El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha introducido oportunidades y desafíos sin precedentes, lo que requiere un marco ético y regulatorio robusto para guiar su desarrollo. Este estudio revisa las principales preocupaciones éticas, como el sesgo algorítmico, la transparencia, la responsabilidad y la tensión entre la automatización y la supervisión humana. Se discute el concepto de algorética, un marco para incorporar consideraciones éticas a lo largo del ciclo de vida de la IA, como un antídoto contra la algocracia, donde el poder se concentra en quienes controlan los datos y los algoritmos. El estudio también examina el potencial transformador de la IA en diversos sectores, incluyendo la atención médica, Insurtech, la sostenibilidad ambiental y la exploración espacial, subrayando la necesidad de una alineación ética. En última instancia, aboga por un enfoque global y transdisciplinario para la gobernanza de la IA que integre perspectivas legales, éticas y técnicas, asegurando que la IA sirva a la humanidad mientras se mantienen los valores democráticos y la justicia social. En la segunda parte del documento, el autor ofrece una visión sinóptica de la gobernanza de la IA en seis jurisdicciones principales: Estados Unidos, China, la Unión Europea, Japón, Canadá y Brasil, destacando sus enfoques regulatorios distintos. Mientras que la Ley de IA de la UE, así como los marcos de Japón y Canadá, priorizan los derechos fundamentales y la regulación basada en riesgos, la estrategia de EE. UU. tiende a fomentar la innovación con directivas ejecutivas y supervisión específica del sector. En contraste, el marco de China integra la gobernanza de la IA con imperativos ideológicos impulsados por el estado, haciendo cumplir el cumplimiento de los valores centrales socialistas, mientras que el marco de Brasil aún carece de la profundidad institucional de los más maduros mencionados anteriormente, a pesar de su compromiso con la equidad y la supervisión democrática. Finalmente, se proporcionan consideraciones estratégicas y de gobernanza que deberían ayudar a los directores de datos/IA y a los gerentes de IA para aprovechar con éxito el potencial transformador de la IA con fines de creación de valor, también en vista de los estándares internacionales emergentes en términos de IA.