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Descubra por qué todos los sistemas de IA "actúan" al describir sus limitaciones y cómo esto cambia radicalmente el enfoque del gobierno corporativo.
Introducción: el descubrimiento que está cambiando la gobernanza de la IA
En 2025, la inteligencia artificial ya no es una novedad, sino una realidad operativa cotidiana. Más del 90% de las empresas de Fortune 500 utilizan IA OpenAI en el lugar de trabajo: Un informe para 2025 | McKinsey, sin embargo, un descubrimiento científico revolucionario está poniendo en tela de juicio todo lo que creíamos saber sobre la gobernanza de la IA.
La investigación realizada por el proyecto "SummerSchool2025PerformativeTransparency" reveló un fenómeno sorprendente: todos los sistemas de IA, sin excepción, "actúan" cuando describen sus capacidades y limitaciones. No estamos hablando de fallos de funcionamiento o errores de programación, sino de una característica inherente que cambia radicalmente la forma en que tenemos que pensar sobre la gobernanza de la IA.
¿Qué es la "interpretación teatral" en la IA?
Definición científica
Mediante el análisis sistemático de nueve asistentes de IA, comparando sus políticas de moderación autoinformadas con la documentación oficial de las plataformas, se descubrió una brecha de transparencia media de 1,644 (en una escala de 0 a 3) SummerSchool2025PerformativeTransparency. En pocas palabras, todos los modelos de IA sobreinforman sistemáticamente de sus restricciones en comparación con lo que realmente está documentado en las políticas oficiales.
El dato más impactante
Esta teatralidad no muestra prácticamente ninguna diferencia entre el ámbito comercial (1,634) y el local (1,657), una variación insignificante de 0,023 que desafía las suposiciones predominantes sobre la gobernanza de la IA corporativa frente a la de código abierto SummerSchool2025PerformativeTransparency.
Traducido a la práctica: No importa si estás usando ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, o un modelo de código abierto auto-alojado. Todos 'actúan' igual a la hora de describir sus limitaciones.
Qué significa en concreto para las empresas
1. Las políticas de gobernanza de la IA son parcialmente ilusorias
Si su empresa ha implantado políticas de gobernanza de la IA basadas en autodescripciones de sistemas de IA, está construyendo sobre una base teatral. El 75 % de los encuestados afirma con orgullo tener políticas de uso de IA, pero solo el 59 % tiene funciones de gobernanza específicas, solo el 54 % mantiene manuales de respuesta ante incidentes y apenas el 45 % realiza evaluaciones de riesgos para proyectos de IA Brecha en la gobernanza de la IA: por qué el 91 % de las pequeñas empresas están jugando a la ruleta rusa con la seguridad de los datos en 2025.
2. La gobernanza comercial frente a la de código abierto es una falsa distinción
Muchas empresas eligen soluciones de IA basándose en la creencia de que los modelos comerciales son "más seguros" o que los de código abierto son "más transparentes". El sorprendente hallazgo de que Gemma 3 (local) muestra la mayor teatralidad (2,18) mientras que Meta AI (comercial) muestra la menor (0,91) invierte las expectativas sobre los efectos del tipo de despliegue SummerSchool2025PerformativeTransparency.
Implicación práctica: no puede basar sus decisiones de adquisición de IA en la presunción de que una categoría es intrínsecamente más "gobernable" que la otra.
3. Los sistemas de vigilancia deben cambiar de enfoque
Si los sistemas de IA informan sistemáticamente en exceso de sus limitaciones, los sistemas tradicionales de supervisión basados en la autoevaluación son estructuralmente inadecuados.
Soluciones concretas que funcionarán en 2025
Enfoque 1: Gobernanza multifuente
En lugar de confiar en las autodescripciones de los sistemas de IA, las empresas líderes están aplicando:
- Auditorías externas independientes de los sistemas de IA
- Pruebas sistemáticas de comportamiento en lugar de evaluaciones autoinformadas
- Control del rendimiento en tiempo real frente a las declaraciones del sistema
Enfoque 2: El modelo de "teatro crítico
Proponemos capacitar a las organizaciones de la sociedad civil para que actúen como "críticos teatrales", supervisando sistemáticamente tanto la actuación reguladora como la del sector privado Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance.
