por Huenei IT Services | Dec 2, 2024 | Cloud Computing, Inteligencia Artificial
El Mapa Tecnológico: Tendencias Tecnológicas
2025
Con 2025 en el horizonte, las empresas enfrentan un momento decisivo para identificar las tendencias tecnológicas 2025 que definirán la próxima etapa de crecimiento y competitividad. La inteligencia artificial generativa (GenAI), la automatización y la computación en la nube están marcando un antes y un después en cómo se diseñan, optimizan y ejecutan los procesos clave. Estas herramientas no son solo tendencias; son recursos estratégicos que pueden transformar operaciones y habilitar nuevas oportunidades.
GenAI: Un Pilar Estratégico para la Innovación
Según IDC, las empresas líderes que ya han integrado inteligencia artificial generativa están logrando un ROI promedio de $10.3 por cada $1 invertido, superando ampliamente el promedio general de $3.7.
En 2025, la IA Generativa continuará consolidándose como una tecnología clave para la innovación en el desarrollo de software y la gestión operativa. Su capacidad para generar sistemas multi-módulo, optimizados con patrones avanzados como microservicios y serverless, reducirá los tiempos de desarrollo y habilitará integraciones más rápidas y adaptadas a las necesidades cambiantes de las organizaciones.
Además, la IA Generativa será central en la automatización de pruebas, generando escenarios basados en patrones reales de usuario para detectar errores y garantizar estándares elevados desde las primeras fases de los proyectos. Estas prácticas no solo optimizarán la calidad, sino que también acelerarán los ciclos de desarrollo en entornos cada vez más ágiles.
Por otro lado, los agentes IA representarán una evolución significativa al permitir que los sistemas actúen de manera autónoma para alcanzar objetivos específicos. Su capacidad de ajustarse dinámicamente a entornos cambiantes hará posible resolver tareas complejas de forma más eficiente. Combinando autonomía y adaptabilidad, estos agentes podrán operar en tiempo real para abordar desafíos empresariales de alta complejidad.
Su integración con interacciones multimodales —como texto, voz, imágenes y datos estructurados— potenciará su capacidad para gestionar flujos de trabajo interconectados. Esto transformará procesos clave, mejorará operaciones críticas y permitirá personalizar experiencias en un entorno empresarial cada vez más exigente.
RAG: Recuperación de Conocimiento y Personalización en Tiempo Real
La tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) está emergiendo como una de las tendencias tecnológicas 2025 más prometedoras para organizaciones que manejan grandes volúmenes de información. Al combinar la generación de contenido con la recuperación de datos en tiempo real, RAG optimiza la precisión de las respuestas y la relevancia de las aplicaciones empresariales.
En este contexto, los modelos de lenguaje optimizados para RAG están llevando esta tecnología a niveles más altos de eficiencia, permitiendo la recuperación rápida de datos en grandes corpus de información y ofreciendo respuestas más precisas y relevantes. Estos avances se potenciarán aún más con sistemas basados en agentes, que amplían las capacidades de RAG al adaptarse dinámicamente a diferentes contextos y escenarios.
En 2025, RAG transformará áreas clave como la gestión del conocimiento, los copilotos de flujos de trabajo específicos y el servicio al cliente. Su escalabilidad y adaptabilidad facilitarán la integración en organizaciones de todos los tamaños, ampliando su impacto en diversas aplicaciones empresariales.
Avances en la Nube: Predicción y Automatización
La computación en la nube seguirá siendo una de las infraestructuras más relevantes para 2025, especialmente en entornos tecnológicos como sistemas distribuidos, arquitecturas híbridas y cargas dinámicas que exigen escalabilidad y ajustes en tiempo real.
El cómputo distribuido inteligente será clave, equilibrando cargas de trabajo entre la nube pública, privada y tecnologías edge para reducir costos, minimizar latencias y mejorar el rendimiento y la seguridad. Plataformas como Kubernetes y AWS Auto Scaling ya utilizan datos históricos y en tiempo real para anticipar picos de demanda, optimizando operaciones y garantizando un rendimiento continuo. Además, el diseño modular de las nubes híbridas ofrecerá una escalabilidad flexible, permitiendo a las empresas crecer y adaptarse rápidamente sin riesgos de sobredimensionamiento.
