{"id":7018,"date":"2026-10-08T10:18:28","date_gmt":"2026-10-08T10:18:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mutualitats.cat\/?p=7018"},"modified":"2026-10-08T11:02:03","modified_gmt":"2026-10-08T11:02:03","slug":"de-la-experimentacion-a-la-gobernanza-como-incorporar-la-ia-en-una-mutualidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mutualitats.cat\/es\/de-la-experimentacion-a-la-gobernanza-como-incorporar-la-ia-en-una-mutualidad\/","title":{"rendered":"De la experimentaci\u00f3n a la gobernanza: c\u00f3mo incorporar la IA en una mutualidad"},"content":{"rendered":"\n<p>La inteligencia artificial generativa est\u00e1 dejando de ser una tecnolog\u00eda experimental para incorporarse progresivamente al funcionamiento habitual de las organizaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>El sector asegurador participa de esta evoluci\u00f3n. Seg\u00fan datos publicados por EIOPA, el 65 % de las 347 entidades aseguradoras consultadas ya utilizaban soluciones de IA generativa y un 23 % adicional preve\u00eda incorporarlas. Una parte importante de los casos de uso se encontraba todav\u00eda en fase de prueba o experimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Atenci\u00f3n al cliente, gesti\u00f3n de siniestros, ventas, an\u00e1lisis de datos, generaci\u00f3n de contenidos o apoyo a procesos internos forman parte de las aplicaciones que ya se est\u00e1n explorando.<\/p>\n\n\n\n<p>Este escenario introduce una nueva prioridad para las entidades: gobernar el uso de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Para una mutualidad, esto significa establecer criterios que permitan aprovechar las posibilidades de la tecnolog\u00eda manteniendo el control sobre los datos, los procesos, las decisiones y las responsabilidades.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>De probar herramientas a definir una pol\u00edtica<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Muchas organizaciones han comenzado su aproximaci\u00f3n a la IA de manera espont\u00e1nea.<\/p>\n\n\n\n<p>Una persona utiliza una herramienta para resumir un documento. Un equipo experimenta con la generaci\u00f3n de textos. Un \u00e1rea prueba un asistente para analizar informaci\u00f3n o preparar una presentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Este proceso es comprensible y forma parte del aprendizaje tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, cuando los usos aumentan, tambi\u00e9n crece la necesidad de establecer unas reglas comunes.<\/p>\n\n\n\n<p>Una pol\u00edtica interna de IA puede proporcionar este marco. Su funci\u00f3n consiste en determinar qu\u00e9 usos son adecuados, qu\u00e9 precauciones deben adoptarse, qu\u00e9 responsabilidades existen y qu\u00e9 mecanismos de supervisi\u00f3n necesita la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>El punto de partida puede ser relativamente sencillo.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>1. Identificar los usos reales<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Antes de desplegar nuevas soluciones, resulta \u00fatil conocer c\u00f3mo se est\u00e1 utilizando ya la IA dentro de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Este inventario puede incluir herramientas corporativas y aplicaciones externas utilizadas por los equipos.<\/p>\n\n\n\n<p>Los casos de uso pueden agruparse, por ejemplo, en:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>redacci\u00f3n y revisi\u00f3n de documentos;<\/li>\n\n\n\n<li>resumen de informaci\u00f3n;<\/li>\n\n\n\n<li>traducci\u00f3n;<\/li>\n\n\n\n<li>b\u00fasqueda y an\u00e1lisis documental;<\/li>\n\n\n\n<li>programaci\u00f3n y apoyo tecnol\u00f3gico;<\/li>\n\n\n\n<li>atenci\u00f3n al mutualista;<\/li>\n\n\n\n<li>an\u00e1lisis de datos;<\/li>\n\n\n\n<li>apoyo a procesos de prestaciones o siniestros;<\/li>\n\n\n\n<li>generaci\u00f3n de contenidos;<\/li>\n\n\n\n<li>asistencia en la toma de decisiones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este mapa permite obtener una primera fotograf\u00eda del nivel real de adopci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n ayuda a diferenciar usos de baja complejidad de otros que pueden tener consecuencias m\u00e1s importantes para las personas o para la entidad.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>2. Clasificar los usos seg\u00fan el riesgo<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>No todas las aplicaciones de la IA tienen las mismas implicaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Utilizar una herramienta para preparar una primera versi\u00f3n de un texto interno presenta un perfil diferente al de un sistema que interviene en la valoraci\u00f3n de una prestaci\u00f3n, la detecci\u00f3n de fraude o una decisi\u00f3n que afecta directamente a una persona.