{"id":3210,"date":"2025-09-17T07:50:43","date_gmt":"2025-09-16T23:50:43","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/agentic-ai-at-scale-redefining-management-for-a-superhuman-workforce\/"},"modified":"2025-09-17T07:50:43","modified_gmt":"2025-09-16T23:50:43","slug":"la-inteligencia-artificial-agentica-a-escala-redefine-la-gestion-para-una-mano-de-obra-sobrehumana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/es\/la-inteligencia-artificial-agentica-a-escala-redefine-la-gestion-para-una-mano-de-obra-sobrehumana\/","title":{"rendered":"Redefinir la gesti\u00f3n para una mano de obra sobrehumana"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1290\" height=\"860\" data-id=\"3208\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-3208\"\/><\/figure>\n\t\t\t\t\t\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"1133\" data-id=\"3209\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-3209\"\/><\/figure>\n\t\t\t\t\t<\/figure>\n<br><div>\n\n    <div class=\"article-left-col\">\n        <section class=\"article-topics\">\n    <h4 class=\"article-topics__title\">Temas<\/h4>\n    \n<\/section>\n            <section class=\"article-section\">\n\n        <h4 class=\"article-section__title\">IA responsable<\/h4>\n        <p>\n            La iniciativa de IA responsable examina c\u00f3mo las organizaciones definen y abordan las pr\u00e1cticas, pol\u00edticas y normas de IA responsable. Bas\u00e1ndose en encuestas a ejecutivos de todo el mundo y en grupos de expertos m\u00e1s reducidos, el programa re\u00fane perspectivas de diversos sectores y zonas geogr\u00e1ficas con el objetivo de ofrecer informaci\u00f3n pr\u00e1ctica sobre esta \u00e1rea de inter\u00e9s incipiente pero importante para los l\u00edderes de toda la industria.        <\/p>\n        \n                    \n        \n        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/big-ideas\/responsible-ai\/\" class=\"article-section__link\">\n              \n           M\u00e1s de esta serie\n                      <\/a>\n\n    <\/section>\n    <\/div>\n\n\n    \n\n\n\n\n\n    \n\n    \n        \n\n    \n    \n\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n                \n                <\/aside><aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n                \n                <\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img decoding=\"async\" alt=\"\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.jpg\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.jpg\" alt=\"\"\/><br\/><\/figure>\n<p>Por cuarto a\u00f1o consecutivo, <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> y Boston Consulting Group (BCG) han reunido a un grupo internacional de expertos en inteligencia artificial formado por acad\u00e9micos y profesionales para que nos ayuden a comprender c\u00f3mo se est\u00e1 aplicando la inteligencia artificial responsable en las organizaciones de todo el mundo. En la primavera de 2025, tambi\u00e9n realizamos una encuesta a ejecutivos de todo el mundo con 1.221 respuestas para conocer el grado en que las organizaciones est\u00e1n abordando la IA responsable. En nuestra <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/ai-explainability-how-to-avoid-rubber-stamping-recommendations\">art\u00edculo m\u00e1s reciente<\/a>En el art\u00edculo anterior, exploramos la relaci\u00f3n entre la explicabilidad y la supervisi\u00f3n humana a la hora de responsabilizar a los sistemas de IA. En esta ocasi\u00f3n, profundizamos en la responsabilidad de la IA ag\u00e9ntica. Aunque no existe una definici\u00f3n consensuada, <em>IA ag\u00e9ntica<\/em> se refiere en general a los sistemas de IA capaces de perseguir objetivos de forma aut\u00f3noma tomando decisiones, emprendiendo acciones y adapt\u00e1ndose a entornos din\u00e1micos sin supervisi\u00f3n humana constante. Seg\u00fan <a href=\"https:\/\/aiagentindex.mit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00cdndice de agentes de IA del MIT<\/a>La implantaci\u00f3n de estos sistemas est\u00e1 aumentando en campos como la ingenier\u00eda de software y el servicio al cliente, a pesar de la escasa transparencia sobre sus componentes t\u00e9cnicos, usos previstos y seguridad. <\/p>\n<p>Dada la aparente falta de gobernanza, pedimos a nuestro panel que reaccionara a la siguiente provocaci\u00f3n: <em>Responsabilizar a la IA de sus decisiones y acciones requiere nuevos enfoques de gesti\u00f3n.