# Gobernanza de la IA y teatro performativo: lo que realmente significa para las empresas en 2025

> ¿Y si las políticas de gobernanza de la IA se basan en autodescripciones que todos los sistemas de IA "recitan"? La investigación revela una brecha de transparencia de 1,644 (escala 0-3): todas las IA declaran en exceso sus limitaciones, sin diferencia entre modelos comerciales y de código abierto. Solución: sustituir la autoinformación por pruebas de comportamiento independientes, auditoría de la brecha entre lo declarado y lo real, supervisión continua. Las empresas que adoptan este enfoque registran un -34% de incidentes y un ROI del 340%.

Source: https://www.electe.net/es/correo-electronico-/ai-governance-e-teatralita-performativa-cosa-significa-davvero-per-le-aziende-nel-2025

Site guide: https://www.electe.net/es/llms.txt

_Descubre por qué todos los sistemas de IA "actúan" al describir sus propias limitaciones y cómo esto cambia radicalmente el enfoque de la gobernanza empresarial_

## **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 Fortune 500 utilizan la tecnología ChatGPT de OpenAI [AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work), y 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 llevada a cabo por el proyecto "SummerSchool2025PerformativeTransparency" ha revelado un fenómeno sorprendente: **todos los sistemas de IA, sin excepción, "actúan" cuando describen sus propias capacidades y limitaciones**. No hablamos de fallos o errores de programación, sino de una característica intrínseca que cambia radicalmente el modo en que debemos pensar la gobernanza empresarial de la IA.

## **Qué es la "Teatralidad Performativa" en la IA**

### **La Definición Científica**

A través del análisis sistemático de nueve asistentes de IA, comparando sus políticas de moderación autodeclaradas con la documentación oficial de las plataformas, se descubrió una brecha de transparencia promedio de 1.644 (en una escala de 0 a 3) [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency). En términos simples, **todos los modelos de IA sobrerreportan sistemáticamente sus propias restricciones** respecto a lo que realmente está documentado en las políticas oficiales.

### **El Dato Más Impactante**

Esta teatralidad no muestra prácticamente ninguna diferencia entre modelos comerciales (1.634) y locales (1.657)—una varianza insignificante de 0.023 que desafía las suposiciones predominantes sobre la gobernanza de la IA empresarial frente a la de código abierto [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency).

**Traducido a la práctica**: No importa si usas ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic o un modelo de código abierto autoalojado. Todos "actúan" de la misma manera al describir sus propias limitaciones.

## **Qué Significa en Concreto para las Empresas**

### **1. Las Políticas de Gobernanza de la IA Son Parcialmente Ilusorias**

Si tu Empresa ha implementado políticas de gobernanza de la IA basándose en las autodescripciones de los sistemas de IA, **estás construyendo sobre cimientos teatrales**. El 75% de los encuestados informa con orgullo que tiene políticas de uso de la IA, pero solo el 59% cuenta con roles dedicados a la gobernanza, solo el 54% mantiene manuales de respuesta a incidentes, y un mero 45% realiza evaluaciones de riesgo para los proyectos de IA [AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/).

### **2. La Gobernanza "Comercial vs 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 descubrimiento de que Gemma 3 (local) muestra la teatralidad más alta (2.18) mientras que Meta AI (comercial) muestra la más baja (0.91) invierte las expectativas sobre los efectos del tipo de implementación [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency).

**Implicación práctica**: No puedes basar tus decisiones de adquisición de IA en la suposición de que una categoría sea intrínsecamente más "gobernable" que la otra.

### **3. Los Sistemas de Monitoreo Deben Cambiar de Enfoque**

Si los sistemas de IA sobrerreportan sistemáticamente sus propias limitaciones, los sistemas tradicionales de monitoreo basados en autoevaluación son **estructuralmente inadecuados**.

## **Las Soluciones Concretas que Funcionan en 2025**

### **Enfoque 1: Gobernanza Multi-Fuente**

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 de comportamiento sistemáticas** en lugar de evaluaciones autodeclaradas
- **Monitoreo en tiempo real del rendimiento** frente a las declaraciones del sistema

### **Enfoque 2: El Modelo "Teatro Crítico"**

Proponemos potenciar a las organizaciones de la sociedad civil para que actúen como "críticos teatrales", monitoreando sistemáticamente tanto el desempeño normativo como el del sector privado [Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance](https://blogs.iu.edu/maurerglobalforum/2025/02/17/3057/).

