La adopción de la IA se ha disparado, pero la confianza sigue siendo frágil: solo el 62% de los líderes empresariales cree que se despliega de forma responsable en sus organizaciones.
Abordar el déficit mundial de confianza en la IA requiere soluciones coordinadas que solo pueden ofrecer las asociaciones público-privadas (APP).
Las APP combinan la legitimidad gubernamental, la capacidad industrial y la supervisión cívica para convertir la “confianza” en controles, auditorías y reparación medibles en materia de IA.
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas se ha disparado de forma sin precedentes 115% entre 2023 y 2024, pero la confianza sigue siendo frágil – solo el 62% de los líderes empresariales y el 52% de los empleados cree que la IA se despliega de forma responsable en sus organizaciones.
Este creciente déficit de confianza exige con urgencia soluciones coordinadas que ninguna entidad por sí sola puede ofrecer, como pueden hacerlo las asociaciones público-privadas (APP). Las APP combinan la legitimidad gubernamental, la capacidad industrial y la supervisión cívica para convertir la “confianza” en controles, auditorías y reparación medibles.
La aritmética no admite excusas: sin una gobernanza fiable de la IA, la economía mundial deja de obtener no solo crecimiento, sino también un potencial económico no materializado estimado en 4,8 billones de dólares de aquí a 2033 – en gran medida, el valor perdido por la creciente brecha digital entre los países y las comunidades con acceso a la IA y aquellos que carecen de él.
La desconfianza frena el desarrollo de la IA en todo el mundo
En todos los sectores, la desconfianza ha frenado de forma visible el desarrollo de la IA. Incluso dentro de las empresas, un estudio de KPMG reveló que solo el 35% de los responsables de la toma de decisiones confiaba en la IA y en la analítica en sus propias operaciones. Precisamente aquí es donde las APP codiseñan normas, transparencia, auditoría y rendición de cuentas, de modo que la adopción sea “segura por defecto”.
Estas brechas de confianza se traducen en oportunidades perdidas: los proyectos se archivan, las eficiencias no se materializan y las innovaciones quedan sin explotar. Según un estudio reciente del MIT, 95% de los pilotos de IA fracasan – muy por debajo de las expectativas – debido a la inexactitud de los resultados de los modelos, a problemas de seguridad y a una gestión del cambio ineficaz.
Organización Mundial del Comercio muestra que una adopción universal de la IA podría aumentar el comercio mundial en 14 puntos porcentuales adicionales de aquí a 2040, el doble de lo que es posible con los enfoques fragmentados actuales. En términos más sencillos, todos se benefician más cuando las herramientas de IA gozan de confianza y se utilizan en todo el mundo.
Sin embargo, el Fondo Monetario Internacional (FMI) revela un patrón preocupante: actualmente, las naciones ricas obtienen el doble de los beneficios de productividad de la IA en comparación con las economías en desarrollo, lo que amplía en lugar de reducir las disparidades económicas mundiales.
Las APP específicas – que combinan la financiación multilateral, los reguladores nacionales y los consorcios industriales – son el mecanismo más rápido para difundir capacidades, acceso a datos y competencias al Sur Global, reduciendo la brecha de productividad que señala el FMI.
Las mismas razones por las que existe un déficit de confianza en la IA – es decir, las inquietudes sobre el sesgo, la privacidad, la seguridad, la protección y la rendición de cuentas – abarcan ámbitos técnicos, sociales y normativos. Las APP conectan las salvaguardas públicas con la innovación privada e involucran a la academia y a las organizaciones no gubernamentales para someter a prueba el impacto en el mundo real.
Cuando estas partes interesadas trabajan de forma conjunta, su credibilidad combinada crea sistemas dignos de confianza. Por ejemplo, Estonia: el 99% de las declaraciones fiscales en línea y una eficiencia en la recaudación líder en la UE demuestran cómo la confianza impulsa la adopción digital.
Cómo las APP ponen en práctica la confianza en la IA
Tres cuartas partes (75%) de los directores ejecutivos reconocen que una IA fiable requiere una gobernanza eficaz, pero solo el 39% afirma contar con marcos adecuados. Los líderes necesitan un conjunto repetible que convierta la política en controles, los controles en pruebas y las pruebas en incentivos.
