A medida que las organizaciones avanzan hacia un futuro impulsado por la IA, muchos equipos de TI están cometiendo errores catastróficos … [+]
La próxima ola de inteligencia synthetic no sólo está llamando a las puertas de las empresas, sino que está exponiendo fallas fundamentales en la forma en que las organizaciones abordan la transformación tecnológica. A medida que los equipos de TI corren para seguir siendo competitivos en 2025, cometen errores que podrían afectar significativamente sus iniciativas digitales.
Error 1: Manejar mal la gobernanza de la IA
Muchas organizaciones están manejando mal la implementación de la IA al operar sin las barreras de seguridad adecuadas, mientras que los empleados recurren cada vez más a aplicaciones no autorizadas de “IA en la sombra” para aumentar su productividad. En 2025, veremos las consecuencias de esta supervisión manifiestas en filtraciones de datos, resultados sesgados y violaciones de cumplimiento. Las organizaciones están descubriendo que se introducen datos confidenciales en modelos públicos de IA a través de canales no oficiales, lo que crea enormes vulnerabilidades de seguridad. Los líderes de TI con visión de futuro ya están implementando marcos integrales de gobernanza de IA que cubren todo, desde la selección de modelos hasta la verificación de resultados, al tiempo que brindan alternativas aprobadas a las herramientas populares de IA de consumo. No se trata solo de gestión de riesgos: se trata de desarrollar prácticas de IA sostenibles que puedan escalar con las crecientes necesidades de su organización y, al mismo tiempo, mantener bajo management el uso de la IA en la sombra a través de la educación y alternativas accesibles y seguras.
Error 2: ignorar los requisitos reglamentarios
Los equipos de TI están muy poco preparados para las nuevas regulaciones sobre IA. Si bien Estados Unidos carece actualmente de una legislación federal integral sobre IA, estados como Colorado están implementando requisitos estrictos en torno a los sistemas automatizados de toma de decisiones, y la amplia Ley de IA de la UE afectará a cualquier organización que haga negocios en Europa. Para 2025, las organizaciones deberán demostrar que sus sistemas de IA no son discriminatorios, proporcionar informes de transparencia para aplicaciones de alto riesgo y cumplir con complejos requisitos internacionales. Incluso las regulaciones existentes se están reinterpretando a través de la lente de la IA, desde leyes de privacidad biométrica hasta estatutos de protección al consumidor. Los equipos de TI que construyen sistemas de IA hoy en día sin considerar estos requisitos de cumplimiento emergentes están creando una deuda técnica innecesaria. Las organizaciones inteligentes están preparando sus implementaciones de IA para el futuro al diseñar para la transparencia, establecer marcos de gobernanza claros y crear sistemas que puedan adaptarse a las demandas regulatorias cambiantes en múltiples jurisdicciones.
Error 3: crear complejidad en la integración
Al apresurarse por modernizarse, las organizaciones están creando una deuda técnica innecesaria con arquitecturas frágiles que abarcan sistemas nuevos y antiguos. Si bien todo el mundo quiere hablar sobre su última implementación de IA o migración a la nube, las organizaciones se están ahogando en cientos de conexiones punto a punto entre herramientas especializadas y plataformas heredadas obsoletas. Las organizaciones inteligentes están adoptando un enfoque híbrido, modernizando metódicamente sus sistemas centrales mientras implementan marcos de integración sólidos que pueden escalar. Están reemplazando conexiones frágiles con arquitecturas flexibles que pueden adaptarse a medida que evolucionan los sistemas. Esto no es tan emocionante como lanzar el último chatbot, pero construir ecosistemas tecnológicos sustentables y mantenibles es basic para el éxito a largo plazo.
