Léa Steinacker
La mayoría de las organizaciones que evalúan la IA pueden valorar su rendimiento técnico. Sin embargo, pocas son capaces de evaluar cómo afectan los sistemas de IA a las estructuras de toma de decisiones y a las líneas de responsabilidad una vez implementados. Esa brecha, entre lo que promete la IA y los cambios que introduce en el funcionamiento de las organizaciones, es donde se acumula el riesgo de gobernanza antes de que se haga visible.
La Dra. Léa Steinacker, investigadora en ciencias sociales y autora de éxitos de ventas según la revista Spiegel, ayuda a los consejos de administración y a los equipos ejecutivos a comprender las consecuencias que tiene la adopción de la inteligencia artificial en materia de gobernanza, personal y rendición de cuentas, basándose en investigaciones revisadas por pares y en su marco teórico «Code Capital», desarrollado en su tesis doctoral.
Full Profile
Por qué las organizaciones trabajan con Léa Steinacker
- Su marco «Code Capital», desarrollado durante su doctorado en la Universidad de St. Gallen y publicado por Nomos Verlag, ofrece a los equipos ejecutivos una forma estructurada de analizar lo que está integrado en los sistemas de IA, desde el diseño hasta la implementación, algo de lo que carecen actualmente la mayoría de los debates sobre la gobernanza de la IA.
- Su investigación, revisada por pares, abarca aplicaciones específicas y controvertidas de la IA, incluyendo encuestas transnacionales sobre la aceptación del reconocimiento facial publicadas en Government Information Quarterly y Public Understanding of Science, lo que dota a sus argumentos de una base empírica en lugar de ser meras afirmaciones.
- Su libro de 2024, escrito en colaboración con la Prof. Dra. Miriam Meckel (Rowohlt Verlag), entró en las listas de bestsellers tanto de Spiegel como de Manager Magazin, lo que demuestra que su enfoque de las consecuencias organizativas y sociales de la IA tiene eco entre el público empresarial de alto nivel, y no solo entre los especialistas.
- Como cofundadora de ada Learning, que ha dotado de habilidades de transformación en IA a miles de empleados de empresas del DAX, pymes y gobiernos, ha puesto a prueba sus marcos de trabajo a gran escala dentro de importantes instituciones, y no solo los ha descrito desde fuera.
- Su experiencia en el consejo de administración de Weleda AG y su liderazgo activo como directora general de GaiaLogic AG hacen que su perspectiva sobre la gobernanza de la IA provenga de alguien directamente responsable de ella, y no solo de alguien que la analiza.
Aspectos destacados de su biografía
- Doctorado por la Universidad de St. Gallen; tesis doctoral «Code Capital», publicada como monografía académica por Nomos Verlag (2022)
- Coautora, junto con la Prof. Dra. Miriam Meckel, de «Alles überall auf einmal» (Rowohlt Verlag, 2024), que figura en las listas de bestsellers tanto de Spiegel como de Manager Magazin; publicado en inglés como «Everything Everywhere All At Once: How Artificial Intelligence Impacts Our World» y en coreano
- Directora general de GaiaLogic AG; cofundadora y antigua presidenta ejecutiva de ada Learning GmbH, que ha dotado de competencias en transformación de la IA a miles de empleados de empresas del DAX, pymes y administraciones públicas
- Miembro del Consejo de Administración de Weleda AG; antigua miembro del Consejo Asesor de IA de Ringier AG
- Profesora en la Universidad de St. Gallen, donde imparte la asignatura «Impactos sociales y económicos de la inteligencia artificial»
- Publicaciones revisadas por pares en Government Information Quarterly, Electronic Markets, Public Understanding of Science y Data and Policy (Cambridge Core)
- Títulos de la Universidad de Princeton (A.B.), la Harvard Kennedy School of Government (MPP) y la Universidad de St. Gallen (PhD)
- Forbes 30 Under 30 Europa; Medium Magazine Top 30 Under 30 Periodistas; Líder de Pensamiento de BCG; Joven Líder de Atlantik-Brücke; Joven Líder de Múnich (Conferencia de Seguridad de Múnich y Körber Stiftung); Premio Henry Richardson Labouisse, Universidad de Princeton
Biografía
Las organizaciones que avanzan rápidamente en la adopción de la IA se están dando cuenta de que sus estructuras de gobernanza no siguen el ritmo. Los consejos de administración son cada vez más responsables de lo que los sistemas de IA hacen con sus decisiones y su personal, pero la mayoría carece de los marcos analíticos para evaluarlo. Léa Steinacker ha dedicado una década a construir precisamente esos marcos.
Su investigación doctoral en la Universidad de St. Gallen dio lugar a Code Capital, un marco sociotécnico para analizar los sistemas de IA desde el diseño hasta la implementación. Publicado por Nomos Verlag en 2022, ofrece a los líderes una forma estructurada de identificar qué contienen realmente los sistemas de IA, desde los supuestos de diseño hasta los riesgos de implementación. Su trabajo, revisado por pares, que abarca la adopción del reconocimiento facial en cuatro países y publicado en revistas como Government Information Quarterly y Public Understanding of Science, aporta una base empírica a argumentos que con demasiada frecuencia se quedan en el plano de los principios.
