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Alto contrasteEl desafío del Board
MARÍA PÍA AQUEVEQUE Directora de empresas, experta internacional en activos digitales
María Pía Aqueveque
Estudios en distintos países revelan una misma brecha: mientras la IA acelera ataques, decisiones y operaciones, los directorios siguen gobernando a velocidad humana. El desafío ya no es tecnológico: es cerrar la distancia entre machine-speed decisions y board-speed governance.
Los boards no necesitan aprender a programar; necesitan rediseñar cómo gobiernan decisiones automatizadas: qué puede delegarse, con qué límites, qué evidencia debe quedar y cuándo debe intervenir un humano. La ventaja no estará en adoptar IA primero, sino en construir una arquitectura de decisión, control y accountability capaz de operar a velocidad de máquina.
La brecha ya es medible. En Suiza, el swissVR Monitor 2026, elaborado por swissVR, Deloitte y la Lucerne University of Applied Sciences and Arts, encontró que 74% de los directorios encuestados no tiene una estrategia frente a ciberataques potenciados por IA y 68% no cuenta con un miembro con experiencia en cyber o IT. En Chile, el Instituto de Directores de Chile reporta que 70,1% de los ejecutivos considera que su directorio no está preparado para gobernar la IA. En EEUU, PwC señala que 71% de los directores identifica la IA como la principal capacidad que el board necesita fortalecer. El Bank of England, además, ha advertido que la IA de frontera puede elevar los riesgos cyber y operacionales y que boards y alta dirección necesitan suficiente comprensión para dirigir estrategia y supervisar controles.
¿Sabemos exactamente qué decisiones estamos entregando a las máquinas y conservamos capacidad efectiva para gobernarlas?
Hasta ahora, la supervisión tecnológica se organizaba en silos: cyber para el CISO, datos para el CIO, riesgo para el CRO y regulación para Compliance. La IA agéntica rompe esa lógica. Un mismo sistema puede acceder a información, interpretar una situación, decidir y ejecutar, incluso interactuando con clientes, proveedores, otros agentes o sistemas financieros.
El riesgo también cambia. Ya no basta con preguntar si el modelo funciona. El Board necesita poder reconstruir quién —humano o máquina— decidió, con qué autoridad, utilizando qué información y bajo qué controles. El punto ciego ya no es el algoritmo, sino la autoridad. Qué puede decidir una máquina, hasta dónde puede actuar y quién responde cuando cruza ese límite. La gobernanza de IA empieza cuando una máquina recibe autoridad para actuar. En la era agéntica, supervisar después es gobernar demasiado tarde.
Ahí está el verdadero trabajo de governance: mapear decisiones críticas, definir niveles de autonomía y matrices de autoridad, establecer trazabilidad y human override, y probar escenarios antes de delegar funciones sensibles. Crédito, pricing, fraude, contratación o pagos tendrán riesgos distintos, pero requieren una misma arquitectura de autoridad, evidencia y control.
La pregunta ya no es cuánto utiliza IA una organización, sino algo más incómodo: ¿sabemos exactamente qué decisiones estamos entregando a las máquinas y conservamos capacidad efectiva para gobernarlas?
La próxima frontera del gobierno corporativo será esa: no supervisar más rápido, sino diseñar sistemas que puedan ser gobernados a velocidad de máquina.