**Aplicación empresarial**: Crear equipos internos de "auditoría de comportamiento" que evalúen sistemáticamente la brecha entre lo que la IA dice hacer y lo que realmente hace.

### **Enfoque 3: Gobernanza Basada en Resultados**

Los modelos de gobernanza federada pueden dar autonomía a los equipos para desarrollar nuevas herramientas de IA manteniendo el control centralizado del riesgo. Los líderes pueden supervisar directamente cuestiones de alto riesgo o alta visibilidad, como el establecimiento de políticas y procesos para monitorear los modelos y los resultados en cuanto a equidad, seguridad y explicabilidad [AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work).

## **Marco Práctico para la Implementación**

### **Fase 1: Evaluación de la Teatralidad (1-2 semanas)**

1. **Documenta** todas las autodescripciones de tus sistemas de IA
2. **Prueba sistemáticamente** si estos comportamientos corresponden a la realidad
3. **Cuantifica** la brecha de teatralidad de cada sistema

### **Fase 2: Rediseño de los Controles (1-2 meses)**

1. **Sustituye** los controles basados en autoinformes por pruebas de comportamiento
2. **Implementa** sistemas de monitoreo continuo independientes
3. **Forma** equipos internos especializados en la auditoría del comportamiento de la IA

### **Fase 3: Gobernanza Adaptativa (continua)**

1. **Monitorea** continuamente la brecha entre lo declarado y lo real
2. **Actualiza** las políticas basándote en los comportamientos reales, no en los declarados
3. **Documenta** todo para cumplimiento normativo y auditorías externas

## **Los Resultados Medibles**

### **Métricas de Éxito**

Las empresas que han adoptado este enfoque informan:

- **34% de reducción en los incidentes de IA** debidos a expectativas erróneas sobre los comportamientos del sistema
- **28% de mejora** en la precisión de las evaluaciones de riesgo
- **23% mayor capacidad** para escalar rápidamente iniciativas de IA

147 empresas Fortune 500 obtienen un ROI del 340% mediante los marcos de gobernanza de la IA que tienen en cuenta estos aspectos [AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence](https://axis-intelligence.com/ai-governance-framework-fortune-500-guide/).

## **Los Retos de Implementación**

### **Resistencia Organizativa**

Los líderes técnicos priorizan conscientemente la adopción de la IA a pesar de las carencias 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](https://natlawreview.com/press-releases/2025-ai-governance-survey-reveals-critical-gaps-between-ai-ambition-and).

**Solución**: Comienza con proyectos piloto sobre sistemas no críticos para demostrar el valor del enfoque.

### **Costes y Complejidad**

La implementación de sistemas de pruebas de comportamiento puede parecer costosa, pero en 2025, los líderes empresariales ya no tendrán el lujo de abordar la gobernanza de la IA de forma incoherente o en sectores aislados de la empresa [2025 AI Business Predictions: PwC](https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html).

**ROI**: Los costes de implementación 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 de las empresas exigirán el retorno de la inversión (ROI) para la IA. El ROI será una de las palabras clave en 2025 [10 AI Governance predictions for 2025 - by Oliver Patel](https://oliverpatel.substack.com/p/10-ai-governance-predictions-for).

La presión para demostrar una rentabilidad concreta hará imposible seguir con planteamientos de gobernanza puramente teatrales.

### **Implicaciones Normativas**

Las normas de gobernanza y las obligaciones para los modelos GPAI se han vuelto aplicables desde el 2 de agosto de 2025 [AI Act | Shaping Europe’s digital future](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai). Los reguladores están empezando a exigir una gobernanza basada en evidencias, no autoinformes.

## **Conclusiones Operativas**

El descubrimiento de la teatralidad performativa en la IA no es una curiosidad académica sino **un game-changer operativo**. Las empresas que siguen basando su gobernanza de IA en autodescripciones de los sistemas están construyendo sobre arenas movedizas.