<\/em>. Una clara mayor\u00eda (69%) est\u00e1 de acuerdo o muy de acuerdo con la afirmaci\u00f3n, argumentando que la IA ag\u00e9ntica presenta un cambio de paradigma debido a su capacidad para realizar tareas complejas de forma aut\u00f3noma a escala y su potencial para crear una mano de obra sobrehumana. Muchos expertos sostienen que los marcos de gesti\u00f3n deben replantearse para adaptarse a la nueva din\u00e1mica en la que los seres humanos colaboran cada vez m\u00e1s con agentes de IA en el lugar de trabajo. Sin embargo, una s\u00f3lida minor\u00eda (25%) se opone a este punto de vista, advirtiendo de que refleja una especie de \"excepcionalismo de la IA\" que podr\u00eda desviar la atenci\u00f3n de la responsabilidad de las personas y las organizaciones. Creen, en cambio, que los marcos de gesti\u00f3n existentes pueden adaptarse para mantener una clara responsabilidad humana sobre el dise\u00f1o, el comportamiento y los resultados de los sistemas de IA ag\u00e9ntica.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, compartimos los puntos de vista de nuestros panelistas y nos basamos en nuestra propia experiencia en RAI para recomendar c\u00f3mo las organizaciones pueden introducir nuevos enfoques de gesti\u00f3n o reimaginar los existentes para mejorar la rendici\u00f3n de cuentas y la supervisi\u00f3n de los sistemas de IA ag\u00e9ntica y una fuerza de trabajo cada vez m\u00e1s h\u00edbrida entre humanos e IA.<\/p>\n<div class=\"callout-highlight callout-highlight--transparent\">\n<aside class=\"l-content-wrap\">\n<article>\n<h4>Responsabilizar a la IA ag\u00e9ntica de sus decisiones y acciones requiere nuevos enfoques de gesti\u00f3n.<\/h4>\n<p class=\"caption mb30\">Aunque una clara mayor\u00eda (casi 70%) de nuestros panelistas est\u00e1 muy de acuerdo o de acuerdo con esta afirmaci\u00f3n, una s\u00f3lida minor\u00eda (25%) se opone a esta opini\u00f3n.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras: Totalmente en desacuerdo: 8%; En desacuerdo: 17%; Ni de acuerdo ni en desacuerdo: 6%; De acuerdo: 36%; Totalmente de acuerdo: 33%\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.png\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Redefining-Management-for-a-Superhuman-Workforce.png\" alt=\"Gr\u00e1fico de barras: Totalmente en desacuerdo: 8%; En desacuerdo: 17%; Ni de acuerdo ni en desacuerdo: 6%; De acuerdo: 36%; Totalmente de acuerdo: 33%\"\/><\/p>\n<p class=\"attribution\">Fuente: Panel de 36 expertos en estrategia de inteligencia artificial.<\/p>\n<\/article>\n<\/aside>\n<\/div>\n<p><strong>Los sistemas de IA agen\u00e9tica desaf\u00edan los modelos de gesti\u00f3n tradicionales.<\/strong> La mayor\u00eda de nuestros expertos cree que la IA ag\u00e9ntica requiere nuevos enfoques de gesti\u00f3n debido a su mayor autonom\u00eda y complejidad en comparaci\u00f3n con tecnolog\u00edas anteriores. Como observa Shamina Singh, presidenta del Centro Mastercard para el Crecimiento Inclusivo, \"estos sistemas aportan niveles de autonom\u00eda, complejidad y riesgo sin precedentes, lo que obliga a las organizaciones a replantearse las estrategias de gesti\u00f3n tradicionales.