Además, estas tecnologías, junto con otras tendencias tecnológicas 2025, permitirán a las empresas adoptar estrategias más flexibles y efectivas para gestionar sus recursos. Aunque muchas organizaciones ya han migrado a la nube, algunas aún enfrentan resistencias culturales o normativas. Para estas empresas, 2025 será una oportunidad clave para adoptar estos modelos.
Seguridad como Estrategia Modular
A medida que los entornos empresariales se vuelven más distribuidos, garantizar la seguridad desde la base del desarrollo de software será fundamental. Las prácticas de DevSecOps permitirán identificar y corregir vulnerabilidades desde las primeras etapas, automatizando auditorías, análisis de código y pruebas de seguridad para fortalecer la confianza en los sistemas antes de su despliegue.
El modelo Zero Trust sigue ganando relevancia como enfoque clave en entornos distribuidos, validando continuamente componentes como el código fuente y las dependencias para evitar accesos no autorizados y proteger sistemas críticos.
La gobernanza avanzada será igualmente crucial para organizaciones que gestionan grandes volúmenes de datos generados por GenAI e IoT, asegurando el cumplimiento normativo y la privacidad desde la arquitectura del código en un entorno cada vez más regulado.
Visión Artificial: Inteligencia Contextual para Decisiones Más Precisas
La visión artificial (CV) seguirá ofreciendo avances significativos en la supervisión y optimización de procesos. En 2025, no se trata solo de detectar objetos, sino de comprender relaciones entre ellos y contextualizar datos visuales para decisiones más informadas.
Tecnologías como YOLOv7 y OpenCV destacan por su capacidad de proporcionar análisis contextuales más profundos, mientras que la reconstrucción dinámica a partir de imágenes planas abre nuevas posibilidades para optimizar flujos operativos y validar interfaces complejas.
La Estrategia para 2025
Las tecnologías clave para 2025 no solo transformarán procesos, sino que también redefinirán cómo las organizaciones planifican y ejecutan sus estrategias. La IA generativa, la nube y la automatización están demostrando ser recursos indispensables para quienes buscan mantenerse competitivos.
Integrarlas estratégicamente, alineando su implementación con los objetivos del negocio, será determinante para construir una ventaja sostenible en un entorno tecnológico cada vez más exigente.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Oct 30, 2024 | Cloud Computing
Ventajas de la Migración a la Nube: Potenciando el Valor de las Aplicaciones
A través de métricas específicas, es posible evaluar los cambios que una migración de una aplicación de software desde un entorno on-premise a la nube aporta en aspectos como escalabilidad, agilidad en el desarrollo, experiencia de usuario, seguridad y optimización de recursos, revelando el valor que la nube puede agregar al negocio. Contar con un enfoque sólido de Migración a la Nube permite maximizar cada fase de este proceso.
Escalabilidad y Flexibilidad: Midiendo el Impacto en los Recursos
La capacidad de ajustar los recursos según la demanda marca una diferencia sustancial entre los entornos on-premise y cloud. Mientras que en un entorno físico la infraestructura fija impone limitaciones, la nube permite escalar de forma ágil y ajustar la capacidad de procesamiento a los picos de demanda sin los altos costos asociados con una infraestructura sobredimensionada.
Por ejemplo, una plataforma de telemedicina que enfrenta un incremento en consultas durante temporadas de alta demanda (como brotes de enfermedades) puede expandir su capacidad temporalmente en la nube sin necesidad de infraestructura permanente. Al observar métricas como el costo por usuario y el tiempo de respuesta en momentos de alta demanda, es evidente cómo la nube facilita una gestión más eficiente de los recursos, eliminando el gasto en infraestructura ociosa y optimizando el presupuesto en función del uso real.
