Autor: Fernando Pérez Lizano

Imagine la siguiente escena: es lunes por la mañana y un director independiente de una empresa minera peruana recibe, vía correo electrónico, el paquete de documentos para la próxima sesión de directorio. Son 120 páginas entre informes financieros, análisis de riesgo operacional, reportes de sostenibilidad y un resumen de cambios regulatorios. Tiene cinco días para procesarlo todo. La pregunta es inevitable: ¿existe una forma más inteligente de prepararse?

La inteligencia artificial generativa (en adelante, GAI por sus siglas en inglés) sugiere que sí. Esta tecnología, capaz de crear texto, imágenes, código y análisis a partir de datos existentes, ha dejado de ser una curiosidad tecnológica para convertirse en una herramienta con aplicaciones concretas en la alta dirección empresarial. Según McKinsey (2025), el 72% de las organizaciones a nivel global ya utiliza IA generativa en al menos una función de negocio, y las empresas que la integran en múltiples áreas reportan mejores resultados financieros. Sin embargo, una encuesta global de Deloitte (2024) revela que casi el 50% de los directorios aún no incluye la IA en su agenda formal. Esta brecha entre adopción operativa y supervisión estratégica representa tanto un riesgo como una oportunidad para los órganos de gobierno corporativo.

Antes de la reunión: preparación potenciada

Una reunión de directorio efectiva comienza con una preparación rigurosa. No obstante, los directores suelen enfrentarse a informes financieros densos, análisis de mercado voluminosos y evaluaciones de riesgo complejas. En muchos casos, la asimetría de información entre la gerencia y el directorio se convierte en un obstáculo para una supervisión efectiva. Aquí, la GAI puede marcar una diferencia significativa.

Al automatizar la extracción de puntos clave, permite a los directores acceder rápidamente a la información más relevante de cada documento. Puede, por ejemplo, resumir un informe trimestral en un breve resumen ejecutivo que destaque tendencias críticas, riesgos emergentes y oportunidades no exploradas. Además, puede proponer preguntas basadas en datos históricos, ayudando a los directores a anticipar discusiones clave antes de llegar a la sesión. Anand y Wu (2025) proponen un marco estratégico basado en dos factores: el costo del error y el tipo de conocimiento requerido. Las tareas de preparación que dependen de datos explícitos —como la síntesis de reportes financieros— son especialmente aptas para la GAI, mientras que aquellas que requieren juicio contextual demandan supervisión humana directa.

Durante la reunión: un copiloto estratégico

Durante la sesión, la dinámica puede volverse intensa, con debates que requieren consultas rápidas a datos externos o la redacción de acuerdos sobre la marcha. La GAI puede actuar como un copiloto silencioso, proporcionando información relevante sin interrupciones. Si surgen discusiones sobre el impacto de una nueva regulación, por ejemplo, puede ofrecer un análisis comparativo con casos similares en otros mercados en cuestión de segundos. También puede redactar borradores de conclusiones en tiempo real, facilitando la formalización de acuerdos con un lenguaje claro y preciso. Incluso puede transcribir y organizar las discusiones, generando un registro estructurado que luego servirá como insumo para el seguimiento de compromisos.

No obstante, esta capacidad exige cautela. Un estudio experimental reciente con casi 300 ejecutivos demostró que quienes consultaron ChatGPT para realizar predicciones se volvieron significativamente más optimistas y confiados, pero produjeron pronósticos menos precisos que quienes deliberaron con colegas (Lebovitz et al., 2025). La voz autoritativa de la IA y el nivel de detalle de sus respuestas generaron una falsa sensación de certeza, sin el escepticismo saludable que aporta la deliberación entre pares. Para los directorios, la lección es clara: la GAI debe complementar, nunca sustituir, el debate colectivo y el juicio experto.

Después de la reunión: del acuerdo a la acción

Una vez finalizada la sesión, el desafío está en garantizar que los acuerdos se traduzcan en acciones concretas. Tradicionalmente, este proceso depende de actas manuales, recordatorios por correo y revisiones constantes, lo que puede generar demoras o inconsistencias.