\" Jai Ganesh, jefe de producto de Harman International, se\u00f1ala que \"los sistemas de gesti\u00f3n tradicionales est\u00e1n dise\u00f1ados para sistemas deterministas\", mientras que \"los sistemas de IA ag\u00e9ntica funcionan de forma independiente, est\u00e1n orientados a objetivos y tienen capacidad de memoria y razonamiento, lo que hace que sus decisiones sean complejas, aut\u00f3nomas y opacas\". Esto, argumenta, \"hace necesaria la definici\u00f3n de las funciones de los agentes, incluidas las decisiones permitidas, los l\u00edmites de uso de los datos, los l\u00edmites \u00e9ticos y la escalada de los umbrales de confianza\". Aunque existen con los trabajadores humanos, son impl\u00edcitas y dependen del juicio tanto del director como del trabajador. Sin embargo, los sistemas de IA agen\u00e9tica requieren normas y umbrales definidos expl\u00edcitamente. Conseguir que sean correctos puede ser todo un reto y queda fuera de los modelos de gesti\u00f3n tradicionales. Yan Chow, de Automation Anywhere, a\u00f1ade: \"Probar la causalidad y el fallo se vuelve incre\u00edblemente dif\u00edcil, especialmente con sistemas de IA complejos, aut\u00f3nomos y opacos.\" <\/p>\n<p>Nuestros expertos tambi\u00e9n se\u00f1alan que la velocidad y la escala sobrehumanas de la IA ag\u00e9ntica son especialmente perturbadoras. Como explica Shelley McKinley, directora jur\u00eddica de GitHub, \"los flujos de trabajo actuales no se construyeron teniendo en cuenta la velocidad y la escala de la IA, por lo que para subsanar las deficiencias ser\u00e1n necesarios nuevos modelos de gobernanza, v\u00edas de decisi\u00f3n m\u00e1s claras y procesos redise\u00f1ados que permitan rastrear, auditar e intervenir en las decisiones impulsadas por la IA.\"  <\/p>\n<p>Tshilidzi Marwala, de la Universidad de las Naciones Unidas, coincide en que \"debido a su toma de decisiones aut\u00f3noma, su aprendizaje adaptativo y sus operaciones de alta velocidad, la IA ag\u00e9ntica es dif\u00edcil de manejar para los modelos de gesti\u00f3n tradicionales, creados para la agencia humana\". David Hardoon, responsable de habilitaci\u00f3n de IA en Standard Chartered Bank, advierte: \"Los viejos modelos de gesti\u00f3n, creados para sistemas de ritmo humano, se quedan cortos a la hora de seguir el comportamiento din\u00e1mico de la IA, con el riesgo de que se produzcan errores o da\u00f1os no abordados\". Esto \"puede acarrear consecuencias importantes si no se controla\", a\u00f1ade, \"lo que requiere una supervisi\u00f3n automatizada con guardarra\u00edles \u00e9ticos\". <\/p>\n<p>Ante estos retos, varios panelistas abogan por una supervisi\u00f3n continua e iterativa. Como explica Franziska Weindauer, Directora General de T\u00dcV AI.Lab, \"estos sistemas toman decisiones por s\u00ed solos, y esas decisiones pueden afectar directamente a las personas, los flujos de trabajo y las decisiones cr\u00edticas\". La gobernanza de la IA, dice, significa que los humanos permanecen implicados a lo largo de todo el ciclo de vida. Sin embargo, a\u00f1ade Weindauer, \"no basta con ejecutar una lista de comprobaci\u00f3n una vez y darlo por hecho\", sino que \"para rendir cuentas, las organizaciones necesitan herramientas y procesos que sigan los sistemas de IA durante todo su uso\". Douglas Hamilton, responsable de investigaci\u00f3n e ingenier\u00eda de IA en Nasdaq, sugiere convertir \"las revisiones peri\u00f3dicas y r\u00e1pidas de los procesos en un proceso t\u00e9cnico de aprendizaje y dise\u00f1o impulsado por la rentabilidad\". Los directivos necesitar\u00e1n nuevas habilidades para proporcionar una supervisi\u00f3n eficaz, y los dise\u00f1adores de sistemas de IA ag\u00e9ntica deben crear sistemas que permitan este tipo de supervisi\u00f3n. <\/p>\n<p><strong>La IA agen\u00e9tica nos obliga a replantearnos la relaci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas.<\/strong> M\u00e1s all\u00e1 de la supervisi\u00f3n t\u00e9cnica, la gesti\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica tambi\u00e9n requiere claridad sobre la relaci\u00f3n entre los seres humanos y los agentes de IA. Katia Walsh, responsable de IA de Apollo Global Management, aboga por un modelo colaborativo: \"Si procedemos de forma responsable, los humanos colaborar\u00e1n con los \"trabajadores de IA\", los supervisar\u00e1n y se asegurar\u00e1n de que alcanzan los objetivos previstos con integridad\". Pero otros cuestionan si la supervisi\u00f3n humana debe prevalecer siempre. \"El verdadero reto llega cuando los humanos anulan la IA y se equivocan\", postula Alyssa Lefaivre \u0160kopac, directora de confianza y seguridad de la IA en el Alberta Machine Intelligence Institute. Se pregunta: \"\u00bfDebe darse siempre prioridad a la toma de decisiones humana, o tenemos que diferir a la IA en ciertos casos?