La metodología de evaluación del índice TrustworthyAI – que se basa en marcos consolidados, como los Principios de IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), los puntos de referencia del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford (HAI) y las normas del Marco de Gestión de Riesgos (RMF) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) – identifica que solo el 20% de los modelos líderes cumplen los umbrales ejemplares de transparencia y rendición de cuentas.
Los gobiernos también se están poniendo al día: solo el 30% de los países han utilizado la IA en la elaboración de políticas, lo que indica la falta de vínculos entre los principios y la ejecución en las líneas de negocio. Esta brecha es estructural, no actitudinal. Como señaló el director ejecutivo de Microsoft Satya Nadella durante la Reunión Anual del Foro Económico Mundial de 2024 en Davos: “No creo que el mundo vaya a tolerar por más tiempo algo que no se haya pensado bien en materia de seguridad, equidad y confianza.”
Las APP ponen en práctica la confianza convirtiendo los principios en protocolos sectoriales, generando garantías mediante certificación, auditorías y notificación de incidentes, y permitiendo el intercambio responsable de datos para modelos sólidos y justos. Las APP se materializan a través de tres palancas, con responsables y artefactos claros:
Gobernanza (liderazgo público): clasificación del riesgo por niveles, cláusulas de contratación, registros de modelos y entornos regulatorios de pruebas
Por qué funciona: integra la autoridad democrática con la viabilidad técnica, reduciendo la brecha entre la política y su ejecución.Garantía (compartida): laboratorios de pruebas de terceros, certificación y auditorías, notificación de incidentes, supervisión posterior a la comercialización
Por qué funciona: traslada la confianza de las afirmaciones a las pruebas y permite el reconocimiento normativo y la comparabilidad transfronteriza.Inclusión y datos (compartidos/cívicos): fideicomisos de datos y tecnologías que mejoran la privacidad para un intercambio seguro; programas específicos de competencias y acceso para los sectores y regiones más expuestos
Por qué funciona: equilibra la escala con la responsabilidad y garantiza de forma estructural una distribución equitativa del valor.
La Asociación sobre IA (PAI), por ejemplo, reúne a 129 empresas tecnológicas, organizaciones de medios de comunicación y de la sociedad civil para establecer marcos concretos de gobernanza de la IA. Sus Prácticas responsables para los medios sintéticos establecen normas de procedencia y cuentan con el respaldo de organizaciones como Adobe, BBC, OpenAI, TikTok y WITNESS.
¿Cómo crea el Foro Económico Mundial salvaguardas para la inteligencia artificial?
El Centro de Excelencia en IA reúne a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Respalda un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios generar una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
Mientras tanto, la PAI, con su guía sobre el despliegue seguro de modelos fundacionales y la Base de datos de incidentes de IA ofrecen una infraestructura de riesgo compartida que complementa las APP al convertir los principios en prácticas verificables.
Beneficios económicos de cerrar la brecha digital
El potencial de 4,8 billones de dólares solo se materializa cuando la confianza cierra la brecha digital. Como el secretario general de las Naciones Unidas, António Guterres, sostuvo en el Consejo de Seguridad de la ONU que los gobiernos deben colaborar con urgencia con las empresas tecnológicas en marcos de gestión de riesgos, al tiempo que amplían sistemáticamente el acceso para que las economías en desarrollo aprovechen el potencial transformador de la IA.
El Grupo de los Veinte (G20) ya ha pedido una gobernanza interoperable, garantías de seguridad y una infraestructura digital inclusiva. Las APP son el vehículo de ejecución: armonizan las normas, las auditorías y el despliegue a través de las fronteras.
En un plazo de 12 meses, cada economía del G20 debería:
Crear una fuerza de tareas público-privada nacional sobre IA fiable
Adoptar una base común de garantías (auditorías independientes, notificación de incidentes, procedencia)
Poner en marcha un programa piloto de «dividendo de la IA» para los trabajadores más expuestos, con cofinanciación del sector industrial
Siguiendo esa hoja de ruta de la IA se avanza en los Objetivos de Desarrollo Sostenible ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura) y ODS 16 (Paz, justicia e instituciones sólidas) y se convierten los principios en crecimiento, de forma rápida y justa. La oportunidad asciende a 4,8 billones de dólares; el camino está claro; la ejecución debe ser ahora colectiva.
