La adopción de la IA avanza más deprisa que la mayoría de los departamentos de TI, y en esa brecha entre la implementación y la supervisión es donde las cosas empiezan a ir mal. El 86 % de los profesionales de TI afirman que los retrasos en la asistencia llevan a soluciones poco seguras para los usuarios y el 84 % de los responsables de TI observan un agotamiento de los técnicos, por lo que la presión por desplegar rápidamente las herramientas de IA a menudo eclipsa la labor igualmente importante de gobernarlas con eficacia.
Los responsables de TI que escalan la IA de forma satisfactoria son aquellos que incorporan la gobernanza a su estrategia desde el primer día. Mantienen el control al mismo tiempo que aprovechan las ventajas de la productividad de la IA con implantaciones de IA correctamente gestionadas.
Esta es una parte de lo que llamamos la crisis de complejidad de TI, es decir, los efectos combinados de la aceleración de la complejidad, la escasez de recursos y el aumento de las expectativas, que obliga a los responsables de TI a replantearse sus modelos operativos. Como se analiza en "De la gestión al impacto: guía del responsable de TI para modernizar las operaciones", las organizaciones que implantan la IA agéntica de forma satisfactoria no se limitan a implementar nuevas herramientas, sino que están transformando la manera en que las TI aportan valor.
Este artículo aborda los riesgos de la IA no gobernada, los marcos prácticos para mantener la supervisión y las estrategias para ampliar el uso de la IA sin sacrificar la visibilidad o la seguridad.
Por qué es importante la gobernanza de la IA: riesgo, cumplimiento y control
La gobernanza de la IA comprende el marco de políticas, procesos y controles que determinan cómo funcionan las herramientas de IA dentro de una empresa. Este marco ayuda a definir qué puede hacer la IA, a qué datos puede acceder y cuándo interviene un humano para tomar una decisión final.
Sin gobernanza, la ampliación de los medios de IA puede generar una pérdida de visibilidad y control. Puede que gane velocidad, pero perderá la capacidad de garantizar que la IA opera dentro de unos límites aceptables, lo que le hará susceptible a más amenazas. Los responsables de TI que extienden con éxito la IA por sus empresas no son necesariamente los que la adoptan más rápido, sino los que incorporan una gobernanza segura a su estrategia desde el principio.
La gobernanza cumple tres funciones básicas para los equipos de TI:
- Estabilidad operativa: la gobernanza impide que la IA interrumpa flujos de trabajo críticos o realice cambios que se conviertan en cascada de fallos del sistema de mayor envergadura.
- Postura de seguridad: un marco claro mantiene la visibilidad de lo que las herramientas de IA acceden y procesan, reduciendo el riesgo de exposición de datos no autorizados.
- Cumplimiento normativo: la gobernanza ayuda a las empresas a cumplir los requisitos legales de los sistemas automatizados, desde el GDPR hasta la Ley de Transferencia y Responsabilidad de Seguro Médico y las normativas específicas del sector.
→ Profundice: la guía completa "De la gestión al impacto: guía para responsables de TI sobre la modernización de las operaciones" explora cómo las empresas están logrando reducciones de tickets del 60-70 % mientras implementan la automatización impulsada por IA de forma segura. Descargue la guía completa
5 riesgos críticos de la adopción incontrolada de la IA en TI
Cuando la adopción de la IA se produce sin supervisión, las consecuencias pueden ser desde inoportunas hasta catastróficas. Comprender estos riesgos ayuda a los responsables de TI a tomar decisiones informadas sobre dónde invertir en gobernanza.
IA en la sombra y uso no autorizado de herramientas
La IA en la sombra se produce cuando los empleados adoptan herramientas de IA sin el conocimiento o la aprobación de TI. Puede ocurrir que alguien del servicio de asistencia técnica empiece a utilizar un chatbot no aprobado para redactar respuestas, o que un técnico confíe en una herramienta gratuita de IA para solucionar problemas.
