La presión por escalar GenAI se ha vuelto una prioridad de dirección, pero el avance real hacia producción sigue siendo limitado. El 79% de los CEOs espera una transformación organizacional en los próximos tres años y el 93% de los CLOs identifica potencial de creación de valor en los próximos 12 meses. Aun así, casi el 70% de los CEOs reconoce que su organización solo ha conseguido llevar a producción 30% o menos de sus experimentos. Esa brecha revela que el problema principal no está en la falta de interés, sino en la dificultad de convertir pruebas de concepto en capacidades operativas sostenibles. La complejidad proviene de una combinación de velocidad tecnológica, marcos regulatorios en evolución y exposición simultánea a riesgos de privacidad, propiedad intelectual, incumplimiento contractual, confidencialidad y relación con terceros. Bajo este entorno, la función legal aparece como un componente operativo del despliegue y no solo como filtro posterior, porque su incorporación temprana reduce retrasos, costos adicionales y bloqueos al final del ciclo de implementación. También existe una base de capacidad interna para ello: al menos 80% de los CLOs encuestados en Estados Unidos, Europa, Australia y Canadá afirma sentirse cómodo prestando asesoría jurídica en asuntos vinculados con GenAI.

La relevancia del área legal se refuerza por su posición transversal dentro de la empresa. Recursos humanos, ventas, marketing, contabilidad, impuestos, TI, datos e I+D convergen en problemas de uso, riesgo y cumplimiento asociados a GenAI. Por eso, la gobernanza ocupa un lugar central. La función jurídica debe ayudar a estructurar marcos de riesgo que aborden privacidad, propiedad intelectual, uso de datos, exposición frente a proveedores y controles sobre terceros, con una aproximación pragmática que no paralice la innovación. También debe acompañar al liderazgo corporativo, donde persisten vacíos importantes. El 75% de los miembros de junta reporta poca o ninguna experiencia con IA y solo el 35% de los CLOs considera que el C-suite tiene el entendimiento necesario para supervisar estos esfuerzos. En este punto, la alfabetización regulatoria y ejecutiva se vuelve decisiva, especialmente en jurisdicciones influenciadas por el EU AI Act. Allí se destacan dos referencias concretas: el Artículo 57, que prevé sistemas de gestión de calidad, documentación técnica y sandboxes regulatorios para soluciones de alto riesgo, y el Artículo 4, que resalta la necesidad de alfabetización en IA para usuarios, proveedores y organizaciones. La implicación es clara: gobernar GenAI requiere que la alta dirección entienda no solo el potencial de negocio, sino también las condiciones jurídicas y operativas que hacen viable su escalamiento.

Las limitaciones de preparación tecnológica y humana amplifican ese desafío. Solo el 45% de las organizaciones considera que su infraestructura tecnológica está altamente preparada para GenAI, lo que obliga a fortalecer controles sobre seguridad, integridad de modelos, licenciamiento de datos y auditoría de plataformas. A la vez, únicamente el 20% considera que su talento está altamente preparado y solo el 34% ha incorporado nuevo talento para cubrir brechas ligadas a datos. En respuesta, la formación adquiere un peso operativo mayor que el de una simple campaña de sensibilización. El 60% de las organizaciones ya dispone de entrenamiento para mejorar supervisión y habilitar su estrategia de GenAI, lo que indica que la alfabetización interna se está convirtiendo en un habilitador directo de despliegue. En paralelo, la gestión de datos introduce preguntas más complejas sobre acceso, entrenamiento de modelos, retención, transferencias transfronterizas y derechos de uso sobre información de clientes y socios. Incluso se plantea un ejemplo concreto sobre si un fabricante de automóviles puede acceder, usar, vender o licenciar los datos que sus vehículos recogen sobre tráfico, patrones de conducción y desgaste. La dificultad no se limita a legalidad formal, sino a cómo traducir esas decisiones en políticas aplicables, controles efectivos y contratos ejecutables.

La arquitectura recomendada para escalar GenAI se apoya en varias acciones coordinadas. La primera es incorporar al área legal desde el inicio, de modo que los riesgos se identifiquen antes de que aparezcan fricciones al cierre del proyecto. La segunda es comunicar con claridad qué sí puede hacerse con GenAI, para evitar que el discurso de control termine desincentivando la adopción. La tercera es invertir en formación continua y pautas de uso que evolucionen con la tecnología. La cuarta es delegar decisiones con controles proporcionales al riesgo, acercando la responsabilidad al dueño de cada aplicación y apoyándose en bibliotecas de cinco a diez controles de alto impacto. También se enfatiza la necesidad de planes de respuesta para incidentes vinculados con sesgos, brechas o usos indebidos, así como la conveniencia de contar con equipos multifuncionales, algo que hoy solo reporta el 36% de los CLOs. La lectura final es operativa: la velocidad de despliegue no depende exclusivamente del modelo o del presupuesto tecnológico, sino de la capacidad de articular liderazgo, cumplimiento, datos, entrenamiento y control en una misma estructura de ejecución.

Para leer más ingrese a:

https://www.deloittelegal.de/dl/en/services/legal/research/vision-to-value-generative-ai-deployment.html

https://www.deloittelegal.de/content/dam/assets-zone6/dl/en/docs/services/legal/2025/dttl-using-legal-to-deploy-and-scale-generative-ai-feb25.pdf