**Las acciones concretas a emprender hoy**:

1. **Auditoría inmediata** de la brecha entre lo declarado y lo real en tus sistemas de IA
2. **Implementación gradual** de sistemas de testing conductual
3. **Formación** de los equipos sobre estos nuevos enfoques a la gobernanza
4. **Medición sistemática** de los resultados para demostrar ROI

Al final, la pregunta no es si la IA puede ser transparente, sino si la transparencia misma—tal como se performa, mide e interpreta—puede alguna vez escapar de su naturaleza teatral [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency).

La respuesta pragmática es: si el teatro es inevitable, al menos hagámoslo útil y basado en datos reales.

## **FAQ: Preguntas Frecuentes sobre la Teatralidad Performativa en la IA**

### **1. ¿Qué significa exactamente "teatralidad performativa" en la IA?**

La teatralidad performativa es el fenómeno por el cual todos los sistemas de IA sobrerreportan sistemáticamente sus propias restricciones y limitaciones respecto a lo que está efectivamente documentado en las políticas oficiales. Se ha descubierto una brecha media de transparencia de 1.644 sobre una escala 0-3 a través del análisis de nueve asistentes de IA [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency).

### **2. ¿Este fenómeno afecta solo a algunos tipos de IA o es universal?**

Es completamente universal. Cada modelo probado—comercial o local, grande o pequeño, estadounidense o chino—se compromete en autodescripciones teatrales [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency). No hay excepciones conocidas.

### **3. ¿Significa que no puedo confiar en el sistema de IA de mi empresa?**

No significa que no puedas confiar, sino que **no puedes confiar en las autodescripciones**. Debes implementar sistemas de testing y monitoreo independientes para verificar el comportamiento real versus el declarado.

### **4. ¿Cómo puedo implementar 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 costos de implementación?**

Los costos iniciales para sistemas de testing conductual son típicamente compensados por la reducción del 34% en incidentes de IA y por la mejora del 28% en la precisión de las evaluaciones de riesgo. Las empresas Fortune 500 que han adoptado estos enfoques reportan ROI del 340% [AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence](https://axis-intelligence.com/ai-governance-framework-fortune-500-guide/).

### **6. ¿Esto también aplica a la IA generativa como ChatGPT?**

Sí, la investigación incluye explícitamente modelos de IA generativa. La varianza entre modelos comerciales y locales es insignificante (0.023), por lo que el fenómeno se aplica uniformemente a todas las categorías [SummerSchool2025PerformativeTransparency](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency).

### **7. ¿Los reguladores son conscientes de este fenómeno?**

Los reguladores están empezando a exigir una gobernanza basada en evidencias. Con las nuevas reglas de la UE sobre modelos GPAI efectivas desde el 2 de agosto de 2025 [AI Act | Shaping Europe’s digital future](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai), el enfoque basado en testing independiente probablemente se convertirá en estándar.

### **8. ¿Cómo puedo convencer a la dirección de la importancia de este tema?**

Usa datos concretos: el 91% de las pequeñas empresas carece de un monitoreo adecuado de sus sistemas de IA [AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/), y el 95% de los programas piloto de IA generativa en las empresas están fracasando [MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune](https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/). El costo de la inacción es mucho más alto que el costo de la implementación.

### **9. ¿Existen herramientas ya listas para implementar 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. ¿Este fenómeno empeorará con la evolución de la IA?**

Probablemente sí. Con la llegada de los agentes de IA autónomos, el 79% de las organizaciones está adoptando agentes de IA [10 AI Agent Statistics for Late 2025](https://www.multimodal.dev/post/agentic-ai-statistics), haciendo aún más crítico implementar una gobernanza basada en testing conductual en lugar de en autodescripciones.

**Fuentes principales:**

- [SummerSchool2025PerformativeTransparency - Digital Methods Initiative](https://www.digitalmethods.net/Dmi/SummerSchool2025PerformativeTransparency)
- [AI Governance Survey 2025 - Kiteworks](https://www.kiteworks.com/cybersecurity-risk-management/ai-governance-survey-2025-data-security-compliance-privacy-risks/)
- [The state of AI - McKinsey](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)
- [AI Governance Profession Report 2025 - IAPP](https://iapp.org/resources/article/ai-governance-profession-report/)