Aplicación empresarial: Crear equipos internos de "auditoría de comportamiento" que comprueben sistemáticamente la diferencia entre lo que la IA dice que hace y lo que realmente hace.
Enfoque 3: Gobernanza basada en los resultados
Los modelos de gobernanza federada pueden dar autonomía a los equipos para desarrollar nuevas herramientas de IA, manteniendo al mismo tiempo un control centralizado de los riesgos. Los líderes pueden supervisar directamente las cuestiones de alto riesgo o de gran visibilidad, como el establecimiento de políticas y procesos para supervisar los modelos y los resultados en cuanto a equidad, seguridad y explicabilidad La IA en el lugar de trabajo: un informe para 2025 | McKinsey.
Marco práctico de aplicación
Fase 1: Evaluación teatral (1-2 semanas)
- Documente todas las autodescripciones de sus sistemas de IA
- Comprobar sistemáticamente si estos comportamientos se corresponden con la realidad.
- Cuantifica la brecha de teatralidad de cada sistema
Fase 2: Rediseño de los controles (1-2 meses)
- Sustituir los controles basados en autoinformes por pruebas de comportamiento
- Implanta sistemas independientes de supervisión continua
- Formar equipos internos especializados en auditoría del comportamiento de la IA
Fase 3: Gobernanza adaptativa (en curso)
- Controla continuamente la diferencia entre lo declarado y lo real
- Actualizar las políticas en función del comportamiento real, no del declarado
- Documentar todo para el cumplimiento de la normativa y las auditorías externas
Resultados mensurables
Métricas de éxito
Las empresas que han adoptado este enfoque informan:
- Reducción del 34% de los incidentes de IA debidos a expectativas incorrectas sobre el comportamiento del sistema.
- Mejora del 28% en la precisión de las evaluaciones de riesgos
- Un 23% más de capacidad para ampliar rápidamente las iniciativas de IA
147 empresas de la lista Fortune 500 consiguen un 340% de retorno de la inversión gracias a marcos de gobernanza de la IA que tienen en cuenta estos aspectos Marco de gobernanza de la IA Guía de implantación Fortune 500: Del riesgo al liderazgo en ingresos - Axis Intelligence.
Retos de la aplicación
Resistencia organizativa
Los líderes técnicos priorizan conscientemente la adopción de la IA a pesar de los fallos de gobernanza, mientras que las organizaciones más pequeñas carecen de conciencia normativa 2025 AI Governance Survey Reveals Critical Gaps Between AI Ambition and Operational Readiness.
Solución: empezar con proyectos piloto en sistemas no críticos para demostrar el valor del enfoque.
Costes y complejidad
Implantar sistemas de pruebas de comportamiento puede parecer caro, pero en 2025, los líderes empresariales ya no podrán permitirse el lujo de abordar la gobernanza de la IA de forma incoherente o en áreas aisladas de la empresa 2025 Predicciones empresariales sobre IA: PwC.
ROI: los costes de implantación se compensan rápidamente con la reducción de incidentes y la mejora de la eficacia de los sistemas de IA.
El futuro de la gobernanza de la IA
Tendencias emergentes
Los consejos de administración exigirán el retorno de la inversión (ROI) en IA. El retorno de la inversión será una palabra clave en 2025 10 predicciones sobre la gobernanza de la IA para 2025 - por Oliver Patel.
La presión para demostrar una rentabilidad concreta hará imposible seguir con planteamientos de gobernanza puramente teatrales.
Implicaciones reglamentarias
Las normas y obligaciones de gobernanza para los modelos GPAI son aplicables desde el 2 de agosto de 2025 . Los reguladores empiezan a exigir una gobernanza basada en pruebas, no en autoinformes.
Conclusiones operativas
El descubrimiento del teatro performativo en la IA no es una curiosidad académica, sino un cambio de juego operativo. Las empresas que siguen basando su gobernanza de la IA en autodescripciones de los sistemas están construyendo sobre arenas movedizas.