Error 4: descuidar la calidad de los datos
Las organizaciones están desarrollando iniciativas de IA sin abordar problemas fundamentales de calidad de los datos. Sus lagos de datos se parecen más a pantanos turbios, plagados de estándares inconsistentes, formatos conflictivos y problemas de calidad que los hacen casi inutilizables para aplicaciones avanzadas de IA. El problema va más allá de los meros desafíos técnicos. Las unidades de negocio están acumulando información en silos aislados, las políticas de gobernanza de datos están desactualizadas o se ignoran y la gestión de metadatos suele ser una ocurrencia tardía. ¿El resultado? Iniciativas de IA que producen resultados poco confiables, modelos que perpetúan sesgos ocultos y costos masivos en limpieza y reelaboración de datos. Las organizaciones con visión de futuro están tratando la calidad de los datos como una prioridad a nivel de junta directiva, invirtiendo en marcos sólidos de gobernanza de datos y construyendo plataformas de datos centralizadas que apliquen estándares consistentes. Entienden que en 2025, la diferencia entre el éxito y el fracaso de la IA a menudo se cut back a la calidad de la base de datos sobre la que se basa.
Error 5: comprometer la seguridad
Los equipos de TI están comprometiendo la seguridad en su impulso por una innovación rápida. La presión para ofrecer nuevas capacidades rápidamente está generando revisiones de seguridad incompletas y protecciones inadecuadas. Esto es particularmente preocupante a medida que las amenazas cibernéticas evolucionan hacia ataques híbridos que combinan capacidades de inteligencia synthetic con métodos de piratería tradicionales. Los sistemas automatizados buscan vulnerabilidades las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras que los ataques de ingeniería social impulsados por inteligencia synthetic se están volviendo cada vez más sofisticados y más difíciles de detectar. A esta tormenta perfecta se suma la amenaza inminente de la computación cuántica, que está obligando a las organizaciones a enfrentar la posibilidad de que sus métodos de cifrado actuales pronto queden obsoletos. Las organizaciones con visión de futuro están adoptando arquitecturas de confianza cero e implementando prácticas de DevSecOps que integran la seguridad en cada etapa del desarrollo. También están invirtiendo en cifrado de seguridad cuántica y herramientas de seguridad basadas en inteligencia synthetic que pueden detectar y responder a amenazas en tiempo actual. En 2025, una sola brecha de seguridad puede deshacer años de esfuerzos de transformación digital.
Error 6: Mantener el desarrollo de habilidades obsoletas
Las organizaciones mantienen enfoques obsoletos para el desarrollo de habilidades y la capacitación técnica. Las habilidades técnicas que eran de vanguardia hace seis meses ahora son requisitos básicos, mientras que casi semanalmente surgen competencias completamente nuevas. Esta brecha de habilidades es particularmente evidente en la inteligencia synthetic y la computación cuántica, donde la tecnología subyacente evoluciona más rápido de lo que los programas de capacitación pueden adaptarse. Las organizaciones progresistas están adoptando un enfoque radicalmente diferente, implementando plataformas de aprendizaje continuo que combinan principios fundamentales con la adaptación de habilidades en tiempo actual. Están fomentando asociaciones con proveedores de inteligencia synthetic, proveedores de nube e instituciones educativas para crear entornos de aprendizaje dinámicos. El enfoque ha pasado de las certificaciones tradicionales a la experiencia práctica y la adaptabilidad, porque, en 2025, la habilidad más valiosa será la capacidad de aprender y desaprender al ritmo de la innovación.
El precio de la inacción
Estos errores ya están impactando los esfuerzos de transformación digital en todas las industrias. Las organizaciones que prosperarán en 2025 son aquellas que reconocen estos problemas por lo que son: problemas predecibles y prevenibles que requieren atención inmediata. Ahora es el momento de corregir el rumbo, antes de que estos problemas agravantes creen problemas demasiado costosos y complejos de solucionar. La elección es clara: abordar estos desafíos de frente hoy o ver cómo sus esfuerzos de transformación digital fracasan mañana bajo el peso de errores evitables.