\". Del mismo modo, Hamilton advierte que \"los sistemas de IA ag\u00e9ntica exigen que los gestores piensen detenidamente en los costes de equivocarse, qu\u00e9 intervenciones son aceptables sin supervisi\u00f3n humana y cu\u00e1les la requerir\u00edan\". <\/p>\n\n<p>Nuestros expertos tambi\u00e9n hacen hincapi\u00e9 en que todo el mundo debe replantearse la responsabilidad, ya que los agentes de la IA no son personas, lo que significa que todav\u00eda no podemos exigirles responsabilidades de la misma manera. \"Como la IA carece de personalidad jur\u00eddica\", se\u00f1ala Chow, \"no puede ser demandada directamente, encarcelada o considerada responsable del mismo modo que los seres humanos o las empresas\". Marwala a\u00f1ade: \"Tambi\u00e9n son esenciales nuevos marcos legales y \u00e9ticos porque los sistemas legales existentes no reconocen a la IA como persona jur\u00eddica, lo que requiere una gesti\u00f3n proactiva y abierta del ciclo de vida de la IA que vaya m\u00e1s all\u00e1 de las m\u00e9tricas de rendimiento convencionales.\" McKinley, de GitHub, sostiene que \"dado que la IA no es una persona o entidad jur\u00eddica, la rendici\u00f3n de cuentas por las decisiones y acciones exige una responsabilidad amplia y compartida desde el principio\". Y a\u00f1ade: \"Los creadores de IA agen\u00e9tica deben incorporar elementos como la transparencia y la supervisi\u00f3n humana durante el desarrollo, mientras que los usuarios deben desplegarlas de forma responsable y supervisar y documentar sus repercusiones\".  <\/p>\n<p><strong>En \u00faltima instancia, se trata de responsabilizar a las personas, no a la IA.<\/strong> No todo el mundo est\u00e1 de acuerdo en que la IA ag\u00e9ntica exija nuevos modelos de gesti\u00f3n. Ben Dias, cient\u00edfico jefe de IA en IAG, rechaza la idea de que \"la IA requiera cambios revolucionarios en las pr\u00e1cticas organizativas probadas\", argumentando que \"los directivos delegan habitualmente en miembros del equipo cuyos procesos de toma de decisiones no pueden predecir o controlar totalmente, pero mantienen la responsabilidad mediante l\u00edmites claros, una supervisi\u00f3n centrada en los resultados y un seguimiento adecuado\". Para Dias, \"la IA ag\u00e9ntica simplemente representa un nuevo tipo de miembro de equipo dentro de este marco establecido\". El presidente del RAI Institute, Manoj Saxena, argumenta de forma similar que \"si su IA act\u00faa como un empleado (o peor, como un equipo de aut\u00f3nomos), es hora de empezar a gestionarla como tal\".   <\/p>\n\n<p>Otros tambi\u00e9n consideran que los llamamientos a nuevos modelos de gesti\u00f3n est\u00e1n fuera de lugar. Para Richard Benjamins, codirector ejecutivo de RAIght.ai, \"afirmar que se necesitan nuevos enfoques de gesti\u00f3n para transferir la responsabilidad de las personas a los sistemas de inteligencia artificial es, en la situaci\u00f3n actual, ir demasiado lejos\". En su lugar, estos expertos subrayan que la responsabilidad debe seguir recayendo firmemente en las personas y organizaciones que est\u00e1n detr\u00e1s de la tecnolog\u00eda. Como dice Steven Vosloo, de UNICEF, \"es importante reconocer de entrada que la IA ag\u00e9ntica (es decir, el software) no puede ser responsable de sus decisiones y acciones\", y que \"las personas que hacen y despliegan el software son responsables de su comportamiento\". La directora ejecutiva de Partnership on AI, Rebecca Finlay, comparte la opini\u00f3n de que \"responsabilizar a la IA ag\u00e9ntica es responsabilizarnos a nosotros mismos y a los dem\u00e1s de las decisiones que tomamos sobre c\u00f3mo y cu\u00e1ndo utilizar esta nueva tecnolog\u00eda\". Como resume Mark Surman, presidente de Mozilla, \"quienes implantan los sistemas de IA y los proporcionan a los usuarios finales son los que tienen que rendir cuentas, no la propia IA\".