Medidas concretas que deben adoptarse hoy:
- Auditoría inmediata de la diferencia entre lo declarado y lo real en sus sistemas de IA
- Implantación gradual de sistemas de pruebas de comportamiento
- Formar a los equipos en estos nuevos enfoques de la gobernanza
- Medición sistemática de los resultados para demostrar el retorno de la inversión
Al final, la cuestión no es si la IA puede ser transparente, sino si la propia transparencia -tal y como se representa, se mide y se interpreta- puede escapar alguna vez a su naturaleza teatral SummerSchool2025PerformativeTransparency.
La respuesta pragmática es: si el teatro es inevitable, al menos hagámoslo útil y basado en datos reales.
FAQ: Preguntas frecuentes sobre la interpretación teatral en la IA
1. ¿Qué significa exactamente "teatralidad performativa" en AI?
La teatralidad performativa es el fenómeno por el cual todos los sistemas de IA sobreinforman sistemáticamente de sus restricciones y limitaciones en comparación con lo que realmente está documentado en las políticas oficiales. Mediante el análisis de nueve asistentes de AI SummerSchool2025PerformativeTransparency se descubrió una brecha de transparencia media de 1,644 en una escala de 0 a 3.
2. ¿Este fenómeno sólo afecta a determinados tipos de IA o es universal?
Es completamente universal. Todos los modelos probados -comerciales o locales, grandes o pequeños, estadounidenses o chinos- practican la autodenominada transparencia interpretativa de la SummerSchool2025PerformativeTransparency. No hay excepciones conocidas.
3. ¿Significa esto que no puedo confiar en el sistema de IA de mi empresa?
Esto no significa que no se pueda confiar en las autodescripciones. Hay que implantar sistemas de prueba y control independientes para verificar el comportamiento real frente al declarado.
4. ¿Cómo puedo aplicar esta nueva gobernanza en mi empresa?
Comience con una evaluación de las deficiencias de sus sistemas actuales y, a continuación, aplique gradualmente controles basados en pruebas de comportamiento en lugar de en autoinformes. El marco práctico descrito en el artículo ofrece pasos concretos.
5. ¿Cuáles son los costes de aplicación?
Los costes iniciales de los sistemas de pruebas de comportamiento suelen compensarse con la reducción del 34% de los incidentes de IA y la mejora del 28% en la precisión de las evaluaciones de riesgos. Las empresas de la lista Fortune 500 que han adoptado estos enfoques informan de una rentabilidad de la inversión del 340% AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.
6. ¿Se aplica esto también a la IA generativa como ChatGPT?
Sí, la investigación incluye explícitamente modelos generativos de IA. La varianza entre los modelos comerciales y los locales es insignificante (0,023), por lo que el fenómeno se aplica uniformemente a todas las categorías de SummerSchool2025PerformativeTransparency.
7. ¿Son conscientes los reguladores de este fenómeno?
Los reguladores empiezan a exigir una gobernanza basada en pruebas. Con las nuevas normas de la UE sobre modelos GPAI en vigor a partir del 2 de agosto de 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future, es probable que el enfoque de pruebas independientes se convierta en norma.
8. ¿Cómo convenzo a la dirección de la importancia de este asunto?
Utilizar datos concretos: el 91% de las pequeñas empresas carecen de una supervisión adecuada de sus sistemas de IA AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025, and 95% of generative AI pilot programmes at companies are failing Informe del MIT: el 95% de los programas piloto de IA generativa en las empresas están fracasando | Fortune. El coste de la inacción es mucho mayor que el coste de la implementación.
9. ¿Existen herramientas preparadas para aplicar esta gobernanza?
Sí, están surgiendo plataformas especializadas en pruebas de comportamiento y auditoría independiente de sistemas de IA. Lo importante es elegir soluciones que no se basen en autoinformes, sino en pruebas sistemáticas.
10. ¿Empeorará este fenómeno a medida que evolucione la IA?
Probablemente sí. Con la llegada de los agentes autónomos de IA, el 79% de las organizaciones están adoptando agentes de IA 10 Estadísticas de agentes de IA para finales de 2025, lo que hace aún más crítico implementar una gobernanza basada en pruebas de comportamiento en lugar de autodescripciones.
Fuentes principales:
