El 85% de las empresas chilenas no tiene un comité o instancia formal de gobernanza de IA, según el ITD-IA Nacional 2026 elaborado por la Cámara de Comercio de Santiago (CCS), Corfo y PMG Chile. La CCS vinculó esa brecha con su nuevo Código de Buenas Prácticas para el Desarrollo e Implementación Responsable de Inteligencia Artificial, orientado a ordenar datos, responsabilidades y supervisión antes de escalar estos sistemas.
El diagnóstico abarcó 740 empresas de distintos sectores, tamaños y zonas de Chile. El resultado agregado fue 34 de 100 puntos, correspondiente a la etapa “Pilotear” en una escala que también incluye Explorar, Escalar y Liderar. Gobernanza fue la dimensión más rezagada, con 27 puntos, frente a 31 en Tecnología y 38 tanto en Cultura como en Estrategia.
El estudio reportó además que el 82% de las compañías carece de políticas éticas de uso de IA y solo el 9% llegó a las etapas Escalar o Liderar.
Al comparar a quienes escalaron con quienes siguen en pilotos, cinco de las seis mayores diferencias aparecieron en Estrategia y Cultura —comprensión ejecutiva, hoja de ruta y priorización de casos— y solo una en Tecnología.
El Código fue elaborado con empresas socias, representantes de distintos sectores y especialistas. Sus recomendaciones se aplican al ciclo de vida completo de la Inteligencia Artificial, desde el diseño y la implementación hasta el monitoreo, y complementan el diagnóstico con controles que una organización puede incorporar a su gestión.
El código lleva la gobernanza de IA a datos y responsabilidades
El instrumento se dirige a tres grupos: proveedores que diseñan o comercializan sistemas y modelos, implementadores que los integran en procesos o servicios, y usuarios profesionales que los aplican en contextos organizacionales. La CCS lo define como una referencia ética y técnica de autorregulación gremial.
El documento establece seis principios: transparencia y explicabilidad; seguridad, dignidad y derechos de las personas; seguridad y gobernanza de sistemas y datos; no discriminación; supervisión humana; y desarrollo inclusivo, bienestar social y sostenibilidad.
En materia de datos, propone sistemas que permitan verificar la calidad y el origen de la información utilizada por la IA. También recomienda protocolos de seguridad y respuesta ante incidentes, junto con procedimientos para identificar, trazar y proteger los activos relacionados con estos sistemas. Esos registros permiten revisar de dónde provienen los datos y qué controles se aplicaron antes de usar un resultado en una decisión empresarial.
Para reducir sesgos, el Código plantea pruebas de equidad y no discriminación, documentación de sus resultados y mecanismos de detección y mitigación durante todo el ciclo de vida. En supervisión humana, pide definir responsables internos, procedimientos mínimos de control y canales para que trabajadores o usuarios informen irregularidades.
La transparencia incluye informar el papel de la empresa en la cadena de valor y declarar el uso de componentes desarrollados por terceros, como herramientas de IA generativa, cuando corresponda. Este punto amplía un problema observado en la IA empresarial: una organización necesita identificar los proveedores, modelos e infraestructura que sostienen sus procesos para preparar controles y planes de continuidad.
Adhesión voluntaria, supervisión y revisión periódica
Las empresas pueden adherir voluntariamente y asumir un compromiso de avance progresivo en los principios y prácticas. La CCS informó que las participantes recibirán un sello de empresa adherida. El propio documento mantiene por separado ese compromiso gremial y las obligaciones legales sobre datos personales, ciberseguridad, consumo y propiedad intelectual.
La implementación quedará acompañada por el Consejo de Ética y Buenas Prácticas de la CCS. Este órgano tendrá carácter consultivo y podrá emitir recomendaciones, promover auditorías voluntarias, canalizar observaciones y proponer cambios al texto. La fiscalización y las sanciones permanecen en las autoridades competentes según la legislación aplicable.
El Código establece una revisión al menos cada dos años, con posibilidad de adelantarla cuando existan cambios tecnológicos, normativos o industriales. Su actualización deberá integrar a expertos, usuarios y representantes del sector productivo bajo una perspectiva interdisciplinaria.
Para las empresas que aún operan sin comité ni política formal, las medidas descritas convierten la gobernanza de IA en tareas identificables: asignar responsables, inventariar sistemas y datos, documentar pruebas, fijar protocolos de incidentes y mantener supervisión humana sobre los usos de mayor riesgo.
