Anka Reuel, candidata a doctorado en ciencias de la computación en el Stanford Trustworthy AI Research (STAIR) Lab, y Shayne Longpre del MIT Media Lab, han sido vocales en esta crítica. Señalan que la información proporcionada por las empresas tiende a enfocarse en usos de productividad y laborales, omitiendo aspectos cruciales. "No existe una fuente independiente para corroborarlo", afirma Reuel, destacando la falta de visibilidad que esto genera en un ámbito de impacto global.
Para contrarrestar esta carencia, Reuel y su equipo lanzaron el "AI Observatory", una plataforma pública pionera que busca ofrecer una visión independiente. A través de la agregación y análisis de 85,633 interacciones en 24,521 conversaciones de 5,000 usuarios con 52 modelos diferentes entre 2023 y 2025, esta iniciativa ya revela que el uso de la IA es mucho más diverso y dinámico de lo que las narrativas empresariales sugieren. Este esfuerzo es crucial, dado que "decisiones altamente importantes sobre los beneficios y riesgos de la IA se están tomando actualmente basándose en datos muy limitados", como advierten Reuel y Longpre.
Los números clave
El panorama actual de la IA es uno de crecimiento exponencial y, simultáneamente, de una inquietante reducción en la transparencia. La adopción de la inteligencia artificial en el ámbito organizacional ha sido meteórica: para julio de 2026, un notable 78% de las empresas ya empleaba IA en al menos una función, un incremento sustancial desde el 55% del año anterior. Se estima que el mercado global de IA alcanzará los $391 mil millones, con proyecciones de quintuplicarse en los próximos cinco años y contribuir con $15.7 billones a la economía global para 2030. La adopción individual también es masiva: en mayo de 2026, el 66% de las personas reportó usar IA regularmente, y la IA generativa logró un 53% de adopción poblacional en apenas tres años (principios de 2026).
Sin embargo, este avance viene acompañado de señales de alarma. El "2025 Foundation Model Transparency Index (FMTI)" de Stanford reveló una preocupante disminución en la transparencia de las empresas de IA, con puntuaciones promedio de 40/100, frente a 58/100 en 2024. Este índice subraya deficiencias críticas en la divulgación de información por parte de la industria, incluyendo a jugadores clave como OpenAI y Anthropic. Además, una encuesta a 5,229 investigadores mostró que, si bien el 28% utilizó IA para la edición de manuscritos, la mayoría optó por no divulgarlo, evidenciando un problema de transparencia que trasciende el ámbito empresarial.
Análisis de la tendencia
La tendencia de opacidad en la IA generativa no es un fenómeno aislado; es una preocupación creciente que tiene implicaciones profundas para la confianza pública, la regulación y la capacidad de entender y mitigar los riesgos inherentes a estos sistemas. La falta de acceso a datos de uso independientes significa que las decisiones sobre el desarrollo y la gobernanza de la IA se basan en una visión parcial, sesgada por los intereses de las propias empresas que desarrollan la tecnología. Como apunta Jennifer Raso, profesora asistente de la Facultad de Derecho de McGill University, es vital debatir la ética de los sistemas opacos y los modelos de "caja negra", y sus implicaciones para la gobernanza, la política y la confianza pública.
Un informe de McGill University de julio de 2025 reforzó esta alarma al destacar la advertencia de una coalición de 40 investigadores de IA (provenientes de Meta, OpenAI y Mila, entre otros) sobre la posible pérdida de la capacidad humana para entender cómo "piensan" los sistemas avanzados de IA. Esta brecha de conocimiento subraya la necesidad urgente de investigar los procesos internos de estos modelos, una tarea que se vuelve casi imposible sin transparencia sobre su uso y desarrollo.
