Cuando la IA en la sombra es inevitable, la visibilidad de los datos no es negociable

La IA ha dado inicio a una nueva era en los negocios, y la mayoría de las organizaciones luchan por mantenerse al día, y al mismo tiempo, cumplir con las normativas. El tira y afloja entre innovación y gobernanza siempre ha sido un equilibrio delicado, pero esta tensión es aún más pronunciada en la era de la IA y la visibilidad de los datos, cuya adopción supone, tanto un riesgo para los datos, como una ventaja operativa.

Los reguladores de todo el mundo ahora esperan garantías sobre cómo fluyen los datos a través de los modelos de IA. Dado que los empleados adoptan cada vez más herramientas de IA sin autorización del departamento de TI, la gobernanza de los datos se ha vuelto más compleja. Este desafío está impulsando a los equipos de TI hacia una nueva frontera en la resiliencia de datos, donde la transparencia de la IA impulsa la innovación sin restringir la experimentación. En este panorama, la visibilidad de los datos ya no es una protección opcional, sino un indicador vital de la credibilidad y el éxito a largo plazo de una organización.

Las presiones regulatorias están aumentando

Para seguir el ritmo de la adopción tecnológica, los reguladores y líderes empresariales se han dado cuenta de que el éxito de las iniciativas de IA depende de las estructuras que las guían y gestionan. Esto ha dado lugar a un creciente panorama de marcos regulatorios a nivel mundial, que incluye la Ley de Resiliencia Operativa Digital de la UE y las leyes regionales de privacidad en Estados Unidos. Priorizar el cumplimiento normativo siempre ha sido fundamental, pero hoy en día las organizaciones prestan especial atención a sus prácticas de privacidad de datos. El incumplimiento de la normativa digital puede exponer estos sistemas a ransomware e interrupciones. También puede dañar la credibilidad de una organización y dificultar la recuperación de su reputación.

Las expectativas de cumplimiento también están evolucionando. La regulación digital solía examinar principalmente los sistemas de datos gestionados por personas. Sin embargo, a medida que las empresas implementan más modelos de IA y procesos automatizados para sus operaciones diarias, se ven presionadas a ver más allá del error humano y a explicar detalladamente cómo los modelos de IA utilizan sus datos. La capacidad de demostrar una trazabilidad clara desde la entrada hasta la salida es esencial para demostrar la madurez de la IA, al igual que la transparencia en los flujos de datos y el entrenamiento de modelos. Los organismos reguladores exigen ahora que las organizaciones expliquen y documenten los procesos de toma de decisiones que rigen el uso de los modelos de IA. Este nivel de transparencia demuestra su capacidad para mantener el control de la gestión de datos y que estos se utilizan de forma responsable y segura.

Superar la prueba de la explicabilidad y trazabilidad de los modelos de IA es responsabilidad de los equipos de TI, quienes deben replantear por completo su enfoque anterior en materia de privacidad, permisos y políticas de ciclo de vida de los datos dentro de la organización. Sin embargo, lograr una comprensión total de los modelos de IA es una tarea casi titánica cuando la mayoría de las organizaciones que se apresuran a implementar IA hoy en día extraen datos de forma aleatoria del extenso panorama de los modernos entornos híbridos y multicloud sin monitorizar su seguridad. Como resultado, las organizaciones y sus equipos de TI tienen dificultades para obtener una visión precisa de dónde residen sus datos y quién tiene acceso a ellos. Esto convierte la responsabilidad digital en una prueba decisiva de la comprensión y gestión de los datos por parte de una organización, lo que prepara el terreno para que los equipos de TI se enfrenten a una ardua tarea en la supervisión de las prácticas de uso de datos de su organización.