Agilidad en el Desarrollo
La nube habilita prácticas de DevOps e Integración y Despliegue Continuo (CI/CD), reduciendo considerablemente los tiempos de desarrollo y facilitando el despliegue continuo de mejoras. A diferencia de los procesos on-premise, donde cada ciclo de desarrollo requiere configuraciones complejas y tiempo adicional, el entorno cloud acelera la entrega de actualizaciones mediante un enfoque automatizado y flexible. Un agile dedicated team puede ser la solución para impulsar un ciclo de innovación constante, adaptándose a las demandas del mercado. Medir la frecuencia de despliegue y el Lead Time for Changes permite visualizar cómo cada ajuste se traduce en ciclos de innovación más rápidos y en una capacidad de respuesta continua ante las necesidades cambiantes del negocio.
Experiencia de Usuario
En cuanto a la experiencia de usuario, el entorno en la nube ofrece una infraestructura que asegura disponibilidad constante y un rendimiento optimizado. Mientras que en un entorno on-premise la aplicación puede verse afectada por tiempos de inactividad planificados o interrupciones inesperadas, la nube garantiza un uptime elevado, generalmente superior al 99.9%, y una latencia optimizada.
Para una plataforma fintech, mantener alta disponibilidad y baja latencia es fundamental para garantizar transacciones seguras y rápidas. La nube permite distribuir la carga en múltiples zonas geográficas, asegurando un acceso confiable para los usuarios. El tiempo de actividad y la latencia de respuesta se convierten en indicadores clave para medir la estabilidad de la aplicación.
Seguridad y Cumplimiento
La gestión de la seguridad y el cumplimiento en un entorno on-premise depende en gran medida de las capacidades internas de la organización para implementar políticas de protección efectivas y mantener el control de los datos. En contraste, la nube proporciona un enfoque de seguridad más integrado, con capacidades avanzadas como el modelo Zero Trust que asegura una verificación continua de cada acceso y permite responder rápidamente ante amenazas emergentes.
Para una organización de atención médica, la migración a la nube facilita el cumplimiento de normativas de protección de datos sensibles, mientras que estrategias de DevSecOps permiten monitorear el acceso a los datos de los pacientes en tiempo real. Los incidentes de seguridad prevenidos y el tiempo de respuesta ante eventos reflejan la solidez de la nube en términos de protección y cumplimiento.
Optimización Continua
Mientras que en un entorno on-premise el mantenimiento y las actualizaciones generan costos adicionales y tiempos de inactividad, la nube permite una optimización continua mediante la automatización y el análisis predictivo. El uso de machine learning facilita el ajuste de recursos en función de patrones de uso, maximizando la eficiencia operativa y reduciendo costos sin interrupciones en el servicio. Métricas como el Time to Value (TTV) o el porcentaje de uso de recursos permiten evaluar el valor generado por la aplicación en tiempo real, asegurando que la migración no solo optimice el rendimiento, sino que también mantenga un retorno de inversión positivo y sostenible en el tiempo.
Visualizando el Valor Estratégico de la Nube
Al comparar las métricas clave de una aplicación en entornos on-premise y cloud, se revelan beneficios tangibles que posicionan a la nube como una plataforma flexible, eficiente y alineada con las necesidades de crecimiento actuales. Desde la escalabilidad y agilidad en el desarrollo hasta la experiencia de usuario y la seguridad, la nube transforma la aplicación en un activo estratégico para el negocio. Con una migración bien gestionada y el apoyo de un partner tecnológico experimentado, las empresas pueden asegurar que el valor de cada ajuste y cada optimización en la nube sea medible y contribuya directamente al éxito y sostenibilidad de la organización.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Oct 30, 2024 | Desarrollo de Software
Gestión de la Deuda Técnica: Prepararse para la Adopción de Nuevas Tecnologías
La deuda técnica es una realidad en cualquier empresa tecnológica, pero en el contexto actual, donde tecnologías como la inteligencia artificial (IA) están remodelando industrias, su gestión se ha vuelto más crítica que nunca. Pequeñas decisiones técnicas tomadas para cumplir plazos pueden acumularse y convertirse en una barrera significativa cuando se trata de aprovechar las oportunidades que la IA y otras tecnologías emergentes ofrecen. Si no se controla, la deuda técnica incrementa los costos, ralentiza la entrega de nuevas funcionalidades y limita la capacidad de innovación, justo cuando la escalabilidad y la agilidad son clave en un mercado altamente competitivo.
