La IA se está extendiendo rápidamente entre las empresas europeas, pero muchas empresas van a ciegas.
El estudio realizado por el Institute for Business Value de IBM en asociación con Oxford Economics encontró que alrededor del 90% de los ejecutivos en EMEA no comprenden completamente las dependencias de sus organizaciones entre proveedores, modelos e infraestructura de IA. Al mismo tiempo, casi tres cuartas partes dijeron que cambiar su principal proveedor o modelo de IA sería difícil.
Esa falta de visibilidad se está convirtiendo en una preocupación importante a medida que las empresas pasan de proyectos aislados de IA a Implementaciones más amplias que involucran agentes de IA. capaz de tomar decisiones y emprender acciones con intervención humana limitada.
El informe de IBM encontró que sólo el 9% de los 1.000 ejecutivos encuestados a nivel mundial creen que tienen un excelente conocimiento de sus dependencias de la IA. Mientras tanto, el 71% dijo que reemplazar su principal proveedor o modelo de IA sería difícil si tuvieran que hacerlo hoy.
Los hallazgos surgen como Los ejecutivos esperan que la IA desempeñe un papel mucho más importante en las decisiones comerciales. durante los próximos años. Según la investigación, los directores ejecutivos encuestados dijeron que la IA actualmente influye en aproximadamente una cuarta parte de las decisiones operativas, una cifra que esperan que aumente a casi la mitad para 2030.
El costo de no saber
Una preocupación central planteada en la investigación es el impacto financiero y operativo de la mala visibilidad de los sistemas de IA.
Muchas empresas enfrentan costos impredecibles cuando las cargas de trabajo de IA no están alineadas con el lugar donde se almacenan o procesan los datos. El informe señala que tales desajustes pueden aumentar significativamente los gastos de procesamiento de tokens, añadiendo millones en costos adicionales para las grandes empresas.
Más allá del costo, también está en juego la resiliencia. Una gran parte de los ejecutivos dice que incluso una interrupción breve en un proveedor primario de IA tendría graves consecuencias para las operaciones comerciales, deteniendo potencialmente flujos de trabajo críticos. En EMEA, esta preocupación es especialmente pronunciada, y los encuestados advierten que una interrupción de siete días podría provocar fallos operativos críticos.
En este contexto, la soberanía de la IA se ha convertido en un tema central para los ejecutivos y formuladores de políticas en la región. Pero la investigación de IBM sugiere que a menudo se malinterpreta la soberanía.
En lugar de simplemente poseer infraestructura o mantener datos dentro de fronteras, la soberanía de la IA se define cada vez más como la capacidad de mantener el control cuando las condiciones cambian, ya sea debido a cambios técnicos, decisiones de proveedores o presiones regulatorias.
El informe sostiene que muchas organizaciones siguen centradas en enfoques de gobernanza fragmentados en lugar de tratar los sistemas de IA como ecosistemas interconectados que requieren un control coordinado de datos, modelos e infraestructura.
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Brechas de gobernanza en un panorama de IA en expansión
A medida que se expande el despliegue de la IA, la gobernanza emerge como otro punto débil.
IBM señala que muchas organizaciones carecen de una supervisión estructurada de sus modelos y agentes de IA, incluso cuando estos sistemas proliferan en todos los departamentos. Esto crea desafíos a la hora de rastrear el acceso, gestionar los flujos de datos y garantizar el cumplimiento de las regulaciones en evolución.
La complejidad se ve agravada por los entornos híbridos que combinan sistemas locales, proveedores de nube y componentes de código abierto. Si bien esta diversidad puede mejorar la flexibilidad, el informe sugiere que a menudo no es el resultado de una estrategia deliberada sino más bien la acumulación de decisiones a lo largo del tiempo.
Control selectivo, no propiedad total
El estudio de IBM concluye que el control total de cada capa de la pila de IA no es realista ni rentable. En cambio, introduce la idea de “soberanía selectiva de la IA”, en la que las organizaciones centran sus esfuerzos de control en los sistemas más críticos.
Esto significa priorizar una gobernanza estricta para aplicaciones de alto impacto, como la detección de fraude, la gestión de riesgos y los sistemas de decisión central, al tiempo que se permite una mayor flexibilidad en áreas de menor riesgo, como la traducción o la automatización de rutinas.
La investigación también encuentra que las organizaciones con marcos de control de IA más sólidos son significativamente más resilientes y protegen una proporción sustancialmente mayor de las ganancias operativas durante las interrupciones en comparación con sus pares menos preparados.
Lea también: Para ver de nuevo cómo la visibilidad y la gobernanza débiles pueden crear riesgos, consulte nuestra cobertura del supuesto robo de datos del Consejo de Europa por parte de ShinyHunters y lo que esto indica para las organizaciones de toda EMEA.