<\/p>\n\n\n\n<p>Una clasificaci\u00f3n interna puede distinguir entre usos de riesgo bajo, medio o elevado.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre los factores que pueden determinar esta clasificaci\u00f3n se encuentran el tipo de datos utilizados, el impacto potencial sobre las personas, el grado de automatizaci\u00f3n, la posibilidad de errores y la relevancia de la decisi\u00f3n en la que participa el sistema.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta graduaci\u00f3n permite aplicar controles proporcionados.<\/p>\n\n\n\n<p>Los usos m\u00e1s sencillos pueden requerir unas reglas b\u00e1sicas. Los que tienen mayor impacto necesitan m\u00e1s documentaci\u00f3n, validaci\u00f3n, supervisi\u00f3n y seguimiento.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>3. Establecer reglas claras sobre los datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Las herramientas de IA generativa funcionan a partir de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Por este motivo, la gesti\u00f3n de los datos constituye uno de los elementos centrales de una pol\u00edtica interna.<\/p>\n\n\n\n<p>La organizaci\u00f3n debe definir qu\u00e9 informaci\u00f3n puede introducirse en cada tipo de herramienta y cu\u00e1l requiere entornos espec\u00edficamente autorizados.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta precauci\u00f3n es especialmente importante cuando se trabaja con datos personales, informaci\u00f3n confidencial, documentaci\u00f3n contractual, datos de salud o informaci\u00f3n estrat\u00e9gica de la entidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Una regla f\u00e1cil de entender resulta m\u00e1s efectiva que una pol\u00edtica que los equipos dif\u00edcilmente puedan aplicar.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo es que cualquier persona de la organizaci\u00f3n sepa qu\u00e9 herramientas puede utilizar, para qu\u00e9 finalidades y con qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>4. Mantener la supervisi\u00f3n humana<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La IA generativa puede producir resultados convincentes que contienen errores, omisiones o interpretaciones incorrectas.<\/p>\n\n\n\n<p>EIOPA identifica precisamente la fiabilidad de los resultados, la protecci\u00f3n de datos, la ciberseguridad y la explicabilidad entre las cuestiones que requieren atenci\u00f3n en el despliegue de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p>La supervisi\u00f3n humana contin\u00faa siendo, por tanto, una pieza esencial.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta supervisi\u00f3n debe ser especialmente clara cuando la IA interviene en procesos que pueden afectar a derechos, prestaciones, contrataci\u00f3n, reclamaciones u otras decisiones relevantes para las personas mutualistas.<\/p>\n\n\n\n<p>La tecnolog\u00eda puede apoyar el criterio profesional. La responsabilidad sobre la decisi\u00f3n debe estar claramente asignada.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>5. Conocer a los proveedores<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La incorporaci\u00f3n de la IA tambi\u00e9n genera nuevas dependencias tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n<p>Una entidad puede utilizar modelos desarrollados por terceros, servicios alojados en la nube, aplicaciones especializadas o funcionalidades de IA integradas en programas que ya utilizaba.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta realidad hace necesario incorporar a los proveedores al marco de gobernanza.<\/p>\n\n\n\n<p>Aspectos como la ubicaci\u00f3n y el tratamiento de los datos, las condiciones del servicio, la seguridad, la continuidad, las actualizaciones de los modelos o la posibilidad de cambiar de proveedor forman parte del an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n<p>Conocer la tecnolog\u00eda que utiliza la organizaci\u00f3n incluye tambi\u00e9n conocer de qui\u00e9n depende.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>6. Asignar responsabilidades<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Una pol\u00edtica de IA necesita responsables identificables.<\/p>\n\n\n\n<p>La gobernanza puede implicar diferentes funciones seg\u00fan la dimensi\u00f3n y estructura de cada mutualidad: direcci\u00f3n, tecnolog\u00eda, cumplimiento normativo, protecci\u00f3n de datos, gesti\u00f3n de riesgos, seguridad o responsables de las diferentes \u00e1reas de negocio.<\/p>\n\n\n\n<p>El modelo concreto puede variar.