Durante años la inteligencia artificial ocupó un lugar marginal dentro de las organizaciones: se utilizaba para automatizar tareas puntuales o mejorar la eficiencia de algunos procesos. Hoy la IA participa en decisiones vinculadas con el acceso al crédito, la prevención del fraude, la atención al cliente, el análisis de riesgos, la gestión del talento y hasta el desarrollo de medicamentos.
Según la encuesta realizada por Visión Sustentable para el Mapa de la Sustentabilidad en Argentina, el 75,2% de las empresas ya incorporó herramientas de inteligencia artificial y otro 17,6% se encuentra avanzando en su implementación.
Sin embargo, el desarrollo de mecanismos de gobernanza todavía acompaña ese proceso con menor velocidad: el 60,8% afirma contar con medidas para garantizar un uso ético de estas tecnologías, mientras que un 30,4% reconoce que aún las está desarrollando.
De automatizar tareas a rediseñar procesos
Analizamos los casos de Naranja X, Sancor Seguros y Bagó, para entender cómo la inteligencia artificial empieza a modificar procesos completos, aunque en actividades muy diferentes.
En Naranja X, los modelos de machine learning intervienen en el ciclo crediticio, desde el scoring de originación hasta la detección de fraude en tiempo real y la gestión preventiva de la mora. La transformación alcanza incluso procesos que antes requerían intervención manual permanente. Según explica Cristian Deferrari, Head of IT de la compañía, el cambio más profundo consistió en “pasar de digitalizar tareas aisladas a rediseñar procesos completos: cómo se toman decisiones, cómo se distribuyen productos, cómo se administra el riesgo y cómo circula el dinero”.
El resultado no es solamente eficiencia. Durante el último año, 220.000 personas sin antecedentes financieros previos accedieron a productos bancarios a través de la compañía. La IA permite incorporar señales que los modelos tradicionales no contemplaban y ampliar la capacidad de evaluar perfiles que antes podían quedar fuera.
En Sancor Seguros, la transformación atraviesa procesos de atención de siniestros, cobranza, clasificación de correos y tareas internas. Los agentes inteligentes procesan información, identifican patrones y derivan casos, mientras las personas intervienen en el
entrenamiento de los sistemas, supervisan resultados y atienden los escenarios que quedan fuera de lo previsto.
En Bagó, en cambio, la IA alcanza tanto a Investigación y Desarrollo como a los procesos industriales. La compañía la aplica a la manufactura inteligente, la automatización, el uso estratégico de datos y el control de estándares de calidad. También utiliza herramientas farmacométricas y metodologías in vitro e in silico para anticipar el comportamiento de los fármacos y optimizar decisiones durante su desarrollo.
En las tres industrias la IA comienza a intervenir sobre cómo se procesa información y cómo se organiza el trabajo.
Cuando la tecnología cambia el trabajo
automatizadas adquieren mayor relevancia.
“Trabajamos en acciones de sensibilización, capacitación y experimentación para que las personas puedan comprender las posibilidades y límites de la inteligencia artificial y comenzar a incorporarla en sus tareas cotidianas”, explica María Alexandra Manera, Gerente de Cultura y Talento del Grupo Sancor Seguros.
La incorporación de estas tecnologías no busca reemplazar el conocimiento del negocio, sino potenciarlo.
La misma lógica aparece en Naranja X. La automatización desplaza la intervención humana de las tareas rutinarias hacia funciones de supervisión, juicio crítico y empatía. El modelo operativo de la compañía establece distintos niveles de autonomía según el riesgo: algunas actividades son automáticas, otras funcionan bajo supervisión y las decisiones de mayor impacto mantienen una instancia de aprobación humana.
En Bagó, el cambio de capacidades adquiere otra dimensión. La compañía identifica como desafío cultural que sus equipos no sólo sepan utilizar las herramientas, sino que aprendan a auditarlas, cuestionarlas e identificar inconsistencias. “La IA acelera y optimiza, pero son nuestros científicos quienes validan cada paso”, explica Hernán Da Cunha, Director de Relaciones Institucionales de Laboratorios Bagó.
Entonces, ¿qué decisiones se delegan? El verdadero cambio aparece cuando la IA deja de ser una herramienta de asistencia y comienza a participar de una decisión.
Naranja X ya utiliza modelos para evaluar riesgo crediticio, detectar fraude y anticipar situaciones de mora. Pero esa capacidad de análisis no implica que todas las decisiones queden automatizadas.
La empresa establece previamente el “perímetro de autonomía” de cada sistema y mantiene bajo revisión humana las decisiones financieras críticas.
“Lo resumimos en el principio 5-95: la inteligencia artificial puede recorrer con eficiencia el 95% del camino, pero el 5% final —la excelencia, el detalle, la escucha genuina y la responsabilidad— continúa siendo humano”, señala Deferrari.
En Sancor Seguros, la frontera se expresa de otra manera: la inteligencia artificial puede procesar información, identificar patrones y acelerar una respuesta, pero “esto enriquece la decisión, no la delega en la tecnología”, explica Marcelo Bértola, Gerente de Tecnología.
En Bagó, donde las consecuencias de una decisión pueden involucrar la seguridad y calidad
de un medicamento, el límite es todavía más explícito. Los científicos validan cada paso y la
empresa combina el uso de IA con controles de compliance, calidad y auditorías sobre algoritmos y bases de datos.
La diferencia entre los tres casos no está, entonces, en si utilizan IA para decidir. Las tres
lo hacen en alguna medida. La diferencia está en qué nivel de autonomía están dispuestas a concederle y dónde colocan el límite de la responsabilidad humana.
Gobernar antes que acelerar
Ese límite no se construye únicamente con una declaración de principios. Requiere convertir la gobernanza en parte del proceso de incorporación tecnológica.
En Naranja X, la empresa desarrolló plataformas que incorporan desde el diseño controles
de seguridad, calidad, gobierno de datos, trazabilidad, monitoreo y puntos de intervención
humana. Los sistemas registran qué hizo cada agente, a pedido de quién y sobre qué recurso, mientras los modelos productivos son evaluados de manera continua para detectar fallos o indicios de discriminación.
Sancor Seguros pone el acento en la supervisión humana, la validación, los criterios claros de uso, el seguimiento de resultados y una estructura de gobernanza que determine responsabilidades.
Bagó suma auditorías periódicas de algoritmos y bases de datos, políticas de privacidad y
ciberseguridad y un marco de gobernanza de datos alineado con sus exigencias de compliance y calidad. La capacitación también forma parte del control: no sólo se busca que los equipos aprendan a utilizar la IA, sino que puedan cuestionar sus resultados.
Gobernar la inteligencia artificial implica mucho más que controlar una herramienta tecnológica. Supone definir qué puede hacer un sistema, qué no puede hacer, cuándo debe intervenir una persona, cómo se audita el resultado y quién responde por la decisión.
La IA está transformando procesos, modificando capacidades profesionales y entrando en espacios donde antes sólo decidían las personas. El desafío que aparece ahora es construir una estructura de control capaz de acompañar esa velocidad.
