Por revistaeyn.com
La inteligencia artificial (IA) empresarial está evolucionando de sistemas diseñados principalmente para generar respuestas hacia tecnologías capaces de recomendar, coordinar decisiones y ejecutar acciones dentro de procesos de negocio.
Este avance abre una nueva discusión para las organizaciones conforme aumenta la autonomía de la IA. Esto porque la confiabilidad en la IA ya no puede depender únicamente del modelo, sino de todo el sistema que sostiene sus decisiones.
Este ha sido uno de los ejes de SAS Innovate On Tour México 2026, encuentro organizado por SAS, realizado en el Club de Banqueros de México y que reune a líderes de negocio, especialistas y socios para analizar cómo tomar decisiones estratégicas con IA confiable y explicable, escalar su utilización y convertir la gobernanza, la ética y la transparencia en habilitadores de innovación.
La conversación sobre IA confiable cobra una relevancia especial: desde sus orígenes en la analítica hasta la actual era de la IA agéntica, la compañía ha mantenido un mismo principio rector: ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones con confianza.
“La discusión está evolucionando porque las empresas están pasando de utilizar inteligencia artificial que responde preguntas a incorporar sistemas con capacidad de intervenir en decisiones y procesos. Eso exige preguntarnos no solamente qué tan bueno es un modelo, sino con qué datos trabaja, cómo explica sus resultados, qué controles tiene y en qué momento debe intervenir una persona”, señaló Mario Ulloa, Country Lead de SAS para México.
“La ética no puede quedarse únicamente en una declaración de principios. Tiene que reflejarse en la forma en que una organización administra sus datos, entiende sus modelos, establece responsabilidades y controla lo que puede o no puede hacer un agente. Cuando esos mecanismos existen, la gobernanza deja de verse solamente como cumplimiento y empieza a convertirse en una condición para innovar con mayor confianza”, agregó Ulloa.
De acuerdo con Ulloa, la calidad de los datos constituye otra parte de esa ecuación.
El planteamiento adquiere mayor relevancia con la IA agéntica. Esto porque un sistema puede contar con un modelo avanzado, pero si utiliza información cuya procedencia, calidad o transformación no puede verificarse, la confianza en sus decisiones también se debilita.