El Efecto en la Escalabilidad
La deuda técnica no solo incrementa los costos, también pone en riesgo la capacidad de una empresa para crecer y adaptarse rápidamente. A medida que la demanda de tecnologías como la IA crece, una infraestructura ineficiente y decisiones técnicas subóptimas pueden impedir la implementación exitosa de estas soluciones. Esto genera una barrera que frena el avance tecnológico y requiere costosos rediseños, consumiendo recursos críticos en un entorno de alta competitividad.
El código ineficiente y las arquitecturas mal diseñadas complican la integración de nuevas tecnologías como la IA, lo que afecta la capacidad de las empresas para mantenerse ágiles y escalar sus sistemas de forma efectiva. En muchos casos, la deuda técnica llega a comprometer el rendimiento de los modelos de IA, reduciendo su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos o ofrecer resultados en tiempo real, limitando así su impacto en la operación del negocio.
Deuda Técnica en la Migración a la Nube
La migración a la nube ofrece una oportunidad para optimizar los sistemas y reducir la deuda técnica. Sin embargo, si las aplicaciones legacy y los sistemas heredados no se refactorizan antes de la migración, trasladar estas estructuras deficientes a la nube solo amplifica los problemas. Este es un reto especialmente relevante cuando se considera que la infraestructura en la nube es esencial para aprovechar al máximo la IA y las soluciones escalables que el mercado exige actualmente.
Un enfoque planificado, en el que se evalúa y refactoriza el código antes de la migración, asegura que los sistemas puedan escalar correctamente en la nube, facilitando el uso de tecnologías avanzadas como IA. Este enfoque estratégico reduce los riesgos, mejora la flexibilidad operativa y permite a las empresas competir en un mercado en constante evolución.
Estrategias para Abordar la Deuda Técnica
Para enfrentar estos desafíos, las empresas deben priorizar las áreas más críticas de su sistema, aquellas que impactan directamente en su capacidad de innovar y escalar, especialmente en torno a tecnologías emergentes como la IA. La refactorización continua es una estrategia eficaz: realizar pequeños ajustes regularmente evita que los problemas se acumulen y permite mantener los costos de mantenimiento bajo control.
Integrar la deuda técnica en el ciclo ágil de desarrollo asegura que no se posterguen las correcciones necesarias. Esto es crucial para las empresas que buscan adoptar rápidamente tecnologías como la IA, donde la capacidad de actualizar y mantener sistemas eficientes puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento en un mercado muy competitivo.
Además, mejorar la comunicación entre los equipos técnicos y los líderes empresariales es esencial. Los CTOs y líderes de TI deben justificar la inversión en la reducción de deuda técnica mostrando cómo afecta la capacidad de la empresa para competir en un entorno donde la IA y la escalabilidad son motores clave para el crecimiento. Usar métricas claras, como la reducción de duplicaciones de código o la mejora en la cobertura de pruebas, es fundamental para argumentar esta inversión.
Herramientas para Detectar y Reducir la Deuda Técnica
Para gestionar eficazmente la deuda técnica y permitir que los sistemas se mantengan competitivos, es crucial utilizar herramientas avanzadas que optimicen las correcciones y el mantenimiento. Soluciones como SonarQube y CodeClimate no solo permiten identificar problemas rápidamente, sino que también cuantifican el impacto de la deuda técnica, facilitando la priorización de correcciones.
La incorporación de IA en herramientas como DeepSource, que automatiza la corrección de errores comunes, permite a los equipos dedicar más tiempo a mejoras estratégicas. Cast Highlight complementa estas soluciones proporcionando una visión empresarial más amplia, ayudando a planificar refactorizaciones basadas en riesgo y sostenibilidad, especialmente importante en entornos que exigen alta escalabilidad.
