El CEO de Springboards, una startup que construye modelos de lenguaje, lo resumió en una frase que resume el momento: "Somos una empresa de IA que se odia a sí misma. No sabemos si nos gusta lo que hacemos". La broma esconde una verdad incómoda que trasciende Silicon Valley: la relación global con la inteligencia artificial es una contradicción andante.
Los datos lo confirman. Según Pew Research, más adultos en Estados Unidos creen que la IA les perjudicará a ellos y a la sociedad que quienes esperan un beneficio; el pesimismo es mayor entre los jóvenes. Un informe de Stanford señala que más de la mitad de la población mundial dice que los productos de IA le generan nerviosismo. En una encuesta de Gallup de mayo, el 71 % de los estadounidenses se oponía a que se construyera un centro de datos de IA en su zona, una resistencia superior a la que genera una central nuclear. En marzo, la IA era menos popular que el servicio de inmigración y control de aduanas (ICE).
Sin embargo, la adopción no frena. ChatGPT alcanzó 1.000 millones de usuarios mensuales en mayo, según Sensor Tower; Gemini, de Google DeepMind, rozaba los 950 millones en julio. Pew registra que la mitad de los adultos estadounidenses ya usa un chatbot, más del doble que en 2023, y uno de cada cuatro lo hace a diario. En los 38 países de la OCDE, más de un tercio de los adultos ha usado herramientas generativas en el último trimestre.
Esa tensión entre rechazo y dependencia no es un capricho cultural: es la firma de una tecnología que se ha vuelto infraestructura invisible antes de que la sociedad decidiera si la quería.
La presión competitiva obliga a subir al tren
Para las empresas, la disyuntiva no es ética, es existencial. El informe de la Geneva Association, basado en una encuesta a 600 tomadores de decisiones de seguros corporativos en los seis mayores mercados (China, Francia, Alemania, Japón, Reino Unido y Estados Unidos), revela que la adopción de IA generativa es generalizada, aunque la utilidad percibida varía: es más alta en China y Estados Unidos, reflejando distinto nivel de madurez digital y cultura organizativa.
Los obstáculos principales son la escasez de talento, la mala calidad de los datos y la resistencia interna. Pero el motor es el miedo a quedar fuera: "Si no uso IA no me da tiempo a acabar todo el trabajo", resume una profesional consultada por El Salto. La herramienta se impone como condición de posibilidad para rendir en un sistema que exige siempre más.
El mapa de riesgos que asusta a las aseguradoras
La carrera a ciegas ha creado un frente de riesgos que el sector asegurador aún no sabe tasar. La Geneva Association clasifica los riesgos de IA generativa en siete dominios: operacional, ciberseguridad y privacidad, ético, regulatorio, reputacional, de fuerza de trabajo y ESG. La ciberseguridad encabeza las preocupaciones, citada por más de la mitad de las firmas encuestadas, seguida por la responsabilidad civil frente a clientes y proveedores y la disrupción operativa.
Más del 90 % de los encuestados ve necesidad de coberturas específicas para riesgos de IA generativa; dos tercios pagarían al menos un 10 % más en primas por extensiones explícitas. La demanda se concentra en empresas medianas y grandes, sectores tecnológico y financiero, y regiones con mayor adopción.
Pero la oferta no acompaña. Aplicando el marco de asegurabilidad de Berliner, el informe concluye que los riesgos de IA generativa pueden generar pérdidas muy grandes y difíciles de verificar, creando asimetrías de información severas. Como en los primeros días del seguro cibernético, las aseguradoras dudan en ofrecer límites altos. Están adaptando pólizas de ciber y responsabilidad civil para incluir causas relacionadas con IA, probando gatillos paramétricos y protocolos de due diligence, y ensayando soluciones standalone que integran varias coberturas en una sola póliza. El mercado es naciente y nadie sabe si dominarán los productos adaptados o los nuevos especializados.
El costo humano: externalizar el pensamiento
Mientras los actuarios buscan fórmulas, la crítica desde la trinchera del trabajo diario apunta a otro daño: la agonía del sentido. "La IA es la herramienta que nos hace adaptarnos a la dictadura de la aceleración, del siempre más, a un pulso agonístico que nos va volviendo superfluos", escribe Sarah Babiker en El Salto. La tecnología media la relación con la realidad: resume textos para no leerlos, decide sin el tedio de reflexionar, sustituye el diálogo por la eficacia. Externaliza lo más humano —el pensamiento, el dolor, el consejo, la escucha— bajo el principio de la productividad.
La eficacia aplicada a lo humano objetiviza la vida y roba sentido. En educación, donde el proceso debería importar más que el resultado, la IA coloniza el aula porque el culto social al resultado lo exige. La "libertad de todo a cien" que vende la IA —secretaria, psicóloga, novia, visir— se paga con una precariedad material y vital que la herramienta no resuelve, solo disimula.
Qué significa para América Latina
Para un ejecutivo latinoamericano, la paradoja tiene aristas propias. La región llega tarde a la regulación: mientras la UE aprueba su AI Act y EE. UU. avanza por órdenes ejecutivas y litigios, la mayoría de los países latinoamericanos carecen de marcos específicos. Eso deja a las empresas en un limbo jurídico: adoptan IA para competir, pero no saben qué responsabilidades asumen al alucinar un modelo, filtrar datos o infringir propiedad intelectual.
El mercado de seguros regional es aún más inmaduro. Las grandes reaseguradoras globales —Munich Re, Swiss Re, Hannover Re— están definiendo los estándares desde Europa y Estados Unidos; las filiales locales replican cláusulas sin capacidad de underwriting propio para riesgos de IA. Una pyme mexicana o colombiana que quiera asegurar su chatbot de atención al cliente encontrará primas altísimas, exclusiones amplias o directamente ninguna póliza.
La escasez de talento técnico agrava el cuadro. Según el informe de la Geneva Association, la falta de personal cualificado es el primer obstáculo de implementación. En LatAm, donde la fuga de ingenieros hacia EE. UU. y Europa es constante, formar o retener equipos capaces de auditar modelos, detectar hallucinations y gobernar datos es un cuello de botella estratégico.
A eso se suma la dependencia de proveedores extranjeros. La inmensa mayoría de la IA generativa que usan las empresas latinoamericanas corre en nubes de Amazon, Microsoft o Google, con modelos entrenados en inglés y datos del norte global. La soberanía del dato, el cumplimiento de leyes de protección de datos locales (como la LGPD en Brasil o la Ley 25.326 en Argentina) y la latencia operativa son riesgos que los contratos estándar no cubren.
La pregunta que queda
La paradoja no se resuelve con más adopción ni con más rechazo. Se resuelve cuando la gobernanza —regulatoria, aseguradora, organizativa— alcanza a la tecnología. Mientras eso ocurre, cada ejecutivo latinoamericano debe preguntarse: ¿estamos comprando productividad o estamos hipotecando agencia y responsabilidad a un proveedor que no rinde cuentas y a un asegurador que no sabe cómo cubrir el siniestro?