El riesgo del uso no supervisado de la IA

No debería sorprender que los equipos de TI, que se enfrentan a volúmenes casi inimaginables de datos malinterpretados, se muestren reacios a permitir que los empleados de la organización experimenten libremente con herramientas de IA. La IA aumenta inherentemente el riesgo de vulnerabilidad y mala gestión de los datos al introducir nuevos flujos de datos a mayor escala. Sin embargo, en una era donde la IA ofrece cada vez más oportunidades para la eficiencia empresarial y la innovación, organizaciones de todo el mundo y de todos los sectores están intentando implementarla a pesar de correr estos riesgos.

La TI en la sombra, un término que describe la adopción descontrolada de tecnología por parte de los empleados sin la supervisión del equipo de TI, ha sentado las bases para el fenómeno más reciente la IA en la sombra. Sin la autorización del responsable de TI, los empleados se lanzan a experimentar con herramientas emergentes de IA para satisfacer el apetito creciente del mercado por la productividad.

La realidad es que la IA en la sombra es incontrolable. A medida que los empleados se vayan familiarizando con herramientas digitales basadas en IA, seguirán encontrando nuevos métodos para integrar la IA sin la aprobación ni el conocimiento del equipo de TI, que ya se ven abrumados por el uso descontrolado de datos en su organización.

Superar la TI en la sombra

El camino a seguir comienza con una clara revisión de la realidad. En primer lugar, los equipos de TI y las organizaciones deben replantearse por completo su enfoque y reconocer que han perdido el rumbo si siguen tratando la IA como un problema temporal que debe erradicarse. En cambio, las organizaciones deberían reconocer la inevitabilidad de la IA y centrarse en contener los riesgos mediante la visibilidad, la gestión de los datos y la educación proactiva.

Guiados por esta mentalidad, el segundo paso consiste en que los equipos de TI adopten medidas graduales, pero disciplinadas, hacia la transparencia. En lugar de esperar el método de gobernanza perfecto, al comenzar poco a poco (con proyectos piloto, alcances limitados o marcos claros para clasificar la información confidencial), los equipos de TI pueden desarrollar conocimiento institucional y reducir la incertidumbre en torno al uso de la IA en la organización. Estos pequeños pasos ayudan a establecer barreras prácticas que pueden esclarecer en toda la empresa. Por el contrario, no hacer nada solo permitirá que los riesgos se acumulen, aumentando la probabilidad de que las organizaciones sufran las consecuencias de errores evitables.

La visibilidad es fundamental en este enfoque. Para gestionar la IA de forma responsable, las organizaciones deben comprender primero su entorno de datos para rastrear qué información existe, dónde se almacena, quién interactúa con ella y cómo se mueve entre sistemas. Este mapeo ayuda a los líderes a identificar los activos de datos más valiosos para la empresa y protegerlos de posibles daños. En otras palabras, la visibilidad no se limita al cumplimiento normativo, sino que sirve como punto de apoyo para una toma de decisiones más inteligente y una mayor resiliencia de los datos.

Los equipos de TI pueden desarrollar conocimiento institucional y reducir la incertidumbre en torno al uso de la IA en la organización

Una mejor visibilidad mejora naturalmente la capacidad de una organización para recuperarse de las interrupciones de datos. Cuando los equipos saben dónde se encuentran los datos críticos y cómo se conectan a los sistemas clave, pueden alinear las estrategias de respaldo y recuperación con lo más importante para el negocio. Un tratamiento de datos sólido crea una base de confianza compartida. Estas son las mismas disciplinas que fortalecen y garantizan la continuidad del negocio, ahora adaptadas a la era de la IA.

Finalmente, las organizaciones que triunfen serán aquellas que combinen innovación y responsabilidad. La IA en la sombra puede ser inevitable, pero sus riesgos son manejables cuando se establecen las bases adecuadas. Los cambios de mentalidad centrados en el progreso y un énfasis organizacional en la visibilidad y el tratamiento de los datos pueden abrir la puerta a una experimentación segura con IA, sin riesgos innecesarios. En una era en la que aparentemente todas las empresas se están volcando en la IA, mantener el control sobre los datos no es una carga, sino la clave para que la innovación avance de forma segura y sostenible.

Dave Russell, vicepresidente sénior y director de estrategia de Veeam Software