Asegurando el Futuro del Desarrollo en un Entorno Competitivo
En un contexto donde la IA está transformando industrias y la necesidad de escalabilidad es más urgente que nunca, gestionar la deuda técnica de manera proactiva es vital. No hacerlo limita la capacidad de las empresas para innovar y escalar, frenando su competitividad en un mercado en rápida evolución.
Incorporar estrategias de refactorización continua, priorizar las áreas críticas y usar herramientas avanzadas asegura que los sistemas puedan adoptar nuevas tecnologías y mantenerse ágiles. En un entorno donde la inteligencia artificial y la escalabilidad son factores clave para el crecimiento, la gestión eficaz de la deuda técnica es una inversión esencial para garantizar el éxito a largo plazo.
¿Listo para abordar tu deuda técnica y garantizar que tus sistemas estén preparados para escalar? ¡Hablemos!
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | Oct 30, 2024 | Data, Inteligencia Artificial
Data-Driven: Del Enfoque Básico a la Personalización en IA Generativa
El verdadero valor de la IA generativa no está solo en la adopción de soluciones estándar, sino en cómo las empresas personalizan esta tecnología para ajustarla a sus necesidades específicas. Este enfoque no solo mejora los resultados, sino que también genera una ventaja competitiva sostenible y diferenciada.
Tres Niveles de Adopción de la IA Generativa
Una forma de clasificar el uso de la IA generativa en las empresas es a través de tres niveles de adopción: Taker, Shaper y Maker.
En el primer nivel, las empresas Taker implementan soluciones de IA listas para usar. Esto les permite obtener resultados rápidos y a bajo costo, pero sin una adaptación profunda a sus procesos. Aunque facilita la adopción inicial, su impacto a largo plazo es limitado.
En el segundo nivel, las empresas Shaper ajustan los modelos con sus propios datos, mejorando la precisión y el control sobre los resultados. Esto les permite responder mejor a los desafíos específicos del negocio.
Finalmente, en el nivel Maker, las empresas desarrollan o personalizan sus modelos desde cero. Este enfoque ofrece un control total sobre la tecnología, moldeándola completamente según las necesidades del negocio, lo que otorga una flexibilidad y dominio únicos.
Estrategia para Avanzar hacia la Personalización
La personalización de soluciones de IA generativa permite a las empresas alinear los resultados con sus objetivos específicos al utilizar datos internos que reflejan sus procesos únicos. Esto mejora la precisión en la toma de decisiones y optimiza operaciones clave, generando una ventaja competitiva difícil de replicar.
Para avanzar hacia esta personalización, es fundamental garantizar la calidad de los datos internos que alimentan los modelos. El entrenamiento de estos modelos es clave para asegurar la precisión y efectividad de los resultados, ya que dependen de datos relevantes y representativos de los procesos del negocio.
El preprocesamiento de datos es esencial en esta etapa. Procesos como la limpieza, normalización y reducción de dimensionalidad (a través de técnicas como PCA o t-SNE) mejoran la calidad del conjunto de datos y maximizan la capacidad del modelo para detectar patrones precisos. Herramientas como Snowflake y Databricks facilitan la gestión de grandes volúmenes de datos, preparándolos para el entrenamiento.
Plataformas como OpenAI, Google Vertex AI y Azure Machine Learning proporcionan herramientas que permiten ajustar y entrenar los modelos de IA generativa con datos propios. Esto asegura que las soluciones estén personalizadas para enfrentar los desafíos específicos
Desafíos de la Personalización de IA
La transición hacia un uso más avanzado de la IA conlleva varios desafíos. Uno de ellos es la inversión inicial necesaria para implementar la infraestructura de datos y fortalecer el equipo técnico especializado. Aunque los costos iniciales pueden parecer elevados, el retorno en términos de competitividad y eficiencia puede justificar la inversión a largo plazo.
Otro desafío es la gestión técnica de los modelos personalizados. El entrenamiento continuo y la actualización periódica de los modelos es esencial para mantener su relevancia y efectividad, ya que el entorno empresarial cambia constantemente. Si un modelo es entrenado con datos desactualizados o incompletos, su precisión y utilidad se ven comprometidas.