<\/p>\n<h3>Recomendaciones<\/h3>\n<p>En resumen, ofrecemos las siguientes recomendaciones para las organizaciones que buscan mejorar la responsabilidad sobre los sistemas de IA ag\u00e9ntica:<\/p>\n<p><strong>1. Adoptar enfoques de gesti\u00f3n basados en el ciclo de vida.<\/strong> La IA ag\u00e9ntica es r\u00e1pida, compleja y din\u00e1mica. Implemente un proceso de gesti\u00f3n continuo e iterativo que realice un seguimiento de los sistemas de IA ag\u00e9ntica desde el dise\u00f1o inicial hasta la implantaci\u00f3n y el uso continuado. En lugar de revisiones puntuales, introduzca evaluaciones recurrentes, auditor\u00edas t\u00e9cnicas y supervisi\u00f3n del rendimiento para detectar y abordar los problemas en tiempo real. Los enfoques de gesti\u00f3n deben hacer de la supervisi\u00f3n una parte integrada de las operaciones diarias, no una tarea de cumplimiento peri\u00f3dica o aislada.<\/p>\n<p><strong>2. Integrar la responsabilidad humana en las estructuras de gobernanza de la IA.<\/strong> Dise\u00f1ar marcos de gesti\u00f3n para asignar expl\u00edcitamente funciones y responsabilidades espec\u00edficas tanto al gestor humano como al sistema de IA ag\u00e9ntica en cada etapa del ciclo de vida de la IA. El establecimiento de protocolos de toma de decisiones, v\u00edas de escalado y puntos de control de evaluaci\u00f3n debe formar parte de todo despliegue de sistemas de IA ag\u00e9ntica para garantizar que las personas sigan siendo responsables de los resultados. Estas estructuras deben reforzar que la IA ag\u00e9ntica es una herramienta dentro de procesos dirigidos por humanos.<\/p>\n<p><strong>3. Permitir decisiones basadas en IA en circunstancias definidas.<\/strong> Aunque la supervisi\u00f3n humana es esencial, las propiedades de la IA ag\u00e9ntica ampl\u00edan sus l\u00edmites. Los nuevos enfoques de gesti\u00f3n deben identificar las \u00e1reas en las que la IA puede y debe prevalecer por su mayor velocidad, precisi\u00f3n o coherencia. En tales casos, la gobernanza puede centrarse en definir los l\u00edmites, supervisar el rendimiento y garantizar que la intervenci\u00f3n humana se reserva para las situaciones de mayor riesgo. Estas responsabilidades deben acordarse entre los altos cargos de la empresa y comunicarse claramente a los directivos para que comprendan perfectamente su responsabilidad en estas situaciones.<\/p>\n<p><strong>4. Prepararse para una IA ag\u00e9ntica que cree otros sistemas de IA.<\/strong> Si no se tienen en cuenta los sistemas de IA desarrollados o modificados de forma aut\u00f3noma por otros sistemas de IA, puede producirse una importante brecha de visibilidad en una organizaci\u00f3n. Reconocer e integrar estos sistemas emergentes ser\u00e1 fundamental para definir el alcance de la IA en la empresa. Las estructuras de gobierno y los enfoques de gesti\u00f3n que no tengan en cuenta a los v\u00e1stagos de la IA fomentar\u00e1n, no mitigar\u00e1n, los riesgos relacionados con la IA.<\/p>\n<p><strong>5. Cuando se trata de IA ag\u00e9ntica, hay que hacer expl\u00edcito lo impl\u00edcito. <\/strong> Dado que los sistemas de IA ag\u00e9ntica requieren reglas y umbrales definidos expl\u00edcitamente, las organizaciones deben aclarar el papel y el alcance de la IA ag\u00e9ntica en sus estructuras de gesti\u00f3n. Del mismo modo que el trabajo humano escala a trav\u00e9s de sistemas de gesti\u00f3n jer\u00e1rquicos o estructurados dise\u00f1ados para garantizar la rendici\u00f3n de cuentas, la integraci\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica en la mano de obra requiere una clara comprensi\u00f3n y articulaci\u00f3n de su alcance y una articulaci\u00f3n deliberada de su papel dentro de estos marcos organizativos, incluida su relaci\u00f3n con los componentes humanos de una mano de obra cada vez m\u00e1s sobrehumana.