La disminución en la transparencia, como lo demuestra el FMTI de Stanford, no es aleatoria. Los investigadores detrás del índice enfatizan que las prácticas actuales son impulsadas por la elección individual de las empresas, más que por incentivos o desincentivos de la industria o la regulación. Este panorama crea un desafío significativo para los líderes empresariales; según un informe de NTT DATA de septiembre de 2025, el 81% de ellos desea un liderazgo más claro en IA para fomentar la transparencia y evitar riesgos. Sin embargo, a pesar de que el 90% de los ejecutivos C-suite afirman conocer las capacidades de la IA, solo el 8% posee una alfabetización suficiente en el tema, lo que contribuye a que el 74% de las empresas luchen por obtener valor de la adopción de la IA, siendo la precisión de los datos o el sesgo una preocupación para el 45% de los encuestados.
Contexto regional
Latinoamérica, lejos de ser ajena a esta dinámica global, se encuentra en un proceso acelerado de adaptación y regulación de la IA. El año 2026 marca un aumento significativo en la actividad regulatoria, con varios países de la región adoptando un modelo similar al de la Unión Europea. Perú, por ejemplo, implementó una ley de IA en 2023 (actualizada en 2025) que clasifica los sistemas por nivel de riesgo, exigiendo supervisión humana y transparencia algorítmica para usos de alto riesgo como la contratación laboral. Brasil cuenta con una legislación similar en borrador, y El Salvador promulgó su propia ley de IA en 2025.
La Ley de IA de la UE, cuyas obligaciones entrarán en vigor en agosto de 2026, tendrá un alcance extraterritorial considerable, impactando a las empresas latinoamericanas si sus sistemas de IA se comercializan o sus resultados se utilizan dentro del bloque europeo. Esta situación obliga a las empresas de la región a alinear sus prácticas con estándares globales de transparencia y ética, independientemente de su ubicación geográfica. Además, Chile se ha posicionado como un líder regional al lanzar Latam-GPT en febrero de 2026, el primer modelo de lenguaje de IA de código abierto entrenado con datos latinoamericanos, un paso crucial hacia la soberanía tecnológica y la adaptación cultural de la IA.
Paralelamente, la expansión de la IA genera un escrutinio más profundo de los ecosistemas de propiedad intelectual en Latinoamérica. La región enfrenta el desafío de proteger la innovación en IA, considerando las diferencias regulatorias entre países y la necesidad de una protección internacional coordinada. La transparencia en el uso y desarrollo de la IA es, por tanto, una pieza fundamental para construir marcos regulatorios sólidos y fomentar un ecosistema de IA confiable y equitativo en la región.
Perspectiva a futuro
El futuro de la IA exige un cambio fundamental en la forma en que se aborda la transparencia. La persistencia de las "cajas negras" y la dependencia de datos autodeclarados por las empresas no solo socavan la confianza pública, sino que también dificultan el desarrollo de políticas informadas y la mitigación efectiva de los riesgos asociados a la IA. La necesidad de fuentes independientes como el AI Observatory será cada vez más crítica para obtener una comprensión holística del impacto real de la IA en la sociedad.
Se espera que la presión reguladora, tanto a nivel global como regional, aumente, incentivando (o forzando) a las empresas a adoptar prácticas más transparentes. La implementación de leyes como la de la UE y las normativas latinoamericanas sugiere un camino hacia la rendición de cuentas. Sin embargo, los investigadores del FMTI de Stanford ya han señalado que las prácticas actuales de transparencia son, en gran medida, decisiones voluntarias de las empresas. Para un futuro más robusto y ético de la IA, se necesitarán incentivos y desincentivos más claros que impulsen la transparencia como un pilar fundamental de la innovación.
Asimismo, la alfabetización en IA de los líderes empresariales y de la sociedad en general será clave. Solo con un conocimiento profundo de las capacidades y limitaciones de la IA se podrán tomar decisiones estratégicas informadas y participar activamente en el debate sobre su gobernanza. La colaboración entre la academia, la industria y los gobiernos será esencial para cerrar la brecha de conocimiento, asegurar un desarrollo responsable de la IA y capitalizar su inmenso potencial sin comprometer la confianza ni la seguridad de los usuarios.