El problema no es solo que TI no conozca estas herramientas. Se trata de que TI no puede aplicar políticas de seguridad coherentes, supervisar los flujos de datos o garantizar el cumplimiento cuando las herramientas operan fuera de los canales oficiales. La IA en la sombra fragmenta su gestión de TI y hace casi imposible lograr una seguridad integral. Esto crea problemas que los marcos de seguridad de Zero Trust están específicamente diseñados para evitar.
Infracciones de la normativa y lagunas en la seguridad de los datos
La IA no controlada puede exponer inadvertidamente datos confidenciales o infringir la normativa. Esto ocurre si, por ejemplo, una herramienta de IA procesa tickets de asistencia que contienen información personal identificable, datos financieros del cliente o información sanitaria protegida. Si no se ha comprobado que esa herramienta cumple los requisitos de las herramientas aprobadas por la empresa, es posible que se produzca una filtración de datos con graves consecuencias jurídicas y económicas.
Incluso las herramientas de IA que parecen inofensivas pueden crear lagunas de cumplimiento. Una herramienta de resumen de texto podría almacenar datos de conversaciones en servidores externos, infringiendo los requisitos de residencia de datos que se aplican a su empresa.
Pérdida de visibilidad de las decisiones automatizadas
Cuando la IA toma decisiones autónomas sin crear registros, crea lagunas de responsabilidad difíciles de resolver. Si un sistema impulsado por IA reasigna tickets automáticamente, ajusta configuraciones o escala problemas, le interesa saber por qué se tomaron esas decisiones.
Sin un registro adecuado y sin transparencia, la solución de problemas se convierte en conjeturas. Cuando algo va mal, no se puede rastrear la cadena de decisiones hasta su origen. Esta falta de visibilidad también hace imposible explicar el comportamiento de la IA a los auditores, ejecutivos o usuarios afectados.
Ampliación de la superficie de ataque
Las herramientas de IA no validadas introducen nuevas vulnerabilidades de seguridad. Cada herramienta representa otro posible punto de entrada para las amenazas, sobre todo cuando los empleados utilizan cuentas personales o servicios gratuitos que no cumplen las normas de seguridad de la empresa.
Fuga de recursos por fragmentación de herramientas
Cuando los equipos adoptan diferentes herramientas de IA de forma independiente, el departamento de TI acaba respaldando un ecosistema fragmentado. Esto crea los problemas de dispersión tecnológica y complejidad que las empresas intentan resolver: múltiples proveedores, interfaces incoherentes, problemas de integración y derroche de presupuesto.
Cómo los responsables de TI equilibran la automatización de la IA con la supervisión humana
El objetivo no es limitar la IA. Se trata de aprovechar las funcionalidades de la IA manteniendo un control humano adecuado. Este equilibrio depende de cada empresa, pero hay algunos principios que se aplican en general.
Definir los límites de la autonomía de la IA
No todas las tareas conllevan el mismo riesgo. Las empresas de TI punteras clasifican las tareas en función de su impacto potencial y asignan la autonomía de la IA en consecuencia:
- Automatización total: las tareas rutinarias de bajo riesgo, como las notificaciones de restablecimiento de contraseña, pueden ejecutarse con automatización total.
- Automatización y registro: los procesos estándar, como el enrutamiento de tickets, se desarrollan adecuadamente con la automatización y un registro exhaustivo.
- Requisitos de aprobación humana: las acciones confidenciales, como los cambios en los permisos de acceso, se benefician de la aprobación humana.
- Control exclusivamente humano: las decisiones críticas, como la respuesta a incidentes de seguridad, suelen estar controladas por humanos.
Este enfoque escalonado permite que la IA se encargue del trabajo de gran volumen y bajo riesgo, al tiempo que garantiza que las decisiones más importantes permanezcan en manos de los humanos.
