La adopción acelerada de la Inteligencia Artificial en América Latina, está redefiniendo el panorama de las organizaciones en todos los sectores. Sin embargo, respaldados por nuestros 50 años de historia y continuidad en la innovación analítica, en SAS sabemos que la velocidad sin control carece de valor a largo plazo. La verdadera transformación tecnológica exige decisiones en las que las organizaciones puedan confiar plenamente. 

Para muchos líderes empresariales, la regulación y el centro de los datos pueden percibirse como un obstáculo para la agilidad. Debemos cambiar este paradigma: la gobernanza de la IA no es una carga burocrática ni un asunto puramente legal, es el verdadero habilitador estratégico de la innovación a escala. Proporciona visibilidad y consistencia necesarias para pasar de pilotos experimentales aislados a una operación real y sostenible dentro del negocio. 

El dilema de la confianza 

SAS, en colaboración con IDC, presentó el informe Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, un estudio internacional sobre el uso, impacto y confianza de la IA dentro de las organizaciones. Solo el 40% de las empresas está invirtiendo activamente en hacer que sus sistemas de IA sean confiables mediante gobernanza, explicabilidad y salvaguardas éticas. Esto ocurre a pesar de que las organizaciones que priorizan una IA confiable tienen un 60% más de probabilidades de duplicar el retorno de inversión de sus proyectos, y quienes lideran en estas prácticas tienen 1.6 veces más probabilidades de lograrlo frente a quienes se quedan atrás. 

El estudio también revela una paradoja reveladora: entre las organizaciones que menos invierten en gobernanza, la IA Generativa se percibe como 200% más confiable que el machine learning tradicional, cuando en realidad este último es la tecnología más madura, estable y explicable de las dos. Es decir, la confianza percibida no siempre corresponde con la confiabilidad real de los sistemas, un desajuste que puede salir muy caro cuando la IA empieza a tomar decisiones autónomas. 

Bryan Harris, CTO de SAS, lo resume así: la confianza en la IA es imprescindible por el bien de la sociedad, las organizaciones y los empleados, y lograrla exige que la industria mejore sus tasas de éxito, que las personas revisen con criterio los resultados de la IA, y que los líderes capaciten a sus equipos para trabajar con esta tecnología. 

De la IA que se forma a la IA que actúa 

En SAS Innovate 2026, la conferencia anual de la compañía, este mensaje se tradujo en anuncios concretos. Marinela Profi, Global Market Strategy Lead for AI Agente and Generative AI, planteó el cambio de época con claridad: se está pasando de una IA que se entrena a una IA que actúa, y ese salto introduce nuevos requisitos de confianza, gobernanza y responsabilidad. 

Para responder a ese desafío, SAS actualizó su cartera SAS Data Management, incorporando gestión de datos preparada para IA, gobernanza por diseño, soporte para IA agéntica y aceleración analítica nativa de la nube, con capacidades de linaje, transparencia y control en los flujos donde los datos se acceden, preparan y activan. Alyssa Farrell, Global Industry Marketing for Health and Life Sciences, explicó que los datos empresariales suelen estar fragmentados entre entornos on-premise, nubes privadas y públicas, y que eso erosiona la confianza tanto en los datos como en las decisiones que se toman a partir de ellos. 

Este enfoque responde también a un riesgo creciente que muchas organizaciones aún subestiman: el shadow AI, o el uso de herramientas de inteligencia artificial fuera del radar de las áreas de riesgo y cumplimiento. Sin visibilidad centralizada, es prácticamente imposible auditar decisiones automatizadas o demostrar cumplimiento frente a marcos regulatorios cada vez más exigentes, como la Ley de IA de la Unión Europea. 

El contexto latinoamericano: una región que adopta más rápido de lo que gobierna 

América Latina vive esta tensión entre velocidad de adopción y madurez de gobernanza de forma particularmente aguda. Según cifras de IDC Latinoamérica, la inversión regional en IA alcanzó los USD 8.300 millones en 2025 —un crecimiento del 42% frente al año anterior— y se proyecta que llegue a USD 18.600 millones en 2028. Más del 90% de las organizaciones de la región ya emplea alguna forma de IA en sus operaciones, mientras que menos del 30% contará con mecanismos robustos de gobernanza en 2026, según cifras de Gartner.

En el plano normativo, la región avanza a distintas velocidades y cada vez con más decisión. Brasil se ha consolidado como referente: su Autoridade Nacional de Proteção de Dados se convirtió en abril de 2026 en agencia autónoma, y el país avanza en un proyecto de ley de IA con evaluaciones de impacto y trazabilidad de modelos. México fortalece su base de protección de datos personales de cara a una futura ley de IA. Colombia cuenta con la Ley 1581 de 2012, supervisada por la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC), y con el CONPES 4144 como hoja de ruta de política pública para el desarrollo y la gobernanza de la IA. Y a nivel multilateral, los países de la región aprobaron en 2026 la Declaración de Santo Domingo, una hoja de ruta 2026-2027 para fortalecer la gobernanza de la IA con el apoyo de la Unesco y la CAF.

Ese impulso regulatorio es una buena noticia, pero también una invitación a no esperarlo: las organizaciones que construyan hoy sus propios marcos de gobernanza (antes de que la ley lo exija)  llegarán mejor preparadas a un entorno donde el cumplimiento será, cada vez más, un requisito de negocio.

El mensaje de fondo es que sin gobernanza no hay confianza, y sin confianza no hay retorno de inversión sostenible. La transparencia y la seguridad de los datos no son un freno para la innovación, son el entorno estructurado que permite llevar la IA a su máxima velocidad sin perder el control sobre ella.