Cuando la inteligencia ya no es solo humana, las organizaciones se ven obligadas a replantear cómo distribuyen el poder. Planteamos distintos modelos organizativos que sugieren cómo estructurar la IA dentro de la empresa.
Porque la IA penetra en la estructura misma de las organizaciones: modifica cómo se decide, quién decide y cómo se supervisa. Las empresas que no diseñan un modelo para gobernarla están cediendo el poder a algoritmos y datos con criterios ajenos, aleatorios o, aún peor, desalineados.
Consiste en elegir y aplicar un modelo organizativo que determine cómo la IA está estructurada dentro de la empresa: dónde vive, quién la supervisa, quién rinde cuentas, cómo se vincula al negocio y a la ética, y qué protocolo seguimos si algo falla.
Es, en última instancia, un diseño de poder.
Sí, si tu organización fabrica productos, presta servicios, toma decisiones importantes o aspira a innovar. Integrar IA no es solo una mejora tecnológica: implica replantear estructuras, procesos y cultura. Fuerza a repensar cómo se decide, cómo se trabaja y quién tiene el control.
Visualizando qué tipo de “arquitectura de IA” está vigente o convendría adoptar en tu empresa; identificando roles, procesos, cultura y gobernanza; y formándote para gestionar la tensión entre innovación, control y ética.
Modelos de poder en organizaciones
Dentro de la oleada de adopción de IA (2020-2024) se pudieron diferenciar dos etapas: una primera ola básicamente formativa y de toma de contacto (20-23). Y una segunda, ya en el 2024, centrada en casos de uso: automatización, análisis, modelos predictivos, creación generativa y nuevas analíticas.
Hoy en día, la cuestión central es la estructura organizativa: cómo la IA se articula en roles, procesos, datos, ética y gobernanza. Ahora que ya hemos integrado la IA, nuestro nuevo problema es gobernarla. Las empresas están experimentando con distintos modelos de gobernanza porque cada modelo expresa una filosofía diferente de poder.
Cuatro posibles arquitecturas de gobernanza
Una unidad altamente especializada, un Centro de Excelencia de IA (AI CoE) o laboratorio central, se encarga de todos los aspectos críticos de la IA: estrategia, infraestructura, estándares, ética. Las unidades de negocio reciben sus directrices o implementan bajo este marco.
Ejemplo real
Chevron estableció un Centro de Excelencia (CoE) de IA en 2019 para acelerar la adopción en procesos empresariales críticos, como la estrategia de perforación y el mantenimiento de equipos. Un equipo multidisciplinar de más de 20 personas se encarga de centralizar procesos y desarrollos para agilizar el despliegue de soluciones en la compañía.
Modelo centralizado
Modelo centralizado
Un modelo organizativo que combina coordinación central con ejecución descentralizada. Las unidades de negocio tienen equipos de IA propios, pero además existe un marco corporativo común para guiar, compartir y supervisar.
Liderazgo compartido entre la unidad central y las áreas; cultura colaborativa, meritocrática, basada en estándares comunes.
Aunque no siempre se le denomina explícitamente “modelo federado”, muchos análisis sobre gobernanza de IA describen este enfoque: un marco global con capacidad de adaptación local. No es el más extendido, pero empresas como Emirates NBD lo han adoptado. El banco emprendió, junto con McKinsey & Company, una transformación a gran escala en inteligencia artificial y analítica para institucionalizar la toma de decisiones basada en datos y generar valor operativo.
Modelo FEDERADO
Modelo FEDERADO
Equilibrio anfibio
Un punto medio entre la centralización y la federación. Existe una base corporativa que define estándares, ética, infraestructura y gobernanza, pero paralelamente se habilita a las unidades de negocio para experimentar y ejecutar con libertad dentro del marco.
Modelo HÍBRIDO
Modelo HÍBRIDO
La IA se aborda como una competencia transversal y cultural: no como una función especializada o un equipo aislado, sino como parte del ADN de cada persona y cada equipo. La gobernanza es ligera, el acceso es amplio, y el modelo se basa en experimentación, democratización y aprendizaje colectivo.
Quién lidera y cómo afecta a la cultura
Liderazgo distribuido; cultura de autonomía, curiosidad, riesgo y aprendizaje colectivo.
Modelo abierto
Modelo abierto
