Hoy en día, la inteligencia artificial representa una gran oportunidad para que empresas de todo tipo logren mejorar su eficiencia y puedan tomar mejores decisiones a partir de los análisis profundos y precisos que esta tecnología puede ofrecer. Sin embargo, como sucede con otras tecnologías disruptivas, también trae consigo varios riesgos.
Muchos surgen de la tecnología misma y de su impacto ambiental y social, pero hay otros que se presentan al momento en que tu empresa decide utilizarla. Para que la oportunidad de aprovechar la IA y sus beneficios sea mayor que cualquier posible riesgo, lo ideal es que comprendas estos a fondo, entiendas por qué son importantes y sepas cómo mitigarlos.
Todo lo que debes tener en cuenta lo puedes encontrar en este artículo: tanto los riesgos principales de usar la IA en tu empresa como recomendaciones para manejarlos.
Sesgos en decisiones
Como tal, ningún algoritmo de inteligencia artificial es capaz de operar con sesgos emocionales o crearlos; sin embargo, la forma en la que estos algoritmos son diseñados y las bases de datos con las que son entrenados sí pueden dar lugar a sesgos cognitivos, algo que representa un riesgo para tu empresa.
Por ejemplo, si un algoritmo de contratación ha sido entrenado con datos históricos en los que decisiones han favorecido a un rasgo sobre otro, al considerar ese rasgo como más relevante de acuerdo con los datos disponibles, lo favorecerá en decisiones.
Un ejemplo real de este problema ocurrió hace años en Amazon, cuando un algoritmo de contratación tuvo que ser desechado después de mostrar señales claras de que siempre prefería candidatos masculinos, sin importar historial laboral o habilidades, al estar entrenado con datos históricos que mostraban este mismo sesgo.
Básicamente: la IA puede repetir los mismos sesgos que los humanos llegan a tener y utilizar esta tecnología está asociado intrínsecamente con esta posibilidad.
¿Cómo es que esto puede afectar a tu empresa? De 2 maneras distintas:
- Mediante decisiones deficientes que conllevan el riesgo de no aportar algo significativo al alcance de metas. Por ejemplo, el elegir a un candidato con base en un sesgo histórico y dejar de lado otro más relevante para el puesto.
- Con decisiones automáticas que podrían ser vistas como discriminatorias y que generan escrutinio legal y social, como aquellas que un algoritmo toma con base en patrones demográficos históricos y no datos verdaderamente relevantes o actualizados.
Información incorrecta, sin razonamiento claro
Más allá de decisiones sesgadas, la IA en sus condiciones actuales es capaz de proveer información incorrecta a través de las comúnmente llamadas alucinaciones, datos erróneos expresados con confianza por algoritmos y que resultan un riesgo operacional y hasta reputacional.
Estos tienen el potencial para afectar las operaciones de tu empresa y la relación con sus clientes, por ejemplo, a través de eventos como estos:
- Precios, aclaraciones y datos equivocados proporcionados a clientes por chatbots de servicio; los clientes obtienen una pieza de información en un momento, esta es contrastada después y estos pueden quedar inconformes o sentirse engañados.
- Ratios, datos y consejos incorrectos que aparentemente guían a tu empresa a una mejor decisión, pero que pueden no estar basados en la realidad. Estos pueden llevar a malas decisiones o errores que se deben corregir con trabajo duplicado.
Por ejemplo, si un algoritmo le brinda a un miembro del equipo de finanzas un dato erróneo sobre ventas, a partir del cual se realiza una proyección de demanda, esta será equivocada, resultando en una compra de inventario excesiva o una necesidad de invertir tiempo adicional en una nueva proyección.
Este riesgo se vuelve más significativo considerando que la mayoría de algoritmos, el día de hoy, funcionan como una caja negra en la que el proceso de razonamiento detrás de una decisión no es visible, de tal forma que comprobar la validez de decisiones es difícil y que el camino para arreglar deficiencias internas es confuso.
Errores graves, realizados de forma automática
Con el surgimiento de la IA agéntica (algoritmos con la capacidad para tomar decisiones y realizar tareas de forma autónoma al conectarse con otras herramientas), los riesgos de la IA ahora van más allá de la posibilidad de proporcionar un dato equivocado: abarcan también la posibilidad de que un algoritmo ejecute una mala decisión.
Hace unos meses, la empresa PocketOS vio este riesgo materializarse cuando un agente de Claude borró sus bases de datos y respaldos en segundos debido a un malentendido. Este problema solo pudo ser corregido gracias a que una persona supervisaba el trabajo del agente y pudo revertir la situación.