<\/p>\n\n    \n  \n\n    \n    \n    <div class=\"article-left-col--footer\">\n        <section class=\"article-topics\">\n    <h4 class=\"article-topics__title\">Temas<\/h4>\n    \n<\/section>\n            <section class=\"article-section\">\n\n        <h4 class=\"article-section__title\">IA responsable<\/h4>\n        <p>\n            La iniciativa de IA responsable examina c\u00f3mo las organizaciones definen y abordan las pr\u00e1cticas, pol\u00edticas y normas de IA responsable. Bas\u00e1ndose en encuestas a ejecutivos de todo el mundo y en grupos de expertos m\u00e1s reducidos, el programa re\u00fane perspectivas de diversos sectores y zonas geogr\u00e1ficas con el objetivo de ofrecer informaci\u00f3n pr\u00e1ctica sobre esta \u00e1rea de inter\u00e9s incipiente pero importante para los l\u00edderes de toda la industria.        <\/p>\n        \n                    \n        \n        <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/big-ideas\/responsible-ai\/\" class=\"article-section__link\">\n              \n           M\u00e1s de esta serie\n                      <\/a>\n\n    <\/section>\n    <\/div>\n\n        <div class=\"article-authors article-authors--sf\">\n        <h4 class=\"article-authors__title\">Acerca del Panel<\/h4>\n        <div class=\"article-authors__bio\">\n            <p><cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> y Boston Consulting Group reunieron a un grupo internacional de m\u00e1s de 50 profesionales del sector, acad\u00e9micos, investigadores y responsables pol\u00edticos para que compartieran sus puntos de vista sobre cuestiones fundamentales relacionadas con la IA responsable. A lo largo de cinco meses, pediremos a los panelistas que respondan a una pregunta sobre la IA responsable y expliquen brevemente su respuesta. Los lectores pueden ver todas las respuestas de los panelistas y los comentarios en el panel que aparece al final de cada art\u00edculo y continuar el debate en <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/groups\/13977401\/\" target=\"_blank\">IA para l\u00edderes<\/a>una comunidad de LinkedIn dise\u00f1ada para fomentar la conversaci\u00f3n entre expertos y l\u00edderes tecnol\u00f3gicos con ideas afines.<\/p>\n<h4 class=\"article-authors__title mb10 mt50\" id=\"article-authors\">Sobre los autores<\/h4>\n<p>Elizabeth M. Renieris es redactora colaboradora del <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> Responsible AI Big Idea, investigador asociado en el Instituto de \u00c9tica de la Inteligencia Artificial de Oxford, investigador asociado en el Centro de Innovaci\u00f3n para la Gobernanza Internacional y autor de <cite>M\u00e1s all\u00e1 de los datos: La reivindicaci\u00f3n de los derechos humanos en los albores del metaverso<\/cite> (MIT Press, 2023). M\u00e1s informaci\u00f3n sobre su obra <a href=\"https:\/\/hackylawyer.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">aqu\u00ed<\/a>. David Kiron es director editorial de <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> y coautor del libro <cite>Ecosistemas de mano de obra: Alcanzar objetivos estrat\u00e9gicos con personas, socios y tecnolog\u00eda<\/cite> (MIT Press, 2023). Steven Mills es director gerente y socio del Boston Consulting Group, donde desempe\u00f1a el cargo de director de \u00e9tica de la IA. Anne Kleppe es directora ejecutiva y socia de Boston Consulting Group, donde desempe\u00f1a el cargo de directora mundial de IA responsable.<\/p>\n        <\/div>\n    <\/div>\n\n    \n    \n        \n\n    \n\n<\/div>\r\n\r\n<br>1TP12Redefinici\u00f3n #MGesti\u00f3n #Superhumano #Fuerza Laboral","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Temas IA responsable La iniciativa de IA responsable examina c\u00f3mo las organizaciones definen y abordan las pr\u00e1cticas, pol\u00edticas y normas de IA responsable. 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