Estandarización global de las tecnologías de la información: flexibilidad local e inteligencia artificial

En el primer episodio de «The IT Leaders’ Brief», Thiago Prado, responsable de operaciones de infraestructura global en Bunge, lo resumió en una sola frase.

Estoy de acuerdo, y yo llevaría esa idea un paso más allá. Una excepción no es solo algo que hay que tolerar. Si se gestiona bien, es la mejor fuente de información que tiene una norma internacional sobre sí misma.

Cada excepción es un dato

En la mayoría de las empresas, una excepción se considera un favor concedido o un gasto que hay que reducir. Se aprueba por correo electrónico, se registra en una hoja de cálculo que nadie vuelve a abrir y queda en el olvido hasta la siguiente auditoría. En el proceso, se pierde lo más valioso que tiene.

Una excepción debidamente documentada permite saber qué norma se flexibilizó, en qué mercado, por qué, a qué coste y durante cuánto tiempo. Con ese historial a su disposición, los responsables pueden responder a una pregunta que ningún informe de cumplimiento puede contestar: ¿es adecuada la norma?

Si la misma excepción se da en tres países, ya no es una excepción. Es la norma que exige una nueva versión. Y si una excepción sigue vigente únicamente porque nadie la ha vuelto a revisar, se ha convertido en deuda.

Por eso defiendo que una norma internacional debería gestionarse como un producto. Un producto tiene un responsable, versiones y una lista de solicitudes de cambio, y se revisa en función de cómo se utiliza.

Cada excepción debería ir acompañada de una fecha de caducidad y de un coste que sea visible para quien la solicite, de modo que la decisión se tome con los datos sobre la mesa.

¿En qué capa se incluye la flexibilidad?

Thiago explicó cómo funciona esto en el ámbito de las infraestructuras. Las normas resultan más rentables cuando los proveedores son internacionales: en cuanto a equipos, volumen de compras y poder de negociación.

Las excepciones surgen más adelante, en las fases de instalación, configuración y prestación del servicio, donde una norma local de ciberseguridad o una restricción normativa te obliga a adaptarte. Esa delgada línea, como él la llamaba, varía de un mercado a otro.

La cuestión práctica es a qué nivel corresponde cada decisión. Esto debe diseñarse desde el principio, en lugar de negociarse caso por caso.

• A nivel global: contratos, plataformas, principios de seguridad e indicadores clave de rendimiento (KPI) compartidos
• Regional: requisitos comunes a un grupo de mercados y decisiones que se sitúan entre la política global y la ejecución a nivel nacional
• A nivel local: configuración y prestación de servicios que se adapten a las necesidades específicas de cada país

Hay un límite. La seguridad de la información y las normas que afectan a la seguridad de las personas no son objeto de debate en cada país por separado.

Una norma madura cuenta con una breve lista de aspectos innegociables y un conjunto claro de elementos que pueden adaptarse. Una norma inmadura considera que todo es obligatorio sobre el papel, pero que, en la práctica, casi nada lo es.

La IA cambia el equilibrio

La inteligencia artificial influye en este equilibrio desde dos perspectivas, y el mercado ha prestado más atención a una de ellas.

El primero es el coste. El gasto en IA es variable, se basa en el uso, es fácil de adquirir para cada departamento y difícil de prever.

Si cada departamento elige su propia herramienta, modelo y forma de utilizarla, volverá a aparecer la fragmentación contra la que los estándares globales llevan años luchando, y ahora con una factura que aumenta con cada consulta.

La encuesta «El estado de la IA en 2026» de McKinsey ayuda a poner esa tensión en contexto.

El porcentaje de empresas que declaran un impacto financiero a nivel empresarial se mantiene prácticamente sin cambios respecto a 2025, a pesar de que la adopción de la IA va en aumento. Mi interpretación es que la inversión avanza más rápido que los beneficios demostrados.

La segunda vía recibe menos atención: la IA también puede abaratar la adaptación local.

Gran parte de los argumentos a favor de la estandarización se basaban en los costes que suponía la adaptación, como la documentación de los procedimientos en varios idiomas, la interpretación de los requisitos de cada organismo regulador y el mantenimiento de diferentes configuraciones según el país.

Dado que parte de ese trabajo está automatizado, las adaptaciones que antes no merecían la pena empiezan a tener sentido. La IA puede desplazar esa delgada línea, y quien no esté haciendo mediciones no se dará cuenta.

Establece las normas de la plataforma. Mide los resultados empresariales.

Ambas presiones apuntan al mismo diseño. El estándar de IA debe situarse en el nivel de la plataforma:

• ¿Qué modelos están homologados?
• ¿A dónde pueden ir los datos?
• ¿Cómo se mide el consumo?
• ¿Cómo se reparten los costes entre cada departamento?

Los casos de uso se centran en el ámbito en el que se desarrolla la actividad empresarial.

Thiago describió el departamento tecnológico de Bunge como un cliente y, al mismo tiempo, un regulador de la IA. Yo añadiría que un regulador que no realiza mediciones no es más que un guardián.

La encuesta de McKinsey también reveló que las empresas con mejores resultados en materia de IA tenían el doble de probabilidades que el resto de encuestados de contar con procesos definidos para medir el impacto de sus iniciativas de IA.

Medir antes de ampliar la escala es lo que distingue a un proyecto piloto de un gasto recurrente.

Cuando las máquinas empiezan a funcionar según la norma

Concluí mi conversación con Thiago preguntándole por la IA agénica, y ahí es donde veo el cambio más profundo.

Hasta ahora, una norma era un documento que leía la gente, que lo interpretaba, lo adaptaba y, a veces, se las ingeniaba para eludirlo.

Cuando los agentes empiezan a crear incidencias, a modificar configuraciones o a ponerse en contacto con los proveedores, la norma debe convertirse en una regla aplicable.

Los aspectos no negociables deben convertirse en límites técnicos:

• ¿Qué puede hacer un agente en cada mercado?
• ¿A qué datos puede acceder y cuáles puede utilizar?
• ¿Qué acciones requieren la aprobación de una persona?

Una empresa que no sepa exactamente dónde se encuentra hoy en día la línea divisoria entre lo global y lo local corre el riesgo de descubrir esa brecha cuando un agente la cruce en un país con normas diferentes.

El trabajo de normalización que muchos han estado posponiendo es ahora un requisito imprescindible para la siguiente fase de la IA.

No existe una única verdad

El reto que Thiago planteó a sus compañeros, y a sí mismo, consistía en mantener una mentalidad abierta a la hora de buscar el equilibrio entre lo local y lo global, entre la regulación y la libertad.

Estoy de acuerdo en que no hay una respuesta única. El grado de madurez y las circunstancias de cada empresa determinan dónde se encuentra ese equilibrio.

Pero las preguntas son las mismas para todos:

• ¿Dónde está hoy el límite?
• ¿Quién decide cuándo se pone en marcha y en función de qué datos?
• ¿Quién corre con los gastos de la excepción y cuánto tiempo dura?
• ¿Qué agente puede cruzarlo y cuándo?

Las organizaciones que responden a estas preguntas con claridad pueden ser flexibles sin perder el control.

Aquellos que no acaban teniendo una norma que se aplica en la sede central, excepciones que se dan sobre el terreno y un proyecto de ley sobre la IA que va cobrando forma entre medias.

La norma que funciona es aquella que sabe escuchar. Pero solo se escucha bien si se toma nota de lo que se oye y se sabe exactamente en qué puntos no se está dispuesto a ceder.