Cuando apenas comenzábamos a adaptarnos a un entorno volátil, incierto, complejo y ambiguo —el denominado “mundo líquido” conceptualizado por Zygmunt Bauman—, irrumpió la inteligencia artificial con una fuerza que no solo potencia esa fragilidad e inestabilidad, sino que redefine por completo las reglas del juego.
En el ámbito corporativo, la IA está transformando procesos y, al mismo tiempo, generando nuevos riesgos. Por eso, cuando se habla de compliance, esta tecnología representa una dualidad: puede ser una gran aliada del cumplimiento normativo, pero también su mayor desafío si no se la gestiona con responsabilidad y visión estratégica. Las funciones de cumplimiento ya no pueden limitarse a revisar normativas o aprobar políticas. Hoy se requiere un enfoque proactivo, adaptable y centrado en la gobernanza tecnológica. La IA no actúa de forma aislada: es necesario definir con precisión quién responde ante fallas, sesgos o errores derivados de su uso, incluyendo no solo a los equipos internos, sino también a proveedores, socios tecnológicos y demás actores de la cadena de valor.
Uno de los retos más importantes que plantea la IA es la transparencia algorítmica. Es indispensable conocer quién entrenó los modelos, con qué datos, y qué mecanismos de trazabilidad y auditoría existen para monitorearlos. Como dicen algunos expertos: no se puede cumplir lo que no se puede explicar. Esta transparencia debe ir de la mano con un modelo de gobernanza ética desde el diseño. La ética no es un elemento que se agrega al final, sino que debe estar presente desde el inicio, con la conformación de comités interdisciplinarios y la aplicación de principios como equidad, no discriminación y seguridad.
La protección de datos y la privacidad también adquieren una relevancia central. En un contexto en el que los modelos de IA se alimentan de grandes volúmenes de información, las filtraciones y los usos indebidos no son simples fallos, sino amenazas probables. Cumplir con normas como el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (GDPR), o con las leyes de protección de datos vigentes en varios países de América Latina, debe formar parte de la lógica operativa de cualquier organización que utilice IA.
Ahora bien, frente a estos riesgos, también emergen grandes oportunidades. La capacidad de monitoreo en tiempo real y de análisis de grandes volúmenes de datos permite identificar patrones inusuales, detectar comportamientos riesgosos y anticipar incumplimientos normativos. En sectores como el financiero, la IA ya es una herramienta clave para la detección de fraudes o lavado de activos. También puede automatizar tareas complejas como la revisión de contratos y documentos legales, utilizando tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural para detectar cláusulas atípicas o riesgos contractuales. A esto se suma la capacidad de rastrear cambios normativos en múltiples jurisdicciones, asegurando que las organizaciones se mantengan actualizadas y eviten sanciones. Los sistemas de IA pueden, además, generar reportes automáticos, trazar decisiones y mantener registros confiables que faciliten auditorías internas y regulatorias.
