Los números son difíciles de ignorar. Según una encuesta de Gartner de diciembre de 2025, apenas el 28% de los casos de uso de IA en infraestructura y operaciones cumple las expectativas de retorno sobre la inversión, mientras que el 20% fracasa por completo. Al mismo tiempo, un estudio de Thomson Reuters revela que, pese a que el 78% de las organizaciones ya utiliza IA, solo el 38% de las empresas en América del Norte ha publicado una política formal al respecto.
Esa brecha entre inversión y resultado tiene una causa concreta: la ausencia de gobernanza. Sin políticas claras, el 55% de los empleados encuestados por Thomson Reuters recurrió a herramientas no aprobadas, lo que el sector denomina «shadow AI». Una encuesta de Okta de 2026 confirma la magnitud del problema: el 52% de los trabajadores del conocimiento utiliza herramientas de IA no autorizadas en el trabajo.
La escala real del fenómeno sorprende incluso a los propios directivos. Un relevamiento de Larridin preguntó a CIOs cuántas herramientas de IA operan en sus empresas; las respuestas oscilaron entre 60 y 70. El número real de herramientas no aprobadas en uso es de 200 a 300, según el mismo estudio.
La capacitación presenta una brecha igualmente preocupante. Un informe de Workday señala que el 66% de los líderes empresariales considera la formación en habilidades de IA una prioridad de inversión, pero solo el 37% de los empleados que más utilizan IA reportó mayor acceso a esa capacitación. Un estudio de Randstad Digital añade que cerca de la mitad de los profesionales tecnológicos busca formación independiente porque sus empleadores no los han preparado adecuadamente para la adopción de IA.
Scott Francis, Technology Evangelist en PFU America y Ricoh Document Scanners, argumenta que la IA no es simplemente otra herramienta de colaboración o software de analítica, sino una forma radicalmente distinta de procesar y aprovechar datos. Por eso, sostiene, las organizaciones necesitan roles dedicados —como oficiales de ética en IA y comités de revisión— para mantener las prácticas alineadas con regulaciones como la EU AI Act y las normativas estatales emergentes.
La falta de entrenamiento también impacta al capital humano: el riesgo de burnout aumenta cuando los empleados reelaboran tareas por resultados de baja calidad o navegan sin guía en herramientas que no comprenden del todo.
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El mercado ya votó sobre el costo de ignorar la gobernanza: capital desperdiciado, datos expuestos y equipos de trabajo desgastados. La lección para la libre empresa es directa: la regulación interna —políticas, guardrails, capacitación— no es burocracia, es gestión de riesgo que protege el retorno del accionista.
Las organizaciones que traten la gobernanza de IA como un trámite de cumplimiento, en lugar de como una inversión en productividad y seguridad, transferirán ese costo a su fuerza laboral y, eventualmente, a sus resultados. Capital busca reglas claras; sin ellas, la promesa de la inteligencia artificial se convierte en un pasivo operativo.