Evidentemente, escenarios como estos pueden crear efectos graves y difíciles de manejar en tu empresa, pero su aparición es un riesgo natural de aprovechar la IA, específicamente, la IA agéntica.
Problemas de ciberseguridad y filtraciones de datos
Aunque la ciberseguridad en torno al uso de inteligencia artificial avanza rápidamente, aún hay riesgos de seguridad y amenazas a los que esta tecnología es particularmente vulnerable, tales como:
- La inyección de prompts, una posible vulnerabilidad que consiste en el uso de textos específicos para manipular a un algoritmo para que opere fuera de sus parámetros seguros y normales.
- El empleo no autorizado de herramientas de IA, el cual da lugar a que datos confidenciales sean utilizados para entrenar modelos públicos de inteligencia artificial y que estos se vuelvan públicamente accesibles.
- Data poisoning o envenenamiento de datos, una vulnerabilidad en la que bases de datos son modificadas con información falsa o alterada con el fin de que algoritmos entrenados a partir de ellas aporten siempre datos equivocados.
Todo algoritmo puede ser afectado por estos problemas, así que se trata de otro riesgo a tener en mente al aprovechar inteligencia artificial.
Relacionado: Las IAs más inteligentes: comparativa entre capacidades y usos
Daños reputacionales
En el contexto social y tecnológico actual, el mero empleo de la IA en tu empresa trae consigo cierto riesgo reputacional que se debe gestionar.
¿Por qué? Por un lado, los riesgos ambientales y sociales propios de la tecnología representan para cierta parte del público general una razón para no apoyar a empresas que utilizan herramientas relacionadas; por otro, los errores mencionados anteriormente pueden causar una pérdida de confianza (por parte de clientes, socios e inversionistas) en tu empresa.
Si bien algunos sectores y públicos están adoptando la inteligencia artificial como algo natural, otros aún presentan resistencia en torno a ella, y este es un panorama que se debe aprender a navegar.
Altos costos
A medida que las capacidades de los modelos de IA aumentan, también lo hacen los recursos e infraestructura requeridos para que estos operen, aumentando sus costos. Adicionalmente, el nivel de uso que se le brinde a estas herramientas también aumentará sus costos de forma proporcional y cada suscripción a una nueva solución especializada representa un gasto mensual extra.
Esto implica un riesgo adicional relacionado con la utilización de inteligencia artificial en tu empresa: el riesgo financiero.
Tal es la magnitud que los costos de IA pueden tener, que muchas compañías ya sufren de escenarios en los que sus presupuestos anuales destinados a ella son excedidos en meses, como es el caso de Uber, que, durante 2026, gastó su presupuesto anual de IA en tan solo 4 meses.
Si este es un riesgo importante para corporativos como Uber, es claro que es un riesgo significativo para cualquier otro tipo de empresa.
Sobredependencia en proveedores de tecnología
Finalmente, el uso creciente de inteligencia artificial lleva a un riesgo adicional que surge cuando las operaciones y las decisiones dependen de la utilización de esta tecnología: la sobredependencia.
Cuando cada vez más procesos se apoyan en la IA, tu empresa se expone a la posibilidad de que una falla, un error o incluso un aumento de costos afecte sus operaciones de una forma u otra, ya sea mediante interrupciones productivas, decisiones atrasadas o presiones en costos.
Aunado a esto, depender demasiado de la tecnología puede crear sistemas en los que no hay otra opción más que confiar en la información provista por ella, de tal forma que decisiones o datos erróneos no son detectados a tiempo, por lo que sus riesgos se materializan.
Por supuesto, el panorama empresarial está transicionando a un estado en el que la IA es vital para competir, pero es importante tener en mente lo que la sobredependencia en ella puede ocasionar para utilizar la tecnología de forma segura.
¿Qué hacer para mitigar estos riesgos?
Resulta claro que, a pesar de sus beneficios, la IA puede traer muchos riesgos. No obstante, la buena noticia es que estos se pueden mitigar con ciertas buenas prácticas como estas:
Ejercer buenas prácticas de gestión de datos
La calidad del razonamiento y decisiones que brinda una IA depende directamente de la calidad de los datos con los que fue entrenada, así que todo uso de esta tecnología debe estar respaldado por buenas prácticas de gestión de datos que aseguren su fiabilidad e imparcialidad.
