El rápido auge de la inteligencia artificial enlas empresas parece nuevo, urgente y a veces abrumador. Sin embargo, muchos responsables de tecnología y seguridad tienen una fuerte sensación de déjà vu.Las conversaciones actuales sobre la adopción de la IA son un reflejo fiel de las que rodearon la adopción de la nube hace más de una década. Está resurgiendola misma mezcla de entusiasmo, escepticismo, ansiedadnormativa y escasez de personal cualificado, solo que con una tecnología diferente en el centro.
Cuando plataformas en la nube como Amazon Web Services y Microsoft Azure entraron por primera vez en el espacio empresarial, las organizaciones lucharon por equilibrar la innovación con el control. La TI en la sombra floreció, los datos se movieron más allá de los perímetros tradicionales y se pidió a los equipos de seguridad que protegieran entornos que no habían diseñado. La IA sigue una trayectoria similar, pero a mayor velocidad y con mayores riesgos.
Comprender este paralelismo es fundamental, y las organizaciones que reconocen las lecciones de la adopción temprana de la nube están mucho mejor posicionadas para adoptar la IA de forma segura, sostenible y que aporte un valor empresarial real.
Una de las características definitorias de la adopción temprana de la nube era la velocidad a la que las unidades de negocio se adelantaban a la gobernanza formal. Los desarrolladores ponían en marcha cargas de trabajo en cuestión de minutos. Los equipos de marketing adoptaron herramientas SaaS sin consultar a TI. Los procesos de adquisición iban muy por detrás de la innovación.
La adopción de la IA está repitiendo este patrón casi exactamente. Los equipos ya están utilizando herramientas de IA generativa para escribir contenidos, analizar datos, generar código y automatizar decisiones. Muchas de estas herramientas se sitúan fuera de los procesos de aprobación existentes, creando puntos ciegos en torno a la gestión de datos, la propiedad intelectual y el cumplimiento.
Al igual que la nube obligó a las organizaciones a replantearse los modelos de gobernanza, la IA exige un cambio del control rígido a la habilitación con supervisión. Las prohibiciones generales tienden a fracasar, mientras que la adopción permisiva sin barreras crea riesgos a largo plazo. Las organizaciones que triunfan son las que definen principios claros sobre el uso aceptable, los límites de los datos y la responsabilidad, y luego permiten que la innovación se produzca dentro de esos límites.
La adopción temprana de la nube rompió muchos supuestos tradicionales de seguridad. Las defensas basadas en el perímetro ya no tenían sentido cuando los datos y las cargas de trabajo vivían fuera de la red corporativa. La identidad se convirtió en el nuevo plano de control, y los modelos de responsabilidad compartida sustituyeron a la infraestructura de propiedad total.
La IA introduce una alteración similar. Los modelos, los mensajes, los datos de entrenamiento y los resultados se convierten en parte de la superficie de ataque. El exceso de confianza en la automatización, la filtración de datos a través de mensajes y la manipulación de modelos son ahora preocupaciones reales. Los equipos de seguridad no pueden limitarse a atornillar la IA a los controles existentes y esperar lo mejor.
Lo que la nube nos ha enseñado es que la seguridad debe diseñarse desde el principio en la estrategia de adopción de la tecnología. Esto significa comprender dónde se utilizan los sistemas de IA, a qué datos acceden, cómo se validan los resultados y cómo se detecta el uso indebido. También significa aceptar que no todos los riesgos pueden eliminarse, pero sí gestionarse de forma inteligente.
Durante los primeros días de la nube, muchas organizaciones tuvieron dificultades para encontrar personas con la combinación adecuada de conocimientos sobre infraestructura, seguridad y aplicaciones. La formación quedó rezagada con respecto a la demanda, y el apoyo externo se hizo esencial.
La IA está creando un reto similar en cuanto a competencias. Escasean los científicos de datos, los ingenieros de IA, los especialistas en gobernanza y los profesionales de la seguridad que comprendan los riesgos de la IA. Esperar que los equipos existentes absorban esto de la noche a la mañana es poco realista.
La lección de la nube es que la creación de capacidades debe ser deliberada. Esto incluye formación específica, definición realista de funciones y uso selectivo de serviciosgestionados y socios. Las organizaciones que tratan la IA como una mera adquisición tecnológica no suelen darse cuenta de su valor. Las que invierten en personas y procesos junto con las herramientas tienden a madurar mucho más rápido.
Al principio, la adopción de la nube fue más rápida que la regulación, lo que creó incertidumbre en torno a la residencia de los datos, la privacidad y la responsabilidad. Con el tiempo, los marcos y las normas se pusieron al día, proporcionando una orientación más clara a las organizaciones.
La IA va por el mismo camino. Están surgiendo normativas, pero siguen evolucionando y son desiguales en las distintas regiones. Esperar a que la normativa esté perfectamente clara antes de adoptar la IA probablemente dejará a las organizaciones por detrás de sus competidores, que ya están aprendiendo y adaptándose.
El enfoque más eficaz refleja las estrategias de éxito en la nube. Cree programas de IA que sean transparentes, auditables y alineados con las prácticas de gestión de riesgos existentes. Si la gobernanza es sólida, el cambio normativo se convierte en un ajuste y no en una crisis.
La IA se encuentra actualmente en fase experimental para muchas organizaciones, pero el paso a la dependencia operativa se está produciendo rápidamente. El apoyo a la toma de decisiones, la interacción con el cliente, la detección del fraude y las operaciones de seguridad se ven cada vez más influidas por los sistemas impulsados por la IA.
En esta transición es donde se concentra el riesgo. A medida que aumenta la dependencia, los fallos tienen mayor impacto. La experiencia de la nube muestra la importancia de la resistencia, la supervisión y la planificación de contingencias. Los sistemas de IA deben entenderse, probarse y gobernarse como componentes centrales del negocio, no como herramientas novedosas.
La similitud entre la IA y la adopción temprana de la nube es una guía para avanzar de forma más inteligente. Las organizaciones que aprendieron de la nube tienen ahora un libro de jugadas.
Empiece por aceptar que la adopción de la IA es inevitable. Aplique los principios básicos: controles de seguridad de identidad, datos, web y carga de trabajo. Céntrese en la visibilidad más que en las restricciones. Defina una gobernanza que permita un uso seguro. Tratar la seguridad como un requisito de diseño, no como una ocurrencia tardía. Invierta en competencias y reconozca dónde la experiencia externa añade valor. Por último, planifique la integración de la IA en los procesos críticos.
La IA, como la nube antes que ella, recompensará a las organizaciones que equilibren la velocidad con la disciplina. Las que repitan errores del pasado volverán a descubrir problemas familiares a una escala mucho mayor.
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