tasas de error en procesos repetitivos
Herrero aportó una dimensión más técnica al debate al describir el potencial de la inteligencia artificial para anticipar escenarios de riesgo, poner a prueba protocolos de crisis y complementar la capacidad analítica de los equipos y las juntas directivas. El Chief Data Officer de Intercorp explicó que, en determinados procesos repetitivos de complejidad baja y media, las pruebas internas realizadas por la organización arrojaron tasas de error de entre 5% y 8% con el uso de inteligencia artificial, frente a un rango de aproximadamente 10% a 12% en los mismos procesos ejecutados por personas, con variaciones según la muestra analizada.
“No podemos dejar de utilizar la IA simplemente porque a veces se equivoca. Lo importante es medir cuál es realmente el nivel de error y compararlo con el proceso que ya tenemos”, explicó Herrero. El directivo añadió que, en determinados casos, la tecnología permite reducir de manera considerable ese margen de error y, al mismo tiempo, sostener un desempeño más consistente a lo largo del tiempo.
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El concepto del director gemelo y la figura del agente agéntico
Otro de los conceptos que despertó mayor interés entre los asistentes al panel fue el de un “director gemelo”: una suerte de contraparte digital o agente de inteligencia artificial que acompañe a los miembros de un directorio en el análisis de información y en la evaluación de distintos escenarios antes de tomar decisiones relevantes.
Herrero planteó, además, la posibilidad futura de contar con lo que denominó un “director agéntico”: una herramienta que no reemplace a las personas ni tome decisiones en su nombre, pero que ayude a detectar puntos ciegos, identificar variables no consideradas previamente y desafiar el análisis del equipo directivo antes de adoptar una resolución de alto impacto para la organización.
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Experimentar con velocidad, pero bajo reglas claras
El panel dejó como conclusión compartida que la discusión corporativa ya no debería centrarse en si las organizaciones deben utilizar inteligencia artificial, sino en cómo la incorporarán de manera responsable, competitiva y alineada con sus objetivos de negocio. Para los especialistas, ese proceso exige combinar experimentación y velocidad de implementación con una gobernanza definida con precisión desde el inicio.
Los participantes coincidieron también en la necesidad de asignar responsables humanos a cada sistema y de clasificar los distintos casos de uso según su nivel de riesgo e impacto potencial sobre el negocio. La inteligencia artificial, remarcaron, puede ampliar de manera significativa la capacidad de análisis de un directorio, pero el juicio crítico y la responsabilidad final sobre las decisiones deben permanecer siempre en manos de las personas.
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