Implementar IA junto con criterio y supervisión humanos
No siempre es posible contar con bases de datos 100% libres de sesgos ni anticipar la forma en la que un algoritmo los interpretará para dar un resultado, así que, al menos hoy en día, el criterio humano es vital en el uso de IA para detectar y corregir errores y malas decisiones a tiempo.
Mirar a la IA como una parte de procesos y no como una solución única
Mirar la IA como una solución única que por sí sola sea capaz de generar eficiencia y brindar resultados es un error que resulta en sobredependencia y un falso sentido de confianza en torno a sus resultados.
La práctica más adecuada es verla como una parte de los procesos y personas que ejecutan las operaciones de tu empresa e incluirla dentro de ellas, mas no verla como las operaciones mismas.
Invertir en capacitación constante y barreras de seguridad
A pesar de su popularidad, la IA es aún una tecnología que no muchos equipos saben cómo utilizar de forma segura, así que invertir en capacitaciones en torno a su manejo diario con la mínima exposición a vulnerabilidades es esencial.
Por supuesto, algunas vulnerabilidades surgen de la tecnología misma y no de su forma de uso, por lo que invertir directamente en barreras de seguridad es crítico para mitigar riesgos.
Ser transparente y responsable con su uso
Existen formas socialmente y ambientalmente responsables de aprovechar la IA para reducir sus efectos negativos que alejan a ciertas partes del público general, y encontrar e implementar dichas formas en tu empresa reduce los riesgos reputacionales de la tecnología.
Buscar el proveedor adecuado antes de elegir uno solo
Con el fin de reducir costos y evitar gastar en demasiadas herramientas, tomar el tiempo para comparar proveedores de tecnología es buena idea. Esto también aumenta las probabilidades de que la herramienta elegida brinde beneficios relevantes y no represente un gasto más.
Encontrar formas de reducir costos de forma interna
Aunque un gran porcentaje de los costos de la IA se definen por los costos por token o suscripción de la solución elegida, existen maneras internas en las que puedes limitarlo y volverlo más eficiente.
Por ejemplo, puedes eliminar pasos innecesarios de un proceso operacional para que la cantidad de prompts e interacciones requerida sea menor y el costo de utilización disminuya.
Diversificar las herramientas utilizadas, pero con discreción
La sobredependencia se puede evitar recurriendo a más de un proveedor de servicios de IA en lugar de uno solo; sin embargo, para mantener los costos de utilizar varias herramientas al mínimo, es importante contar con prioridades claras que te guíen hacia adquirir solo la tecnología necesaria.
Definir límites de uso e implementar vigilancia continua
Con el fin de evitar costos excesivos y usos indebidos, utilizar IA exige definir ciertos límites y contar con procesos para vigilar que se respeten. Entre otras cosas, un presupuesto sirve como referencia para mantener un gasto eficiente y hoy existe software especializado que asiste con el monitoreo de usos y vulnerabilidades al implementar la IA.
Contar con políticas internas de uso de IA
Para asegurar que límites y procesos sean ejercidos, lo más importante en una estrategia de mitigación de riesgos de IA es contar con políticas que dictan de forma escrita cada paso a seguir, cada responsable de llevarlo a cabo y cada límite a respetar.
Estas funcionan como el punto de referencia clave que cada decisión en torno al uso de IA deberá seguir, asegurando un alineamiento estratégico.
Te podría interesar: 12 mejores prácticas para aprovechar la IA en tus finanzas empresariales
Utilizar la IA en tu empresa representa una enorme oportunidad que cada día es más crítico aprovechar para mantener la competitividad; sin embargo, tomarla sin un entendimiento profundo de estos riesgos y de lo que debes hacer para mitigarlos puede exponer a tu negocio a situaciones peligrosas que limitan los beneficios de la IA.
Si, con todo esto en mente, decides que tu empresa está lista para dar el próximo paso en su evolución tecnológica; recuerda que Xepelin puede ayudarte para hacerlo con el financiamiento que necesitas.
Así requieras crédito simple para cubrir los costos iniciales y recurrentes de un proyecto de IA sin problemas o factoraje para mantener una liquidez constante a pesar de nuevas presiones financieras, Xepelin puede brindarlos rápidamente, sin trámites complicados y de manera 100% digital.
¿Lo único que debes hacer? Solo necesitas una cuenta en Xepelin para empezar.
Crédito Simple es el crédito que sí entiende a las empresas. Obtén capital para lo que tu empresa necesite, con aprobación y depósito en menos de 24h, sin facturas ni garantías.