Su libro de 2024, escrito junto con la Prof. Dra. Miriam Meckel (Rowohlt Verlag), se convirtió inmediatamente en un éxito de ventas de Spiegel y Manager Magazin y posteriormente fue traducido al inglés y al coreano. Trasladó la cuestión de lo que significa la IA para las personas, las organizaciones y las sociedades del debate ético a la conversación práctica sobre liderazgo. Ahora lleva esa perspectiva directamente a la práctica como directora general de GaiaLogic AG y como profesora en la Universidad de St. Gallen.
Como miembro del Consejo de Administración de Weleda AG, su perspectiva sobre la gobernanza de la IA está marcada por la responsabilidad institucional, no solo por el análisis académico. Es cofundadora de ada Learning, que ha dotado a miles de empleados de empresas del DAX, gobiernos y organizaciones de la sociedad civil de competencias para la transformación de la IA. Es titulada por la Universidad de Princeton, la Harvard Kennedy School of Government y la Universidad de St. Gallen.
Temas principales de sus ponencias
- Gobernanza de la IA y despliegue responsable
- Las implicaciones sociales y organizativas de la IA
- Code Capital y el análisis sociotécnico de los sistemas de IA
- Regulación de la IA y el marco normativo europeo
- Transformación de la fuerza laboral y preparación para la IA
- Colaboración entre humanos y IA y toma de decisiones
- La IA y el futuro del trabajo del conocimiento
Ideal para
- Consejos de administración y altos directivos que evalúan las estructuras de gobernanza y rendición de cuentas de la IA
- Directores de tecnología, directores digitales y responsables de transformación que gestionan la adopción de la IA
- Equipos de políticas, asuntos jurídicos y cumplimiento normativo que trabajan en la regulación de la IA y el riesgo empresarial
- Directivos sénior de RR. HH. y responsables de personal que gestionan la preparación de la plantilla y el cambio organizativo impulsado por la IA
Resultados para el público
- Un marco, basado en el modelo Code Capital, para evaluar el impacto de los sistemas de IA en las organizaciones más allá de sus capacidades técnicas declaradas
- Una comprensión más clara de dónde se acumulan los riesgos de gobernanza de la IA antes de que se hagan visibles a nivel del consejo de administración
- Una base práctica sobre la regulación europea de la IA y lo que significa para la toma de decisiones y la responsabilidad de la organización
- Un vocabulario más preciso para plantear las preguntas adecuadas sobre la IA en contextos de liderazgo y gobernanza
- Mayor claridad sobre cómo estructurar iniciativas de preparación de la plantilla que aborden la transformación de la IA como un reto organizativo, no solo de competencias
Charlas
Basándose directamente en el libro superventas de Spiegel, escrito en colaboración con la profesora Miriam Meckel, esta charla analiza cómo la IA está transformando la sociedad, las organizaciones y el mundo laboral, y por qué las decisiones de gobernanza que se tomen ahora determinarán las condiciones en las que se produzca esa transformación.
Puntos clave:
- Por qué el momento actual en el desarrollo de la IA hace que las decisiones de gobernanza tengan consecuencias inusualmente importantes para las organizaciones y las sociedades
- Qué pueden ganar las organizaciones con la adopción de la IA, y dónde se esconden los riesgos estructurales en lugar de ser evidentes
- Un marco para abordar la IA no como una tecnología aislada que hay que adoptar, sino como un conjunto de decisiones sobre valores, responsabilidad y lo que las organizaciones quieren llegar a ser
Esta charla analiza el panorama práctico de la gobernanza al que se enfrentan las organizaciones a medida que la normativa europea sobre IA entra en vigor, y ofrece a los altos directivos una forma de abordar los requisitos de cumplimiento sin considerarlos un límite a lo que es posible.
Puntos clave:
- Lo que la Ley de IA de la UE exige a las organizaciones en función de los distintos niveles de riesgo de los sistemas de IA, en términos en los que el consejo de administración pueda actuar
- Cómo alinear los marcos de gobernanza de la IA con la estrategia competitiva, en lugar de tratarlos como fuerzas opuestas
- Dónde es más probable que surjan brechas de cumplimiento durante la implementación de la IA, y cómo abordarlas antes de que se conviertan en un gasto oneroso
Esta charla aborda la preparación de la plantilla para la IA como una cuestión de transformación organizativa, más que como un simple ejercicio de formación, basándose en la experiencia de Steinacker como cofundador y responsable de la expansión de ada Learning, que cuenta con miles de empleados procedentes de empresas del DAX, administraciones públicas y organizaciones de la sociedad civil.
Puntos clave:
- Por qué la mayoría de los programas de mejora de competencias en IA no logran cambiar la forma en que las organizaciones funcionan realmente, y cómo sería, en cambio, un enfoque estructural
- Cómo identificar las carencias de capacidades más importantes en los distintos niveles y funciones de la organización
- Un marco práctico para pasar de la concienciación sobre la IA a una preparación real para la IA en una plantilla diversa y multigeneracional