Establecimiento de puntos de control de la revisión humana
Incluso cuando la IA se encarga de la mayor parte de un flujo de trabajo, los puntos de control estratégicos garantizan que los humanos puedan intervenir cuando sea necesario. Estos puntos de control pueden incluir:
- Puntos de aprobación antes de que la IA ejecute determinadas acciones.
- El escalado se activa cuando la confianza en la IA desciende por debajo de un umbral.
- Revisiones programadas de las recomendaciones generadas por la IA.
La clave está en colocar los puntos de control donde añadan valor sin crear cuellos de botella. Demasiados puntos de control frustran el propósito de la automatización, mientras que un número insuficiente le expondrá a errores o resultados inesperados.
Formación de equipos de TI para supervisar las herramientas de IA
La IA debería mejorar la experiencia humana en lugar de sustituirla. Para el personal de TI puede ser beneficioso comprender cómo funcionan las herramientas de IA, reconocer cuándo los resultados son dudosos y saber cómo intervenir adecuadamente.
No es necesario que su equipo de TI se convierta en experto en IA, pero debe estar lo suficientemente familiarizado con ella como para detectar anomalías, cuestionar recomendaciones inesperadas y mantener una supervisión significativa de los procesos automatizados.
Cómo crear un marco de gobernanza de la IA: 3 pasos esenciales
Pasar de la teoría a la práctica requiere un marco estructurado. A continuación se explica cómo crear uno que se adapte a la adopción de la IA.
Creación de políticas de uso de la IA
Unas políticas claras constituyen la base de cualquier marco de gobernanza. Dichos documentos describen las herramientas aprobadas, los casos de uso aceptables, los requisitos para el tratamiento de datos y las actividades no permitidas.
Las políticas eficaces de uso de la IA suelen incluir:
- Inventario de herramientas autorizadas: una lista actualizada de soluciones de IA aprobadas y autorizadas que los empleados pueden utilizar.
- Normas de clasificación de datos: directrices sobre a qué datos pueden y a qué datos no pueden acceder las herramientas de IA en función de los niveles de confidencialidad.
- Responsabilidades de los usuarios: expectativas para los empleados que utilizan la IA en sus flujos de trabajo, incluidos los requisitos de elaboración de informes.
- Procedimientos de notificación de incidentes: pasos para notificar errores de IA, comportamientos inesperados o posibles problemas de seguridad.
Implantación de flujos de trabajo de aprobación para nuevas herramientas de IA
Antes de que una nueva solución de IA entre en su entorno, es conveniente que pase por un proceso formal de investigación. Este proceso suele incluir la revisión de la seguridad, la evaluación del cumplimiento y la valoración de la integración técnica.
El objetivo no es crear obstáculos burocráticos. Se trata de asegurar que las herramientas nuevas cumplen sus normas antes de que entren en contacto con sus datos o sistemas. Un flujo de trabajo de aprobación bien diseñado puede evaluar la mayoría de las herramientas en cuestión de días en lugar de meses.
Creación de registros de auditoría y supervisión continua
Un historial de auditoría es un registro cronológico de las acciones y decisiones de la IA. En combinación con la supervisión en tiempo real, estos registros permiten una gobernanza proactiva y una pronta respuesta a los incidentes.
Una supervisión efectiva permite hacer un seguimiento de lo siguiente:
- Lo que hacen las herramientas de IA.
- Los datos a los que acceden.
- Las decisiones que toman.
- Si esas decisiones se adaptan o no a las pautas previstas.
Cuando aparezcan anomalías, es mejor saberlo inmediatamente que descubrirlas durante la próxima revisión trimestral.
Estrategias para escalar la IA en la gestión de TI sin perder el control
Una vez que haya establecido una base de gobernanza, puede empezar a ampliar el uso de la IA en sus operaciones de TI. La clave es escalar de forma deliberada en lugar de al azar y atenerse a las políticas que ha establecido.
