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La inteligencia artificial avanza a gran velocidad en ámbitos tan diversos como la selección de personal, la atención al cliente, la prevención del fraude o la gestión de la cadena de suministro. Sin embargo, su creciente presencia en los procesos empresariales también plantea una pregunta cada vez más relevante: ¿pueden las compañías explicar cómo y por qué sus sistemas de IA toman determinadas decisiones?
La Unión Europea ha concedido más tiempo para adaptarse a algunas de las obligaciones más exigentes de la Ley de IA. Los requisitos para los sistemas considerados de alto riesgo se aplicarán a partir de diciembre de 2027, mientras que determinadas aplicaciones integradas en productos regulados tendrán plazo hasta agosto de 2028.
Para el sector retail, donde la IA se utiliza cada vez más para personalizar ofertas, optimizar inventarios, prever la demanda o automatizar procesos de atención al cliente, el cumplimiento normativo va más allá de implantar nuevas herramientas. Las empresas deberán ser capaces de acreditar qué datos utilizan sus modelos, cómo se generan las recomendaciones y qué mecanismos de supervisión existen para detectar posibles errores o sesgos.
En este contexto, la compañía tecnológica Confluent identifica cuatro áreas prioritarias para reforzar la gobernanza de la inteligencia artificial.
La prórroga regulatoria ofrece más margen de maniobra, pero también aumenta la presión sobre las compañías para preparar desde ahora las evidencias que deberán presentar en los próximos años. La capacidad para demostrar transparencia, trazabilidad y control sobre los sistemas de inteligencia artificial se perfila como uno de los nuevos factores de competitividad empresarial.
