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Alto contrasteGobernanza sin evidencia: el riesgo que el mercado aún no descuenta
MARÍA PÍA AQUEVEQUE Directora de empresas, experta internacional en activos digitales
María Pía Aqueveque
Los mercados no leen declaraciones, leen señales. No premian intenciones, sino que castigan incertidumbre. Cuando falta evidencia, el precio no se ajusta gradualmente: salta. Y, sin embargo, un riesgo creciente sigue fuera del radar y no porque sea menor, sino porque aún no se mide con instrumentos comparables.
No es riesgo de crédito ni de liquidez. Es riesgo de gobernanza algorítmica, debido a decisiones tomadas por sistemas -modelos, reglas, datos, proveedores- sin pruebas verificables de control. Demasiadas organizaciones confunden “gobernanza” con papeles: políticas, comités, marcos, auditorías. Eso es el deber, no el hecho.
“Un informe de ‘IA responsable? no es un control operativo. Un modelo ‘explicable’ no es un modelo gobernado”.
La ceguera del mercado tiene una lógica conocida. Primero, se depende del disclosure: reportar lo que se hace, no probar que funciona. Segundo, se asume buena conducta: “si algo sale mal, lo veremos”. Tercero, faltan métricas continuas, comparables y auditables. En finanzas, lo que no se mide se ignora. Y lo que no se puede verificar, no se puede valorar.
Esto ya ocurrió en ESG. La “prima verde” no es un premio moral: es un descuento de incertidumbre. Pero cuando la sostenibilidad se trata como disclosure -reportes, claims, ratings- la prima descansa sobre narrativa. El greenwashing es mispricing: activos valorizados por afirmaciones que no resisten verificación. Y el ajuste no llega como debate, llega como evento en investigaciones, sanciones, retiro de etiquetas y pérdida de elegibilidad. El mercado no castiga la mala ética, sino el momento en que el claim deja de ser defendible.
En términos financieros, esto es coste de capital. La evidencia reduce cola de riesgo; la narrativa la engorda. A igual crecimiento, quien pueda demostrar control comprará spreads más estrechos, mejor cobertura y menos descuento por incertidumbre. El resto pagará prima… cuando ya sea tarde.
Aquí está el error central: transparencia no es evidencia. Un informe de “IA responsable” no es un control operativo. Un modelo “explicable” no es un modelo gobernado. En sistemas que cambian a diario, el disclosure es una foto; el riesgo vive en la película. La evidencia relevante es otra cosa: límites activos, trazabilidad de cambios, control de acceso, gestión de excepciones, dependencia de terceros, señales tempranas de degradación.
Cuando este riesgo se materializa, casi nunca se presenta como “falló la IA”. Se presenta como decisiones erróneas a escala, incumplimientos imposibles de defender, sanciones, litigios, pérdida de licencia comercial. El mercado reacciona tarde -y sobrerreacciona- porque descubre el problema cuando ya es público.
La conclusión para consejos e inversores es incómoda. El deber fiduciario ya no se satisface con oversight ritual. Para un directorio, la pregunta ya no es “¿tenemos un marco?”. Es “¿podemos demostrarlo?”. Si no puedes producir evidencia verificable, tu gobernanza no es un control, es una exposición. En 2026, la omisión de prueba empieza a parecer negligencia. Gobernanza, en 2026, es infraestructura. Y la infraestructura se verifica, no se declama. El disclosure cuenta historias; la verificación pone precio.