Para las empresas que enfrentan limitaciones de recursos o brechas en habilidades, trabajar con Agile Dedicated Teams puede ser una solución. Estos equipos especializados aportan la flexibilidad y el conocimiento necesario para entrenar, actualizar y optimizar modelos de IA, garantizando su eficiencia en un mercado en rápida evolución.
Para mitigar este riesgo, se deben implementar ciclos de entrenamiento recurrentes y mecanismos de actualización automática. El transfer learning, una técnica que permite reutilizar modelos previamente entrenados para ajustarlos a nuevos conjuntos de datos, puede acelerar este proceso y reducir los costos asociados al entrenamiento.
Además, las prácticas de MLOps (Machine Learning Operations) automatizan el monitoreo y la actualización de los modelos, asegurando que los ciclos de entrenamiento y optimización se mantengan sin interrupciones. Esto no solo reduce la carga operativa, sino que también garantiza que los modelos respondan de manera ágil a las nuevas condiciones del mercado.
Finalmente, la seguridad de los datos y la protección de la propiedad intelectual son cruciales cuando se utiliza información interna para entrenar los modelos. Métodos de encriptación y anonimización deben aplicarse para minimizar riesgos y garantizar el cumplimiento de normativas.
Desarrollo de Modelos a Medida: Control Total en la IA
Algunas empresas optan por ir más allá de la personalización superficial y desarrollan soluciones de IA a medida. Crear modelos desde cero o con un alto grado de personalización les permite tener un control completo sobre su funcionamiento y evolución.
Sin embargo, esto no significa que todo el desarrollo deba hacerse internamente. Muchas organizaciones colaboran con socios tecnológicos que aportan experiencia y recursos especializados, combinando el conocimiento profundo del negocio con las capacidades técnicas del partner. Esta colaboración garantiza que las soluciones de IA sean óptimas y estén alineadas con los objetivos estratégicos.
Aprovechar al Máximo la IA Generativa a través de la Personalización
La personalización de la IA generativa es esencial para las empresas que buscan diferenciarse y maximizar el valor de esta tecnología. Un enfoque estratégico que priorice el entrenamiento de los modelos con datos de alta calidad es clave para asegurar la precisión y efectividad de los resultados.
Ajustar los modelos con datos internos no solo mejora la precisión, sino que también asegura que las soluciones estén alineadas con las necesidades específicas del negocio, proporcionando una ventaja competitiva duradera. Para avanzar hacia una estrategia personalizada, es necesario evaluar la calidad de los datos, fortalecer el equipo técnico y seleccionar los casos de uso más adecuados.
De este modo, las empresas no solo aprovecharán la IA generativa, sino que liderarán la innovación en sus sectores con soluciones tecnológicas diseñadas a medida. ¿Interesado en personalizar tus soluciones de IA generativa? Contáctanos y conversemos sobre cómo podemos ayudar a tu empresa a alcanzar sus objetivos.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Oct 1, 2024 | Inteligencia Artificial
Shadow AI: Gestionando el uso no regulado de IA para impulsar el crecimiento empresarial
Las empresas están inmersas en un ciclo constante de innovación, donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado crucial. Sin embargo, a medida que crece el entusiasmo por implementar IA para resolver problemas cotidianos y mejorar la eficiencia, ha surgido un nuevo desafío: Shadow AI. Este fenómeno, aunque menos visible, puede comprometer gravemente la seguridad y la eficiencia de las organizaciones si no se gestiona adecuadamente.
En este artículo, exploraremos Shadow AI con ideas clave de Lucas Llarul, Infrastructure & Technology Head en Huenei, quien comparte su perspectiva sobre cómo abordar este desafío.
“Shadow AI es una amenaza que puede convertirse en una oportunidad si se maneja estratégicamente”, afirma Lucas Llarul.
La naturaleza de Shadow AI: Más allá de las herramientas no autorizadas
Shadow AI refleja una tendencia en la que los empleados, en un esfuerzo por agilizar sus tareas o satisfacer necesidades específicas, recurren a herramientas de IA sin el conocimiento o la aprobación del equipo de IT. Llarul explica: “El uso de soluciones no autorizadas, incluso con la intención de mejorar la eficiencia, conlleva riesgos significativos”. Estas herramientas no monitoreadas pueden procesar información sensible sin las medidas de seguridad adecuadas, exponiendo a la organización a vulnerabilidades críticas.