<\/p>\n\n\n\n<p>El criterio esencial es que exista una responsabilidad definida para autorizar usos, establecer controles, gestionar incidencias y revisar la evoluci\u00f3n de los sistemas.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que aumenta la adopci\u00f3n de la IA, esta coordinaci\u00f3n adquiere mayor importancia.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>7. Formar a las personas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La gobernanza tecnol\u00f3gica tambi\u00e9n depende del conocimiento de los equipos.<\/p>\n\n\n\n<p>Una persona que utiliza IA debe comprender las posibilidades de la herramienta y tambi\u00e9n sus limitaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>La formaci\u00f3n puede abordar cuestiones muy pr\u00e1cticas: tratamiento de datos, verificaci\u00f3n de resultados, identificaci\u00f3n de errores, seguridad, propiedad intelectual, usos autorizados y procedimientos ante una incidencia.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n conviene desarrollar la capacidad cr\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n<p>La facilidad con la que estos sistemas generan respuestas puede crear una apariencia de precisi\u00f3n superior a su fiabilidad real. Verificar fuentes, contrastar informaci\u00f3n y mantener el criterio profesional contin\u00faan siendo competencias esenciales.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>8. Revisar y aprender<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Una pol\u00edtica de IA dif\u00edcilmente puede concebirse como un documento est\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p>Las herramientas cambian, aparecen nuevos usos, evolucionan los riesgos y tambi\u00e9n lo hace el marco regulatorio.<\/p>\n\n\n\n<p>Por este motivo, resulta \u00fatil establecer un mecanismo peri\u00f3dico de revisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>El inventario de casos de uso, las incidencias detectadas, los resultados obtenidos, los cambios en los proveedores y la experiencia de los equipos pueden proporcionar informaci\u00f3n muy valiosa.<\/p>\n\n\n\n<p>La gobernanza se convierte as\u00ed en un proceso de aprendizaje institucional.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Un posible esquema para empezar<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Una mutualidad que quiera ordenar el uso de la IA puede estructurar el trabajo en siete pasos:<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Inventariar las herramientas y los casos de uso existentes.<\/li>\n\n\n\n<li>Clasificarlos seg\u00fan su nivel de riesgo.<\/li>\n\n\n\n<li>Definir los usos autorizados y las limitaciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Establecer criterios sobre datos e informaci\u00f3n confidencial.<\/li>\n\n\n\n<li>Asignar responsabilidades y mecanismos de supervisi\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Formar a las personas que utilizar\u00e1n estas herramientas.<\/li>\n\n\n\n<li>Revisar peri\u00f3dicamente los usos, los riesgos y los resultados.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Este esquema puede adaptarse a la dimensi\u00f3n, actividad y complejidad de cada entidad.<\/p>\n\n\n\n<p>El objetivo es disponer de un marco comprensible y aplicable.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>La IA como cuesti\u00f3n de gobernanza<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>La incorporaci\u00f3n de la inteligencia artificial al sector asegurador continuar\u00e1 avanzando.<\/p>\n\n\n\n<p>La diferencia estar\u00e1 cada vez m\u00e1s en la capacidad de las organizaciones para seleccionar los usos que aportan valor, gestionar los riesgos que comportan e integrar estas herramientas dentro de sus sistemas de gobierno.<\/p>\n\n\n\n<p>Para las mutualidades, este proceso ofrece oportunidades en eficiencia, an\u00e1lisis, servicio y gesti\u00f3n del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n exige preservar elementos esenciales como la confidencialidad, la supervisi\u00f3n profesional, la responsabilidad y la calidad de las decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p>Pasar de la experimentaci\u00f3n a la gobernanza es, probablemente, uno de los pasos m\u00e1s importantes en esta etapa de adopci\u00f3n de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>La tecnolog\u00eda continuar\u00e1 evolucionando.<\/p>\n\n\n\n<p>Disponer de criterios claros permitir\u00e1 evolucionar con ella.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial generativa est\u00e1 dejando de ser una tecnolog\u00eda experimental para incorporarse progresivamente al funcionamiento habitual de las organizaciones. 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