La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para consolidarse como una infraestructura crítica que redefine industrias, distribuye poder y obliga a replantear la toma de decisiones. Pero, más allá del avance tecnológico, el debate empieza a correrse hacia una pregunta más estructural: quién gobierna esta transformación y bajo qué reglas.

Ese fue el eje que atravesó uno de los paneles del Forbes IA Summit, donde tres referentes del ecosistema trazaron un mapa del presente y, sobre todo, de las tensiones que definirán el futuro.

Gobernanza: del dilema regulación vs. innovación a un modelo híbrido

Para Delfina Arambillet (Globant), el error es plantear la discusión como una dicotomía. La clave no está en elegir entre regulación o innovación, sino en diseñar un esquema donde convivan múltiples actores.

Su planteo introduce un cambio de enfoque: la IA no puede ser gobernada desde un único centro. Los Estados legislan, pero son las empresas las que desarrollan y, en la práctica, moldean el impacto de la tecnología. A eso se suma una sociedad civil que, aunque afectada directamente, suele quedar relegada del proceso.

En ese contexto, propone avanzar hacia una “regulación mixta”: marcos estatales, desarrollo empresarial con criterios éticos desde el diseño y una sociedad civil con capacidad de auditar. Pero antes de ese diseño aparece una pregunta más profunda: la soberanía. En un mundo donde los datos son poder, definir estrategias nacionales y corporativas implica decidir quién controla la información y bajo qué límites.

IA y geopolítica: la nueva carrera de poder global

Santiago Siri (Democracy Earth Foundation) lleva la discusión a escala global y la inscribe en una lógica de competencia geopolítica. La inteligencia artificial, sostiene, ya opera como una nueva “guerra fría”, con dos modelos en tensión: sistemas cerrados dominados por grandes plataformas en Occidente y enfoques más abiertos que promueven autonomía tecnológica, como el caso chino.

La diferencia no es menor. Define niveles de dependencia, acceso y capacidad de desarrollo propio. En este escenario, la ventaja no solo está en la calidad de los modelos, sino en la inversión en infraestructura y capacidad de cómputo.

Pero el punto más crítico, según Siri, es otro: la brecha de conocimiento en la dirigencia. La falta de formación en estos temas entre quienes toman decisiones puede amplificar riesgos en un contexto donde la tecnología avanza a una velocidad que desafía cualquier marco tradicional.

Empresas frente al riesgo: entre la adopción caótica y la inacción

Desde el frente corporativo, Fredi Vivas (RockingData) advierte sobre un fenómeno creciente: la adopción desordenada de inteligencia artificial dentro de las organizaciones. El llamado “Shadow AI” —uso de herramientas por fuera de los sistemas formales— expone riesgos que van desde la filtración de datos hasta la dependencia ciega de los resultados.

El problema refleja una tensión inédita: por primera vez, los empleados acceden en su vida personal a tecnologías más avanzadas que las disponibles en sus trabajos. Eso acelera la adopción, pero sin estrategia.

Sin embargo, Vivas introduce un matiz clave: el mayor riesgo no es solo usar mal la IA, sino no usarla. En un contexto de cambio exponencial, la inacción también implica perder competitividad.

El verdadero desafío, entonces, no es incorporar herramientas, sino rediseñar procesos. La IA no funciona como una capa adicional, sino como un cambio estructural que obliga a repensar cómo se trabaja, qué se automatiza y qué se potencia.

El futuro: organizaciones agénticas y una aceleración sin precedentes

El consenso entre los tres expertos es claro: la velocidad del cambio está subestimada. La innovación avanza a un ritmo exponencial que acorta los horizontes de planificación y vuelve obsoletos los enfoques tradicionales.

En ese contexto, empiezan a emerger nuevos modelos organizacionales. Entre ellos, las llamadas “empresas agénticas”: compañías operadas casi íntegramente por sistemas autónomos. Lejos de ser una hipótesis lejana, ya existen primeros indicios de este tipo de estructuras, y su expansión podría redefinir la lógica empresarial antes de que termine la década.