La GAI optimiza esta etapa al elaborar actas ejecutivas con los acuerdos clave, asignar tareas de forma automática y programar recordatorios a los responsables. Puede, además, monitorear el progreso de las iniciativas aprobadas, alertando al directorio cuando algún indicador se desvíe de lo esperado. Esto no solo mejora la rendición de cuentas, sino que permite ajustar estrategias con mayor agilidad. Investigaciones recientes sugieren que la IA generativa supera a los humanos en tareas basadas en datos como optimización de mercado y diseño de producto, pero presenta limitaciones ante disrupciones impredecibles (Trunk y Birkel, 2024). El seguimiento post-directorio, por su naturaleza estructurada y basada en datos explícitos, es un terreno particularmente fértil para esta tecnología.

Gobernanza: la agenda pendiente

Más allá del uso operativo, los directorios enfrentan una responsabilidad ineludible: supervisar cómo la organización adopta y gestiona la IA. Sundararajan (2024) propone un marco de gobernanza basado en una doble lente de riesgo y regulación, que permite a los directorios priorizar los aspectos críticos de supervisión y elegir estrategias robustas de oversight, desde la autorregulación proactiva hasta el monitoreo regulatorio.

Esta perspectiva es especialmente relevante en mercados como el peruano, donde la regulación específica sobre IA aún está en desarrollo. Los directorios no pueden esperar a que el marco legal los alcance; deben anticiparse estableciendo políticas internas sobre el uso de datos, la protección de información confidencial, la mitigación de sesgos algorítmicos y la transparencia en las decisiones asistidas por IA. El World Economic Forum (2024) subraya que la gobernanza efectiva de la IA generativa requiere un enfoque colaborativo que involucre a reguladores, empresas e investigadores, reconociendo que las dinámicas de adopción superan con frecuencia la capacidad de respuesta de los gobiernos.

McKinsey (2025) identifica seis acciones clave para los directorios: alinear la postura de IA con la estrategia corporativa, clarificar la propiedad del oversight, codificar políticas de gobernanza, mantener el tema como prioridad recurrente en la agenda, elevar la alfabetización en IA del propio directorio y equilibrar la innovación con la gestión de riesgos. En el contexto peruano, donde sectores como minería, banca y retail lideran la transformación digital, los directorios tienen la oportunidad de posicionarse como catalizadores de una adopción responsable, estableciendo estándares antes de que la regulación formal los exija.

Conclusión: amplificar, no reemplazar

La incorporación de la GAI no reemplaza el juicio, la visión estratégica ni la experiencia del director. Por el contrario, amplífica sus capacidades para enfocarse en lo que realmente importa: pensar con mayor profundidad, resguardar el propósito organizacional y liderar con impacto. El director del presente no solo debe comprender estas herramientas, sino integrarlas activamente en su labor de manera ética y estratégica.

En un entorno empresarial cada vez más competitivo y dinámico, los directorios que aprovechen la GAI estarán mejor preparados para anticipar cambios, mitigar riesgos y capitalizar oportunidades. Pero la ventaja no será solo para quienes adopten la tecnología más rápido, sino para quienes lo hagan con la gobernanza adecuada. La pregunta ya no es si debemos adoptar esta tecnología, sino cómo integrarla en la sala de directorio con criterio, responsabilidad y visión de largo plazo.

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Referencias

Abrash, L., Probst, A. y Edelman, K. (2024). Governance of AI: A critical imperative for today’s boards. Deloitte Global Boardroom Program. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/leadership/successful-ai-oversight-may-require-more-engagement-in-the-boardroom.html

Anand, B. N. y Wu, A. (2025). The gen AI playbook for organizations. Harvard Business Review, 103(6). https://hbr.org/2025/11/the-gen-ai-playbook-for-organizations

Lebovitz, S., Lifshitz-Assaf, H., Levina, N. y Mayer, A. (2025). Research: Executives who used gen AI made worse predictions. Harvard Business Review. https://hbr.org/2025/07/research-executives-who-used-gen-ai-made-worse-predictions

McKinsey & Company. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey Global Survey on AI. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

McKinsey & Company. (2025). Elevating board governance through AI posture and archetypes. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/the-ai-reckoning-how-boards-can-evolve

Sundararajan, A. (2024). How corporate boards must approach AI governance. NYU Stern School of Business. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5016014

Trunk, A. y Birkel, H. (2024). AI can (mostly) outperform human CEOs. Harvard Business Review. https://hbr.org/2024/09/ai-can-mostly-outperform-human-ceos

World Economic Forum. (2024). Governance in the age of generative AI: A 360° approach for resilient policy and regulation. https://www.weforum.org/publications/governance-in-the-age-of-generative-ai/