Empezar con casos de uso de alto impacto y bajo riesgo
Comience a implantar la IA allí donde el valor esté claro y la exposición al riesgo sea mínima. Unos adecuados puntos de partida son los siguientes:
- Enrutamiento automático de tickets.
- Alertas de mantenimiento rutinario.
- Resumen de artículos de la base de conocimiento.
- Sugerencias de diagnóstico de primer nivel.
Estos casos de uso le permiten fomentar la confianza de la empresa en la IA a la vez que perfecciona sus procesos de gobernanza. El éxito en las áreas de bajo riesgo crea impulso para implantaciones más ambiciosas en el futuro.
Integrar la IA en las plataformas de administración de terminales unificada
Las plataformas de administración de terminales unificada (UEM) proporcionan visibilidad y control centralizados sobre la automatización impulsada por IA en todos los terminales. En lugar de gestionar la gobernanza de la IA herramienta por herramienta, las soluciones UEM permiten establecer políticas una sola vez y aplicarlas en todas partes.
Cuando evalúe plataformas UEM, busque funcionalidades de gobernanza de IA integradas como:
- Controles granulares de permisos.
- Registro de auditoría exhaustivo.
- Límites de automatización configurables.
Cómo implementa LogMeIn la gobernanza de la IA:
El técnico virtual de LogMeIn, formado basándose en 5000 millones de interacciones de asistencia, opera dentro de unos límites definidos que usted mismo controla:
- Solución automatizada con registro: el técnico virtual puede resolver de forma autónoma entre el 60 % y el 70 % de los problemas más comunes (restablecimiento de contraseñas, instalaciones de software, ajustes de permisos) al mismo tiempo que mantiene registros de auditoría completos.
- Escalado de IA a humano: cuando la confianza desciende por debajo del umbral definido o los problemas superan los parámetros aprobados, el técnico virtual escala de forma automática a técnicos humanos con un contexto de diagnóstico completo.
- Límites basados en políticas: usted define a qué puede acceder el técnico virtual, qué acciones puede realizar de forma autónoma y qué requiere aprobación.
- Supervisión continua: los paneles de control en tiempo real muestran exactamente lo que la IA hace en todo su entorno.
Este enfoque de gobernanza por diseño le permite no tener que elegir entre la eficiencia de la IA y el control de TI, ya que obtiene ambos.
Seguimiento del rendimiento con métricas clave
Lo que se mide, se gestiona. Definir indicadores clave de desempeño que controlen tanto la eficacia de la IA como el cumplimiento de la gobernanza.
Las métricas esenciales incluyen:
- Índices de precisión de las decisiones de la IA.
- Frecuencias de excepción (con qué frecuencia es necesaria la intervención humana).
- Puntuaciones de cumplimiento.
- Mejoras en el tiempo de resolución.
Estas cifras le indican si su inversión en IA da sus frutos y si su marco de gobernanza funciona según lo previsto.
Tome el mando de la IA en su entorno de TI
Los responsables de TI que ven la IA como una herramienta potente que hay que gestionar y no como una fuerza incontrolable son los que consiguen ampliar la automatización al tiempo que mantienen la visibilidad y el control necesarios para unas operaciones seguras y responsables.
Las empresas que prosperen con la IA no serán las que la adopten a ciegas ni las que la eviten por completo. Serán las que encuentren el equilibrio adecuado, aprovechando las funcionalidades de la IA al tiempo que mantienen una supervisión humana significativa.
¿Impaciente por modernizar sus operaciones de TI con la gobernanza de la IA incorporada?
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En ella, encontrará:
- Un marco completo para la transición de operaciones reactivas a operaciones impulsadas por IA.
- Casos prácticos: empresas que logran una reducción de costes del 70 % y una resolución de la primera llamada del 80 %.
- Hoja de ruta de implantación en tres fases con medidas de control de la gobernanza en cada una de ellas.
- Criterios de evaluación para elegir las soluciones adecuadas.
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