Un ejemplo claro es el caso de Samsung, donde los empleados filtraron información confidencial a los servidores de OpenAI al usar ChatGPT sin autorización. “Este incidente ilustra cómo el uso no regulado de la IA puede comprometer la seguridad de la información en cualquier organización, incluso en aquellas con políticas de seguridad estrictas”, añade Lucas.
El problema no solo es técnico, sino también estratégico: cuando cada departamento selecciona sus propias soluciones de IA, se crean silos de información que interrumpen los flujos de trabajo y el intercambio de datos entre departamentos. Esto genera un caos tecnológico que es difícil y costoso de corregir.
Fragmentación de soluciones: Una barrera para el crecimiento
La fragmentación tecnológica es uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas en crecimiento. Lucas enfatiza: “Cuando las herramientas de IA no están integradas y cada equipo adopta sus propias soluciones, la empresa no puede operar de manera fluida. Esto impacta directamente en la capacidad de tomar decisiones rápidas y basadas en datos. Además, los costos asociados con el mantenimiento de tecnologías desconectadas o redundantes pueden escalar rápidamente, poniendo en peligro el crecimiento sostenible”.
La falta de cohesión tecnológica no solo frena la innovación, sino que también crea barreras para la colaboración interna, comprometiendo la competitividad de la empresa.
Evitar el caos de Shadow AI: Una estrategia proactiva
Llarul sugiere que la clave para evitar los riesgos de Shadow AI radica en adoptar una estrategia proactiva que priorice la visibilidad y el control sobre las herramientas utilizadas dentro de la empresa. “El primer paso es crear un inventario detallado de todas las herramientas de IA en uso. Esto no solo ayuda a identificar qué tecnologías están activas, sino que también aclara su propósito, lo cual es crucial para gestionar los riesgos de seguridad y garantizar que las herramientas seleccionadas realmente satisfagan las necesidades operativas”, explica.
Desde un punto de vista técnico, la participación del equipo de IT es esencial para garantizar que las soluciones de IA estén correctamente integradas en la infraestructura de la empresa y cumplan con los estándares de seguridad y cumplimiento.
Además, no se trata de prohibir herramientas no autorizadas, sino de entender por qué los empleados recurren a ellas. “Si la organización proporciona soluciones aprobadas y personalizadas que aborden las verdaderas necesidades de los equipos, se puede fomentar un entorno donde la innovación ocurra de manera controlada y sin riesgos”, añade Lucas. Al involucrar a los equipos de IT desde el principio y alinear las soluciones con los objetivos estratégicos de la empresa, es posible centralizar el control sin sofocar el dinamismo y la eficiencia.
El valor de las soluciones personalizadas en la era de la IA
Llarul destaca que la respuesta no es solo centralizar el control, sino también ofrecer alternativas personalizadas: “Desarrollar soluciones de IA a medida, adaptadas a las necesidades específicas de cada departamento, permite optimizar la tecnología sin comprometer la seguridad ni la eficiencia operativa”. Esto también ayuda a evitar problemas derivados de la fragmentación y redundancia de herramientas, fomentando la cohesión tecnológica.
“Las empresas que implementan soluciones personalizadas alineadas con sus objetivos pueden crecer sin enfrentar los desafíos que impone la fragmentación tecnológica. Un enfoque personalizado fomenta la innovación y mejora la competitividad”, añade.
Convertir Shadow AI en una oportunidad de crecimiento
Shadow AI es un desafío creciente, pero no insuperable. Lucas concluye: “Las empresas que gestionan proactivamente la implementación de la IA pueden convertir este desafío en una oportunidad para expandirse”. Al centralizar la adopción de herramientas, fomentar la personalización y promover una cultura de innovación responsable, las organizaciones estarán mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.
¿Te interesa explorar cómo podemos ayudarte a mejorar tu estrategia de adopción de IA en tu empresa? Hablemos.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
