Panel: Expertos abogan por gobernanza actualizada en IA

1 de Sep. 2026 | 7:08 pm

Un grupo de expertos que participó en un panel hizo un llamado a ejercer una gobernanza actualizada en Inteligencia Artificial (IA).

Los especialistas debatieron en el foro Inteligencia Artificial: oportunidades, riesgos y decisiones estratégicas para el país, de la XIV edición del Encuentro Costa Rica.

Jaime Figueres, presidente de la Fundación Costarricense de IA Responsable, señala que los documentos de principios éticos no bastan y se siguen reproduciendo marcos regulatorios diseñados para la IA predictiva del 2019, lo que representa un desfase frente a la IA generativa.

El coordinador del Capítulo de IA en la Cámara Costarricense de Tecnologías de Información y Comunicación (Camtic) explica que esta revolución es 10 veces más rápida y profunda que las anteriores y por primera vez en la historia, el ser humano no es el único "sentado en el trono del conocimiento".

Stefanny Quesada, responsable de Ciencia de Datos y Analítica para Costa Rica en TransUnion, diferencia entre la apropiación tecnológica vs. exportación de talento y enfatiza que la IA no reemplaza al humano, sino que lo potencia.

Para definir qué decisiones deben delegarse en la IA y cuáles deben permanecer bajo control humano, ella propone evaluar tres criterios:

  • Reversibilidad: ¿El error del modelo es corregible o reversible?
  • Dignidad: ¿La decisión autónoma atenta contra la vida o la dignidad humana? Si es así, como en salud, banca o sector público, no debe automatizarse al 100%.
  • Claridad del patrón: Si son tareas altamente repetitivas, predecibles y de bajo riesgo, la automatización es deseable para liberar tiempo de los profesionales y permitirles crear más valor.

Finalmente, Quesada Navarro destaca tres razones por las que el control humano es insustituible:

  • Rendición de cuentas: La IA no puede ver a los ojos a nadie, asumir la responsabilidad de un error o ir a juicio.
  • Sesgo algorítmico: Los modelos amplifican y reproducen los sesgos discriminatorios presentes en los datos históricos.
  • Asimetría de errores: Las consecuencias de los fallos no son iguales; un falso negativo en el sector salud puede significar la muerte de una persona.